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文檔簡介
1、信用風(fēng)險一直是銀行業(yè),乃至整個金融業(yè)最古老最重要的風(fēng)險形式,是金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管部門風(fēng)險管理的主要對象和核心內(nèi)容,它直接影響到現(xiàn)代社會經(jīng)濟(jì)生活的各個方面及全球經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定與協(xié)調(diào)發(fā)展。信用風(fēng)險管理也成為當(dāng)今金融領(lǐng)域一個重要的課題,信用風(fēng)險管理的首要工作和關(guān)鍵問題是如何對其進(jìn)行測量和評估。在近幾年里信用風(fēng)險管理理論取得了突破性的發(fā)展,對信用風(fēng)險分析方法從主觀判斷分析法和傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)比率評分法向以風(fēng)險計(jì)量和風(fēng)險優(yōu)化為核心的全面風(fēng)險管理趨勢發(fā)展,并出現(xiàn)
2、了一系列信用風(fēng)險度量模型,如CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk+模型以及Credit Portfolio View模型等。這一系列的風(fēng)險度量方法對巴塞爾資本協(xié)議的不斷完善起到了巨大的推動作用,這些方法在有關(guān)巴塞爾協(xié)議的文件中得到了充分的體現(xiàn),并強(qiáng)調(diào)商業(yè)銀行在信用風(fēng)險的評估上要使用標(biāo)準(zhǔn)化法和內(nèi)部評級法。《新巴塞爾資本協(xié)議》提倡各國銀行通過內(nèi)部評級體系的建設(shè)來開發(fā)信用風(fēng)險計(jì)量模型,而且希望沒有使用內(nèi)部模型的銀行
3、能夠建立自己的基于內(nèi)部評級的信用風(fēng)險評估模型。在我國,房地產(chǎn)業(yè)是第三產(chǎn)業(yè)的龍頭產(chǎn)業(yè),是我國國民經(jīng)濟(jì)中的主要產(chǎn)業(yè),是我國啟動內(nèi)需、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、改善人民生活的重要途徑。因房地產(chǎn)業(yè)具有涉及面廣、投資規(guī)模大、開發(fā)周期長、資本占用量大及收回時間慢,且資金項(xiàng)目具有專用性、集中性及異質(zhì)性等特點(diǎn),屬于非常典型的資金密集型行業(yè),房地產(chǎn)業(yè)的這些特點(diǎn)決定了其需要銀行業(yè)的大力支持,因此,房地產(chǎn)貸款業(yè)務(wù)成為商業(yè)銀行的一項(xiàng)核心任務(wù)。又由于房地產(chǎn)的這些特點(diǎn),使得貸
4、款人一旦違約將造成商業(yè)銀行非常嚴(yán)重的損失。因此,商業(yè)銀行對房地產(chǎn)業(yè)的信用狀況進(jìn)行及時分析并采取相應(yīng)的應(yīng)對措施是非常必要的。 巴塞爾銀行監(jiān)管委員會要求各國商業(yè)銀行在2006年底正式實(shí)施《新巴塞爾協(xié)議》,本文正是從《新巴塞爾協(xié)議》角度出發(fā)對我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款信用風(fēng)險管理進(jìn)行研究。本文綜合考慮了房地產(chǎn)信貸的特點(diǎn),通過對各模型的比較之后,選擇了基于現(xiàn)代理財(cái)和期權(quán)理論的KMV模型對我國房地產(chǎn)信貸的信用風(fēng)險加以度量和預(yù)測。由于該模型以股
5、票市場數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),同時結(jié)合公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),將市場信息融入模型中,這樣可以及時為商業(yè)銀行提供與公司實(shí)際情況較為符合的信用狀況指標(biāo),具有很好的前瞻性。又由于房地產(chǎn)信貸隨經(jīng)濟(jì)周期的起伏及市場變化有比較大的波動性,及時預(yù)測非常重要,所以該模型比較適合于對房地產(chǎn)市場信貸風(fēng)險的預(yù)測。本文首先對房地產(chǎn)信貸及房地產(chǎn)信貸風(fēng)險的相關(guān)概念做了解釋,并分析其具有的一些特點(diǎn)及目前存在的問題;其次,本文分析《新巴塞爾協(xié)議》產(chǎn)生的背景、框架及其對我國房地產(chǎn)信貸的影響
6、,巴塞爾銀行監(jiān)管委員會要求有條件實(shí)施《新巴塞爾協(xié)議》內(nèi)部評級法的商業(yè)銀行要使用內(nèi)部評級法,而高級內(nèi)部評級法的實(shí)施基礎(chǔ)是當(dāng)今世界上比較著名的幾個信用風(fēng)險管理模型,如CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk+模型以及Credit Portfolio View模型等。因此,本文接著分析這四大模型,通過比較提出KMV模型比較適合于我國房地產(chǎn)信貸風(fēng)險的度量;再次,本文從房地產(chǎn)上市公司中選取了績優(yōu)類和績差類兩組公司2005、
7、2006年度及2007年1月至10月三年的數(shù)據(jù)運(yùn)用MATLAB軟件對KMV模型做出估計(jì),KMV模型是基于上市公司股票的交易數(shù)據(jù)和基本財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),計(jì)算違約距離(DD)的長度,理論的結(jié)果是對于業(yè)績優(yōu)良的公司其違約距離應(yīng)比較大,相應(yīng)的預(yù)期違約率應(yīng)比較小。反之,如果預(yù)期違約率比較大或違約距離比較小,這類公司的業(yè)績應(yīng)該比較差,從得出的實(shí)證結(jié)果與理論相符。因此,基于KMV模型對我國上市房地產(chǎn)公司進(jìn)行實(shí)證分析的結(jié)果與實(shí)際情況還是比較吻合的。從實(shí)證結(jié)果中
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