【正文】 房地產(chǎn)企業(yè)融資困難，購房者處于觀望的態(tài)度導(dǎo)致房屋滯銷，房地產(chǎn)開發(fā)資金回籠困難，難以償還銀行貸款，甚至面臨倒閉的危險，這就意味著商業(yè)銀行成為房地產(chǎn)信貸風(fēng)險集中爆發(fā)的最終承擔(dān)者。房地產(chǎn)信貸風(fēng)險的評價在商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的經(jīng)營活動中占著極為重要的地位。但是受內(nèi)部和外部多種因素的影響，與巴塞爾委員會的要求和國外商業(yè)銀行信用評級體系相比還是有很大的差距，主要表現(xiàn)在以下幾個方面： （ 1）在對信用風(fēng)險分析時，沒有科學(xué)的度量方法 目前評級方法主要采用的簡單的加權(quán)打分，指標(biāo)選取和每個指標(biāo)的重要性程度基本靠主觀經(jīng)驗確定，權(quán)重的確定缺乏客觀依據(jù)，因此得出的評級結(jié)果很難準(zhǔn)確地確定企業(yè)的信用風(fēng)險。 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險評價指標(biāo)體系構(gòu)建 （一）構(gòu)建商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險的定性指標(biāo) 江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 20xx 級學(xué)生論文 37 參考 國內(nèi)外評級機(jī)構(gòu)所選各項指標(biāo)的基礎(chǔ)上，并結(jié)合我國目前商業(yè)銀行對房地產(chǎn)信貸風(fēng)險評價的現(xiàn)狀，通過對某商業(yè)銀行的實際考察，本文從以下 7 個方面構(gòu)建商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險的定性指標(biāo)，更加全面地對房地產(chǎn)行信貸風(fēng)險進(jìn)行控制。 （ 2）數(shù)據(jù)統(tǒng)計上的可操作性和準(zhǔn)確性原則 在建立商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險評價指標(biāo)體系時，所選指標(biāo)數(shù)據(jù)資料易于獲取，易于計算，表達(dá)方式簡單易懂，而且數(shù)據(jù)真實可靠、準(zhǔn)確。 表 某股份制銀行客戶評級定量指標(biāo)設(shè)置 某股份制銀行客戶信用評級體系步驟如下： 江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 20xx 級學(xué)生論文 35 一是計算定量指標(biāo)實際得分，定量指標(biāo)實際得分 =定量指標(biāo)權(quán)重； 二是計算定性指標(biāo)實際得分，定性指標(biāo)實際得分 =定性指標(biāo)權(quán)重； 三是計算客戶實際得分，客戶實際得分 =定量指標(biāo)實際得分 +定性指標(biāo)實際得分； 四是計算客戶最終得分，客戶最終得分 =客戶實際得分相應(yīng)的行業(yè)系數(shù) ； 五是根據(jù)客戶最終得分確定信用等級，判斷風(fēng)險，如表 所示。 4 基于 Logistic 模型商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險分析 20xx 年 3 月，銀監(jiān)會指出我國商業(yè)銀行必須逐步實施內(nèi)部評級法，通過結(jié)合專家的判斷和模型分析來對貸款企業(yè)做出正確的風(fēng)險評估，增強銀行識別、計量和監(jiān)測信貸風(fēng)險的能力。如 20xx 年以來為抑制過高的房價，國家不斷調(diào)整貸款利息，出臺“限購”，提高首付比例，房地產(chǎn)稅試點，以及直接采用行政手段，以行政命令全面清理房地產(chǎn)投資項目，嚴(yán)控銀行貸款規(guī)模等措施，雖然這些措施在一定程度上抑制了房價的過快上漲和銀行房地產(chǎn)信貸的發(fā)放，但對房地產(chǎn)行業(yè)的沖擊過大。據(jù)國際經(jīng)驗，個人住房按揭貸款前 38 年是風(fēng)險高危期，有的商業(yè)銀行對個人住房貸江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 20xx 級學(xué)生論文 29 款放寬條件，擅自降低首付比例并延長還款期限，在房價下跌時，商業(yè)銀行面臨著借款人大面積違約所帶來的風(fēng)險。 江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 20xx 級學(xué)生論文 28 （ 2）商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理組織體系不完善 我國信用風(fēng)險管理組織體系還不完善，銀行授信部門沒有完全獨立，也沒有一個有效的考核 機(jī)制。 圖 房地產(chǎn)開發(fā)貸款和個人住房貸款占金融機(jī)構(gòu)比重趨勢圖 由圖 可見，在短短十幾年時間里，商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，一方面促進(jìn)了房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，另一方面也給商業(yè)銀行帶了巨大的利潤，但是商業(yè)銀行過多地發(fā)放房地產(chǎn)信貸資金也給自身的發(fā)展帶來了很大隱患。目前，在我國商業(yè)銀行發(fā)放的房地產(chǎn)貸款 主要有兩種，一種是房地產(chǎn)開發(fā)貸款，另一種是個人住房貸款，這兩種貸款占商業(yè)銀行貸款比重如表 、表 所示。 信貸風(fēng)險度量方法比較 綜上所述，我們對以上介紹的三種度量模型進(jìn)行了分析，對于傳統(tǒng)的模型主要為定性研究，其主觀性太強，其說服力不強，因此我們對基于財務(wù)指標(biāo)的現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法與基于金融理論和數(shù)學(xué)工具的風(fēng) 險度量模型進(jìn)行分析比較，比較結(jié)果如表 所示。 （ 1） KMV 模型是 著名的風(fēng)險管理公司 KMV 公司于 1993 年創(chuàng)立的一個信貸風(fēng)險計量模型。 （ 2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN）模型就是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法應(yīng)用于財務(wù)預(yù)警。因此，專家判斷方法只能作為商業(yè)銀行信貸風(fēng)險分析的一種輔助性工具 [28]。 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險度量方法 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險管理的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)就是對房地產(chǎn)信貸風(fēng)險進(jìn)行量化，即運用各種技術(shù)方法，比如概率法、統(tǒng)計估值法、時間序列預(yù)測法、回歸分析法等各種方法對商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險進(jìn)行度量，能對風(fēng)險已超過臨界風(fēng)險值的貸款及時預(yù)警，以便商業(yè)銀行能夠及時采取措 施，確保信貸資產(chǎn)的安全 [27]。在這個階段，商業(yè)銀行主要向房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)、建筑公司和預(yù)購房產(chǎn)者提供貸款。 （ 4）傳染性。 （ 4）潛在性。 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險特點 房地產(chǎn)信貸風(fēng)險的主體是商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸資金，客體是己經(jīng)建立信貸關(guān)系的房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)、個人住房按揭貸款客戶等，除了具有一般信貸風(fēng)險的特征外，還具有其行業(yè)性信貸風(fēng)險特征。 圖 論文結(jié)構(gòu)框架圖 江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 20xx 級學(xué)生論文 13 江蘇師范大學(xué)商學(xué)院 20xx 級學(xué)生論文 14 2 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險理論概述 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險含義 風(fēng)險通俗的說就是一種不確定性。對本文所作出的研究進(jìn)行總結(jié)，并對將來的研究方向做進(jìn)一步的展望。 第三章商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸現(xiàn)狀及問題。 綜合國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀我們不難發(fā)現(xiàn)，國外學(xué)者在對銀行信貸風(fēng)險理論的研究中 ,引入數(shù)理統(tǒng)計、系統(tǒng)工程 , 甚至是物理學(xué)等科學(xué)的研究方法構(gòu)建模型 , 通過模型預(yù)測結(jié)果對銀行面臨的各種風(fēng)險進(jìn)行識別、計量、調(diào)節(jié)、監(jiān)測的一系列方法和程序。綜合以上兩方面分析認(rèn)為從房地產(chǎn)信貸風(fēng)險預(yù)警、風(fēng)險轉(zhuǎn)移和風(fēng)險內(nèi)部控制三個方面來對房地產(chǎn)信貸風(fēng)險進(jìn)行管理可以產(chǎn)生較好的 效果。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分析有利于商業(yè)銀行及時調(diào)整經(jīng)營管理策略，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。 （ 1）商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險的研究 薛峰 [10]（ 1995）是最早系統(tǒng)地對我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險進(jìn)行研究，考慮到宏觀的產(chǎn)權(quán)和體制兩個定性因素對信貸風(fēng)險進(jìn)行分析。 Lias（ 20xx） [9]認(rèn)為借款人和貸款人之間存在著信息不對稱的情況，借款人的風(fēng)險類型是高風(fēng)險還是低風(fēng)險只有自己清楚，對于貸款人來說不知道，這屬于私人信息，基于信號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)險的借款人在以住房抵押貸款時會選擇浮動利率，相反，對于低風(fēng)險的借款人來講，在以住房抵押貸款時，會選擇固定利率，針對這一種情況 ，貸款人應(yīng)該把借款人在住房抵押貸款時對利率的不同選擇視為判別風(fēng)險大小的一種違約信號。 Altman 和 Suggitt[5]通過建立貸款等級違約率表，在 1997 年開發(fā)出開發(fā)出死亡率模型 (Mortality Model)。 Martin[2]（ 1977）是首次利用 Logistic 模型對銀行經(jīng)營狀況和風(fēng)險水平進(jìn)行分析研究，選取 58 家經(jīng)營狀況出現(xiàn)困境銀行作為研究樣本，選取 8 個財務(wù)比率，構(gòu)建 Logistic 回歸模型，對公司的破產(chǎn)及違約概率進(jìn)行預(yù)測，并與 ZScore 模 型和 ZETA 模型預(yù)測效果比較，發(fā)現(xiàn) ZScore 模型和 ZETA 模型預(yù)測效果都劣與該模型，說明該模型具有較好的預(yù)測功能。 鑒于此本文立足于我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸現(xiàn)狀，從信貸風(fēng)險的來源對我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸存在的問題進(jìn)行了深入的分析，在目前我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險評價指標(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)險評價指標(biāo)體系，構(gòu)建商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險度量模型，對房地產(chǎn)信貸風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，能有效地控制房地產(chǎn)信貸風(fēng)險發(fā)生， 降低風(fēng)險損失，保證商業(yè)銀行信貸資金的安全和金融系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。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 國內(nèi)外研究文獻(xiàn)綜述 ............................................................................................ 3 研究內(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)險理論概述 ................................................... 14 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險含義 .......................................................................... 14 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險特點 .......................................................................... 15 商 業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險形成及傳導(dǎo)過程 ...................................................... 16 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險度量方法 .................................................................. 18 3 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸現(xiàn)狀及問題 ....................................................... 24 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸現(xiàn)狀分析 ................................................................