商業(yè)銀行房地產(chǎn)開發(fā)信貸風(fēng)險分析及決策研究.pdf

1、目前，國內(nèi)外研究的都是房地產(chǎn)金融和住房金融兩大概念，并且側(cè)重于房地產(chǎn)開發(fā)投融資問題，房地產(chǎn)信貸的研究比較少。針對房地產(chǎn)信貸風(fēng)險，雖然國外銀行房地產(chǎn)信貸風(fēng)險研究的較早，但由于不夠重視而發(fā)展非常緩慢，有關(guān)這方面的專門研究不多，專著也比較少見．本文研究主要是在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，通過論述和分析目前我國商業(yè)銀行中的房地產(chǎn)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險狀況、分析風(fēng)險的主要影響因素，通過對這些風(fēng)險的綜合評價分析，建立相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，同時運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)學(xué)中的LOGI

2、STIC回歸，定性和定量方法結(jié)合，進(jìn)一步探討商業(yè)銀行對于房地產(chǎn)開發(fā)信貸風(fēng)險的防范與管理問題，并提出了相應(yīng)的對策。 本文首先從房地產(chǎn)信貸的含義及其分類談起房地產(chǎn)信貸主要分為四種類型：1．房地產(chǎn)開發(fā)貸款2．房地產(chǎn)經(jīng)營貸款3．房地產(chǎn)個人消費(fèi)貸款4．房地產(chǎn)投資貸款。然后文章明確界定了本文所討論的對象僅僅限于房地產(chǎn)開發(fā)貸款。 接下來主要描述了我國房地產(chǎn)信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展歷程，分為：起步時期、停滯時期、恢復(fù)時期、調(diào)整發(fā)展時期和規(guī)范發(fā)展時

3、期。在商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款業(yè)務(wù)操作流程部分，詳述了從貸款的申請與受理、貸前調(diào)查，信用評估與限額核定以及貸時審查與批準(zhǔn)，到貸款的發(fā)放使用與管理的整個銀行貸款的業(yè)務(wù)流程，旨在讓讀者對銀行房地產(chǎn)信貸流程有一個透徹的了解。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步界定商業(yè)銀行房地產(chǎn)開發(fā)信貸的概念及特征，從而開始討論造成商業(yè)銀行房地產(chǎn)開發(fā)信貸風(fēng)險的主要原因，包括房地產(chǎn)融資體系不健全房地產(chǎn)業(yè)對銀行信貸依存度過高，房地產(chǎn)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險意識淡薄，房地產(chǎn)融資方式和融資工具創(chuàng)新不足，

4、房地產(chǎn)融資風(fēng)險管理技術(shù)過于簡單，房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策傳導(dǎo)不暢等深層次原因。 在經(jīng)過理論分析之后，從第三章開始，對商業(yè)銀行房地產(chǎn)開發(fā)貸款業(yè)務(wù)風(fēng)險進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)分析以及多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的定性定量分析。這部分先從房地產(chǎn)開發(fā)貸款項(xiàng)目現(xiàn)狀談起，房地產(chǎn)開發(fā)貸款項(xiàng)目總的來說呈現(xiàn)持續(xù)小幅溫和增長態(tài)勢，銀行房地產(chǎn)信貸的規(guī)模從2006年以來出現(xiàn)猛增。然后站在開發(fā)商的角度剖析了開發(fā)商在項(xiàng)目開發(fā)過程中面臨的風(fēng)險其中包含：通貨膨脹風(fēng)險、市場供求風(fēng)險、政策性風(fēng)險、經(jīng)

5、營風(fēng)險、誠信風(fēng)險、流動性風(fēng)險等等，接著結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法對房地產(chǎn)商合理的開發(fā)貸款范圍進(jìn)行一個詳細(xì)的分析和有效的說明，同時利用在真實(shí)環(huán)境中利用 Q 理論分析，房貸投資的合理性來進(jìn)一步說明合理的投資范圍及貸款范圍，這是文章的一個小小的創(chuàng)新點(diǎn)。接下來的部分，運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)的LOGISTIC回歸分析方法，建立LOGIT模型，根據(jù)收集到的上市房地產(chǎn)公司的財務(wù)資料進(jìn)行主成分分析剔除變量，最后獲得多元回歸分析的結(jié)果，得到僅僅含有6個影響顯著變量的回歸

6、方程，最后對方程進(jìn)行了驗(yàn)證，證明方程所得到的回歸結(jié)果是有效的。 在這個部分是整篇文章技術(shù)含量最高，創(chuàng)新點(diǎn)最多的地方，它表現(xiàn)在對前期復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理過程運(yùn)用了多種數(shù)據(jù)挖掘的科學(xué)方法，例如對缺失值的處理，從多種方法中選取了適合實(shí)際數(shù)據(jù)樣本的均值替代法，在對大量變量的處理過程中采用了主成分分析方法剔除變量，保留有效的解釋變量，根據(jù)所選取數(shù)據(jù)的特征對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，最大限度地降低將來回歸模型數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的可能性，由于數(shù)據(jù)的收集渠道有限

7、，尤其不可能從銀行獲得真實(shí)的貸款數(shù)據(jù)，而且只能收集上市房地產(chǎn)公司的相關(guān)數(shù)據(jù)。因此造成了數(shù)據(jù)過少，通過某些擴(kuò)展數(shù)據(jù)的方法(例如：增加變量觀察的年份可以擴(kuò)充數(shù)據(jù))，但是卻帶來了各觀察值內(nèi)部線性相關(guān)的麻煩，通常的Logistic回歸模型的分析，有一個前提條件，那就是假定每一條觀察值之間都是獨(dú)立的，即一個受試者的變量觀察值完全無關(guān)。但對某個人群追蹤觀察一段時間，定期測量(例如每年一次)他們的二分類事件發(fā)生情況時，很難說一個受試者早先的事件發(fā)生情

8、況對其后的事件發(fā)生情況沒有影響。在具有層次結(jié)構(gòu)的資料中，同一層次內(nèi)的個體較不同層次的個體具有較大的相似性。在統(tǒng)計(jì)分析時，如果不考慮可能存在的某種相關(guān)關(guān)系，就會產(chǎn)生兩種后果。第一，通常低估標(biāo)準(zhǔn)誤差而高估檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，使檢驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重偏差。第二，對參數(shù)的估計(jì)值是無效的，即還有其他方法能產(chǎn)生具有較小抽樣誤差的估計(jì)值。本文所選取的原始數(shù)據(jù)由于能收集到的樣本數(shù)量過少，不利于進(jìn)行回歸分析，因此對同一公司使用了從2000年到2005年六年的數(shù)據(jù)列入樣

9、本，同一公司不同年份的相同指標(biāo)之間具有相當(dāng)大的相關(guān)性，如果不考慮這種相關(guān)關(guān)系就會嚴(yán)重造成上述兩種后果。因此，通過查閱資料，找到一種比較新的處理該問題的方法。廣義估計(jì)方程(GEE)就是解決這一問題的一種簡便而靈活的方法。廣義估計(jì)方程又稱GEE算法，它是在廣義線性模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種擬似然估計(jì)方法，用于分析具有組內(nèi)相關(guān)性的資料。整個模型的回歸結(jié)果得到了大大的改善。在此過程中涉及到了一個重要工具軟件的使用，那就是SAS數(shù)據(jù)挖掘工具和數(shù)據(jù)

10、分析軟件，在該軟件里編寫了一些程序使回歸能更好地擬合實(shí)際數(shù)據(jù)，而且方便了今后的模型使用。 模型回歸結(jié)果反映出對違約影響最顯著的有六個因素：長期負(fù)債比率、凈利潤增長率、財務(wù)杠桿系數(shù)、市盈率、普通股獲利率和營業(yè)毛利率，并對這些解釋變量對因變量所起的作用進(jìn)行了一一的說明，最后對模型進(jìn)行了驗(yàn)證。 在第三章的最后一節(jié)，簡要探討了下商業(yè)銀行房地產(chǎn)開發(fā)貸款市場的道德風(fēng)險和逆向選擇問題及其防范。 從第四章開始，討論了商業(yè)銀行應(yīng)對

11、房地產(chǎn)信貸風(fēng)險的對策問題。從第三章的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析結(jié)果中可以知道，我們可以通過了解市場上的租房價格和購房價格的情況從宏觀上把握房地產(chǎn)行業(yè)在本年度合理的投資范圍，所以在對策部分提出了銀行應(yīng)當(dāng)對本年度房地產(chǎn)信貸的總體規(guī)模進(jìn)行宏觀限制、對開發(fā)商及開發(fā)項(xiàng)目嚴(yán)格執(zhí)行信貸投入的必備條件等對策；從LOGIT模型獲得的回歸結(jié)果可以清楚地了解到一個房地產(chǎn)企業(yè)如果存在較大的違約概率，表現(xiàn)在財務(wù)指標(biāo)上會有些什么樣的數(shù)據(jù)組合，因此，從銀行的角度考慮，銀行就可以根據(jù)