银行业房地产信贷风险成因及对策

房地产泡沫及其破裂对一个国家的整体金融稳定有着重要的影响,特别是在那些银行业在整个金融体系中占据举足轻重地位的国家,更是如此.在开放的金融市场环境下,如果有效的审慎监管尚未充分建立,金融体系更容易受到房地产价格波动的冲击.本文通过研究房地产周期和银行信贷风险的关系,揭示了银行房地产贷款危机的成因,并分别从监管者和银行业的角度探讨了如何防范银行体系的房地产信贷风险危机.     

香港银行业防范房地产信贷风险的措施

房地产信贷,对商业银行来说是一项重要的业务,也是利润的主要来源之一.同时,房地产信贷又是一项充满风险的业务,银行由此导致严重亏损的例子不胜枚举.作者较全面地介绍了香港银行业防范房地产信贷风险的一些措施,并认为,研究香港的经验,对于内地银行防范房地产价格波动带来的风险,具有一定的借鉴意义.     

商业银行如何应对房地产信贷风险

2003年以来,我国房地产信贷呈现爆发性增长．各家商业银行的房地产信贷业务表现突出。从整体业务规模看。全国房地产贷款总额（包括房地产开发贷款与个人住房按揭贷款）已经由2002年的128亿元上升到2007年末的3．12万亿元．5年平均增速达到28．75％。因此,房地产信贷风险在当前受到高度关注。     

香港地区按揭贷款证券化发展状况及启示

香港按揭贷款证券公司成立前的运作模式；借鉴美国模式，商业银行将发放的尚未到期的不同按揭贷款进行资产组合，然后通过一家特殊用途公司（SPV）以按揭贷款的资产组合为抵押，向投资者发行资产抵押证券（ABS），通过发行证券收回资金，使银行按揭贷款提前变现，满足其流动性要求，SPV通常由投资银行参与策划，在离岸金融中心注册，这样做注册资本金要求较低，其运作可以避税。     

房地产信贷风险特征及防范管理策略

随着经济全球化和金融一体化的进程,商业金融发展空间不断扩大,我国加入WTO世界贸易组织以后,商业银行房地产业务不断拓展,但同时也给商业银行房地产业务带来了潜在的风险。房地产业是一个基础性强的相关性产业,房地产信贷风险的发生,将会影响到国民经济的健康正常发展。本文主要论述房地产信贷风险的特征以及风险防范管理策略。     

如何防范房地产信贷风险

房地产业是一个高投资，高回报和高风险的行业，与之相联系的房地产贷款期限长、需求量大，不仅具有一般商业贷款共有的风险，更有涉及房地产市场政策取向、个人消费行为，居民风险承受能力等特殊风险，一旦某一环节出现问题，就会造成银行资金大量占压和损失。因此，高度警觉房地产信贷的潜在风险，事先采取切实措施予以防范，非常必要。     

四川银行业房地产信贷风险情况调研

2006年以来,全国大中城市房价持续快速走高,银行业对房地产业的信贷投放也快速增加。为促进房地产行业健康发展,中央政府实施了一系列调控政策。在这样的背景下,宏观调控的效果、房地产市场的走势、银行机构的应对措施成为各方关注的焦点。在对上述问题深入调查的基础上,本文分析了当前银行房地产信贷的主要风险,提出了稳定房价,防范信贷风险的政策建议。     

浅谈房地产信贷风险及防范

今年3月初，温家宝总理在政府工作报告中指出：“要重点抑制房价过快上涨。”近期内央行对各商业银行执行房贷逾期还款罚息利率做了调整，规定在借款合同已有的罚息利率水平上加收30％-50％，同时允许各商业银行有一定的自主权。而在此之前的3月17日，人民银行也做出了个人住房贷款利率上调的规定。至此，全国房地产信贷需求得到了一定的遏制，在一些泡沫地区，房价甚至有快速下跌的迹象。与此同时，银行也将随时面临着由于政策改变而引发的各种风险，如何防范风险和提高银行抗风险能力，是目前各商业银行研讨的课题。本人带着这个问题就此展开了调查，现就农行柳州分行房地产信贷业务情况提一些本人的粗浅看法。     

动态视角下房地产贷款对银行业系统性风险溢出研究

基于Credit Metrics模型动态度量房地产贷款信用风险,运用双重ΔCoVaR模型分析框架量化其对单家银行风险的影响,以及对银行业系统性风险的溢出,将总体溢出分解为直接溢出和间接溢出,考量房地产贷款信用风险对银行业系统性风险的传导途径。结果显示：一方面,房地产贷款信用风险近年来整体呈上升趋势,且对银行业风险溢出显著,尤其是大规模债务违约和新冠疫情的爆发加剧了溢出效应。另一方面,房地产贷款信用风险的间接溢出大于直接溢出,且高(低)系统重要性银行产生了更大的间接(直接)溢出,表明高系统重要性银行由于与其他银行的业务联系密切,其贷款信用风险更易引发银行业内的连锁反应从而间接刺激风险爆发;低系统重要性银行因为依赖少数大型客户贷款,面临信用丢失时缺乏强劲的风险缓冲能力,更可能直接对银行业的稳定造成显著破坏。     

基于CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测

本文基于CPV模型,对房地产信贷风险进行了度量与预测.结果表明,该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果.房地产信贷的违约率和宏观经济状况紧密相连,当经济状况恶化,房地产信贷违约率上升,当经济状况好转,房地产信贷违约率下降.分别从国家宏观经济、房地产行业状况、房地产企业状况三个层面选择出三个宏观经济因素指标--综合领先指标、国房景气指数和企业景气指数进行研究,结果表明,对于研究房地产信贷的信用风险来说它们是较好的指标,尤其是综合领先指标.     

基于CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测

本文基于CPV模型，对房地产信贷风险进行了度量与预测。结果表明，该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。房地产信贷的违约率和宏观经济状况紧密相连，当经济状况恶化，房地产信贷违约率上升，当经济状况好转，房地产信贷违约率下降。分别从国家宏观经济、房地产行业状况、房地产企业状况三个层面选择出三个宏观经济因素指标——综合领先指标、国房景气指数和企业景气指数进行研究，结果表明，对于研究房地产信贷的信用风险来说它们是较好的指标，尤其是综合领先指标。     

房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究

本文从理论上探讨了房地产价格波动影响银行信贷增长的作用机制.在此基础上,本文利用2000年1月至2006年8月的月度数据,运用多变量协整分析技术对我国房地产价格影响银行信贷的效应进行实证检验.研究结果表明,房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系,房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限,主要是在长期内对银行信贷增长产生影响.而银行信贷也通过协整关系成为房地产价格短期波动的Granger原因.最后,本文认为,货币政策当局应当密切关注房地产价格、银行信贷以及二者的相互影响.     

房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究

本文从理论上探讨了房地产价格波动影响银行信贷增长的作用机制.在此基础上,本文利用2000年1月至2006年8月的月度数据,运用多变量协整分析技术对我国房地产价格影响银行信贷的效应进行实证检验.研究结果表明,房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系,房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限,主要是在长期内对银行信贷增长产生影响.而银行信贷也通过协整关系成为房地产价格短期波动的Granger原因.最后,本文认为,货币政策当局应当密切关注房地产价格、银行信贷以及二者的相互影响.     

Credit Scoring and Mortgage Securitization: Implications for Mortgage Rates and Credit Availability

This article develops a model of the interactions between borrowers, originators, and a securitizer in primary and secondary mortgage markets. In the secondary market, the securitizer adds liquidity and plays a strategic game with mortgage originators. The securitizer sets the price at which it will purchase mortgages and the credit-score standard that qualifies a mortgage for purchase. We investigate two potential links between securitization and mortgage rates. First, we analyze whether a portion of the liquidity premium gets passed on to borrowers in the form of a lower mortgage rate. Somewhat surprisingly, we find very plausible conditions under which securitization fails to lower the mortgage rate. Second, and consistent with recent empirical results, we derive an inverse correlation between the volume of securitization and mortgage rates. However, the causation is reversed from the standard rendering. In our model, a decline in the mortgage rate causes increased securitization rather than the other way around.     

中国房地产业发展趋势和商业银行的长期策略

目前房地产已成为中国经济的支柱产业,同时资金流量分析表明房地产又不应成为主导产业。长期来看,城市化、人口增长和存量需求释放等刚性和扩张需求,将推动中国房地产行业持续发展,短期内价格暴涨和长时间涨速过快是不合理的。中国房地产市场短期内出现严重衰退的可能性不大,银行面对的风险仍然可控,但仍需注意政策调整的风险。商业银行仍应将房地产市场作为重要业务领域,有重点、有区别拓展;适度控制房地产贷款增速、总量及占比;建立对房地产贷款的全过程监管制度;探索房地产贷款以外的金融创新形式。     

An Empirical Estimation of Default Risk of the UK Real Estate Companies

Based on the Black and Scholes (Black, F., and M. Scholes. (1973). The Pricing of Options and Corporate Liabilities, Journal of Political Economy 81, 637–659) and Merton (Merton, R. C. (1974). On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, Journal of Finance 29, 449–470) (BSM) contingent claims model, and KMV Corporation framework, we estimate the distance to default and the “risk neutral” default probabilities for a sample of 112 real estate companies over the period 1980 to 2001. Our empirical results classifies failed and non-failed companies into Type I error, cases that the BSM-type model fails to predict default when it did occur, and Type II error where BSM-type model predicts default when it did not occur. We find that none of the companies belong to the category of Type I error. Type II error is observed in 12 out of 112 companies. These results support the theoretical underpinnings of the BSM-type structural model in that the two driving forces of default are high leverage and high asset volatility.     

企业风险异质性、贷款利率与信贷违约风险——基于银行信贷微观数据

通过某股份制商业银行2010-2015年贷款数据,讨论不同风险贷款企业、贷款利率与信贷违约之间的关系.结果表明:贷款利率与贷款违约之间呈现U型关系;高风险等级企业与贷款违约之间正相关且显著;无论是高风险等级企业还是低风险等级企业与银行贷款利率之间均呈现负相关且显著,说明贷款利率的抑制现象依然存在.从参数估计值来看,低风险等级企业贷款利率要低于高风险等级企业;高风险企业与贷款利率交叉项与违约之间呈现负相关且显著,说明高风险企业通过贷款利率渠道确实可以降低信贷违约概率.     

房地产贷款中的信息不充分及其风险

房地产市场价格波动之所以能够引起银行房地产信贷损失,甚至导致金融市场和宏观经济不稳定的后果,原因是由于房地产抵押贷款中存在的测不准风险或不确定性。本文从信息不充分的视角,提出了房地产抵押贷款中的测不准风险的定义,并分析了测不准风险的特性、形成原因和特殊后果。本文认为,减少或消除不必要的不可预见和不可描述的不确定性可能是管理房地产抵押贷款违约风险,提高贷款配置效率的最好途径,这对于分析房地产市场价格波动与金融市场、宏观经济的互动关系,防止房地产价格波动对金融业和宏观经济的冲击至关重要。