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  • 使得银行在交易中有一定劣势

    来源:www.shuoshisheng.net 发布时间:2020-01-02

    中国房地产市场现状分析(中国房地产泡沫分析)

    从房地产投资的角度来看,中国房地产投资在固定投资中的比重不断增加 从1998年的12.6%到2012年 并得到维护 10%的增长率 作为国民经济的支柱产业,中国房地产业已经成为拉动国民经济的重要经济增长点。 近年来,由于房价过高等原因,政府逐步加强了对房地产市场的监管。

    就房地产销售而言,我国商品房销售面积近年来增长迅速。相对来说 销售额(面积或销售额)的增长率在2006年开始放缓 商品房和住宅销售面积的增长率保持相对稳定,而商品房销售在 2000年增长迅速

    信用风险理论:金融加速器,明斯基金融不稳定(基于宏观经济因素的中国 )

    金融加速器

    影响房地产信贷风险的因素()(宏观:行业风险-泡沫、经济周期风险、政策风险;微观:信息不对称,商业失败)

    产业风险房地产泡沫

    近年来,中国房地产价格快速上涨,使得房地产泡沫成为社会各界经常讨论的问题 理论界对房地产泡沫还没有完善的研究。 一般来说,房地产泡沫是指房地产价格高于合理价格并持续快速上涨的状态。

    房地产泡沫主要是由于房地产市场自身的特点、心理预期、投机等因素造成的。 土地作为稀缺资源,面对无限的市场需求,容易出现供需失衡。加上快速的人口增长和城市化进程,房地产有产生泡沫的基础。 此外,房地产具有虚拟资产的特点,其价格容易受到投机的影响。投机是基于人们对价格的非理性预期,这将进一步推高房地产价格。 此外,信息不对称也是引发房地产泡沫的一个因素。

    房地产泡沫的主要特征是:

    (1)地价和房价快速上涨 房地产价格上涨是房地产泡沫最直接的表现。以日本的房地产泡沫为例。从1985年到1991年的短短六年间,东京等六大城市的商业地价上涨了三倍。

    (2)房地产行业发展迅速,大量信贷资金涌入房地产行业。 通常,房地产价格增长率/经济增长率指数用来衡量房地产行业相对于整体经济的增长率。当指数过高时,这意味着存在房地产泡沫。 随着房地产行业的扩张,大量银行贷款也进入了房地产行业。

    (3)房地产过度投资 房地产投资高于需求,可以促进房地产业的发展。 一旦有过度投资,就会导致住房存量过剩,供给严重大于需求,并会出现泡沫。

    (泡沫破裂)

    不对称信息

    信息不对称是导致房地产信贷风险的另一个重要因素。指市场交易双方对相关信息理解的差异。信息充足的一方通常在交易中处于有利地位,而信息不足的一方处于不利地位。这种交易中的不平等导致了不对称信息下的交易关系和契约经济理论。

    信息不对称既有主观原因,也有客观原因 主观原因是不同交易主体获取信息的能力不对称。为了追求自身利益,交易方可能会隐瞒信息,从而使对方无法获得相关信息。客观方面是由社会分工和专业化等社会因素以及时间和空等因素造成的 银行在与房地产企业进行信贷活动时,由于这两个原因,银行往往站在信息缺乏的一边,这使得银行在交易中存在一定的劣势。这种信息不对称已经成为房地产企业信用风险的一个重要因素。

    从时间的角度来看,信息不对称包括交易前的逆向选择和交易后的道德风险。 逆向选择是一种在交易前发生的信息不对称现象,劣质产品往往会排挤优质产品。 对于房地产企业的信用风险,债权人与房地产企业之间存在严重的信息不对称。债权人不能完全了解房地产企业的现状和房地产项目的风险。他们只能根据市场的平均风险水平来决定利率和债务状况。这无疑会让一些信用状况不佳、急需资金的企业获得贷款,增加债权人的风险。同时,它导致信用状况良好的企业融资成本增加,并逐渐退出融资市场,从而导致高风险企业驱逐低风险企业的现象。 道德风险是交易完成后发生的行为,交易的一方利用信息优势扩大自身利益,同时损害他人利益。 房地产企业获得贷款资金后,债权人无法及时获得相关项目信息,另外后期监管成本高,导致债权人无法及时获得资金真实信息,这使得企业可能造成高风险投资,增加了房地产企业信用风险

    企业财务恶化

    房地产企业自有资本结构和融资渠道缺乏合理性,将影响资金成本和使用效率,恶化企业财务状况,导致信用风险增加。 房地产企业具有高负债的特点。房地产投资基金主要是借入资金,这导致债权人不得不承担大部分风险。 债权人无法监控企业的财务状况。信用风险暴露后,企业的偿付能力受到严重损害。

    企业的投资失误或投资项目的成本高于最终收入也会恶化企业的财务状况,从而产生信用风险。 房地产投资周期长,一旦决策失误,投资资金可能无法收回,房地产项目在竣工前价值低,流动性差,导致财务恶化,信用风险增加。

    引言

    研究背景和意义

    信用风险一直是金融机构和监管部门风险管理的主要对象和核心内容。它直接影响到现代社会和经济生活的各个方面,也影响到一个国家宏观经济敏感的政策和经济发展,甚至影响到全球经济的稳定和协调发展 麦肯锡对国际银行业风险资本实际配置的研究显示,信贷风险占银行总风险敞口的60%,而市场风险和操作风险仅分别占20%。 因此,信用风险的识别、计量、控制和管理是管理者风险管理研究的重要内容,也是各国政府和金融机构风险管理的重点。

    房地产公司作为主导产业和基础产业,市场规模巨大,关系到国计民生。它的发展不仅受到国民经济的制约,而且对经济发展起着巨大的推动作用。 此外,房地产业由于其驱动系数大,在整个国民经济体系中一直处于主导地位。 然而,房地产是典型的资本密集型产业,其生存和发展离不开商业银行在资本方面的大力支持。高投资和高回报的特点也决定了房地产行业固有的高风险和波动性。 房地产行业固有的特点是高风险。它与金融业的天然联系决定了房地产信贷风险的必然存在。

    2007年,随着美国次贷危机的发生,世界经济迅速陷入低迷。 在美国次贷危机的影响下,中国宏观经济开始逐渐下滑,打破了快速上升的趋势。 在宏观经济增长率下降的影响下,许多企业经营困难。主要基于预付款的企业资本链被打破。外部融资环境恶劣。一些企业无法继续经营,导致破产和破产。房地产企业信用风险突出。 房地产业是一个相关性很强的基础产业。房地产信贷风险一旦发生,将影响其他行业乃至整个国民经济的发展。目前,国内外对企业信用风险的研究大多集中在微观分析上,主要目的是对金融产品定价和金融机构风险管理的实践。 然而,我国大量事实表明,信用风险往往呈现系统性特征,信用风险与宏观经济周期之间存在复杂的因果关系

    综上所述,研究宏观经济周期与房地产信贷风险的关系,定量分析宏观经济对房地产信贷风险的影响,是房地产企业降低自身风险和政府制定政策的最基本、最迫切的要求。

    本文对房地产公司信用风险与宏观经济周期的关系进行了理论和实证分析,旨在通过初步研究探索宏观经济对房地产公司信用风险的影响机制和程度,并对商业银行房地产信用风险管理、加强房地产公司自身信用风险管理和政府政策制定提出初步建议。

    研究综述

    (1)国外研究现状

    (1)信用风险评估研究

    国外信用风险评估研究起步较早,发展了先进的评估方法。信用风险评估研究可分为传统信用风险评估和现代信用风险评估

    传统的信用风险评估主要包括专家法、信用评级法和信用评级法 专家方法是分析与信用风险相关的定性和定量信息,根据主观判断对信用风险进行综合评估,依靠评估人员自身的知识和经验。 曹uette(1998)详细介绍了财务分析和行业分析的专家方法 桑德斯(1999)详细总结了“5C”因子分析法,并从企业性质、能力、资本、抵押品和条件等方面进行了探讨

    信用评级法是对被信任人的信心进行定量的综合评价,并进行不同等级的评价 1890年,约翰?穆迪对铁路债券进行了信用评级 1922年和1924年,标准普尔和惠誉开始分别使用自己的信用评级方法。 经过一个世纪的发展,信用评级作为信用风险管理的主要手段,在金融实践中发挥着重要作用。

    信用评分法是用综合分值或违约概率反映信用状况的一种方法,主要运用树立统计方法建立回归模型,以确定信用风险的大小。信用评分法主要包括多元判别分析模型、概率模型以及神经分析法等。Fitzpartrick(1932)选取了19对破产企业和非破产企业作为样本,对两类企业进行判别分析,发现净利润/股东权益和股东权益/负债两个指标能很好的对两类企业进行区分。Beaver(1966)选取1954至1964年的79对财务失败企业和财务正常企业为样本,对公司的信用风险进行研究,发现现金流量/负债总额能较好的判定公司的财务状况。Altman(1968)开始对破产企业进行分析,最终选用5个财务比率为变量建立起着名的Zeta判别分析模型,由于模型的实用性和准确性,迅速成为当时主流的信用风险评估风发。1977年,Altman等对Zeta模型进一步修正,将评估变量从5个增加到7个,即资产报酬率、收入稳定性、资产负债率、资本化比率、流动比率、利息倍数和资产规模,并对上市公司、非上市公司进行了评估,取得了较为准确的评估结果。随着研究方法的深入,更多的评估模型被应用于信用风险度量。 马丁(1977)是第一个使用逻辑模型预测企业的人。通过对1970-1977年样本企业的分析,他认为多元判别分析模型只是多元logistic回归模型的一个特例,从5700家美联储成员银行中准确识别出58家陷入财务困境的银行 Ohlson(1980)引入了多元逻辑回归模型。他分析了1970年至1976年间破产和未破产的公司,得出结论认为,公司的规模、业绩、资本结构和流动资金对财务困境有很大影响。 莱廷恩(1999)分析了3200多家芬兰公司的35项财务指标,并比较了加权罗技模型和一般线性回归模型在拟合公司违约风险方面的差异

    随着信用风险研究的深入,人们越来越重视信用风险管理,现代信用风险评估方法不断出现,其中KMV模型、信用度量模型、信用风险+模型和信用组合视图模型最为流行

    Merton在1974年提出期权定价理论来评估公司的价值。1980年,麦克考文和瓦西克改进了期权定价理论,并将其应用于信贷和贷款组合管理,这就是后来的KMV模型。 KMV模型通过BSM模型计算企业的预期违约率,建立了预期违约率与企业信用评级之间的关系 瓦西卡(1995)在研究了108种债券后,认为KMV模型可以预测上市公司的债券。安东尼索恩登(2001)认为,KMV模型能够有效衡量所有上市公司的信用风险 库尔巴特等人(2002年)使用callbra方法和验证方法验证了KMV。选取1000多家美国公司作为样本,选取1991年至2001年的公司数据进行实证研究。 克洛德比和博恩(1999)以金融公司为样本,用KMV模型计算了他们的破产违约风险。结果表明,在这些金融公司发生信贷事件之前,法国电力公司能够准确预测信贷质量的变化。

    (2)宏观经济因素对信用风险的影响研究

    在信用风险评估方法发展的同时,信用风险也在宏观经济层面做出了许多尝试。 凯恩斯认为,投资者对资产价格预期的变化将影响资产价格的稳定性。 受凯恩斯的启发,明斯基(1982)阐述了内在的金融脆弱性,并提出了“金融脆弱性”假说 明斯基在经济繁荣和萧条的长波利率基础上,根据信用风险将企业分为优质企业、投机企业和胖企业。从动态角度分析宏观经济因素与企业信用风险的关系,认为经济繁荣时期银行信贷过度是资产价格泡沫和大规模企业违约的原因。

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