【摘要】：經(jīng)歷了美國次貸危機(jī)后,近兩年的中國房地產(chǎn)市場在各方因素的作用下可謂“波瀾起伏”。從2008年的萎靡不振,到2009年的強(qiáng)勢反彈,再到2010年調(diào)控新政。全社會的目光都被集中到了房子身上。房價是漲還是跌?買房到底合不合算?國家調(diào)控會給房產(chǎn)市場帶來怎樣的影響?這樣的問題接踵而來。而普通百姓更關(guān)心的是：我能不能買得起一間房子。作為人口大國,中國的住房需求市場巨大,而鑒于國民收入和現(xiàn)在的房市行情,大多數(shù)的人只能選擇住房貸款來達(dá)成買房的愿望。這就意味了房價在坐“過山車”的同時還拉著金額巨大的住房貸款。如何控制住房抵押貸款的風(fēng)險,防止中國式的次貸危機(jī)發(fā)生已經(jīng)成為當(dāng)前社會各界關(guān)注的重點(diǎn)問題。 然而,作為發(fā)放住房抵押貸款的主要金融機(jī)構(gòu)一商業(yè)銀行卻認(rèn)為貸款的風(fēng)險可以控制,近期推出的各大商業(yè)銀行貸款壓力測試報告顯示,房價下跌30%,商業(yè)銀行仍然能從容應(yīng)對上升的不良貸款率。眾所周知,房地產(chǎn)市場的走勢和一國經(jīng)濟(jì)有著微妙的關(guān)系,如果真的出現(xiàn)房價大幅下挫,國家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境也會有所影響。這對貸款的回收影響將是巨大的。能否能像商業(yè)銀行測試報告上說的那么樂觀?這還要等時間來檢驗。 本文著眼于住房抵押貸款的風(fēng)險監(jiān)控上。筆者在閱讀和整理了大量資料后發(fā)現(xiàn),已經(jīng)有很多前人學(xué)者在此問題上做了深入的研究,并已經(jīng)形成了幾大流派,但是相對國外,我國學(xué)者的研究大多注重定性的分析,或是案例的分析,提出了很多制度上或是管理上的辦法。對如何量化貸款風(fēng)險的定量分析相對不足。量化貸款風(fēng)險意味著要結(jié)合金融工程和計算機(jī)技術(shù)等多個學(xué)科的知識,這項研究無論在理論上還是實踐上都具有一定的借鑒意義。 本文首先闡述了我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展現(xiàn)狀,然后簡要分析了美國次貸危機(jī)發(fā)生的原因以及對我國住房信貸的啟示。進(jìn)而提出本文的研究重點(diǎn)—如何做好住房貸款的風(fēng)險監(jiān)控?隨后,文章簡要列舉了國內(nèi)外對住房貸款風(fēng)險監(jiān)控的研究成果,重點(diǎn)介紹了信息不對稱,期權(quán)理論以及資產(chǎn)證券化這三大研究方向。通過大量資料學(xué)習(xí),筆者發(fā)現(xiàn)國內(nèi)學(xué)者對于貸款風(fēng)險的定量研究相對較少,所以本文研究的創(chuàng)新之處就在于把信用監(jiān)測模型略加改進(jìn)應(yīng)用到了我國住房貸款上。這不僅增加了風(fēng)險量化的理論意義也為我國房產(chǎn)市場震蕩期的風(fēng)險監(jiān)控提出新的辦法。 接下來介紹了本文的理論基礎(chǔ)--KMV模型,KMV模型是一套用于上市公司的信用監(jiān)測模型和一個可延伸的數(shù)據(jù)庫。它繼承了期權(quán)定價理論和默頓模型的方法論,利用上市公司的資產(chǎn)變化預(yù)估公司對負(fù)債的違約概率。經(jīng)過改進(jìn)的KMV模型不僅能針對上市公司,還擴(kuò)展到了非上市公司以及個人貸款風(fēng)險監(jiān)控上。 在介紹過KMV模型的相關(guān)理論后,本文開始分析我國住房抵押貸款以及它所面臨的風(fēng)險。根據(jù)巴塞爾協(xié)議對銀行所面臨風(fēng)險的定義,本文從信用風(fēng)險,操作風(fēng)險,市場風(fēng)險三個方面對住房抵押貸款進(jìn)行全方面的分析,并輔以案例,這從實踐上為本文的研究提供依據(jù)--住房抵押貸款正面臨多方面的風(fēng)險。而對這些風(fēng)險的監(jiān)控明顯不足。 第五章是本文的核心內(nèi)容,它首先介紹了我國商業(yè)銀行現(xiàn)行的房貸審查辦法,并討論了它對風(fēng)險防范的局限性,然后通過借鑒KMV模型的理論架構(gòu),將影響房貸的各要素帶入改進(jìn)的模型中,計算出了預(yù)期的違約概率,并輔以數(shù)據(jù)說明。得出結(jié)論：預(yù)期違約率EDF比房貸的不良貸款率更能代表房貸未來面臨的風(fēng)險,不良貸款率只是已經(jīng)發(fā)生違約情況的貸款占全部貸款的比率,而預(yù)期違約率依據(jù)的是房地產(chǎn)市場和利率的變化,能夠在房市震蕩時第一時間做出風(fēng)險的判斷,我們認(rèn)為它更能代表住房貸款未來面臨的風(fēng)險。本文在對房地產(chǎn)市場做出合理假設(shè)時,應(yīng)用KMV模型對當(dāng)前幾種主要形式的住房貸款進(jìn)行了違約率的度量。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：當(dāng)房價、利率出現(xiàn)一定幅度的波動時,風(fēng)險的暴漏程度要比預(yù)測的大得多。 本文的創(chuàng)新之處在于把國外先進(jìn)的信用監(jiān)測模型--KMV模型應(yīng)用到了我國個人貸款風(fēng)險監(jiān)控研究之中,并結(jié)合我國幾種主要的貸款方式進(jìn)行分析,在個人貸款信用風(fēng)險防范方面有一定的理論意義。另外,本文突破現(xiàn)行辦法貸前定性審查的局限,提出利用金融工程模型動態(tài)監(jiān)控貸款風(fēng)險的方法。這也對商業(yè)銀行貸后管理有一定的實踐指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：東北財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F293.3;F832.4
【圖文】：

圖1一1本文的研究框架第一章緒論部分，闡述了本文的寫作背景和選題意義，通過對美國次貸危機(jī)的簡略分析提出對現(xiàn)今中國住房抵押貸款風(fēng)險管理的關(guān)注。進(jìn)而提出本文的研究視角一以KMV模型為工具測量個人住房抵押貸款的風(fēng)險程度。并闡述了本文的研究意義。第二章文獻(xiàn)綜述，介紹了國內(nèi)外對住房抵押貸款風(fēng)險研究的成果，著重介紹了信息不對稱理論，期權(quán)理論，和資產(chǎn)證券化三個理論方向。第三章KMV信用監(jiān)測模型，首先介紹期權(quán)定價原理，再介紹把期權(quán)定價運(yùn)用到

20-10-20-3040300605080701090000....住宅銷售面積-嚼一增速圖4一 21998一2009年商品住宅銷售面積及增長情況數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計局如此巨大的市場需求，加上國家政策的大力支持，使得個人住房貸款規(guī)模迅速擴(kuò)大，特別是近幾年，各大商業(yè)銀行對個人住房貸款更是奉為至寶，據(jù)統(tǒng)計，2009年大陸12家上市銀行的累積貸款總額為21萬億元，而其中涉及房地產(chǎn)的貸款就有5.28萬億元，占銀行貸款總額的24.27%。其中，對房地產(chǎn)行業(yè)的公司貸款為1.66萬億元，‘個人住房抵押貸款為3.62萬億元。詳見表4一2。而在1998年的時候

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2719470