我国商业银行房地产信贷风险度量研究

论文摘要

信贷资产是银行的主要资产,而银行又是积聚风险和进行风险交易的天然场所,信贷风险管理自然成为银行业永恒的话题,而我国现阶段进行房地产信贷风险管理的研究又显得尤为重要。随着计量经济学、信息技术的发展和运用,国际上一些主要的金融机构纷纷开发了各种信贷风险度量模型。根据我国商业银行房地产信贷的特点,本文基于Credit Portfolio View模型的基本思想,构建房地产信贷风险度量模型。首先,本文对房地产信贷风险度量的涵义作了介绍,从可能性和必要性两方面分析房地产信贷风险度量的重要性;其次,对信贷风险度量模型的发展进行回顾,在详细对比和分析了4种现代主要的房地产信贷风险度量模型的基础上,结合我国商业银行的风险管理现状,以CPV模型的基本思想作为中国商业银行房地产信贷风险建模的依据。再次,本文选取2001年1月—2007年9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值,运用Eviews软件作回归分析,对房地产信贷风险进行度量,并进一步用新模型预测了2007年第四季度的房地产信贷违约率的值,通过与用指数平滑法预测出的值相比较,说明新建的回归模型具有很强的适用性。最后,从风险度量角度提出几点降低我国商业银行房地产信贷风险的建议。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贷风险防范提供很好的依据。并且,证实房地产信贷违约率和宏观经济状况紧密相连,当经济恶化时,房地产信贷违约率上升;经济好转时,房地产信贷违约率下降。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景及意义
• 1.1.1 研究的背景
• 1.1.2 研究的意义
• 1.2 相关研究回顾及评价
• 1.2.1 国外研究综述
• 1.2.2 国内研究综述
• 1.2.3 国内研究评价
• 1.3 本论文的主要内容及创新点
• 1.3.1 主要内容
• 1.3.2 研究方法
• 1.3.3 可能的创新点
• 第二章 商业银行房地产信贷风险度量的理论分析
• 2.1 房地产信贷风险度量的基本涵义
• 2.2 房地产信贷风险度量的动因分析
• 2.2.1 房地产信贷风险计量技术的发展
• 2.2.2 《新巴塞尔协议》的促进作用
• 2.3 房地产信贷风险度量的方法分析
• 2.3.1 传统的信用风险度量方法
• 2.3.2 基于财务指标的现代分析方法
• 2.3.3 基于金融理论和数学工具的现代信用风险度量模型
• 2.3.4 CPV 模型的比较优势
• 第三章 房地产信贷风险度量
• 3.1 模型构建
• 3.1.1 CPV 模型的基本思想
• 3.1.2 构建房地产信贷风险度量模型
• 3.2 变量的选择与解释
• 3.2.1 变量选择
• 3.2.2 变量解释
• 3.3 数据列表及统计分析
• 3.3.1 数据列表
• 3.3.2 违约率趋势图
• 3.3.3 统计分析
• 3.4 实证分析
• 3.4.1 模型估计
• 3.4.2 模型检验
• 3.4.3 实证结果分析
• 第四章 房地产信贷风险预测与建议
• 4.1 回归模型法预测违约率
• 4.2 指数平滑法预测违约率
• 4.2.1 一次指数平滑法
• 4.2.2 二次指数平滑法
• 4.2.3 预测结果
• 4.3 预测结果比较及意义
• 4.4 政策建议
• 4.4.1 建立信用违约数据库
• 4.4.2 建立合理有效的信用评级系统
• 4.4.3 建立有效的信贷决策支持信息系统
• 4.4.4 建立信用风险管理评估模型
• 第五章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间所取得的科研成果
• 附录