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《西南财经大学》 2010年
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商业银行房地产项目贷款风险评估研究

尧蜜  
【摘要】:随着我国社会经济的快速发展,房地产业已成为我国经济的支柱行业,是拉动我国经济的四架马车之一,房地产业的增长和萧条直接关系到我国的社会经济发展以及人们的住房问题,所以我国各大商业银行对于房地产项目贷款风险评估非常看重。 论文对各个商业银行针对房地产项目贷款风险评估理论和方法进行了梳理,通过建立评价指标体系,选择指标权重,选取适当的数学模型得出权重进行打分,并参照国内外关于房地产项目贷款风险评估的技术和方法,研究出打分卡模型,对商业银行房地产项目贷款风险进行综合评估和分析。 本文通过对各商业银行针对房地产项目贷款风险评估的主要内容,选取合适的参评因素,包括借款人评价、项目评价、偿债能力评价、贷款方式评价等四个方面,运用定量分析与定性分析相结合,以定量分析为主。项目贷款评估中风险评估的本质要求是通过效益和风险的计算,对项目建设和生产过程中的诸多经济问题给出明确、综合的数量回答。尽管项目贷款评估所采用的评估指标力求能够正确反映所得与风险的关系,但是在进行项目贷款评估时,总是会有一些经济和风险因素不能量化,不能直接进行数量分析,对此则应进行实事求是的、准确的定性描述。商业银行项目贷款评估在保证宏观可行的前提下,为保证信贷资产质量,重点突出企业的综合经济实力和项目财务效益及贷款的偿还能力,兼顾贷款的风险和效益评估,通过审查,做出贷款决策。 对于商业银行房地产项目贷款风险评估的因素及其子因素权重的确定,可以选用专家咨询法、也可以选用特尔斐法结合方差法检验来确定。本文采用的方法是:通过专家咨询建立指标间的重要性程度矩阵,再应用层次分析法确定权重,最后通过计算、验证得到权重分值。采用不同的数学模型进行商业银行房地产项目贷款风险评估,其指标量化的途径可能不同,以应用层次分析法、模糊数学模型进行房地产项目贷款风险评估,将根据房地产项目贷款风险评估指标内涵,综合考虑房地产贷款项目实际完成的情况和应用模型本身对指标量化形式的要求按每个参评指标值的特征,进行分析,以实现对评价指标的量化。 运用打分卡模型对以上四个方面包括其子因素进行打分,并依据银行在评估中对权重的设置,得出最终结果,对银行决策部门产生影响。本文立足打分卡模型以及权重的设置,以及利用某房地产开发企业的银行贷款项目案例,运用以上方法进行操作,实际检验了打分卡模型在房地产项目贷款中的运用。
【学位授予单位】:西南财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F293.3;F832.4

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