我国商业银行房地产信贷风险防范研究
发布时间：2020-07-22 18:54
【摘要】：2009年的金融危机使很多国家的经济发展一度低迷,但中国的房地产市场却上演了由谷底向巅峰的大逆转,房价飞速发展成为了国际金融危机“寒冬”里独特的“风景”。房地产市场的繁荣也拉动了房地产信贷的节节攀升。然而,对于商业银行来说,房地产信贷井喷式的扩张却累积了较大的风险,一旦房价下跌将使房地产信贷受众的信用风险集中体现,使房地产信贷在高速发展及疯狂状态中所隐藏的风险完全暴露。因此,进行房地产信贷风险管理研究,不仅对商业银行做到未雨绸缪,有效防范与控制风险,保证其持续健康发展至关重要,而且具有重要的理论意义与现实意义。 论文由五部分组成:第一部分介绍了选题的背景和意义;系统回顾和总结了国内外学者关于商业银行房地产信贷风险的研究成果和当前的研究重点,并通过分析找到本课题研究的切入点。第二部分房地产信贷风险理论,这是全文的理论基础,为本文的后续分析打下了理论基础。第三部分为我国商业银行房地产信贷风险分析,从宏观和微观层面分析了房地产信贷风险。在宏观层面,论文从房地产周期角度分析房地产信贷风险和房地产信贷政策风险;在微观层面,论文主要从房地产信贷的信用风险和操作风险方面进行分析,其中信用风险包括房地产开发贷款和房地产个人消费贷款的信贷风险分析。第四部分是我国商业银行房地产信贷风险度量。本文主要是采用VAR方法,以山东省为例,从商品房价格、国房景气指数、利率变化等方面,对金融机构房地产贷款不良资产的影响进行了实证分析和压力测试。第五部分是我国商业银行房地产信贷风险防范的措施选择,通过前面几章的分析,在本文的最后有针对性的提出防控房地产信贷风险的建议,希望能为我国商业银行房地产信贷风险管理提供一定的帮助。
【学位授予单位】：山东经济学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F832.4;F293.3
【图文】：
至三年期人民币贷款利率由中国人民银行规定，而不，作为外生变量。价格对不良贷款率的传导 模型来分析房价、人民币贷款利率及不良贷款率之择上，利用 Eviews 中的 Lag Length Criteria 功能，取滞后期为 2，即建立 VAR（2），模型结果如下：11 3001203 ( 1) 0.139503 ( 2) 2.096778ln ( 1)3.754911ln ( 2) 49.555179 0.066840y y xx x + + +dj.R-squared=0.761434 F-statistic=6.745083进行检验，通过检验可以得到特征根都在单位圆内位根都在单位圆内，可认为该模型满足稳定条件。可及进行方差分解。
图 4 逐期脉冲响应函数效应图 图 5 累计脉冲响应函数图由图 4 可以看出，商品房价格对不良贷款率产生反向的冲击。第三期冲击达到最大，为 9.7 个百分点，此后冲击效果虽有波动，但整体是逐渐减小的，到第十二期冲击效果为 3.2%，累计冲击增长趋势有所缓和，截至第十二期计冲击为 56.06%。由此可见，商品房价格对不良贷款率有着较大反作用。3.方差分解脉冲响应函数描述的是 VAR 模型中的一个内生变量的冲击对其他内生变带来的影响。而方差分解（Variance decomposition）是通过分析每一个结构对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差给出对于 VAR 模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性信息。，我们仅研究商品房价格的冲击对不良贷款率变化的贡献。所得结果详情见 所示。表 6 商品房价格冲击对不良贷款率变化的贡献度
图 4 逐期脉冲响应函数效应图 图 5 累计脉冲响应函数图由图 4 可以看出，商品房价格对不良贷款率产生反向的冲击。第三期冲击达到最大，为 9.7 个百分点，此后冲击效果虽有波动，但整体是逐渐减小的，到第十二期冲击效果为 3.2%，累计冲击增长趋势有所缓和，截至第十二期计冲击为 56.06%。由此可见，商品房价格对不良贷款率有着较大反作用。3.方差分解脉冲响应函数描述的是 VAR 模型中的一个内生变量的冲击对其他内生变带来的影响。而方差分解（Variance decomposition）是通过分析每一个结构对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差给出对于 VAR 模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性信息。，我们仅研究商品房价格的冲击对不良贷款率变化的贡献。所得结果详情见 所示。表 6 商品房价格冲击对不良贷款率变化的贡献度
本文编号：2766217
【学位授予单位】：山东经济学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F832.4;F293.3
【图文】：
至三年期人民币贷款利率由中国人民银行规定，而不，作为外生变量。价格对不良贷款率的传导 模型来分析房价、人民币贷款利率及不良贷款率之择上，利用 Eviews 中的 Lag Length Criteria 功能，取滞后期为 2，即建立 VAR（2），模型结果如下：11 3001203 ( 1) 0.139503 ( 2) 2.096778ln ( 1)3.754911ln ( 2) 49.555179 0.066840y y xx x + + +dj.R-squared=0.761434 F-statistic=6.745083进行检验，通过检验可以得到特征根都在单位圆内位根都在单位圆内，可认为该模型满足稳定条件。可及进行方差分解。
图 4 逐期脉冲响应函数效应图 图 5 累计脉冲响应函数图由图 4 可以看出，商品房价格对不良贷款率产生反向的冲击。第三期冲击达到最大，为 9.7 个百分点，此后冲击效果虽有波动，但整体是逐渐减小的，到第十二期冲击效果为 3.2%，累计冲击增长趋势有所缓和，截至第十二期计冲击为 56.06%。由此可见，商品房价格对不良贷款率有着较大反作用。3.方差分解脉冲响应函数描述的是 VAR 模型中的一个内生变量的冲击对其他内生变带来的影响。而方差分解（Variance decomposition）是通过分析每一个结构对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差给出对于 VAR 模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性信息。，我们仅研究商品房价格的冲击对不良贷款率变化的贡献。所得结果详情见 所示。表 6 商品房价格冲击对不良贷款率变化的贡献度
图 4 逐期脉冲响应函数效应图 图 5 累计脉冲响应函数图由图 4 可以看出，商品房价格对不良贷款率产生反向的冲击。第三期冲击达到最大，为 9.7 个百分点，此后冲击效果虽有波动，但整体是逐渐减小的，到第十二期冲击效果为 3.2%，累计冲击增长趋势有所缓和，截至第十二期计冲击为 56.06%。由此可见，商品房价格对不良贷款率有着较大反作用。3.方差分解脉冲响应函数描述的是 VAR 模型中的一个内生变量的冲击对其他内生变带来的影响。而方差分解（Variance decomposition）是通过分析每一个结构对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差给出对于 VAR 模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性信息。，我们仅研究商品房价格的冲击对不良贷款率变化的贡献。所得结果详情见 所示。表 6 商品房价格冲击对不良贷款率变化的贡献度
【引证文献】
相关硕士学位论文 前1条
1 林海君;北京银行杭州分行信贷风险管理研究[D];浙江工业大学;2013年
本文编号：2766217
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