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我国商业银行住房抵押贷款信用风险的实证分析

作　者: 胡轶佳
导　师: 李燕君
学　校: 西南财经大学
专　业: 金融学
关键词: 住房抵押贷款信用风险 Credit Risk+模型信用风险量化管理
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

随着我国住房体制的改革,住房抵押贷款已成为我国居民主要的购房手段。从目前我国的实际情况来看,由于住房抵押贷款风险低、收益高的特点,各商业银行纷纷进入该市场,到2007年底,我国商业银行发放的住房抵押贷款余额已超过3万亿,且仍在快速增长。但与此同时,随着住房贷款余额的快速增加,其不良贷款率也在不断攀升,潜在风险开始逐步显露。目前,由于我国住房抵押贷款业务开展时间不长,潜在风险并未完全暴露,但随着住房抵押贷款规模的不断扩张,一旦风险集中暴露,便会迅速扩散开来,引起大面积的金融风波,08年的“次贷危机”就是这一风险的集中体现。当前我国的个人信用制度还不完善,商业银行风险管理经验亦不成熟,这些都使银行面临着更大的风险。因此,对我国商业银行而言,.住房抵押贷款业务的风险不容忽视。本文探讨的主要对象是商业银行住房抵押贷款业务中最常见的风险——信用风险,而建立和健全住房抵押贷款信用风险评估体系是住房抵押贷款信用风险管理的核心。因此,本文在借鉴西方发达国家研究成果的基础上,通过对现代信用风险计量模型的探讨,找出一种适合我国的信用风险评估方法。本文首先介绍住房抵押贷款的概念、我国住房抵押贷款的发展背景和现状。近年来我国住房抵押贷款的迅猛发展是有一定历史背景的。1998年国家进行住房体制改革,政府通过“停止住房实物分配,逐步实现住房分配货币化；建立和完善以经济适用房为主的多层次城镇供应体系；发展住房金融,培育和规范住房交易市场”等措施,甩开了巨额的住房补贴这一“财政包袱”,同时在客观上也促进了房地产市场的发展。同时,人口的快速增长、城市化进程的加速给城市房地产市场带来了新的动力。在这种背景下,也使得房地产市场发展迅猛,房价在这一期间快速的增长,住房抵押贷款业务为居民改善住房需求提供了资金支持。另一方面,由于我国投融资渠道单一,整个金融市场还不发达,居民缺乏多样化的投资渠道,房地产有较强的增值保值性,这使得居民更偏向于选择住房投资。因而,我国住房抵押贷款从1998年的426亿增加到2007年底的3万亿,十年间增长了近70倍。但是,我们也要看到,随着贷款余额的不断增长,其不良贷款也在逐渐增加。其次对商业银行住房抵押贷款信用风险进行了分析。信用风险是商业银行最常见也最难控制的风险。本文从住房抵押贷款信用风险发生时借款人主观意愿的不同,将信用风险分为四类：理性违约风险,被迫违约风险,恶意违约风险和提前还款风险,并从信用活动中的不确定性和信息不对称两方面入手,分析了住房抵押贷款信用风险产生的经济机理。最后结合我国的实情,分析现阶段我国住房抵押贷款信用风险形成的原因：社会信用意识淡薄,信用缺失严重；市场体系发育滞后,政府在个人住房抵押贷款信用风险管理体系中职能缺失：银行自身操作的不规范,无法获知住房贷款者的实际收入水平等。其后本文介绍了住房抵押贷款信用风险量化管理的方法。建立科学的住房抵押贷款信用风险评估方法是商业银行住房抵押贷款信用风险管理的关键。在我国,目前大多数商业银行还停留在传统的信用分析方法阶段。对于是否放贷,除了基本的条件外,主要依赖于风险评审的判断。但是随着房贷业务的快速发展,依靠专家人工分析,不仅耗费的时间较长,大大降低了银行的效率,而且不能量化银行资产组合的最大损失水平。同时,现代商业银行信用风险管理越来越偏向于从定性向定量,从静态向动态,从单一资产风险管理向资产组合的信用风险管理发展。因此,本文认为引入信用风险模型是适宜的。通过对现代信用风险模型Credit Metrics、KMV、Credit Portfolio View、CeditRisk+的介绍,结合我国实情,从信用损失、信用风险驱动、信用事件的波动等5个方面进行分析比较,认为CreditRisk+模型对数据的要求非常少,且只要损失的分布被假定,就很容易估计；同时,损失频段分得越细,计算越精确。这在我国商业银行数据普遍缺乏的情况下特别有吸引力。第五章是本文的实证部分,也是本文的重点。用CreditRisk+模型对某家商业银行成都分行住房抵押贷款业务进行实证分析,再通过Matlab软件编程并输入数据得出其个人住房抵押贷款的违约损失分布。根据损失分布及Matlab计算结果可知,在99.9%的置信度下该行个人住房抵押贷款业务样本组合的损失不超过2256万元。在此基础上,提出商业银行因为个人住房抵押贷款配置相应的经济资本,文章根据Artzner提出的风险度量函数(TailVaR)来进一步说明商业银行的经济资本配置。在99.9%的置信度水平下,经计算得出该商业银行应为其个人住房抵押贷款配置2338.774万元的经济资本,经济资本比率约为3.1%,并应用Credit Risk+模型对某商业银行成都分行个人住房抵押贷款进行分析,为该银行在这块资产业务配置相应的资本金提出建议。同时,本文通过对放款年限的分段,得出该行住房抵押贷款的风险主要集中在贷款发放后的5年左右。因而必须加强贷后管理,密切关注还款情况。同时通过对自身历史数据库的统计应用,帮助商业银行在贷后管理阶段进行动态的控制,保证资本充足且高效的覆盖风险。最后,在前文研究的基础上提出了改善我国商业银行个人住房抵押贷款风险管理的对策建议：一是加强数据库系统的建设,完善风险管理的模式。主要是要加强商业银行的信息现代化建设和对住房抵押贷款信用风险情况的动态监测。二是加强定量分析和信用风险计量模型的开发,提高信用风险管理技术。三是在吸取美国次贷危机经验教训的基础上,审慎推进住房抵押贷款资产证券化,转移其信用风险。四是完善信用风险管理配套制度及信用环境的建设。通过构建个人信用法律环境,构建适合我国国情的个人信用评级.制度。同时建立个人信用预警系统、个人信用监控体系等来完善我国的个人信用评级制度。

全文目录

摘要  4-7
Abstract  7-8
目录  8-11
1. 导论  11-19
  1.1 选题背景和意义  11-13
  1.2 相关文献综述  13-17
    1.2.1 国外文献综述  13-15
    1.2.2 国内文献综述  15-17
  1.3 本文研究框架和创新点  17-19
2. 我国商业银行住房抵押贷款发展现状  19-27
  2.1 住房抵押贷款的定义  19-20
  2.2 我国住房抵押贷款发展的相关背景  20-23
    2.2.1 经济转轨给房地产市场带来巨大需求  20-21
    2.2.2 房价总体上呈上涨趋势  21-22
    2.2.3 住房投资已经成为居民的一种主要投资渠道  22-23
  2.3 近年来商业银行住房抵押贷款发展情况  23-27
    2.3.1 我国住房抵押贷款的规模  23-25
    2.3.2 我国住房抵押贷款的质量  25-27
3. 住房抵押信用风险形成原因分析  27-38
  3.1 住房抵押贷款的信用风险概述  27-31
    3.1.1 信用风险的概念  27-28
    3.1.2 信用风险分类  28-31
  3.2 住房抵押贷款信用风险的产生的经济机理分析  31-34
    3.2.1 信用活动中的不确定性  31-32
    3.2.2 信息不对称加大了信用风险  32-34
  3.3 现阶段我国住房抵押贷款信用风险形成的原因分析  34-38
    3.3.1 社会信用意识淡薄,信用缺失严重  34-35
    3.3.2 市场体系发育滞后  35
    3.3.3 政府在个人住房贷款信用风险管理体系中职能缺失  35-36
    3.3.4 贷款机构无法获知住房贷款者的实际收入水平  36
    3.3.5 银行自身操作的不规范  36
    3.3.6 政策性原因  36-38
4. 住房抵押贷款信用风险量化管理  38-48
  4.1 传统的银行信用风险管理方法  38-39
  4.2 现代商业银行信用风险管理的趋势  39-40
    4.2.1 信用风险管理由定性化向定量化发展  39
    4.2.2 信用风险管理由静态向动态方向发展  39-40
    4.2.3 信用风险管理从单一资产风险管理向资产组合的信用风险管理发展  40
  4.3 商业银行信用风险的量化管理  40-41
    4.3.1 信用风险量化管理的含义  40
    4.3.2 信用风险量化的作用  40-41
  4.4 模型化的信用风险分析工具  41-44
    4.4.1 Credit Metrics模型  42-43
    4.4.2 KMV模型  43
    4.4.3 Credit Portfolio View模型  43-44
    4.4.4 CeditRisk+模型  44
  4.5 信用风险模型的比较  44-47
    4.5.1 信用损失的定义  45
    4.5.2 信用风险驱动因素  45
    4.5.3 信用事件的波动性  45-46
    4.5.4 违约损失率  46
    4.5.5 模型的数字方法  46-47
  4.6 结论  47-48
5. CreditRisk+模型在住房抵押贷款中的运用  48-56
  5.1 CreditRisk+模型  48-52
    5.1.1 CreditRisk+模型的基本假设  49-50
    5.1.2 计算步骤  50-52
  5.2 CreditRisk+模型的实证分析应用  52-56
    5.2.1 样本数据的采集  52
    5.2.2 违约损失率的估计  52-54
    5.2.3 贷款损失频段分析  54-55
    5.2.4 结论  55-56
6. 商业银行住房抵押贷款信用风险管理对策  56-63
  6.1 加强数据库系统建设,完善风险管理模式  56-57
    6.1.1 加强商业银行的信息现代化建设  56-57
    6.1.2 加强对住房抵押贷款信用风险情况的动态监测  57
  6.2 提高住房抵押贷款信用风险管理技术  57-59
    6.2.1 加强定量分析的应用  57-58
    6.2.2 开发信用风险计量模型,建立内部评级体系  58-59
  6.3 审慎推进住房抵押贷款资产证券化,完善风险转移机制  59-61
  6.4 完善信用风险管理配套制度及信用环境的建设  61-63
    6.4.1 构建个人信用法律环境,构建适合我国国情的个人信用评级制度  61
    6.4.2 构建适合中国国情的个人信用评级制度  61-63
参考文献  63-66
后记  66-67
致谢  67-68

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