基于Logistic模型的我国商业银行房地产信贷风险研究

发布时间：2017-03-19 03:05

  本文关键词：基于Logistic模型的我国商业银行房地产信贷风险研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：商业银行是一个经营风险的场所,它聚集了多样化的风险种类,所以风险管理是商业银行非常重要的功能之一。在商业银行经营的资产中,信贷资产是最重要的盈利资产,只要商业银行经营信贷资产业务,就不可避免的存在信贷风险。尤其是在我国住房制度改革以及城市化改造不断深入的过程中,我国的房地产产业渐渐地成为了国民经济的支柱产业,这其中与之紧密相关的商业银行房地产信贷功不可没,为房地产产业的发展起到了关键的推动作用。但商业银行的信贷资金疯狂的涌入房地产行业,将会使房地产行业的市场风险引入银行业从而造成金融风险,甚至有可能引发房地产泡沫。在此背景下,为了防范风险,维护银行的资产安全,避免资金遭受损失,我国商业银行对房地产信贷进行研究分析,既能够防范该风险,保障银行的资金安全,同时对维持商业银行的稳定安全运营有重要的现实意义。本文以房地产信贷风险为研究对象,立足于商业银行的视角,以探求更为有效判断房地产信贷风险的方法及其有针对性的进行风险管理为目的。本文首先阐述商业银行房地产信贷风险的研究背景及意义,在查阅大量文献资料的基础上对国内外研究现状进行分析总结,并提出借鉴国外成熟理论及风险评价模型对房地产信贷风险进行管理研究具有重要的意义。然后阐述了商业银行房地产信贷所涉及的基本理论、房地产信贷风险的含义及其特点,并结合《新巴塞尔协议》中有关房地产信贷风险的内容进行了说明,从而为本文的研究奠定了扎实的理论基础。根据前述基本理论,第三章首先阐述了我国房地产信贷的现状,并具体分析了当前存在的一些主要问题,为后文的分析和论证提出了现实依据。第四章是本文的实证部分,结合我国国情,本文最终选取了Logistic模型作为商业银行房地产信贷风险评价模型,并选取了沪深两市多家上市房地产企业2012-2014年的财务数据,用SPSS17.0软件进行主成分分析和因子分析,归纳出构成房地产信贷风险预警因子作为Logistic模型所需要的自变量。本文基于所建模型进行的实证研究表明:建立的Logistic模型对样本的预测效果比较理想,运用建立的模型可以计算出企业的违约概率,判断企业是否存在违约风险,进而为银行是否对企业发放贷款提供判断依据。根据实证结果和之前的基本分析,本文最后从商业银行视角对如何防范房地产信贷风险提出了相对应的一些政策建议。
【关键词】：商业银行 房地产信贷风险 Logistic模型 风险分析
【学位授予单位】：山东财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.45
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-22
• 1.1 选题背景与意义11-12
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.1.2 理论意义12
• 1.1.3 现实意义12
• 1.2 文献综述12-19
• 1.2.1 国外研究现状13-16
• 1.2.2 国内研究现状16-18
• 1.2.3 总体评价18-19
• 1.3 研究内容、方法以及框架19-20
• 1.3.1 研究内容19
• 1.3.2 研究方法19-20
• 1.3.3 研究框架20
• 1.4 解决的关键问题20-21
• 1.5 论文的创新与不足21-22
• 1.5.1 论文的创新点21
• 1.5.2 论文的不足点21-22
• 第2章 房地产信贷风险理论概述22-28
• 2.1 商业银行房地产信贷风险的概念及特征22-24
• 2.1.1 商业银行房地产信贷风险含义22
• 2.1.2 房地产信贷风险的特征22-24
• 2.2 房地产信贷风险的原因24-26
• 2.2.1 信息不对称24-25
• 2.2.2 房地产经济周期波动25-26
• 2.2.3 金融不稳定假说26
• 2.3 《新巴塞尔协议》对房地产信贷风险的管理要求26-27
• 2.3.1 对房地产信贷风险高度重视26-27
• 2.3.2 对风险权重的解释27
• 2.3.3 度量方法的应用27
• 2.3.4 对实物抵押品的解释27
• 2.4 小结27-28
• 第3章 我国商业银行房地产信贷现状及问题28-37
• 3.1 我国商业银行房地产信贷的现状分析28-30
• 3.2 我国商业银行房地产信贷存在的问题30-36
• 3.2.1 国家宏观政策的持续性和稳定性欠缺30-33
• 3.2.2 商业银行内部管理机制尚不健全33-34
• 3.2.3 房地产市场资金过度依赖银行贷款34-36
• 3.3 小结36-37
• 第4章 我国商业银行房地产信贷风险测度37-58
• 4.1 Logistic模型的原理37-38
• 4.2 研究对象与样本的选取38-39
• 4.2.1 研究对象的选取38
• 4.2.2 样本的选取38-39
• 4.3 Logistic模型自变量的选择与解释39-54
• 4.3.1 财务指标的初选39-40
• 4.3.2 数据缺失的处理40-41
• 4.3.3 主成分分析41-54
• 4.3.4 因变量的假设54
• 4.4 Logistic模型的建立54-56
• 4.5 模型的检验与结果56-57
• 4.5.1 模型的检验56-57
• 4.5.2 结果分析57
• 4.6 小结57-58
• 第5章 结论与建议58-61
• 5.1 本文结论58
• 5.2 对策建议58-60
• 5.2.1 提高对重要财务指标的关注58
• 5.2.2 对房地产企业进行全面的审查与监督58-59
• 5.2.3 严格执行银行内部控制的措施59
• 5.2.4 仔细选取构建模型的指标59-60
• 5.3 小结60-61
• 参考文献61-64
• 致谢64

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1 农行湖北三峡分行课题组;拓展大中城市房地产信贷业务要点[J];农村金融研究;2002年01期

2 崔学敏,乔杰;关于房地产信贷热现象的冷思考[J];经济师;2003年12期

3 方玮;央行调整房地产信贷政策[J];北京房地产;2003年08期

4 罗春玲;我国房地产信贷风险剖析与政策建议[J];西南农业大学学报(社会科学版);2004年04期

5 洪旭朝;浅议房地产信贷部的发展[J];中国房地产金融;1994年01期

6 彭勇钧;加强对房地产信贷部的监管已成当务之急[J];金融管理科学.河南金融管理干部学院学报;1995年03期

7 陈庆康;进一步开创房地产信贷工作新局面[J];江西社会科学;1995年01期

8 朱玉红，，黄安民;房地产信贷应实行分业经营[J];企业经济;1995年11期

9 龚文华，程治洪，李凯;房地产信贷存在的问题不容忽视[J];银行与企业;1995年04期

10 陆银山;规范房地产信贷管理实现更大效益[J];广西农村金融研究;1995年05期

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1 郭炜;乐欢;;我国银行房地产信贷风险评估模型的比较研究[A];中国会计学会高等工科院校分会2008年学术年会（第十五届年会）暨中央在鄂集团企业财务管理研讨会论文集（上册）[C];2008年

2 翟振;;后危机时代:我国商业银行房地产信贷风险研究[A];陕西省《资本论》研究会2009年学术年会论文集[C];2009年

3 张仁枫;;入世以来中国商业银行房地产信贷风险现状与评估[A];“中国入世10周年——全面开放与走向国际的中国银行业”学术研讨会论文集[C];2011年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 本报记者 纪睿坤;住建部摸底房地产信贷、税收和限购执行情况[N];21世纪经济报道;2013年

2 农行农村产业与城镇化金融部 叶艳秋;县域房地产信贷业务如何做实?[N];中国城乡金融报;2014年

3 本报记者 陈小瑛;央行摸底房地产信贷[N];华夏时报;2014年

4 赵鲜明;房地产信贷不会大幅收缩[N];中国证券报;2003年

5 温跃 李树岭 孔源;济南实行房地产信贷市场季度监测制度[N];金融时报;2004年

6 ;2004-2005年度中国农业银行房地产信贷业务先进个人名单[N];中国城乡金融报;2006年

7 记者 冯娟;上海房地产信贷增幅趋缓质量稳定[N];金融时报;2008年

8 中国社会科学院金融研究所研究员 易宪容;防范房地产信贷风险存在三大认识误区[N];上海证券报;2010年

9 李宏瑾 广东金融学院中国金融转型与发展研究中心客座教授，中国人民银行营业管理部副研究员;房地产信贷堪忧[N];中国房地产报;2012年

10 证券时报记者 贾壮;央行：房地产信贷政策没有调整[N];证券时报;2013年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 张雯;中国房地产信贷风险的度量与控制研究[D];江西财经大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 靳丽;我国房地产信贷风险的法律防范研究[D];天津师范大学;2009年

2 康虹;我国商业银行房地产信贷对商品住宅供给的影响研究[D];西南交通大学;2015年

3 刘星宇;我国商业银行房地产信贷的风险度量及管理研究[D];西南交通大学;2015年

4 吴咏如;我国银行房地产信贷法律风险及防控研究[D];南昌大学;2015年

5 冯松权;商业银行房地产信贷风险管理研究[D];云南财经大学;2015年

6 霍英超;我国商业银行房地产信贷风险研究[D];石家庄铁道大学;2015年

7 曹智超;低碳经济下商业银行房地产信贷风险研究[D];四川农业大学;2014年

8 刘澜涛;基于Logistic模型的我国商业银行房地产信贷风险研究[D];山东财经大学;2016年

9 张静;我国房地产信贷投放效果及风险研究[D];首都经济贸易大学;2007年

10 朱平安;我国商业银行房地产信贷风险研究[D];中国海洋大学;2006年

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