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房地产业风险管控研究及控制方法探讨, 财务风险管理参考

房地产业风险管控研究及控制方法探讨

金融风险管理参考文献。李生有很多CNKI [1]公司。[综合金融风险管理研究。湘潭大学:湘潭大学,2005。[2]李春元。如何加强企业财务风险控制[。价值工程,2010,(32)。[3]严丰。非营利组织财务风险管理研究[。西南财经大学:西南财经大学,2007。[4]李红梅。中国商业银行

房地产开发与经营风险规避与控制方法主要有哪些

您好,房地产项目风险规避是指房地产开发商通过识别和计量房地产项目风险,发现某一房地产项目活动可能带来风险损失,主动规避风险来源或改变行为模式,自愿放弃或拒绝实施这些可能导致风险损失的项目活动,从而消除潜在风险 关于风险的一般含义,(1)企业内部对风险管理和内部控制的理解存在偏差。如果企业管理者对内部控制和风险管理没有足够的了解,将会给企业的发展带来重要的影响 企业内部风险控制是一种管理制度,不会直接影响经济效益。只有企业各部门加强内部控制和风险管理。根据我收集的一些网站,建议你看看这个。对于那些想做毕业论文和毕业设计的人,推荐http://www.lw54.com网站。里面的毕业设计都很棒,因为网上很少有精选的。他们都是相当好的毕业论文和毕业设计。它们对毕业论文的写作有很大的参考价值。房地产行业是资本密集型行业。 金融风险分为融资风险、投资风险和资金来源抽逃风险。 (1)融资风险 中国房地产发展的主要动力是资本驱动。 在当前模式下,房地产企业自有资金的比例普遍较低,主要用于解决土地成本问题。然而,风险在房地产开发过程中无处不在。如果没有良好的风险管理措施,开发商可能会受到损失的困扰,他们的担心可能会导致他们终止一些开发和业务活动或改变他们的业务方法。 因此,准确有效的风险管理是房地产开发商应对各种意外损失最经济有效的方式。

财务风险管理参考

金融风险管理参考文献。李生有很多CNKI [1]公司。[综合金融风险管理研究。湘潭大学:湘潭大学,2005。[2]李春元。如何加强企业财务风险控制[。价值工程,2010,(32)。[3]严丰。非营利组织财务风险管理研究[。西南财经大学:西南财经大学,2007。[4]李红梅。中国商业银行

房地产开发与经营风险规避与控制方法主要有哪些

房地产业风险管控研究及控制方法探讨范文

摘要

房地产业作为国民经济的重要支柱产业,其风险控制关系到整个国民经济的安全和稳定。近年来,房地产业发展迅速,促进了经济增长,积累了潜在风险,对商业银行控制抵押贷款风险的能力提出了更高的要求。本文通过整理n银行近十年的抵押贷款数据,基于大数据的视角,进行计量和风险分析,从而构建一个相对科学合理的房地产贷款风险管理模型,并在此基础上对风险防范进行研究。这将有助于各方,主要是商业银行,提高风险控制意识,降低抵押贷款风险,促进国民经济健康稳定发展。

本文以信息不对称理论、泡沫理论和大数据理论为基础,首先讨论了房地产信贷市场的实际表现和商业银行自身贷款的风险,然后分析了我国房地产贷款的特点、资金来源和发展现状,然后整理了n银行近十年的抵押贷款数据,并在此基础上建立了模型,从不同角度定量分析了风险因素。 最后通过借鉴国外发达国家的经验和警告,从大数据的角度提出了我国商业银行防范房地产贷款风险的对策和建议。 本文的研究发现,利用甲骨文数据库对n银行近十年的抵押数据进行清理和整理,然后根据一段时间内各行业的不良贷款数据库,通过数据挖掘获得个人贷款或其他类型贷款的风险贷款概率,并通过评估用户数据确定风险区间。商业银行可以利用大数据方法下获得的完整数据库作为支撑,可以获得更科学的风险值,并为特定行业或类型处理贷款,从而获得更有针对性的风险评估。同时,该模型具有数据反馈的特点,可以根据每次数据分析的结果和实际偏差对原始模型进行校正,并将校正结果反馈给数据库。

关键词:商业银行;房地产贷款;风险管理模型

目录

1导言

1.1研究背景

2008年,美国次贷危机爆发。在缺乏监管和高杠杆率的环境下,抵押贷款泡沫最终破灭。花旗银行和法国巴黎银行等著名的全球金融机构遭受了巨大损失。新世纪,金融、雷曼兄弟、印度马克银行等商业巨头纷纷破产。金融危机严重打击了美国经济,并很快蔓延到其他国家甚至全世界。世界各国央行纷纷出手拯救市场,但仍无法挽回巨大损失。次贷危机对全球金融体系造成了巨大冲击,个人住房次贷是这场金融风暴的原因。可见,房地产业作为一个国家的重要支柱产业,对整个社会的金融安全和经济稳定有着巨大的影响。

从次贷危机爆发到现在的十年,是中国房地产市场快速发展的时期。次贷危机在一定程度上影响了中国政府对房地产业的发展政策和消费者对房地产市场的预期。2008年,深圳等城市的房地产市场出现价格滞胀和成交量下降。今年1月,全国70个大中城市的房价环比仅上涨0.3%。为应对全球金融危机,国家采取措施鼓励和支持房地产市场发展,作为稳定经济的重要支持措施。刚刚冷却下来的房地产市场出现了报复性反弹:商业银行加快了房地产贷款业务的扩张,房地产开发商渴望获得土地和项目利润,个人购房者和投资者通过抵押贷款和证券化积极利用资本杠杆。虽然国家从那以后开始严格规范房地产市场,并在2010年先后出台了《国家十大条例》和《国家五大条例》等限制购房贷款的措施,但房地产市场的高层次运作并没有真正得到遏制,而过热的房地产市场带来的泡沫和风险在过去十年里不断积累。

随着房地产市场的快速发展,中国逐渐进入大数据时代。信息技术取得了巨大进步,互联网迅速普及,房地产行业每天都在产生大量数据。挖掘和分析大量历史数据可以有效地发现房地产信贷市场的变化趋势,获得可以预测和调整的基本信息。在信息时代,充分利用大数据工具有效控制抵押贷款风险是一个值得研究的方向。

1.2研究目的和意义

房地产业是国民经济的重要支柱产业。风险控制对整个金融体系的重要性不容忽视。外国历史上几场著名的金融危机大多与抵押贷款泡沫的破裂有关。虽然目前房地产行业的不良贷款率相对较低,但一旦隐性风险积累并导致抵押贷款危机爆发,对整个社会的负面影响很可能超出预期。因此,研究和分析房地产风险对商业银行控制信贷风险乃至金融体系的稳定运行都具有重要意义。本文以N银行为例,通过对近十年来其抵押贷款数据的分析和整理,以及基于大数据视角的风险分析,构建了一个相对科学合理的房地产贷款风险管理模型,并在此基础上量化了房地产贷款风险。通过对抵押贷款数据和模型的分析,我们可以深入探究抵押贷款风险是否低于当年,房地产行业是否存在过度投资,量化当前房地产泡沫等问题。通过对隐藏在大数据中的有价值信息的分析,可以为防范我国房地产信贷市场风险提供决策指导。通过对住房贷款大数据的建模和分析,可以积极量化住房贷款的风险。通过对大数据技术的研究,可以提高信贷人员的业务水平和风险防范意识。这将有助于各方,主要是商业银行,提高风险控制意识,降低抵押贷款风险,促进国民经济健康稳定发展。

1.3国内外研究综述

1.3.1国外研究状况

彼得斯。罗丝和西尔维娅。哈金斯(2013,第72-85页)描述了非银行金融机构和各种新的资产证券化衍生工具在银行贷款中日益激烈的竞争,并指出新的房地产抵押贷款将在房地产贷款市场占据越来越重要的地位。彼得斯。Rose认为,作为一种特殊的物权担保,由于房地产的特殊性,抵押人一般不需要转让他的占有权来达到相关担保的目的。因此,房地产抵押贷款的形式越创新、越方便,在实践中就越受欢迎。

Jos yin HF sinkey,Jr. (2005,p . 83-92)专注于金融创新和风险管理,强调宏观调控、贷款保险和道德对商业银行和金融服务的重要影响。他的研究表明,低风险企业对利率更加敏感。如果贷款利率太高,一些企业将退出信贷市场。同时,道德风险会导致银行信贷市场的资本安全问题,降低利润率。r .格伦·哈伯德(Glenn Hubbard)和安东尼·帕特里克·布莱恩(Anthony Patrick \' brien)(2013,p . 252-259)指出,房地产信贷市场的资产价格失衡将严重影响抵押品价值,从而导致系统性风险和宏观金融危机影响国民经济和社会稳定。NadiahAbdHamid,AiniFarhanahJalani & Rohayamdnoreta!(2016年,第255-264页)通过引用马来西亚税务局的官方数据,指出马来西亚政府从2012年至2014年实施的税收激励政策对抵押贷款的低收入人群大有裨益。减税不仅使人们愿意贷款,也使人们努力发展实体。这种乘数效应将对马来西亚经济产生巨大影响,因此税收激励政策应该继续保留而不是取消。gulderkemalbay & ozlemberakkorkmazoglu(2013年,第730-736页)通过建立逻辑回归模型分析多重共线性的绝对主成分,并随机预测2,332名购房者的贷款是否获得批准。他们的研究表明,非线性混合指数也可以通过分析线性问题的主成分来预测。在他们的调查数据中,84.6%的按揭申请人和94.1%的非申请人分类正确。总分类准确率为91.196。这种模式可以帮助银行决定是否应该批准购房者贷款。赵志红、池国泰、李刚(2010年,第325-330页)在对1000多份个人住房贷款有效问卷进行总结和分析的基础上,在G1模式下进行了不同的评价指标。研究发现,交付一年后付款和信用卡分期付款等五个因素对购房者的贷款意愿有很大影响。建议银行在开发创新性抵押产品时特别注意这五个因素。

Philippehelin (2017,第106-119页)指出,改变支付方式势在必行。这一变化可能会彻底颠覆银行的主导地位,这也将影响银行的房地产贷款业务。他声称,新的支付模式将瓦解当前的货币体系,传统银行很可能被边缘化,银行贷款也应该考虑自己的出路。James,r .,kalyvas (2016年,第186-192页)指出,在有效利用大数据的同时,应注意避免风险和责任,合理利用健康信息。他强调,在新的商业模式下,企业在使用大数据时应该小心不要越过法律的红线。国外机构有很强的抵押风险管理意识,发达国家的抵押业务历史悠久,为其探索和成长奠定了坚实的基础。首先,一些国外研究已经用一个宽泛的概念设计和包装了各种抵押产品。他们认为抵押产品的创新能够满足不同客户群体的需求,有利于提供更高效的服务。例如,彼得斯。罗丝和西尔维娅。哈金斯(2013,第72-85页)考虑并设计了反向抵押贷款,如房地产价值转换抵押和新房地产抵押,安德鲁·戴维森(AndrewDavidson)(2006,第33-40页)讨论了更复杂的创新产品,如房地产资产证券化衍生品及其组合等。这与西方国家房地产信贷的二级市场环境密不可分,后者资金来源广泛,体系完善。许多产品项目可以得到国会或联邦政府的支持。例如,美国住房价值转换抵押贷款得到美国住房和城市发展部联邦住房管理局的支持。在这样一个良好的环境下,抵押产品可以充分设计和创新。其次,国外学者对风险控制和预警模型复杂性的研究水平逐年提高。主要研究思路是通过研究数据和银行财务报表数据分析关键财务特征,并通过与稳定的企业或机构进行比较,然后建立相应的风险预警模型进行测试。威廉姆什·比弗(Williamsh Beaver)(2009,第94-107页)使用穆迪工业手册随机抽样封闭企业和健康企业,选择单一指标进行财务预警。虽然单变量简单易操作,但其缺点是显而易见的。单一的财务指标不能完全反映一个企业的财务状况,不同财务指标之间的比率往往表现出相反的现象。A1tmanEdwardI。(1968年,第189-209页,第189-209页)提出了一个“z分数”多变量模型。企业的风险得分由五个主要财务指标加权计算。其预测精度明显高于单变量预测模型。但是,假设服从正态分布的要求相对严格,报表不能反映现金流的影响,也不具有横向可比性,这极大地影响了模型的应用。

sinkeyj f (1975,第21-36页)的多重判别方法也要求样本在所有类别中符合正态分布,这在实际操作中是难以满足的。后期,采用逻辑回归分析和多指标多层神经网络模型。美国的CAMEL系统还根据资本、盈利能力和流动性等指标对金融机构进行评级。这些风险预警模型在风险管理方面取得了一定的成果。然而,也存在一些弱点,如使用历史账面数据、缺乏实时市场信息、苛刻的假设以及对信贷风险处理不够敏感。同时,国外的研究主要集中在二级市场的产品创新上,这往往会导致过度创新,加大风险。总之,虽然中外实际国情有很大差异,但在研究中有许多共同的经验和教训值得我们思考和借鉴。

1.3.2国内研究现状

简桂来(2016,第264-271页)试图构建一个系统的新视角来探索房地产行业的模式和问题。他运用实证经济学研究的方法和经验,分析了中国房地产业几十年来发展过程中出现的问题,找出了这些问题的根本原因,并试图对房地产业的自发增长过程和国民经济快速发展带动的快速增长作出逻辑的解释和描述。

李伟和李周(2017,第238-257页)对中国首次公开发行房地产信托和投资基金表示关注。2017年2月20日,兴业国鑫资产管理有限公司和兴业银行在国内银行间市场成功发行首只REITs- a兴业万鑫跃嘉一期房地产投资信托(REIT)资产支持证券。由于国内制度环境不规范,项目利润低,特许权少,市场规模有限,他认为中国房地产市场主要依靠商业银行信贷,房地产投资信托基金(REITs)不是主流。刘铁斌(2014,第39-41页)建议信贷应与房地产等周期性行业保持适当的距离,同时应注意优化房地产贷款结构。房地产开发贷款应坚持抵押和资金封闭管理的原则。

张魏徵(2017,第1-2页)从我国商业银行个人贷款的现状出发,分析了贷款业务流程,重点是贷后管理。他认为商业银行对贷款审批后还款者的管理比贷款审批前更重要。

孟瑞琪(2017年,第57-59页)强调分段出售证券以降低资本浪费风险,并对公积金个人贷款资产证券进行信用评估以降低投资者风险。郑志明(Brian cheng)、苗少日和Jing Lili (2015,第18-25页)指出,国内大型银行现在不仅将信息技术视为稳定运营的支撑保障,还逐渐将其转化为价值创造的定位。以中国工商银行股份有限公司2015年年报为例,他提出了海外机构大数据应用的几个例子,可以结合国内机构的实际情况加以考虑。例如,大数据技术应用于信用风险控制领域,并扩展到反洗钱和反欺诈操作风险防控领域。为拥有大数据的客户指定差异化产品和营销计划;利用大数据为优化银行运营等提供决策依据。高旭华和秀一群(2016,第5-9页)指出,房地产投资信托基金(REITs)作为一种具有房地产特征的信托基金,因其税收优惠、回报稳定、长期回报高、流动性好、投资门槛低的优势,已经成为除现金、股票和债券以外最重要的融资方式,有利于风险分散,非常适合投融资,符合政策方向。2015年,中国首个公开发行的房地产投资信托基金(REITs):鹏华前海万科房地产投资信托基金成功登陆深圳证券交易所,这对金融市场的创新和发展具有重大现实意义。

龙一民(2017,第240-241页)指出,传统的融资渠道已经逐渐不能适应房地产业的发展,这在一定程度上影响了房地产业的进一步发展。因此,要改善这种状况,房地产行业必须实现融资渠道的多元化,积极探索新的融资渠道,建立和完善完善的融资制度。总的来说,首先,国内对抵押贷款风险的研究是在国情分析的基础上更加深入的,对国内信贷市场利弊的宏观分析也非常详细。例如,王德培(2016,第78-85页)提出,在寻找中国经济的“新大陆”时,抵押贷款市场对政策导向非常敏感。王先庆和冯丹(2016年,第144-152页)强调了房地产信贷市场的转型和转变对中国供给侧结构改革的重要影响。关于操作中的风险控制点有很多讨论。与明源房地产研究所提出的房地产企业战略突破n模式(2015年,第174-183页)相比,从大量国内研究可以看出,资产证券化是国内研究的一个关键方向。然而,国内房地产信贷市场环境不够规范,如税收激励不足、公共投资受到限制、无法设立特殊目的公司实现风险隔离、物业运营等基础设施建设相对薄弱,导致资产证券化发展道路上存在诸多障碍。最后,国内研究往往缺乏定量分析和大数据信息的使用。例如,沙雷(2011,第26-29页)研究了商业银行房地产贷款信用风险的定量压力测试方法。该方法使用的数据分析较少,风险形成和风险控制的原因往往肤浅,缺乏预警模型研究。个人主体性很强。此外,许多提议的方案和系统缺乏数据支持,显得软弱无力,难以令人信服。

1.4研究内容和方法

本文采用了以下研究方法:第一,理论分析和实践分析相结合。本文首先从信息不对称理论、泡沫理论和大数据理论的角度分析了我国房地产业的现状,然后提出了一些切实可行的措施。第二,定量分析。甲骨文数据库用于在清理n银行2008年至2017年的抵押贷款数据后建立风险管理模型。通过对数据的分析,对抵押贷款风险进行了定量研究。第三,比较分析。比较国内外市场特征,对于构建合理的模型具有现实意义。

本文共分为以下七章:第一章,绪论首先介绍了研究背景、目的和意义,然后总结了国内外的研究现状,最后介绍了本文的研究方法和创新点。

第二章,我国商业房地产贷款风险的理论基础,介绍了信息不对称理论、泡沫理论、大数据理论及其在房地产信贷市场的一般研究。第三章是我国房地产贷款风险的基本分析。本文综述了我国房地产的分类和特点、资金来源、商业银行房地产贷款的发展现状及风险分析。

第四章是构建我国商业银行房地产贷款风险管理模型。利用甲骨文软件对N银行近十年的抵押贷款数据进行整理,对商业银行的抵押贷款风险进行评估和建模,并与KMV模型进行对比验证。基于大数据,初步分析了抵押贷款风险的成因。

第五章,一些发达国家房地产信贷市场风险控制的经验及启示。首先,介绍了美国和英国的房地产信贷市场体系,分别分析了它们的风险管理和控制模式。然后,分析了美国次贷危机的教训,为我国房地产信贷市场提供一些警示和参考价值。第六章是防范我国商业银行房地产贷款风险的对策和建议。摘要:本文从宏观层面、商业银行内部运营层面以及大数据视角下风险管理模式层面的应用,分析了现阶段我国商业银行房地产信贷风险,并提出了个人建议。

第七章,结论与展望。文章的总结并得出结论。

1.5本文中的创新点

本文的创新主要体现在以下两个方面:一是研究方法。在以往的研究中,从大数据角度分析抵押贷款风险管理相对较少。同时,通过查阅数据,借助n银行近十年来详细的抵押贷款数据,利用甲骨文和Matlab软件对各行业不良贷款比例等因素进行指标选择和建模分析,从而获得一个更科学、更实用的具有数据反馈特点的模型,对抵押贷款风险控制具有积极的现实意义。第二,对策建议。通过自己对大数据理论的理解和思考,结合当前传统数据思维和分业监管改革的新形势,提出优化房地产信贷市场结构,构建大数据信贷共享平台,并在数据库中采用回归分析和大数据共享分类算法。

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2中国商业银行房地产贷款风险相关理论综述
2.1不对称信息理论综述
2.2泡沫理论综述
2.3大数据理论综述

3中国房地产贷款风险基础分析
3.1中国房地产贷款特征及资金来源
3.2中国房地产贷款发展状况
3.3中国房地产贷款风险普查

4中国商业银行房地产贷款风险管理模型构建
4.1中国商业银行房地产贷款风险相关因素
4.2中国商业银行房地产贷款风险指标体系构建
4.3中国商业银行房地产贷款风险管理模型构建
4.4中国商业银行房地产贷款风险管理模型验证区

5部分发达国家房地产信贷市场风险控制的经验和启示
5.1美国房地产信贷市场风险控制的经验和启示
5.1.1美国住房贷款市场概述
5.1.2美国住房贷款风险控制

5.2英国房地产信贷市场风险控制的经验与启示
5.2.1英国住房系统概述
5.2.2英国住房贷款风险控制
5.3中、英、美房地产信贷市场
5.4美国“次级贷款”危机及启示

6防范房地产贷款风险的对策和建议
6.1当前我国房地产贷款的风险及成因
6.2宏观防范房地产贷款风险的对策和建议
6.3商业银行内部防范房地产贷款风险的对策和建议
6.4大数据分析层面防范房地产贷款风险的对策和建议

7结论和前景

本文以信息不对称理论、泡沫理论和大数据理论为基础,对房地产信贷风险进行了全面调查,对我国房地产信贷风险进行了基础分析,并在对n银行2008-2017年抵押贷款数据进行分析和建模研究的基础上,与西方发达国家的控风管理模式进行了比较。结论如下:

首先,中国商业银行房地产贷款的个人和企业风险程度大致相同。通过将个人和企业数据与KMV模型中的默认频率(EDF)进行比较,我们可以发现,计算出的风险系数接近KMV模型中的默认频率值,相对误差浮动在千分之一。然而,应该注意的是,n银行在公司贷款中所占的比例相对较小,特别是由于样本较少而导致逾期还款的可能性。

其次,用行业贷款类型比例、不良贷款比例、逾期贷款比例和不良贷款比例指数来解释我国商业银行房地产贷款风险程度具有很强的预测能力。该模型可用于处理特定行业或类型的贷款,如个人贷款下的餐饮业贷款。然后我们可以利用最近的个人餐饮贷款数据和用户信息数据分析来获得更有针对性的风险评估。

第三,利用大数据获取准确完整的数据库进行层次分析,客观准确地评估我国商业银行房地产贷款风险是可行的。该模型操作简单,从大数据中获得的风险值更加科学。如果商业银行凭借自身优势建立了一个准确完整的平台网络,每种贷款的具体风险程度可以通过修正系数来确定,风险区间可以通过对客户数据的评估来确定。该模型还具有数据反馈的特点,可以根据每次数据分析的结果和实际偏差对原始模型进行校正,同时将校正结果反馈给数据库。当然,数据反馈和自动校正超出了该模型的范围。然而,这也是这种模式发展的一个更强、更完整的方向。这个方向很有吸引力,因为自反馈模式具有绝对的灵活性。

本研究旨在通过对我国商业银行房地产贷款风险现状和理论的调查,建立一个科学可行的风险预警模型来管理商业银行贷款风险。然而,由于我的知识有限,仍然存在许多不足,这也是进一步研究的方向。首先,本研究选择的四个风险指标都是通过甲骨文数据库计算银行对账单获得的。虽然简单易行,但数量相对较少。商业银行风险指标体系的构建需要在后续研究中加入更多有价值的因素变量。

其次,本研究基于大数据分析的思想,未能获得更全面的银行数据,也未给指标赋予权重,这有些粗糙。还需要更多的数据类型,如非定量数据,来确定指标的权重。

参考

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