房地产行业信贷风险评价指标分析

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1、学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存

2、论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名：年月日导师签名：年月日摘要2007年以来，中国房地产市场出现了迅猛的发展，多数城市的房价仍然居于高位，房地产业的高收益性使得各利益相关方带着风险追逐利益。房地产业具有资金密集性、投资回报期长、高风险等特点。大量的资金来源于商业银行贷款，融资渠道单一，房地产市场运行的风险都集中于商业银行。巴塞尔新资本协议倡导银行在确定其信用资产的风险权重时采用

3、内部评级法。从内部评级法的发展趋势来看，会侧重将定量分析与定性分析相结合的技术手段，必须要使用专业化的定量分析模型。而我国的风险管理起步较晚，构建房地产信贷风险预警的指标体系还在探索阶段。本文全面分析影响房地产行业信贷风险的宏观因素和微观因素，选取能够反映房地产企业信贷风险的代表性指标，进而构建房地产信贷风险预警指标体系。接着将指标体系中的19个财务指标代入计量经济模型，对其进行实证分析。本文在介绍和比较各种信用风险度量方法的基础上，选取适合我国的Logistic回归模型。将54家样本企业的19组财务指标带入SPSS统计软件，用主成分分析法，构建Logist

4、ic模型。实证研究的结论表明，建立信贷风险度量模型能够准确预测房地产企业的信贷风险，银行可以据此对申请房地产贷款的公司进行评价，考虑是否给该房地产企业提供贷款。关键词：信贷风险，房地产行业，Logistic模型，预警指标AbstractChineseRealEstateMarkethasdevelopedrapidlysince2007andthehousingpricearestillhigh.Theprofit-orientedstakeholdersoftherealestateindustryaccumulatealotofrisk.ChineseR

5、ealEstateMarketiscapital-intensiveandhigh-risk,andithaslongpaybackperiod.Mostofthecapitalcomesfromcommercialbank,sothatthecommercialbanksaredangerousiftheRealEstatecompanycannotaffordtopaythemback.Inordertoreducetherisk,BaselIIpromotedtouseInternalRating-BasedApproacheswhenbankseva

6、luatetheircreditexposure.Sowecanseethatthedevelopmenttrendofcreditriskratingistocombinethemethodsofqualitativeanalysisandspecializedquantitativeanalysis.Differentfromthewesterncountries,riskmanagementinourcountrystartlate,theestablishmentofcreditriskswarningindicatorssystemonRealEs

7、tatesisstillinitsexplorationstage.Thispaperfullyanalysesmacroscopicandmicrocosmicfactorsthatinfluencecreditrisksofrealestatemarket.Thenchoosetherightindicatorsfromthosefactorstoformawarningindicatorssystem.Thearticleintroducescreditriskratingmethodsandmodel,comparesthemandchoosesth

8、emostsuitablemodelforChine