硕士毕业论文房地产企业信用风险与商业银行风险评估研究

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：

论点：商业银行,信用风险,方法

论文概述：

现代商业银行经营管理的核心内容之一就是风险管理。所谓风险管理就是指银行在筹集和经营资金的过程中，对商业银行资金的使用风险进行识别、衡量和分析，并在此基础上有效地控制和处置

论文正文：

导言
1。1研究意义
现代商业银行管理的核心内容之一是风险管理。所谓风险管理，是指银行在筹集和运营资金过程中识别、衡量和分析商业银行资金使用风险，并在
的基础上有效控制和处置风险，以最低成本实现最大安全的科学方法。商业银行风险可分为信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险，其中信用风险是金融市场上最古老的风险
。信用风险管理也贯穿于商业银行的整个发展过程。
信用风险直接影响各种现代经济活动，也影响一个国家的宏观决策和经济发展，甚至影响全球经济的稳定发展。世界银行对全球银行危机的研究发现，[银行破产的主要原因是信用风险。作为经济产业的主要金融支持者，市场风险管理技术在商业银行面临的各种风险中日益成熟。长期以来，信用风险管理的研究一直处于探索和发展阶段，
。信用风险研究一直是金融和风险研究领域的一个难点，即使在西方发达国家也是如此。信贷风险的准确衡量和有效管理仍然是
最具挑战性的话题之一。为了避免世界范围内大规模金融危机的再次发生，研究银行信贷风险的度量和管理具有重要的理论价值和现实意义。
在我国，商业银行和金融市场仍处于过渡和新兴发展阶段。信用风险度量和管理的研究和应用也相对滞后。信用风险度量和评级主要是定性方法。信用评级简单粗糙，
缺乏一致性和有效性。这迫切要求中国银行业根据风险环境和经营特点，广泛吸收学术界和银行业的最新研究成果和成熟技术方法，借鉴国际活跃银行的信用风险管理
模型，开发和建立适合中国国情的内部信用风险模型，提高信用风险度量和管理水平。按照新巴塞尔协议的要求，尽快建立一套符合国际标准、适合中国商业
银行经营特点和环境的有效的现代银行信用风险管理体系。只有这样，才能促进中国资本市场的健康发展，才能在未来的竞争中考验商业银行。
当前的美国次贷危机已经演变成全球金融危机。随着中国加入世贸组织的深入、中国市场的不断开放和中国金融机构的不断走向世界，世界经济的冲击将不可避免地对中国经济产生一定的影响
。从我国的现状来看，房地产市场和金融市场是共生共荣的。只要房地产存在问题，我国银行业就将面临巨大挑战。
随着近年来社会经济的快速发展，房地产业已经成为我国国民经济的支柱产业之一。房地产业每年的利润非常可观。因此，金融机构也将房地产信贷业务作为
新的利润增长点。由于抵押资产的质量相对较高，房地产信贷业务产生的金融风险与其他类型的信贷业务相比相对较小。商业银行普遍大力发展房地产信贷业务，这种业务在
，容易快速成功和快速盈利，从而增加了金融风险的存在。同时，由于我国资本市场不发达，房地产企业融资渠道单一，房地产开发在土地收购、可行性研究、设计、采购、建设
和销售的各个阶段都需要银行信贷资金的支持。根据相关数据，目前中国房地产企业70%以上的发展资金基本上来自银行。因此，从这个角度来看，我国商业银行的房地产信贷面临着相对较大的风险。特别是在美国次贷危机和全球金融危机爆发后，虽然危机对中国商业银行的影响有限，但它敲响了中国商业银行房地产信贷管理的警钟，
给了中国抵押贷款的教训和经验。认识当前风险，制定必要的防范措施，是我国商业银行必须完成的任务。
因此，本文选择商业银行对房地产企业的信用评价作为研究课题，在国内外现有研究成果的基础上，从商业银行的角度对房地产企业的信用程度进行评价，并通过信用评价有效结合现金经济和社会两大经济产业的信用链
以最小化商业银行贷款的信用风险，最大化房地产行业的利润。
2国内外研究现状
1。2.1国内外商业银行信贷管理的发展现状
信贷风险评估方法的探索可以追溯到20世纪30年代。它在20世纪60年代后成为一个热点。随着全球一体化和金融自由化的发展，它不断得到改善，大致经历了三个发展阶段:经典判别方法、统计
分析和人工智能。旨在加强信用风险管理的1988年巴塞尔协议迈出了里程碑式的一步，提出了信用风险权重管理方法，并规定了商业银行防范信用
风险必须满足的最低资本要求。同年，还提出了信用衍生品的资本要求，以反映信用风险。1999年，提出了一套新的方法(外部和可能的内部评级)。2001年，《巴塞尔协议
进一步修订了一揽子方法，并建立了基于内部模型的信贷风险管理系统。随着《巴塞尔协议》在西方发达国家的全面实施，各国加大了对内部信用风险管理工具的科研投资。
信贷风险管理技术和方法取得突破。
经典的信用分析方法在80年代中期之前使用，现代的信用分析方法在80年代中期之后使用。随着投资组合选择理论、信息不对称理论、风险价值理论、资本资产
生产定价模型、期权定价模型和套利定价模型等现代金融理论以及数理统计、系统工程、物理学等学科的理论和方法在金融领域的广泛应用，
信用风险度量方法不断更新，管理技术日益完善，新的信用风险度量方法在许多金融领域得到了广泛应用。例如，奥尔特曼的Z-sub模型、摩根大通1997年提出的信用度量模型、瑞士银行
的信用风险+模型和KMV模型。20世纪80年代后期，国内外一些专家开始运用人工智能理论和神经网络理论来提高判别的准确性和精确性。这些方法的应用克服了上述
传统统计方法对假设的要求和静态反映信用风险的缺点。
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摘要4-5
摘要5
1引言8-14
1.1研究意义8-9
1.2国内外研究现状9-12
1.2.1国内外信用管理发展现状9-10
1.2.2国内外企业信用评价发展10-12
1.3研究思路12-13
1. 2.1.2信用风险的特征15-16
2.1.3信用风险的产生16-17
2.2信用风险管理17-25
2.2.1信用风险管理的定义17-18 [/BR/] 2.2.2信用风险管理的组成部分18-19 [/BR/] 2.2.3商业银行对房地产企业的信用风险管理19-23 [/BR/] 2.2.4后 3.1.1商业银行信用评价体系建立原则25-26
3.1.2商业银行建立房地产企业信用评价体系26-29[/br/ ]4信用风险评价模型比较使用29-39
4.1传统计量分析方法30-35
4.2现代信用风险计量模型35-39
5房地产企业信用评价逻辑回归模型39-48
5 5.3物流模式42-45 [/BR/] 5.4物流模式45-48
6案例分析48-51 [/BR/] 6.1房地产企业介绍48-49[/ Br/] 6.2商业银行对房地产公司的信用评估49-51
6.2.1数据提取和处理49-50
6.2.3评估结果50-51[/br

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