基于調(diào)整的CreditMetrics模型房地產(chǎn)銀行貸款在險價值的測算.pdf

1、隨著我國房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸業(yè)務逐年上升。據(jù)統(tǒng)計,2012年我國房地產(chǎn)企業(yè)使用資金總額為96538,其中國內(nèi)貸款總額為14778,個人按揭貸款總額為10524,兩者之合占其總資金的26％,房地產(chǎn)信貸業(yè)務已經(jīng)成為我國商業(yè)銀行的主要業(yè)務之一。房地產(chǎn)行業(yè)由于其資金需求量大、資金占用周期長、產(chǎn)業(yè)鏈長的風險特征,使得房地產(chǎn)銀行貸款信用風險較大。房地產(chǎn)行業(yè)獨特的信用風險特征使得房地產(chǎn)企業(yè)現(xiàn)金流量的管理直接影響企業(yè)的存亡,房地產(chǎn)

2、企業(yè)的存亡又直接影響商業(yè)銀行經(jīng)營的安全穩(wěn)定,因此加強房地產(chǎn)銀行貸款的信用風險測度對商業(yè)銀行的風險控制具有重要意義。
　　本文基于Marek Capinski提出的現(xiàn)金流量模型,對我國房地產(chǎn)上市公司違約率進行了測度,該模型為Merton期權模型的拓展,通過對比公司資產(chǎn)與負債得出違約條件,即當公司資產(chǎn)小于等于負債時將主動選擇違約。運用隨機過程模擬公司的資產(chǎn)價值變化,最終得出各上市公司違約概率。運用CreditMetrics模型對房地產(chǎn)

3、銀行貸款在險價值進行測算,與一般CreditMetrcs模型不同的時,各公司違約概率為現(xiàn)金流量模型測量得出,而非基于歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)。通過將現(xiàn)金流量模型與CreditMetrics模型的有機結(jié)合,有效解決了模型對企業(yè)違約概率籠統(tǒng)假設的弊端,從而能夠根據(jù)各企業(yè)的具體資產(chǎn)負債情況判斷各企業(yè)的違約概率。實證結(jié)果表明,模型能夠有效識別貸款資產(chǎn)組合信用風險,并能夠得出貸款組合資產(chǎn)的在險價值,較傳統(tǒng)方法更能準確反映資產(chǎn)組合信用風險的變化。調(diào)整的Cred