發(fā)布時(shí)間：2020-04-28 20:21

【摘要】： 2008年源于美國的金融危機(jī)給全球經(jīng)濟(jì)帶來極大沖擊,此次百年一遇的金融危機(jī)的根源在于美國房地產(chǎn)泡沫的破裂和過度的金融創(chuàng)新,房地產(chǎn)信貸成為此次金融危機(jī)的源頭禍水。對比近年來我國的房地產(chǎn)市場,房價(jià)在調(diào)控聲中不斷上漲,銀行房地產(chǎn)信貸快速擴(kuò)張,房地產(chǎn)行業(yè)的不確定性加大了房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)。因此,本文致力于研究我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)與管理體系,對銀行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、保持金融穩(wěn)定具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。 回顧最近一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期內(nèi)我國房地產(chǎn)信貸的發(fā)展歷程及政策變遷,目前房地產(chǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)巨大。我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸非理性增長,房地產(chǎn)開發(fā)貸款的還款來源存在不確定性,個(gè)人住房貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)不斷加大,土地儲(chǔ)備貸款風(fēng)險(xiǎn)巨大,房地產(chǎn)融資風(fēng)險(xiǎn)過度集中于銀行,銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理自身存在操作風(fēng)險(xiǎn)等問題突出。商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)主要受借款人、商業(yè)銀行、環(huán)境三個(gè)方面的影響。借款人方面,根據(jù)信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論,逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)和道德風(fēng)險(xiǎn)是影響借款人不能按時(shí)足額還貸的重要因素;商業(yè)銀行方面,銀行貸款管理問題、信貸人員的素質(zhì)問題和銀行經(jīng)營者的代理人問題是導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)的重要原因;環(huán)境因素方面,宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、房地產(chǎn)調(diào)控政策和房地產(chǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對房貸風(fēng)險(xiǎn)的影響較大。 由于企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的形成很大程度上取決于企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況,因此對企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的測度可以轉(zhuǎn)化為衡量企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的問題。本文選取了37家上市房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的18個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對同一套數(shù)據(jù)分別采用判別分析法和Logistic回歸模型進(jìn)行估計(jì)。實(shí)證研究表明,判別分析模型和Logistic回歸模型的總體預(yù)測效果都比較好,與Logistic回歸模型比較,判別分析法的預(yù)測準(zhǔn)確性更高,而且判別分析模型運(yùn)用起來更簡便;兩種方法共同表明企業(yè)的盈利能力是評(píng)價(jià)信貸風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。另外,兩個(gè)模型的預(yù)測均存在非對稱性,模型對信貸非違約組的預(yù)測準(zhǔn)確性都較高,而對信貸違約組的預(yù)測率較低,一方面真實(shí)地反映了現(xiàn)實(shí)情況,經(jīng)營狀況良好的企業(yè)做偽帳、虛夸利潤的較少,而財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大、經(jīng)營不善的企業(yè)道德風(fēng)險(xiǎn)較大,另一方面說明要區(qū)分信貸違約企業(yè)僅僅依靠定量分析還不夠,還應(yīng)與定性分析結(jié)合起來多方位分析,否則較小的失誤也會(huì)造成極大損失。 為了從源頭上防范房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn),文章最后從政府視角和銀行視角提出相應(yīng)的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理措施。具體包括拓寬房地產(chǎn)融資渠道,建立健全金融風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償機(jī)制,發(fā)展住房抵押貸款二級(jí)市場,房地產(chǎn)開發(fā)貸款與住房抵押貸款分離,對房地產(chǎn)開發(fā)貸款實(shí)行封閉運(yùn)行管理,住房抵押貸款利率多元化,加強(qiáng)土地儲(chǔ)備貸款風(fēng)險(xiǎn)防范等建議。
【圖文】：

圖 5.1 Logistic 回歸分類結(jié)果示意圖Figure.5.1 Logistic regression classification diagram表 5.16 2006 年預(yù)測概率與實(shí)際發(fā)生情況對比Tab.5.16 2006 Comparison between the actual and predicted probability代碼 預(yù)測概率 實(shí)際發(fā)生 代碼 預(yù)測概率 實(shí)際發(fā)生 代碼 預(yù)測概率 實(shí)際發(fā)生000006 0.111 0 000667 0.019 0 600634 0.002 0000007 0.848 0 000918 0.978 1 600638 0.007 0000014 0.069 0 000979 0.999 1 600639 0.005 0000031 0.010 0 600052 0.015 0 600657 0.772 1000042 0.349 0 600173 0.610 1 600663 0.002 0000402 0.008 0 600225 0.076 1 600665 0.041 0000502 0.063 0 600246 0.094 0 600675 0.013 0000511 0.027 0 600325 0.008 0 600684 0.034 0000540 0.455 1 600376 0.062 0 600732 0.026 0
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F832.4;F293.3

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8 劉p，

本文編號(hào)：2643834