房地产信贷信用风险的度量与预测研究

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很久以来,信用风险是商业银行面临的最主要的风险。而房地产行业是国民经济中的重要基础产业,是我国启动内需,促进经济增长、改善人民生活的重要途径之一。房地产贷款业务也是各商业银行的一项核心任务。随着房地产行业的蓬勃发展,银行对房地产行业的投入也相应增大,但随之而来的商业银行房地产不良贷款也不断升高,使银行将房地产行业列入高风险行业,并将防范房地产信贷风险提到议事日程上来。银行对信用风险的控制和管理能力关系到银行体系的稳定和国民经济的发展。随着计量经济学的发展和运用,信用风险的管理已经从传统的定性分析开始转向定量分析,国际上一些主要的金融机构纷纷开发了各种信用风险管理模型,以提高对信用风险管理和预测能力。中国商业银行信贷的信用分析主要停留在传统的管理模式上,利用现代信用风险管理模型进行信用风险分析还处在起步阶段。本文合理地考虑了房地产信贷的特性,从分析经济宏观因素的角度出发,选择最为适用的风险度量模型——Credit Portfolio View模型来对房地产信贷的信用风险加以度量和预测。首先,本文对房地产信贷的相关概念做了详细的叙述,特别提出了《新巴塞尔协议》对信用风险管理的促进作用;其次,对信用风险管理的发展进行了回顾,然后详细地对比和分析了4种主要的信用风险管理模型,并结合中国商业银行的现状和房地产信贷的特性,显示Credit Portfolio View模型在房地产信贷信用风险度量中的优势。再次,本文通过选取1998年1月—2005年12月间的综合领先指标、国房景气指数和企业景气指数三个宏观经济变量值以及房地产信贷违约率的Logistic转换值,运用Eviews软件对CPV模型做出估计。接着,通过房地产信贷违约率的拟合值与实际值的对比结果,证明了CPV模型对房地产信贷风险度量的实用性和有效性,从而进一步用其预测2006年中12个月的信贷违约率值。最后,本文在国际房地产信贷风险的防范措施的基础上,从逆向选择、道德风险两个方面,提出我国房地产信贷风险的防范措施。本文得出的结论是,Credit Portfolio View模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有高度的合理性和有效性,可以为商业银行的信用风险防范提供很好的依据。并且,房地产领域的信贷违约率确实和宏观经济状况紧密相连,当经济恶化,房地产信贷违约率上升;当经济好转,房地产信贷违约率下降。
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