發(fā)布時(shí)間：2020-08-06 23:05

【摘要】：房地產(chǎn)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的先導(dǎo)性、支柱性和基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),根據(jù)測(cè)算,房地產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率大約在2.1%-2.7%之間,它的發(fā)展在很大程度上帶動(dòng)和制約著城市和其它產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,甚至帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)。我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)起步較晚,計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代,我國(guó)的住宅以福利分房的形式存在,在市場(chǎng)上公開(kāi)買(mǎi)賣(mài)的房屋少之又少。改革開(kāi)放后,隨著商品的逐漸市場(chǎng)化,房屋住宅也逐漸在市場(chǎng)上出現(xiàn),特別是從上世紀(jì)九十年代初,我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展逐漸進(jìn)入了個(gè)高潮期,也正是從那時(shí)候起,房地產(chǎn)才真正作為一個(gè)產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)在我們的日常生活中。進(jìn)入21世紀(jì)后,我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)又有了新的發(fā)展,開(kāi)發(fā)面積的迅猛增長(zhǎng),建筑形態(tài)的不斷豐富,以及在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位都達(dá)到了前所未有的高度,而與此相對(duì)應(yīng)的資金需求量也不斷的增加。從房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中嶄露頭角到如今的全國(guó)各地都如火如荼地搞房地產(chǎn)開(kāi)發(fā),在這短短不到20年的時(shí)間內(nèi),房地產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。2010年前兩個(gè)季度,我國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資19747.12億元,同比增長(zhǎng)38.1%,占固定資產(chǎn)投資比重的20.1%,房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶動(dòng)一大批關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,對(duì)于改善廣大城市居民的居住條件,增加就業(yè),促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展作出了巨大的貢獻(xiàn)。 房地產(chǎn)的開(kāi)發(fā)投資、房地產(chǎn)銷(xiāo)售所需要的資金大部分都來(lái)自銀行,因此,銀行信貸資產(chǎn)的質(zhì)量在很大程度上受房地產(chǎn)信貸資產(chǎn)質(zhì)量的影響。房地產(chǎn)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)絕大部分都轉(zhuǎn)嫁到了銀行。然而,隨著房?jī)r(jià)的不斷上漲,流入房地產(chǎn)企業(yè)的資金越來(lái)越多,一旦出現(xiàn)資金供給不足,房?jī)r(jià)就會(huì)下跌,銀行和房地產(chǎn)投資者就會(huì)出現(xiàn)兩敗的局面。美國(guó)金融危機(jī)的創(chuàng)痛還未消去,并時(shí)刻警示著中國(guó)房地產(chǎn)業(yè),乃至于中國(guó)的金融業(yè)。我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)仍處在初期階段,市場(chǎng)秩序、相關(guān)法規(guī),以及與之有密切聯(lián)系的金融制度都尚未完善,另外一個(gè)明顯的現(xiàn)象就是房地產(chǎn)企業(yè)眾多,且以中小房地產(chǎn)企業(yè)為主,其占房地產(chǎn)企業(yè)數(shù)量的90%以上。 由于我國(guó)中小房地產(chǎn)企業(yè)居多,而房地產(chǎn)企業(yè)對(duì)銀行信貸具有相當(dāng)程度的依賴(lài)性,根據(jù)美國(guó)次貸危機(jī)的波及鏈條,金融危機(jī)又往往來(lái)源于房地產(chǎn)泡沫的影響,因此,制定一套適用于中小房地產(chǎn)企業(yè)的信用評(píng)價(jià)體系及評(píng)價(jià)方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。完善的信用評(píng)價(jià)體系必須是全面的、客觀(guān)的和科學(xué)的,才能從眾多中小房地產(chǎn)企業(yè)中剔除信用質(zhì)量不好、違約風(fēng)險(xiǎn)較大的企業(yè),篩選出信用和經(jīng)營(yíng)情況良好、發(fā)展穩(wěn)定的企業(yè)進(jìn)行授信,保障我國(guó)房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定地發(fā)展,進(jìn)而促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的良好發(fā)展。 本文首先對(duì)我國(guó)中小房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)特征進(jìn)行了分析,揭示了中小房地產(chǎn)企業(yè)信用分析原因以及必要性,結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,在現(xiàn)有的信用風(fēng)險(xiǎn)模型上,提出了對(duì)中小房地產(chǎn)企業(yè)信用評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系和方法,建立了基于Logistic回歸的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。中小房地產(chǎn)企業(yè)信用度量的原因主要是由于融資缺口的存在,中小房地產(chǎn)企業(yè)在直接融資的方式上具有明顯的劣勢(shì),因此只能通過(guò)向商業(yè)銀行貸款進(jìn)行融資,為了減少中小房地產(chǎn)企業(yè)違約信用風(fēng)險(xiǎn)的暴露,避免對(duì)融資機(jī)構(gòu)造成資產(chǎn)損失和影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的穩(wěn)定性,對(duì)中小房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量迫在眉睫。中小房地產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)存在的原因主要是由于信息不對(duì)稱(chēng)造成的,一方面銀行等金融機(jī)構(gòu)由于對(duì)借款人的經(jīng)營(yíng)狀況、財(cái)務(wù)情況等信息的不充分了解,容易產(chǎn)生錯(cuò)誤貸款或者貸款過(guò)度,導(dǎo)致違約概率上升,造成呆賬壞賬和資產(chǎn)損失；另一方面借款人為了順利取得融資資金,會(huì)隱瞞或者虛報(bào)自己的信息,形成道德風(fēng)險(xiǎn),使得風(fēng)險(xiǎn)加大。同時(shí),房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)周期和房地產(chǎn)泡沫也對(duì)中小房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生產(chǎn)生影響。 本文首先選取了15個(gè)財(cái)務(wù)理論指標(biāo)和2個(gè)定性指標(biāo),在構(gòu)建中小房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系時(shí),剔除3個(gè)由于代表性不強(qiáng)和客觀(guān)數(shù)據(jù)缺失的財(cái)務(wù)指標(biāo),采用12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和2個(gè)定性指標(biāo)(量化)對(duì)中小房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。為了避免多重共線(xiàn)性,使用因子分析的方法將財(cái)務(wù)指標(biāo)簡(jiǎn)化為6個(gè)不相關(guān)變量,建立了logistic模型進(jìn)行回歸分析。在對(duì)86個(gè)中小房地產(chǎn)企業(yè)樣本進(jìn)行分析時(shí),本文采取了logistic回歸分析中的全部自變量強(qiáng)制回歸(Enter)、向前選擇變量逐步回歸(Forward Conditional)、向后選擇變量逐步回歸(Backward Conditional)三種方法。通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),向前選擇變量逐步回歸對(duì)于模型的擬合優(yōu)度和準(zhǔn)確率相對(duì)較差,自變量強(qiáng)制回歸和向后選擇變量逐步回歸在擬合優(yōu)度和準(zhǔn)確率上相近,但是后者更能夠體現(xiàn)中小房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。因此選擇Backward方法所建立的模型,根據(jù)建立的模型和檢驗(yàn)結(jié)果可以看出：對(duì)企業(yè)是否存在違約風(fēng)險(xiǎn)影響顯著的指標(biāo)只有F1、F2、F3、F4、F5和企業(yè)基本素質(zhì)。其中F1主要包含了總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率和總資產(chǎn)報(bào)酬率,F2主要包含了資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率和速動(dòng)比率,F4是存貨周轉(zhuǎn)速度,F5主要包含了主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率,說(shuō)明這9個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)及企業(yè)基本素質(zhì)對(duì)企業(yè)是否違約起著決定性的作用,9個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)主要集中在企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量、償債能力、產(chǎn)品周轉(zhuǎn)能力和現(xiàn)金流量四個(gè)方面。同時(shí),企業(yè)素質(zhì)也對(duì)中小房地產(chǎn)企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)起到了重要的影響。因此,在對(duì)中小房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)時(shí)可以考慮適當(dāng)?shù)脑黾舆@四個(gè)方面財(cái)務(wù)指標(biāo)和企業(yè)素質(zhì)的權(quán)重,對(duì)進(jìn)一步完善中小房地產(chǎn)企業(yè)貸款的信用評(píng)價(jià)體系具有一定的指導(dǎo)意義。 對(duì)國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的閱讀中,筆者發(fā)現(xiàn),國(guó)外雖然很多學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證分析,但因?yàn)閲?guó)情不同,大多是對(duì)個(gè)人房貸方面進(jìn)行分析,對(duì)我國(guó)中小房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量的借鑒意義不大。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)形成原因和風(fēng)險(xiǎn)歸類(lèi)的做了分析,對(duì)房地產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)的防范提出建議；實(shí)證研究方面利用上市房地產(chǎn)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)于房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量。因此,在對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)一般認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上,本文重點(diǎn)研究了對(duì)中小房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量。從研究方法來(lái)看,本文結(jié)合了因子分析方法和logistic回歸分析,利用因子分析法達(dá)到降維的目的,避免了多重共線(xiàn)性,再把新的變量代入,得到適用于我國(guó)中小房地產(chǎn)企業(yè)信用度量的模型。本文建立的模型可以用于商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)中小房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)的實(shí)際工作中,模型的系數(shù)可以作為商業(yè)銀行的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中指標(biāo)權(quán)重的參考；根據(jù)模型計(jì)算出的各參評(píng)企業(yè)的p值可以看著該企業(yè)發(fā)生違約的概率,為商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)信用評(píng)級(jí)提供參考。
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類(lèi)號(hào)】：F293.3;F832.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2783096