开题报告-Y商业银行房地产信贷风险管理(DOC)

哈尔滨理工大学硕士学位论文开题报告学院管理学院学科、专业导师研究生入学时间开题报告日期论文题目Y商业银行房地产信贷风险管理研究生部1说明一、开题来源应包括下列主要内容：（一）课题来源及研究的目的和意义；（二）国内外在该方向的研究现状及分析（文献综述）；（三）主要研究内容；（四）研究方案及进度安排，预期达到的目标；（五）预计研究过程中可能遇到的困难和问题以及解决的措施；（六）主要参考文献（应在30篇以上，其中外文资料不少于三分之一，参考文献中近五年内发表的文献一般不少于三分之二，且必须有近二年内发表的文献资料不少于三分之一）。二、开题报告字数应不少于5000字。三、开题报告时间最迟应于第三学期结束前完成。四、若本次课题的开题报告未通过，需在一个月内再次进行开题报告。第二次学位论文开题报告仍未通过者，不能继续进行学位论文工作。五、开题报告结束后，评议小组要填写《硕士学位论文开题报告评议结果》报院研究生教学秘书备案。六、此表不够填写时，可另加附页。2一、课题来源及研究的目的和意义（一）课题来源自拟（二）研究的目的和意义1、研究目的：商业银行作为我国主要的存贷款金融机构，信贷风险是商业银行所面临的主要风险，它是金融市场中最古老的风险形式之一。信贷风险伴随借贷关系的建立而产生，只要存在信贷业务，就存在信贷风险和风险管理，而商业银行又是以贷款业务为主，并且房地产贷款是商业银行主要的业务。我国房地产市场的蓬勃发展，为商业银行拓展房地产信贷业务提供了商机。多数银行房地产贷款在其各项贷款中的占比大多保持在20%以上，但房地产业是比较典型的资金密集型行业，其发展需要庞大的资金作为支撑。我国房地产开发资金主要来源于国内贷款、利用外资、房地产企业自筹资金和其他资金（定金及预收款），根据中国人民银行对我国房地产投资资金来源分析来看，房地产开发中直接或间接使用的银行贷款的比重在55%以上。尤其近几年，我国房地产业发展过快，国家相继出台了一系列调控措施来抑制房价和维护房地产市场的健康发展，随着宏观调控力度增强，房地产融资难度提高，市场不确定性加大，一旦房地产资金链断裂，就会导致商业银行不良贷款率聚增，使得原本隐藏其中的信贷风险全部显现出来。因此，作为信贷源的商业银行如何防范和化解由此而产生房地产信贷风险势在必行。Y银行为地方性的商业银行，长期以来Y银行与地方性地产开发企业合作，从事了大量的房地产信贷业务。但是随着我国房地产市场的结构性调整，北上广深等一线城市房价高起，而像YZ这种四线城市的房价却在不断下调，因此，房地产市场的不确定性在加强，而Y银行作为地方性的商业银行，与国有商业银行和全国性的商业银行相比，风险管理较为落后。本文以Y银行的房地产信贷风险管理为研究对象，旨在构建Y银行的房地产信贷风险管理体系，为其提高信贷风险管理水平提供理论参考。2、研究意义：（1）本文首先简单介绍了商业银行房地产信贷的相关理论,并以房地产信贷风险形成的原理以及影响为基础,构建房地产信贷风险的评估体系及防3控体系,从而为Y银行进一步完善房地产风险控制体系及具体措施的提供了理论依据。（2）通过对Y银行近几年来房地产信贷业务的发展及存在问题进行剖析,并依据Y银行房地产信贷风险的特点构建其房地产信贷风险评价及控制体系。可以切实提高Y银行房地产信贷风险的管理水平，具有较强的现实意义。（3）笔者对房地产信贷风险的相关文献进行搜索和整理发现，关于银行信贷风险的相关研究比较多，其中房地产信贷风险的研究也比较丰富，但是鲜少有对地方性商业银行房地产信贷风险进行深入分析和研究，因此，本文使用风险管理理论，从地方性商业银行Y银行出发，对其房地产信贷管理问题展开研究，具有较强的实践意义。二、文献综述（一）国外文献综述在信贷风险的研究方面，国外银行较我国起步早，积累了许多丰富的经验。国外大批学者在对商业银行信贷风险的研究中取得了较大成果，特别是在房地产信贷风险的研究中，个人住房抵押贷款在国外银行贷款总额中占有很大的比值，已经积累了数十年的数据，国外学者主要对个人住房抵押贷款违约风险的进行研究。（1）基于计量方法的风险评估模型研究Altman（1998）通过对66家公司（33家破产公司和33家非破产公司）5年的财务数据，利用多元判别分析法，从初选的22个财务比率变量中最终选取5个财务变量对其进行判定，来预测公司破产的概率。建立了著名的5变量Z评分模型。在此基础上提出了加以改进的Zeta判别模型。Martin（1999）是首次利用Logistic模型对银行经营状况和风险水平进行分析研究，选取58家经营状况出现困境银行作为研究样本，选取8个财务比率，构建Logistic回归模型，对公司的破产及违约概率进行预测，并与Z-Score模型和ZETA模型预测效果比较，发现Z-Score模型和ZETA模型预测效果都劣与该模型，说明该模型具有较好的预测功能。Ohlson（2001）认为企业破产的概率和有关财务比率之间关系存在着一定的关系。选取1000多家企业的财务数据作为研究样本，通过构建Logistic回归模型进行实证分析，研究结果表明企业破产概率和财务比率对企业破产概率有影响，并且其显著影响的有公司规模、资本结构、公司业绩和变现能4力这4个因素。West（2001）利用Logistic模型，通过实证研究表明该模型对企业违约破产有很好的预测效果。并在此基础上对商业银行的信贷风险进行分析。（2）现代信贷风险度量模型研究KMV模型是著名的风险管理公司KMV公司于1993年创立的一个信贷风险计量模型。CreditMetrics模型由J.P摩根（JP.Morgan）等7家著名金融机构共同合作研究开发的对资产组合风险进行评估的分析工具。CreditRisk+模型由瑞士银行金融部于1997年提出，以保险精算技术为基本方法，对资产组合违约概率度量的风险管理模型。Altman和Suggitt通过建立贷款等级违约率表，在1997年开发出开发出死亡率模型(MortalityModel)。CreditPortfolioView模型是麦肯锡公司1998年提出的一种离散化的多时期经济计量模型，也称麦肯锡模型。（3）个人住房抵押贷款违约风险研究JamesB.Kau和TaewonKim(2001)对个人住房抵押贷款违约的研究中应用期权理论，其中把抵押贷款违约看作是一种卖出期权来研究借款人是否违约的可能性。通过运用这种理论进行研究表明借款人的个人住房价值如果小于抵押贷款价值时，借款人就会选择违约即不会偿还贷款，并在本次研究中假设了借款人就是理性的经济人。GeorgeW.Gau(2005)在对个人住房抵押贷款违约风险的研究时，选取了能全面反映贷款人、房地产和融资等三个方面特征的64个指标对其进行综合研究分析，并依据这64个变量构建其分类模型并对其评估违约风险的高低。Gau（2012）根据以前的研究基础，采用与之前研究不同的方法，构建了一套个人住房抵押贷款违约风险的评价指标体系。通过对两家保险公司提供的数据资料，初步选取64个指标变量，利用主成分分析方法提出了17个主成分构建分类模型，用以判断个人住房抵押贷款违约风险的高低。通过实证研究结果表明商业银行对借款人过去的信用评价和借款人所从事的工作性质决定了借款人是否违约。Lias（2010）认为借款人和贷款人之间存在着信息不对称的情况，借款人的风险类型是高风险还是低风险只有自己清楚，对于贷款人来说不知道，这属于私人信息，基于信号博弈模型理论分析我们知道他们之间存在一种分离均衡，有高风险的借款人在以住房抵押贷款时会选择浮动利率，相反，对于低风险的借款人来讲，在以住房抵押贷款时，会选择固定利率，针对这一种情况，贷款人应该把借款人在住房抵押贷款时对利率的不同选择视为判别5风险大小的一种违约信号。JamesB.Kau，DonaldC.Keenan和TaewonKim(2012)认为能够很好的对个人住房抵押贷款违约发生作出解释的是贷款价值的比值，而不是借款人的特征。（4）房地产信贷风险的实证研究在房地产信贷风险实证研究方面，国外学者主要是从房地产价格、房地产贷款抵押品价值和银行贷款的相关性方面入手。Davis和HaibinZhu(2014)通过房地产价格与商业银行信贷规模关系的研究发现，商业银行房地产信贷规模的扩张之间是有影响的，基于此收集总结并分析了17个国家两个变量之间的关系，通过分析确定了影响关系是房地产价格的波动单方面对商业银行房地产信贷规模的扩张产生影响，而商业银行房地产信贷规模对房价没有显著的影响。Gerlach和Peng(2013)根据香港1982年到2010年（共80个季度）的季度数据，从长期和短期的角度分别对GDP、房地产价格与银行贷款余额等数据进行了深入的分析，并根据香港所提供的数据得出以下结论：从长期房地产价格变动情况与房地产信贷扩张有互相影响的关系；而房地产信贷扩张受短期的房地产价格变动的影响却微乎其微，但短期的房地产价格会对房地产信贷扩张产生较大的影响。Chen和Wang(2025)认为房地产公司抵押资产的价值与房地产信贷之间存在某种联系，并通过实证分析证明了该观点。运用相关基础数据进行实证分析发现：影响房地产信贷总量的重要原因之一是房地产企业自身抵押品的价值总量，其中杠杆作用对抵押物影响的程度决定着房地产公司抵押资产的市场价值大小。（二）国内研究现状评述目前，我国房地产信贷相对于国外起步较晚，房地产企业和个人的信贷数据还不完善，国内学者对房地产信贷风险的研究很有限。（1）商业银行房地产信贷风险的研究薛峰（2005）是最早系统地对我国商业银行信贷风险进行研究，考虑到宏观的产权和体制两个定性因素对信贷风险进行分析。蒋伟、张朋能（2010）通过研究得出以下结论：房地产企业要想长久、有序的发展，其资金来源就不能过于依赖于商业银行的贷款。因为商业银行贷款政策的变动将直接影响到该房地产企业的使用资金量，再加上房地产企业自身的经营不善，和国家出台的房地产紧缩调控政策，必会减少企业的可用资金量，而且加重了企业6融资困难，这样导致商业银行承担了大部分的房地产企业信贷风险，为了避免这种情况，商业银行应制定积极有效的信贷政策、调整信贷方向，相应的房地产企业也应该实行多元化的房地产融资渠道，降低自身融资风险，减少银行坏账准备。徐刚、敖晓东（2011）认为影响房地产开发贷款的风险因素不仅有市场风险还有融资担保的设定和操作风险，因此，商业银行应该设定合理的担保条件、制定有效的担保实施政策以保障能有效控制商业银行房地产开发贷款风险。涂杰平，吕双利（2011）在针对近期国务院针对房地产行业快速发展引发的一系列问题而出台调控政策，可能给我国商业银行带来的主要风险，并提出银行的应对策略。杨小丽（2012）对我国商业银行面临的房地产贷款的周期性风险进行了研究，提出了运用短周期波动分析和中长期周期波动分析，健全和完善风险预警体系；顺应房地产市场周期性变化，适当调整房地产贷款的比重和发放条件；改进和完善现行的银行房地产贷款评估系统；加快我国住房抵押贷款证券化进程，转移房地产贷款风险等措施建议。吴爱民（2013）认为国家出台的有关房地产信贷调控政策，不仅对我国房地产市场产生影响，而且会给商业银行带来风险。在此条件下，一旦房地产资金链断裂，将严重影响商业银行信贷资金的流动性、盈利性和安全性等引起的经营风险。在此基础上进行分析有利于商业银行及时调整经营管理策略，实现可持续发展。（2）商业银行房地产信贷风险度量研究我国商业银行房地产信贷风险度量研究落后于西方国家，但近几年国内用数学模型对信贷风险进行的研究也比较多见。国内学者对商业银行房地产信贷风险研究的模型包括Logistic模型、多元判别法、人工神经网络模型、KMV模型、CPV模型等。乔卓、薛锋（2002）等对我国上市公司的财务困境进行研究，通过大量的实证数据，构建Logit模型，研究结果表明该模型对财务困境预测具有较好的预测效果。肖冰、李春红（2010）根据97家上市房地产公司2003年—2008年共24个季度的财务数据和我国相应的宏观经济数据这两个方面的情况，利