【正文】 triggered by the mortgage crisis has a certain warning on China39。然后分析商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)含義、特點(diǎn)，對(duì)商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)的形成及傳導(dǎo)過(guò)程進(jìn)行闡述，進(jìn)而對(duì)商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量各種方法進(jìn)行分析比較，選擇適合我國(guó)國(guó)情的 Logistic 模型作為本文商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。由美國(guó)次級(jí)房貸危機(jī)所引發(fā)的全球金融危機(jī)，對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)以及房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有一定的警示作用。據(jù)我所知， 除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個(gè)人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中作了明確說(shuō)明并表示謝意。信貸資產(chǎn)是商業(yè)銀行的主要收益來(lái)源，商業(yè)銀行一直把房地產(chǎn)貸款當(dāng)作優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，但近幾年，我國(guó)房地產(chǎn)泡沫越發(fā)凸顯，商業(yè)銀行如果對(duì)房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)不足，就有可能遭受巨大的資金 損失。針對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸現(xiàn)狀，從信貸風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源認(rèn)真分析了商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸存在的問(wèn)題。s financial markets and real estate development. Credit assets are major source of revenue for mercial banks, and mercial banks have taken the real estate loans as high quality assets. But in recent years, for bubble of China39。s mercial banks credit risk evaluation index system, a set of mercial bank real estate credit risk evaluation index system was created, which was used to build mercial banks Logistic credit risk measurement model for the real estate business. The real estate credit risk assessment model of mercial banks was verified by software. The output shows that the model has good discrimination ability, and it helps to mercial banks make the right judgments, assess and decisionmaking to response according to the real estate corporate default probability of occurrence. The model can effectively control the real estate credit risk, reduce the risk of loss, and ensure the safety of credit funds and the stable operation of the financial system. Finally, synthesize the previous summary and analysis, the counter measures were explored from three different perspectives of the mercial banks, government, real estate panies. Keywords: mercial bank, real estate credit risk, risk measurement, Logistic model I 目錄 1 緒論 ..................................................................................................... 1 研究背 景和意義 .................................................................................................... 1 國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)綜述 ............................................................................................ 3 研究?jī)?nèi)容 .............................................................................................................. 10 研究方法 .............................................................................................................. 11 技術(shù)路線 .............................................................................................................. 12 2 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)理論概述 ................................................... 14 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)含義 .......................................................................... 14 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn) .......................................................................... 15 商 業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)形成及傳導(dǎo)過(guò)程 ...................................................... 16 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量方法 .................................................................. 18 3 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸現(xiàn)狀及問(wèn)題 ....................................................... 24 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸現(xiàn)狀分析 .......................................................................... 24 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸存在問(wèn)題 .......................................................................... 27 4 基于 Logistic 模型商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)分析 ........................... 33 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及缺陷 .......................................................... 33 構(gòu)建商 業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 .................................................. 36 模型構(gòu)建及實(shí)證分析 .......................................................................................... 47 5 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)防范對(duì)策建議 ........................................... 59 商業(yè)銀行視角 ...................................................................................................... 59 政府視角 .............................................................................................................. 62 房地產(chǎn)企業(yè)視角 .................................................................................................. 64 6 總結(jié)及展望 ........................................................................................ 65 總結(jié) ...................................................................................................................... 65 展望 ...................................................................................................................... 66 參考文獻(xiàn) .................................................................................................. 1 江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 20xx 級(jí)學(xué)生論文 1 1 緒論 研究背景和意義 研究背景 商業(yè)銀行作為我國(guó)主要的存貸款金融機(jī)構(gòu)，信貸風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)，它是金融市場(chǎng)中最古老的風(fēng)險(xiǎn)形式之一。我國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)資金主要來(lái)源于國(guó)內(nèi)貸江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 20xx 級(jí)學(xué)生論文 2 款、利用外資、房地產(chǎn)企業(yè)自籌資金和其他資金（定金及預(yù)收款），根據(jù)中國(guó)人民銀行對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)投資資金來(lái)源 分析來(lái)看，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)中直接或間接使用的銀行貸款的比重在 55%以上。 鑒于此本文立足于我國(guó)商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸現(xiàn)狀，從信貸風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸存在的問(wèn)題進(jìn)行了深入的分析，在目前我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以及存在缺陷的基礎(chǔ)上，建立一套商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量模型，對(duì)房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，能有效地控制房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生， 降低風(fēng)險(xiǎn)損失，保證商業(yè)銀行信貸資金的安全和金融系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。國(guó)外大批學(xué)者在對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的研究中取得了較大成果，特別是在房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)的研究中，個(gè)人住房抵押貸款在國(guó)外銀行貸款總額中占有很大的比值，已經(jīng)積累了數(shù)十年的數(shù)據(jù)，國(guó)外學(xué)者主要對(duì)個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)行研究。 Martin[2]（ 1977）是首次利用 Logistic 模型對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)狀況和風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行分析研究，選取 58 家經(jīng)營(yíng)狀況出現(xiàn)困境銀行作為研究樣本，選取 8 個(gè)財(cái)務(wù)比率，構(gòu)建 Logistic 回歸模型，對(duì)公司的破產(chǎn)及違約概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與 ZScore 模 型和 ZETA 模型預(yù)測(cè)效果比較，發(fā)現(xiàn) ZScore 模型和 ZETA 模型預(yù)測(cè)效果都劣與該模型，說(shuō)明該模型具有較好的預(yù)測(cè)功能。并在此基礎(chǔ)上對(duì)商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。 Altman 和 Suggitt[5]通過(guò)建立貸款等級(jí)違約率表，在 1997 年開(kāi)發(fā)出開(kāi)發(fā)出死亡率模型 (Mortality Model)。 (1978)在對(duì)個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的研究時(shí)，選江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 20xx 級(jí)學(xué)生論文 5 取了能全面反映貸款人、房地產(chǎn)和融資等三個(gè)方面特征的 64 個(gè)指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行綜合研究分析，并依據(jù)這 64 個(gè)變量構(gòu)建其分類模型并對(duì)其評(píng)估違約風(fēng)險(xiǎn)的高低。 Lias（ 20xx） [9]認(rèn)為借款人和貸款人之間存在著信息不對(duì)稱的情況，借款人的風(fēng)險(xiǎn)類型是高風(fēng)險(xiǎn)還是低風(fēng)險(xiǎn)只有自己清楚，對(duì)于貸款人來(lái)說(shuō)不知道，這屬于私人信息，基于信號(hào)博弈模型理論分析我們知道他們之間存在一種分離均衡，有高風(fēng)險(xiǎn)的借款人在以住房抵押貸款時(shí)會(huì)選擇浮動(dòng)利率，相反，對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)的借款人來(lái)講，在以住房抵押貸款時(shí)，會(huì)選擇固定利率，針對(duì)這一種情況 ，貸款人應(yīng)該把借款人在住房抵押貸款時(shí)對(duì)利率的不同選擇視為判別風(fēng)險(xiǎn)大小的一種違約信號(hào)。 Gerlach 和 Peng(20xx)根據(jù)香港 1982 年到 20xx 年（共 80 個(gè)季度）的季度數(shù)據(jù)，從長(zhǎng)期和短期的角度分別對(duì) GDP、房地產(chǎn)價(jià)格與銀行貸款余額等數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的分析，并根據(jù)香港所提供的數(shù)據(jù)得出以下結(jié)論：從長(zhǎng)期房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)情況與房地產(chǎn)信貸擴(kuò)張有互相影響的關(guān)系； 而房地產(chǎn)信貸擴(kuò)張受短期的房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的影響卻微乎其微，但短期的房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)對(duì)房地產(chǎn)信貸擴(kuò)張產(chǎn)生較大的影響。 （ 1）商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)的研究 薛