一、当前房地产市场发展与信贷风险的实证分析（论文文献综述）
王薇[1]（2021）在《我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究》文中认为2008年全球性金融危机的爆发证明了居于主导地位的实际经济周期理论（RBC）存在显着缺陷。传统的货币经济理论和新凯恩斯主义均侧重于对利率和汇率等宏观经济变量的调控,往往忽视了银行信贷因素对实体经济发展及经济波动的影响。党的十九大要求我国金融体系建设应服务于实体经济,同时防范化解重大金融风险,推动我国经济转型和高质量增长。一方面尽力发挥金融市场的资源配置功能,另一方面最大程度地降低金融市场波动对宏观经济产生的负面影响。基于此背景,本文在推导信贷供给对宏观经济的微观影响机制的基础上,进一步从总量调控、结构优化、价格传导、风险累积四个维度展开实证分析,最后从宏观经济政策视角探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响。本文的主要研究结论如下:首先,本文基于动态随机一般均衡模型从微观视角探究了信贷供给波动对宏观经济影响的传导机制,发现信贷供给增加能够短期内带动投资水平迅速上升并促进资本存量的长期积累,信贷供给对投资存在扩张性影响,但会对消费形成挤出效应,使得短期内经济增长主要依靠投资驱动,在长期主要依靠消费拉动。在理论分析的基础上,本文进一步应用基于GAS过程的时变转移概率马尔科夫区制转移回归（MS-GAS-TVTP）模型对我国信贷供给波动和产出波动进行阶段性变迁识别和时变转移分析发现,在经济衰退初期,信贷供给波动表现出强烈的“顺周期”特征,经济环境恶化会在短期内导致信贷紧缩,但随着信贷扩张政策的逐步实施,信贷供给对产出的引导效应逐渐显现。基于时变协整模型对信贷供给与产出的动态联动关系进行检验发现,我国信贷供给与产出之间同向动态联动,信贷扩张能够带动我国经济增长,信贷收缩会进一步加剧经济的衰退程度,信贷供给对产出的时变影响系数在长期基本趋于稳定,二者趋于长期均衡。其次,考虑到商业银行的信贷扩张和收缩对宏观经济可能存在非对称影响效应,本文进一步从产出增长和物价稳定的角度出发应用非线性自回归分布滞后（NARDL）模型展开探究。研究发现,在经济衰退期,可以通过扩张信贷的方式增强企业投资积极性、促进实体经济恢复平稳增长;在经济扩张期,信贷扩张对产出的带动效果会随着产出总量的不断积累而逐渐减弱,并加剧通货膨胀;信贷收缩虽然能够降低通货膨胀水平,但无法完全抵消信贷扩张带来的通胀风险,并且会对经济增速产生强烈的负面影响。在此基础上,本文进一步从期限结构视角应用SV-TVP-FAVAR模型探究了推动我国产出增长和通货膨胀水平上升的信贷供给根源。研究发现,我国中长期信贷供给增加虽然能够显着拉动我国经济增长,但同时对通货膨胀也具有强烈的促进作用,非金融企业中长期信贷供给在促进经济增长方面未能占据优势;相较于中长期信贷,我国短期信贷供给在促进经济增长方面不具优势,我国短期住户消费信贷供给增加对经济增长存在逐渐减弱的负向影响,并且不会引起强烈的通货膨胀效应,证实了扩大内需是推动我国经济增长、降低通货膨胀损失的可行路径之一。随后,本文进一步基于价格传导视角运用贝叶斯估计的平滑迁移向量自回归（ST-BVAR）模型分析了不同经济状态下信贷价格波动对宏观经济的影响效应,并探讨不同时期我国信贷价格政策的有效性。结果发现,在经济衰退期,信贷价格下调能够引导第二、三产业投资和消费增加,进而从需求侧驱动经济增长,信贷价格政策的传导渠道基本畅通,政策基本有效。在经济扩张期,我国利率市场化尚不完全且居民储蓄率水平相对较高,存在“金融抑制”和“消费抑制”双重抑制现象,因此我国信贷价格下调仅能通过促进第三产业投资的方式对经济增长产生正向影响,第二产业投资和消费的传导渠道均存在梗阻,极大地降低了信贷价格调控政策的有效性。接下来,本文进一步基于风险累积视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型分析了信贷风险累积对我国宏观经济及信贷调控有效性的影响效应。研究发现,信贷风险累积在不同经济状态下对产出、通货膨胀和金融稳定均呈现出抑制效应,但影响强度随经济下行程度加深逐渐增强,并且信贷风险累积对金融稳定的负面影响最为强烈。信贷供给对产出、通货膨胀和金融稳定的影响效应在不同信贷风险累积程度下表现出显着的异质性。当以“经济增长”作为主要的经济目标时,信贷风险累积水平应当控制在一定范围内,既不能为了追求低不良水平过分惜贷,也不能为了投资扩张过度放贷。当以“稳定物价、促进货币流通”和“金融稳定”为主要目标时,应全力避免过度放贷和过度负债,同时加强贷款发放前后的审慎监管,尽量减少非理性的竞争行为和代际遗忘,尽可能降低银行资产中的不良资产规模,并加快不良资产的处置流程。最后,本文基于宏观经济政策视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响,为更好地完善“双支柱”框架提供参考。研究发现,在经济下行期,流动性类的信贷监管政策能够显着增强数量型货币政策对经济增长的调控效果,但会形成通货膨胀问题,因此,需要在“促增长”和“稳通胀”目标中进行取舍。在经济平稳期,价值类的信贷监管政策虽然会在一定程度上削弱数量型货币政策对经济增长的促进效果,但信贷监管政策的动态调整不会对数量型货币政策有效性产生显着影响,二者可以各自调控,能够同时实现“稳增长、稳通胀、稳金融”三大目标。在经济过热期,价值类的信贷监管政策与价格型货币政策存在“政策冲突”,二者难以在动态调控中同时实现“金融稳定”与“价格稳定”。流动性类的信贷监管政策能够增强价格型货币政策对通货膨胀的抑制效果,两政策配合能够同时实现“稳金融、降通胀”的目标,并且在一定程度上“保增长”,是经济过热期最优的政策协调模式。除此之外,货币政策在金融稳定目标的调控上不具优势,维持金融市场稳定还是应以信贷监管政策为主。
杨梦[2]（2021）在《N银行房地产金融业务风险防控研究》文中研究说明商业银行信贷是房地产开发的主要资金来源。这类贷款具有较好的收益,因而成为商业银行的重要业务。但是,房地产开发贷款往往因金额大、周期长而具有较高的风险。因此,房地产金融业务风险防控成为商业银行研究的重要问题。本文以N银行为例,研究商业银行房地产金融业务的风险防控问题,对于促进商业银行和房地产经济的健康发展,具有一定的理论与现实意义。除绪论外,本文按照“理论分析-现状分析-实证分析-对策分析”的总思路进行研究。第一部分是理论分析,研究了商业银行房地产金融业务风险防控的相关概念、基础理论和风险类型,旨在为N银行房地产金融业务风险防控的研究提供理论支撑;第二部分是现状分析,分析了N银行房地产金融业务风险及其防控的现状;第三部分是实证分析,通过调查问卷获取相应数据并进行统计学分析,通过构建房地产金融业务风险评估模型进行因子分析和多元logistics回归分析,根据实证结果进行结果分析和问题分析;第四部分为对策建议,提出构建房地产金融业务项目追踪与调查系统、构建房地产金融业务的风险识别体系、风险防范机制和风险防控制度等对策。研究结果显示,常见的低风险环境下,N银行所面对的主要风险为贷款企业资产和偿债能力的变化;而在较少出现的高风险环境下,则银行自身的扩展性审核因子影响更为深刻,这也是风险源分析中最终系统性风险较高的两类主要风险。相较于现有研究中多从理论角度和自由市场环境进行模型的构建,本文则使用了来自开展实际业务的一线从业人员的调查数据,能够更好地展示这一房地产开发贷款的风险来源,具有一定的创新性和参考价值。
李卓[3]（2021）在《我国区域性金融风险的计量研究》文中进行了进一步梳理2008年爆发的国际金融危机是近年所发生的一次重大跨区域金融风险事件,它使得世界经济陷入了第二次世界大战以来历经时间最长、波及范围最广、影响程度最深的一次下行调整。危机产生的严重后果以及此后持续数年的风险处置与应对,促使人们大幅提升对金融风险问题的关注,并拥有更多的历史样本与经验证据去探索金融风险生成演化相关机制,也发展出了更为多元的研究视角。就我国而言,长期的政策刺激以及地方政府具有独特影响力的经济发展模式,在带来经济快速增长的同时,也不断累积金融脆弱、加重环境扭曲,导致各地金融风险防控形势依旧严峻。中国已有的重大金融风险都是发生在某些特定区域范围之内,特别是近年来浙江温州、内蒙鄂尔多斯、陕西神木等地区相继出现的风险事件,使我们意识到,对于一个经济地理空间十分巨大、地区之间存在明显异质性的国家,金融风险会更多地表现出区域性的特征与后果。正是基于上述对于整体环境及历史样本的认知,本文选取区域性金融风险的视角开展相关研究,主要包括以下内容:首先,结合我国现实状况,认识区域性金融风险。第2章,详细界定区域性金融风险内涵,归纳其特征,并结合当前实际,对区域性金融风险生成的内外部因素进行理论分析。论述中将关注视角重点放在我国特有的地方经济发展模式、金融体系的脆弱性及其所面对的区域环境。在金融风险动态演化方面,重点围绕金融体系内部各机构之间,金融体系与政府、企业、家户等部门之间,以及不同区域与区域之间的多种关联互动渠道,探讨金融风险区域内外的传染机制,并就区域性金融风险演化发展给予理论描述与说明。其次,构造区域性金融风险测度指标,识别我国区域风险状态及其引致因素。第3章,利用熵权法合成风险测度指标,测算我国各省份区域性金融风险时变特征。结果表明,2009至2017年中国区域性金融风险呈现震荡上升趋势,多数省份2017年金融风险水平已明显高于2009年后全球金融危机期间的风险水平。在风险贡献方面,地方政府债务负担为首要风险因素,而信贷相关问题以及房地产泡沫也是明显高于其他因素的重要风险动因。该部分还采用KMV违约模型对地方政府债务风险进行测算,描述我国地方政府债务风险严峻状态,进一步佐证风险测度结论,也为后续研究做好铺垫。第三,聚焦政府公共部门,刻画地方政府债务对区域性金融风险的影响。政府公共部门是区域性金融风险的首要来源。第4章,采用空间杜宾模型对我国省际区域性金融风险以及地方政府债务风险进行分析,实证检验二者的空间关联机制。研究发现,地方政府债务风险对区域性金融风险具有较强的空间溢出效应,二者存在共振效应;区域性金融风险具有较强的空间溢出效应,而改善经济基础、金融环境、法治环境以及经济参与主体,对于缓释金融风险和地方债务违约风险具有积极作用。第四,关注实体企业部门,实证产业结构变化与区域性金融风险的关系。企业部门也是区域性金融风险的重要来源。第5章,立足三次产业结构以及部分重要行业发展的视角,分析产业结构差异对区域性金融风险的影响效应。采用固定效应面板模型,考察产业结构调整结果与区域性金融风险关系。研究发现,第二产业占比增加总体上可以降低区域性金融风险,而第三产业占比对风险测度的总体影响则为正值。第二产业中,工业占比对区域性金融风险影响表现为负,而建筑业占比的影响表现为正;第三产业中,金融保险业以及房地产行业对区域性金融风险的影响表现为正,交通运输、仓储及邮电通信业以及批发和零售业的影响总体表现为负,住宿和餐饮业未见显着影响。采用面板向量自回归模型以及相应的脉冲响应函数分析产业结构对区域性金融风险影响的动态路径。实证结果除基于动态角度进一步验证了第二、第三产业对区域性金融风险的影响方向外,还进一步揭示了工业、建筑业、金融保险业、房地产业等重要行业与区域性金融风险的动态关系。最后,站在房地产泡沫传染视角,分析区域性金融风险的空间关联效应。外溢传染是区域性金融风险的重要危害特征。第6章,围绕房地产泡沫这一区域性金融风险的重要引致因素,采用动态DY连通测度方法,实证考察区域性金融风险空间关联问题。研究显示,我国各类别城市群体间的总体连通度测算结果较好地捕捉了近年来房地产市场状态,其中,2016至2018年高位运行以及近期连通度明显抬升,提示金融风险引致因素在相应时点的跨区域联动现象。此外,就各类城市群体之间房地产市场关联关系看,一线城市同新一线城市、二线城市、三线城市群体之间存在持续的较高正向关联,同时,一线城市对二线以及三线城市群体的净溢出效应近期有所减弱,而二线城市对新一线城市与三线城市的净溢出效应近期却显着加强。上述实证结果,不仅描述了地产泡沫传播的方向与力度,也为控制房地产泡沫这一重要风险引致因素提供了区域关联视角下的治理依据。整体而言,本文按照认识区域性金融风险,测度区域性金融风险,识别风险重要引致因素,刻画风险因素作用机理,分析风险空间关联机制的基本逻辑和顺序,围绕中国区域性金融风险的现实问题,给出了多元视角的计量刻画,对于我国金融风险防范工作具有积极理论意义。
孙蓓蓓[4]（2021）在《房价波动下银行住房按揭项目信贷风险评估研究 ——以昆明G银行信贷项目为例》文中研究说明随着全球化进程的加快,各国经济在其影响下获得长足的进步,尤其是房地产行业。我国房地产业随着大行业的发展趋势迅猛发展,同时,在各方面因素的作用下,兴起许多房地产企业,对应的房地产开发和经营也达到了历史的最大规模,逐步成长为我国经济组成当中的重点产业。通过对房地产业运行状况的了解,有着产业经济的周期波动的特征,至今仍是理论界研究的热点。因而产生了对房地产经济周期各种类型的解释,综合起来分析,对于表现形式有着一致的意见和看法,即房价波动成为成为该产业是否能长远健康发展的重要因素。而对于房地产业来说,货币资金是保证企业运行的重要资源,影响着生产过程的各个环节,金融机构作为资金的重要提供方,是各大房地产业争相合作的对象。随着房地产业的日益发展,房子作为中国人生活最重要的必需品和投资品,个人住房按揭贷款的份额呈大幅度上涨,发放贷款,激活了经济,也维持了经济的发展。房价的波动不仅仅是给银行业带来冲击,更是影响全球金融市场,因此研究房价的波动,对银行个人信贷业务风险体系构建,以及风险预防是十分有意义的。本文主要采用指标法和例证法,通过采集数据的建立,分析评估商业银行在地产项目的风险评估做法。通过房价波动影响银行风险的相关理论,刻画了昆明G银行在当地地产信贷项目中,住房购买者,房地产开发企业,银行,三者反而传递关系。发现房价波动会直接影响银行的个人信贷风险。证明研究房价波动下银行住房按揭项目信贷风险评估的必要性和可行性,同时给予意见和期望,旨在提升商业银行风险管理的质量和期望。
刘安文[5]（2021）在《C银行房地产信贷风险管理研究》文中研究指明自住房制度改革以来,我国房地产行业取得了高速发展,现已成为我国经济的重要支柱性产业,在扩大内需、拉动经济、增加就业等方面发挥着重大作用。银行业金融机构能否做好房地产信贷风险管理,既关系到银行自身的信贷资产安全,又关系到整个房地产市场和金融市场的稳定,具有重要的现实意义。2020年,为增强银行业金融机构抵御房地产市场波动的能力,防范金融体系对房地产贷款过度集中带来的潜在系统性金融风险,提高金融机构稳健性,人民银行、银保监会建立了银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度,并制定了《中国人民银行中国银保监会关于建立银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度的通知》（银发[2020]322号）;另为进一步控制房地产公司负债规模,政府拟出台“三条红线”政策。在此背景下,本文对C银行房地产信贷风险管理工作进行了研究。通过对C银行全面风险管理体系和房地产信贷业务管理模式的研究分析,本文发现C银行房地产信贷风险管理工作存在着诸如欠缺风险管理文化、风险识别不够全面、风险分析欠缺深度、风险计量模式单一、风险监测流于形式、风险报告环节过长、风险控制工具较少等问题。基于此,本文提出了强化风险管理意识、培育风险文化,落实风险识别要求、深化风险分析,改进风险计量模式、增加定性方式、精简风险报告环节、提高监测质量、丰富风险控制工具、落实监管要求等对策建议,以期为C银行等类似银行业金融机构进行房地产信贷风险管理工作时提供参考意见,提高C银行等类似银行业金融机构房地产信贷风险管理工作质量和水平。
范碧泉[6]（2020）在《商业银行房地产信贷风险的影响因素研究》文中提出近年来,随着我国社会以及经济的不断发展,房地产行业已经成为了经济发展的重要推动力。房地产开发及住房消费信贷在一定程度上依赖金融支持。当前,房地产贷款依然是商业银行优质的资产,为了进一步提升竞争优势,获得更多市场份额,很多商业银行下属基层行在发展过程中并没有给予足够的重视,放松了对房地产信贷风险的管控,没有严格按照相关规定向房地产企业发放贷款,给银行资产带来的显着的负面效应,本文主要基于以上问题进行分析。首先对影响房地产信贷风险的相关因素展开研究,基于宏微观以及中观层面对目前商业银行的房地产信贷风险展开研究,从而为后文的分析奠定基础。由于受到数据可获得性以及测度性的影响,实证分析选择选取103家上市公司以及200家非上市中小型房地产公司的2014-2018年财务数据,应用SPSS软件进行因子分析以及主成分分析,总结组成房地产信贷风险预警因子作为模型的解释变量。在此基础上进行实证分析:构建的多元线性回归模型对样本的预测效果比较理想,运用建立的模型可以对影响房地产信贷风险的相关因素进行深入分析。针对前文分析的影响因素以及实证结果,必须采取一定的措施来预防。本文根据以上分析结果,从宏观、微观等方面提出了相应的房地产信贷风险预防措施;宏观方面要及时调整房地产相关利率管理、增加和相关政府部门的配合;对于微观方面要对房地产企业财务指标进行重点监测以及对其实行全过程监控和追踪。
马丽[7]（2020）在《A银行湘西分行个人一手住房贷款风险管理研究》文中认为随着国家不断加大对民族地区经济的扶持力度,促使民族地区房地产市场量价齐升,从而带动商业银行个人一手住房贷款业务迅速发展起来,其风险也逐渐显露出来。由于个人一手住房贷款通常为中期或长期贷款,贷款期限为5-30年,在贷款存续期内,借款人收入来源的变化、信用水平变化、房地产市场变化、相关政策变动等都会给商业银行带来潜在的风险。个人一手住房贷款作为银行主要的资产业务,承担着增加银行利润、控制风险的双重压力,如何将个人一手住房贷款的管理模式从粗放式向精细化管理模式转变,是目前商业银行亟需考虑的问题。近年来,A银行湘西分行个人一手住房贷款的发展走上了快车道,贷款余额成倍增长;但业务发展的同时,贷款质量的问题也逐渐暴露出来。近5年来,A银行湘西分行个人一手住房不良贷款年均増量率高达29.31%,贷款风险若不及时得到控制,将对A银行湘西分行的信贷业务甚至是正常经营造成巨大的负面影响。因此,找出A银行湘西分行所面临的主要风险并进行深入研究,基于研究成果提出具有针对性、专业性的对策建议十分必要。本文通过比较研究法、案例分析法,根据在工作中收集到的一手资料和二手资料,对A银行湘西分行个人一手住房贷款业务发展情况进行分析,并识别出该行所面临的主要风险:包括操作风险、开发商管理不到位的风险、市场风险和信用风险。通过归纳分析法、实证分析法筛选具体的风险因子,根据2010-2019年A银行湘西分行的个人一手住房贷款的相关数据进行二分类Logistic回归分析,研究发现:借款人年收入越高、贷款期限越长、首付款比例越高,则违约概率越低;男性借款人比女性借款人的违约概率高;借款人的婚姻状况、受教育程度和工作单位对违约概率没有显着影响。根据研究结论,有针对性地提出对策建议:严格把关借款人贷前调查环节、加强对个贷中心人员和客户经理的综合管理、加大换证工作力度、加强对开发商的管理、加快个贷经营模式改革,从而切实防范内部风险与外部风险。本文提出的对策建议能为A银行湘西分行的信贷风险管理提供有效的参考依据和理论支持,这不仅有利于A银行湘西分行自身的稳健运行,更好地服务于民族地区的经济社会发展,也对其他同业金融机构具有一定的借鉴意义。
杨韫韬[8]（2020）在《基于结构性去杠杆视角的房地产金融风险测度与处置分析》文中认为2017年中央经济工作会议指出,要重点抓好防范化解重大风险、精准脱贫、污染防治三大攻坚战,其中防风险攻坚战之重难点为防范与控制金融风险,并决议将构建金融和房地产业的良性循环。根据中国现有的房地产企业部门和金融部门的高杠杆率与金融加杠杆引发的资产价格泡沫己成为房地产金融风险的祸首之一的事实,本文探究如何将“结构性去杠杆”有机地和降房地产金融风险结合起来,产生良性连锁反应。构建房地产市场泡沫度指标体系,先运用主成分分析法测量房地产市场泡沫度,再分析房地产金融风险对各部门的风险溢出效应和联动效应,再基于结构性去杠杆的视角分析如何通过四部门（非金融企业部门、金融机构部门、居民部门和政府部门）降杆杠化解房地产金融风险。虽然目前降杠杆的政策短期取向发生变化,“降杠杆”变为“稳杠杆”,但是我国总体杠杆率仍然在高位的潜在风险依然存在,未来在短期稳住杠杆率之后还需降低总体杠杆率的宏观政策方向不会改变。本文研究的意义正在于此,为我国降杠杆、防控金融风险的宏观调控政策提供实证依据和建议。
温然[9]（2020）在《基于流动性陷阱的资产价格膨胀对银行信贷风险的影响》文中研究指明近年来,我国货币政策有效性不佳,宽松货币政策降低利率作用有限,资金进入实体经济受阻。伴随货币剪刀差的增加,出现企业、居民部门存款活期化现象,存在流动性陷阱特征。同时,经济中出现的“脱实向虚”现象引发了学者们的广泛关注。从宏观来看,主要表现为资金流向虚拟经济,资产价格呈现繁荣景象,实体经济则萎靡不振。从微观层面看,存款活期化引发的企业金融化是资产价格膨胀的最主要原因。在虚拟经济迅猛发展的同时,资产价格不断膨胀,其中隐藏了许多问题和风险,资本主义经济经验表明,当虚拟经济过度膨胀并不断加速时,会产生虚假繁荣现象,易对银行乃至整个经济体系产生严重冲击。我国持续宽松的货币政策、居民部门和企业部门的“金融化”现象,使大量资金流向虚拟经济,使银行所承担的信贷风险进一步增加。本文根据货币增速剪刀差扩大现象以及虚拟经济繁荣现象,提出经济中可能存在流动性陷阱导致的资产价格膨胀。分析资产价格对信贷风险的影响渠道,进一步研究虚拟经济繁荣对银行信贷风险的影响,同时考察流动性陷阱存在性及其在资产价格影响银行信贷风险中所起的作用。本文首先阐述流动性陷阱特征及其形成原因,并指出经济存在“脱实向虚”现象。其次,分析流动性陷阱引起资产价格膨胀的影响机理,并阐述资产价格膨胀对银行信贷风险的三个影响渠道:实体经济渠道、抵押信贷渠道和资本市场渠道。在以上理论分析的基础上,本文采用2011-2018年的月度数据,运用VAR模型和回归模型,验证流动性陷阱存在性的同时,研究流动性陷阱与资产价格、利率三者之间的关系,指出流动性陷阱对资产价格具有正向脉冲响应,而经济增速变化并不会随着货币增速剪刀差冲击出现正向响应。随后本文采用16家上市银行2009-2018年的年度面板数据,验证资产价格对银行信贷风险的影响,并加入货币增速剪刀差作为流动性陷阱的代理变量,引入流动性陷阱与资产价格的交互项,实证分析流动性陷阱对资产价格影响银行信贷风险的效果。研究发现,房地产价格、股票价格的上涨,使银行承担的风险增加,无形中使信贷风险聚集,同时,货币增速剪刀差的扩大即流动性陷阱规模的增加,促进了房地产价格对银行信贷风险的扩大效应,降低股票价格对银行信贷风险的扩大效应。根据理论及实证分析,本文主要提出三条政策建议。第一,创造优质投资机会,提高公众投资积极性,提升消费意愿,促进消费升级。第二,灵活运用货币政策工具,如实施定向降准等措施,有针对性的扶持实体经济,调整经济结构。第三,提高风险管理力度,提高风险意识的同时,运用资产证券化等工具进行风险分散。
李宏杰[10]（2019）在《我国上市商业银行房地产信贷风险及其防范研究》文中指出我国的房地产市场起步较晚,直到1998年分房制度取消、住房补贴货币化政策出台后,房地产经济才开始迅速发展。房地产业是资金密集型行业,而其所需求的资金与上市商业银行房地产信贷业务密切相关。随着我国房地产行业的迅速发展,信贷违约事件频频发生,房地产信贷风险越发清晰的展现在我们面前,由于房地产信贷与上市商业银行间的紧密联系,由其产生的风险会迅速传导到上市商业银行,阻碍上市商业银行的发展。在此背景下,找出房地产信贷风险的影响因素,对房地产信贷风险进行管理,这对维护我国整个金融界的稳定有着重要的意义。本文分别从理论和实证两个方面对房地产信贷风险及其影响因素进行了研究。理论研究方面,首先对商业银行房地产信贷风险相关文献进行梳理,并对房地产信贷风险的相关理论进行总结,为后文的实证分析奠定一定的理论基础。在第三章中详细阐述了我国上市商业银行房地产信贷现状、并总结出了我国上市商业银行房地产信贷存在的风险及风险的影响因素。本文分析的房地产信贷风险影响因素包括经济周期波动、易受宏观调控政策影响、借款者违约、利率以及操作五大因素。通过对比分析,再根据具体情况,在第四章通过OLS回归进行实证研究。通过对第三章的理论分析,在本文中选取了宏观经济一致指数、固定资产投资价格指数、商品房销售面积、中长期贷款利率、美元兑人民币汇率5个自变量作为房地产信贷风险影响因素,房地产不良贷款率作为上市商业银行房地产信贷风险指标。通过对时间序列数据的单位根检验后构建多元线性回归模型,采用OLS方法对影响我国上市商业银行信贷风险的因素做实证分析。结论是房地产信贷风险与宏观经济一致指数变动负相关,与固定资产投资价格指数、美元兑人民币汇率、中长期贷款利率、商品房销售面积变动呈正相关。最后,在充分的理论研究和实证研究的基础上,提出了防范房地产信贷风险的建议。管理风险的建议主要是从政府、监管机构和上市商业银行三个角度提出的。政府层面应该利用多种宏观政策工具来降低商品房的销售面积和调控信贷风险;完善相关房地产法律法规;做好房地产业监管的同时注重房产政策实施的延续性。监管机构应加强对房地产信贷的监督;注重监管方式的创新。上市商业银行层面的防范措施分为六部分,本文逐一阐述了当国家宏观经济一致指数、固定资产投资价格指数、汇率、中长期贷款利率、商品房销售面积五个要素发生变动时,银行可采取的防范信贷风险的建议以及面对银行自身的操作风险,上市商业银行应该采取的管理房地产信贷风险的措施。
二、当前房地产市场发展与信贷风险的实证分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、当前房地产市场发展与信贷风险的实证分析（论文提纲范文）
（1）我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 信贷供给总量的经济效应 |
| 1.2.2 信贷供给结构的经济效应 |
| 1.2.3 信贷供给价格的经济效应 |
| 1.2.4 信贷风险累积的经济效应 |
| 1.2.5 信贷供给监管对货币政策有效性的影响效应 |
| 1.3 主要研究目标、论文结构及主要内容 |
| 1.3.1 主要研究目标 |
| 1.3.2 论文结构及主要内容 |
| 1.4 研究方法与主要贡献 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 主要贡献 |
| 第2章 信贷供给宏观经济效应的理论基础 |
| 2.1 信贷供求理论 |
| 2.1.1 宏观信贷供求理论 |
| 2.1.2 微观信贷供求理论 |
| 2.2 信贷价格理论 |
| 2.2.1 可贷资金理论 |
| 2.2.2 金融抑制理论 |
| 2.3 信贷风险理论 |
| 2.3.1 Fisher的“债务-通货紧缩”理论 |
| 2.3.2 金融脆弱性理论 |
| 2.4 信贷配给与信贷传导理论 |
| 2.4.1 均衡配给理论 |
| 2.4.2 银行信贷渠道传导理论 |
| 2.4.3 资产负债表渠道传导理论 |
| 第3章 我国信贷供给传导机制及其与产出的动态关联分析 |
| 3.1 基于DSGE模型我国信贷供给的微观传导机制分析 |
| 3.1.1 模型设定 |
| 3.1.2 模型均衡 |
| 3.1.3 参数校准与模拟分析 |
| 3.2 我国信贷供给与产出的波动特征及动态关联性分析 |
| 3.2.1 MS-GAS-TVTP模型与TVP-VECM模型原理 |
| 3.2.2 我国产出与信贷波动的阶段性变迁识别及时变转移分析 |
| 3.2.3 动态关联性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 我国信贷供给总量与期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.1 信贷供给总量对宏观经济影响的理论机制分析 |
| 4.2 我国信贷总量扩张与收缩对宏观经济的非对称影响效应分析 |
| 4.2.1 非线性自回归分布滞后(NARDL)模型原理 |
| 4.2.2 变量选取、数据处理及平稳性检验 |
| 4.2.3 我国信贷总量扩张与收缩对产出的非对称影响效应 |
| 4.2.4 我国信贷总量扩张与收缩对通货膨胀的非对称影响效应 |
| 4.3 我国信贷供给期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.3.1 SV-TVP-FAVAR模型原理 |
| 4.3.2 我国信贷供给期限结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.3 我国信贷供给短期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.4 我国信贷供给中长期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 我国信贷供给价格传导机制及其非线性效应分析 |
| 5.1 信贷供给对宏观经济增长的价格传导机制分析 |
| 5.1.1 投资渠道传导机制分析 |
| 5.1.2 消费渠道传导机制分析 |
| 5.2 ST-BVAR模型原理 |
| 5.2.1 ST-BVAR模型设定 |
| 5.2.2 ST-BVAR模型的非线性检验 |
| 5.3 不同经济周期下信贷价格对经济增长的两阶段传导效应分析 |
| 5.3.1 变量选取、数据处理与经济周期波动区制识别 |
| 5.3.2 第一阶段信贷价格对投资与消费的非线性影响效应 |
| 5.3.3 第二阶段投资与消费对产出的非线性影响效应 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 信贷风险对宏观经济及信贷调控有效性的异质性影响效应分析 |
| 6.1 多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型 |
| 6.2 不同经济周期下信贷风险对宏观经济的异质性影响效应分析 |
| 6.2.1 理论机制分析 |
| 6.2.2 变量选取及数据处理 |
| 6.2.3 分位数脉冲响应分析 |
| 6.3 不同信贷风险水平下信贷调控宏观经济有效性分析 |
| 6.3.1 变量选取及数据处理 |
| 6.3.2 分位数脉冲响应分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 我国信贷监管对货币政策有效性的影响效应分析 |
| 7.1 理论背景与影响机制分析 |
| 7.2 信贷监管的不同强度对货币政策有效性的异质性影响分析 |
| 7.2.1 变量选取及数据说明 |
| 7.2.2 经济增长目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.3 物价稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.4 金融稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）N银行房地产金融业务风险防控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和研究意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国内外相关研究现状 |
| 二、文献评述 |
| 第三节 研究内容 |
| 第四节 研究思路与研究方法 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 第五节 研究创新与不足 |
| 一、研究创新 |
| 二、不足之处 |
| 第二章 商业银行房地产金融业务风险防控的理论分析 |
| 第一节 相关概念 |
| 一、房地产业务风险 |
| 二、金融业务风险 |
| 三、房地产金融业务风险 |
| 第二节 基础理论 |
| 一、预期收入理论 |
| 二、信息不对称理论 |
| 三、全面风险管理理论 |
| 第三节 商业银行房地产金融业务风险的类型 |
| 一、法律政策风险 |
| 二、信用风险 |
| 三、银行监管风险 |
| 四、信贷风险 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 N银行房地产金融业务风险及其防控的现状分析 |
| 第一节 N银行简介 |
| 第二节 N银行房地产金融业务风险的表现 |
| 一、法律政策风险 |
| 二、信用风险 |
| 三、银行监管风险 |
| 四、信贷风险 |
| 五、其他风险 |
| 第三节 N银行房地产金融业务风险的防控现状 |
| 一、防控流程 |
| 二、防控与治理机构 |
| 第四节 本章小结 |
| 第四章 N银行房地产金融业务风险的实证分析 |
| 第一节 数据的搜集和整理 |
| 一、指标选取 |
| 二、问卷设计 |
| 三、问卷回收与数据录入 |
| 四、信度与效度分析 |
| 五、样本的基本特征分析 |
| 第二节 N银行房地产金融业务风险的评估 |
| 一、样本检验与相关性分析 |
| 二、因子分析 |
| 三、多元logistics回归分析 |
| 四、实证结果分析 |
| 第三节 N银行房地产金融业务风险防控的问题分析 |
| 一、N银行对于信息收集的需求与潜在风险 |
| 二、N银行高风险贷款项目的处置能力 |
| 三、N银行系统性风险估算工作 |
| 第四节 本章小结 |
| 第五章 结论与建议 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 建议 |
| 一、构建房地产金融业务项目追踪与调查系统 |
| 二、构建房地产金融业务的风险识别体系 |
| 三、建立分散和降低房地产金融风险的机制 |
| 四、建立风险防控工作与绩效考核及晋升机制相关联的制度 |
| 第三节 本章小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）我国区域性金融风险的计量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与选题意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究框架及研究创新 |
| 第2章 区域性金融风险特征与生成因素及其动态演化 |
| 2.1 区域性金融风险的概念与特征 |
| 2.2 区域性金融风险的生成因素 |
| 2.3 区域性金融风险的动态演化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 区域性金融风险测算 |
| 3.1 数据选取与熵权法介绍 |
| 3.2 我国省级区域性金融风险的测算 |
| 3.3 地方政府债务违约风险的测算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 地方政府债务风险对区域性金融风险的空间溢出效应 |
| 4.1 变量选取与模型设计 |
| 4.2 空间溢出效应实证分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 产业结构差异对区域性金融风险的影响效应 |
| 5.1 变量选取与模型设计 |
| 5.2 产业结构差异对区域性金融风险的影响效应 |
| 5.3 产业结构差异性影响效应的动态实现路径 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域性金融风险的空间关联效应分析 |
| 6.1 数据选取与模型介绍 |
| 6.2 我国房地产市场的空间关联实证分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论建议与研究展望 |
| 7.1 研究结论与政策建议 |
| 7.2 研究不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其他科研成果 |
| 致谢 |
（4）房价波动下银行住房按揭项目信贷风险评估研究 ——以昆明G银行信贷项目为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究的背景 |
| 第二节 研究的意义 |
| 第三节 文献综述 |
| 一、国外房地产价格周期及银行风险体系评估构建文献综述 |
| 二、国内房地产价格周期及银行风险体系评估构建文献综述 |
| 三、文献评述 |
| 第四节 研究内容与方法 |
| 第二章 我国房地产价格周期波动的主要特征及影响因素的概述 |
| 第一节 我国房地产价格周期波动的主要特征及影响因素 |
| 第二节 我国房地产价格周期波动的因素 |
| 第三节 我国房地产价格周期波动对个人住房按揭信贷产生风险的形成原因 |
| 第三章 房价波动下商业银行个人住房按揭信贷风险评估构建 |
| 第一节 商业银行个人住房按揭信贷风险及现状 |
| 一、商品房“假按揭”风险 |
| 二、个人真实住房按揭贷款存在的风险 |
| 第二节 房价波动下个人住房按揭信贷风险评估的重要性和必要性 |
| 第三节 房价波动下个人住房按揭信贷产生风险评估的方法 |
| 一、风险评估原形 |
| 二、风险评估方法 |
| 三、风险评估计量模型 |
| 第四节 房价波动下个人住房按揭信贷风险评估模型构建 |
| 第四章 房价波动下昆明G银行对昆明市场金地集团房地产项目的个人按揭信贷的风险评估运用 |
| 第一节 房价波动下当地房地产项目及市场基本情况 |
| 一、房价波动下的当地房地产项目 |
| 二、房价波动下产当地房地产市场状况 |
| 第二节 房价波动下当地房地产项目市场及建设风险指标 |
| 一、房价波动下当地房地产项目市场风险指标 |
| 二、房价波动下当地房地产项目建设风险指标 |
| 第三节 G银行的个人按揭贷款风险指标构建 |
| 第四节 G银行采用的个人按揭贷款评估模型 |
| 第五章 昆明G商业银行个人按揭信贷风险评估的问题对策与建议 |
| 第一节 该银行地产项目个人按揭贷款风险评估有待研究的问题 |
| 一、信贷人员不具备相应的专业性 |
| 二、信贷体系构建框架单一薄弱 |
| 三、信贷绩效考核制度缺乏标准化 |
| 四、信贷风险预警机制缺乏有效性 |
| 第二节 该银行地产项目个人按揭贷款风险评估的对策 |
| 一、加快培养专业的借款人资质审查人 |
| 二、构建完善的信贷预警体系 |
| 三、创新信贷产品机制 |
| 四、建立适合自身的信贷风险评估模型 |
| 第三节 该银行地产项目个人按揭贷款风险处理的建议 |
| 一、增加信贷风险管理制度的文化程度 |
| 二、开发实时高效的商业银行内部控制系统 |
| 三、增加个人信用等级范围,制定授信规则 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）C银行房地产信贷风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究的思路和方法 |
| 1.3 主要创新之处 |
| 1.4 研究框架 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 国内外文献综述 |
| 2.1.1 房地产市场与银行信贷的相关研究 |
| 2.1.2 房地产信贷风险管理的相关研究 |
| 2.1.3 房地产市场与金融危机的相关研究 |
| 2.1.4 文献述评 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 信贷风险管理概念 |
| 2.2.2 信贷风险管理理论 |
| 2.2.3 信贷风险管理制度 |
| 第3章 国内外典型银行房地产信贷风险管理经验借鉴 |
| 3.1 国内银行房地产信贷风险管理典型做法 |
| 3.1.1 建设银行 |
| 3.1.2 民生银行 |
| 3.1.3 平安银行 |
| 3.2 国外银行房地产信贷风险管理典型做法 |
| 3.2.1 法国巴黎银行 |
| 3.2.2 美国富国银行 |
| 3.2.3 德国德意志银行 |
| 3.3 国内外风险管理经验总结 |
| 3.3.1 风险管理文化,决定风险架构 |
| 3.3.2 风险管理模式,影响风控质量 |
| 3.3.3 动态调整措施,适应业务发展 |
| 第4章 C银行房地产信贷风险管理现状及分析 |
| 4.1 C银行情况简介 |
| 4.2 C银行房地产信贷业务风险管理现状 |
| 4.2.1 C银行全面风险管理的体系 |
| 4.2.2 C银行房地产信贷风险的识别和分析 |
| 4.2.3 C银行房地产信贷风险的计量和评估 |
| 4.2.4 C银行房地产信贷风险的监测和报告 |
| 4.2.5 C银行房地产信贷风险的控制和缓释 |
| 4.3 C银行房地产信贷风险管理环境分析 |
| 4.3.1 政治环境分析 |
| 4.3.2 经济环境分析 |
| 4.3.3 社会环境分析 |
| 4.3.4 技术环境分析 |
| 4.4 C银行房地产信贷风险管理的 5C分析 |
| 4.4.1 5C信用分析介绍 |
| 4.4.2 道德品质分析 |
| 4.4.3 还款能力分析 |
| 4.4.4 资本实力分析 |
| 4.4.5 担保分析 |
| 4.4.6 经营环境分析 |
| 4.5 C银行房地产信贷风险管理问卷调查 |
| 4.5.1 数据来源及分析方法 |
| 4.5.2 问卷调查样本分布情况 |
| 4.5.3 问卷调查结果及分析 |
| 第5章 C银行房地产信贷风险管理存在的问题及原因 |
| 5.1 C银行房地产信贷风险管理存在的问题 |
| 5.1.1 风险管理文化欠缺,片面强调业务拓展 |
| 5.1.2 风险识别不够全面,风险分析缺乏深度 |
| 5.1.3 风险计量模式单一,欠缺定量分析方式 |
| 5.1.4 风险监测流于形式,风险报告环节过长 |
| 5.1.5 风险控制工具较少,现有工具利用有限 |
| 5.2 C银行房地产信贷风险管理问题的原因 |
| 5.2.1 重心偏向业务,忽视风险文化 |
| 5.2.2 业务环节不严谨,风险识别未落实 |
| 5.2.3 专业人才缺乏,风险计量较难改进 |
| 5.2.4 架构设置待优化,风险管理效率低下 |
| 5.2.5 欠缺市场化思维,风险控制工具单一 |
| 第6章 C银行房地产信贷风险管理的对策建议 |
| 6.1 强化风险管理意识,培育风险文化 |
| 6.1.1 提升风险战略高度,强化风险管理意识 |
| 6.1.2 强调风险重要程度,培育风险管理文化 |
| 6.2 落实风险识别要求,深化风险分析 |
| 6.2.1 制定风险识别计划,落实风险识别要求 |
| 6.2.2 加大行业研究投入,深化风险研究分析 |
| 6.3 优化风险计量模式,增加定性方式 |
| 6.3.1 丰富风险计量工具,优化风险计量模式 |
| 6.3.2 建设优质风险模型,定价定性定量分析 |
| 6.4 精简风险报告环节,提高监测质量 |
| 6.4.1 重塑风险管理框架,精简风险报告环节 |
| 6.4.2 把握项目风险程度,提高风险监测质量 |
| 6.5 丰富风险控制工具,落实监管要求 |
| 6.5.1 丰富风险控制工具,提高工具使用效率 |
| 6.5.2 调整风险计量工具,落实风险监管要求 |
| 第7章 结论和展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 附录 C银行房地产信贷风险管理调查问卷 |
| 致谢 |
（6）商业银行房地产信贷风险的影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线及创新点 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 2 商业银行房地产信贷风险的有关理论 |
| 2.1 商业银行房地产信贷风险的内涵 |
| 2.1.1 房地产信贷风险的概念 |
| 2.1.2 房地产信贷风险的特征 |
| 2.1.3 房地产信贷风险的种类 |
| 2.2 房地产信贷风险的理论分析 |
| 2.2.1 房地产经纪周期波动 |
| 2.2.2 信息不对称 |
| 2.2.3 金融不稳定假说 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 商业银行房地产信贷风险的现状及影响因素分析 |
| 3.1 商业银行房地产信贷的风险现状分析 |
| 3.1.1 房地产过度依赖商业银行贷款 |
| 3.1.2 商业银行自身存在信贷操作风险 |
| 3.1.3 不良贷款率导致潜在信贷风险偏大 |
| 3.2 商业银行房地产风险的影响因素分析 |
| 3.2.1 宏观经济政策对房地产信贷风险的影响 |
| 3.2.2 中观行业市场经济对房地产信贷风险的影响 |
| 3.2.3 微观房地产自身能力对房地产信贷风险的影响 |
| 3.3 中小型房地产企业的信贷风险现状 |
| 3.3.1 中小型房地产企业发展现状 |
| 3.3.2 中小型房地产企业信贷风险分析 |
| 3.3.3 中小型房地产企业信贷风险分类与成因 |
| 3.4 本章小结 |
| 4.商业银行房地产信贷风险影响因素的实证分析 |
| 4.1 研究样本选取 |
| 4.2 变量选取 |
| 4.3 数据处理及主成分分析 |
| 4.3.1 数据处理 |
| 4.3.2 主成分分析 |
| 4.4 模型构建 |
| 4.5 回归结果分析 |
| 4.6 稳健性检验 |
| 4.7 本章小结 |
| 5.商业银行房地产信贷风险的防范措施 |
| 5.1 针对宏观影响因素的措施 |
| 5.2 针对微观环境影响因素的措施 |
| 5.3 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）A银行湘西分行个人一手住房贷款风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究综述 |
| 一、国外研究综述 |
| 二、国内研究综述 |
| 三、文献评析 |
| 第三节 研究内容与方法 |
| 一、研究思路与主要内容 |
| 二、研究方法与技术路线 |
| 三、研究特色与创新 |
| 第二章 个人一手住房贷款相关概念与基础理论 |
| 第一节 概念界定 |
| 一、个人一手住房贷款 |
| 二、风险管理 |
| 第二节 基础理论 |
| 一、信息不对称理论 |
| 二、道德风险理论 |
| 三、理性违约与被迫违约理论 |
| 四、信贷配给理论 |
| 第三章 A银行湘西分行个人一手住房贷款现状及风险分析 |
| 第一节 A银行湘西分行个人一手住房贷款业务经营发展情况 |
| 一、A银行湘西分行个人一手住房贷款业务发展总体情况分析 |
| 二、A银行湘西分行个人一手住房不良贷款情况分析 |
| 第二节 A银行湘西分行个人一手住房贷款风险管理特点 |
| 一、个人贷款业务集中经营管理模式独具特色 |
| 二、多层级的风险管理体系 |
| 三、对个人一手住房贷款业务办理全流程设置规定动作 |
| 第三节 A银行湘西分行个人一手住房贷款风险成因分析 |
| 一、操作风险 |
| 二、开发商管理不到位的风险 |
| 三、信用风险 |
| 第四章 A银行湘西分行个人一手住房贷款风险实证分析 |
| 第一节 变量选取与处理 |
| 一、数据来源与变量选取 |
| 二、研究假设 |
| 三、变量处理 |
| 第二节 Logistic回归模型选取及显着性检验 |
| 一、Logistic回归模型选取 |
| 二、模型的显着性检验 |
| 第三节 Logistic模型回归过程与结果 |
| 一、回归过程 |
| 二、回归结果 |
| 第四节 主要研究结论 |
| 一、借款人特征对贷款风险的影响 |
| 二、贷款业务特征对贷款风险的影响 |
| 第五章 A银行湘西分行个人一手住房贷款风险管理对策 |
| 第一节 加强对借款人的管理 |
| 一、重点关注对贷款风险影响较大的借款人特征 |
| 二、审慎调查借款人的贷款资料 |
| 三、完善相关限购政策 |
| 第二节 强化对个人贷款业务从业人员的管理 |
| 一、明确支行及个贷业务中心工作人员岗位职责 |
| 二、规范对个人信贷系统的使用与管理 |
| 三、加快个人信贷专业资格考试改革 |
| 第三节 加大换证工作力度 |
| 一、完善相关行内制度及指导办法 |
| 二、强化合作项目监测 |
| 第四节 加强房地产开发商企业管理 |
| 一、采用名单制准入及管理方式 |
| 二、对开发商企业担保执行差异化及精细化管理 |
| 三、加强开发商企业存续期管理 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 主要研究结论 |
| 第二节 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）基于结构性去杠杆视角的房地产金融风险测度与处置分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与研究意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义与创新点 |
| 第二节 国内外相关文献综述 |
| 一、我国房地产金融风险测度文献综述 |
| 二、杠杆率测度和分析研究文献综述 |
| 三、研究的内容与方法 |
| 第二章 我国杠杆率与房地产金融风险的现状 |
| 第一节 我国房地产金融风险现状及主要特征 |
| 一、融资成本高、渠道少和结构不合理导致的高房企债务 |
| 二、土地财政成为助涨房价地价的主要推手 |
| 三、市场情况区域分化严重时应贯彻落实因城施策 |
| 四、家庭金融资产分配不均导致的房屋供需错配和民生压力 |
| 第二节 杠杆率现状及主要特征 |
| 一、非金融企业部门杠杆率 |
| 二、政府部门杠杆率 |
| 三、金融部门杠杆率 |
| 四、居民部门杠杆率 |
| 第三节 本章小结 |
| 第三章 房地产市场金融风险测度与分析 |
| 第一节 房地产市场泡沫度的概念 |
| 第二节 指标体系的构建 |
| 一、指标与数据的选取 |
| 二、数据处理与检验 |
| 三、主成分分析 |
| 第三节 国内房地产市场2006—2019 泡沫度的测度 |
| 第四节 多元线性回归分析 |
| 一、房地产市场泡沫度与三类非金融企业多元线性回归 |
| 二、平稳性检验:ADF检验 |
| 三、多元线性回归 |
| 四、房地产泡沫度与各部门杠杆率多元线性回归 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 基于结构性去杠杆的房地产金融风险点分析 |
| 第一节 房地产企业部门风险点 |
| 第二节 居民部门风险点 |
| 第三节 金融部门风险点 |
| 第四节 政府部门风险点 |
| 第五节 本章小结 |
| 第五章 结论与建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 一、严控房企信贷融资风险,促进投资环境优化 |
| 二、引导居民理性消费,防范居民债务风险暴露 |
| 三、运用区块链技术治理隐性债务,促进地方政府降杠杆 |
| 四、完善房地产信贷政策,优化银行经营与信贷环境 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附件 多元线性回归分析结果 |
| 附表 房地产市场泡沫测度指标来源 |
| 致谢 |
（9）基于流动性陷阱的资产价格膨胀对银行信贷风险的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国外相关研究梳理 |
| 1.3.2 国内相关研究梳理 |
| 1.3.3 研究评述 |
| 1.4 研究内容和研究思路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.5 研究方法和创新点 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 创新点 |
| 2 流动性陷阱、资产价格对信贷风险影响机理 |
| 2.1 流动性陷阱特征及其形成原因 |
| 2.1.1 特征 |
| 2.1.2 形成原因 |
| 2.2 流动性陷阱对资产价格膨胀的影响机理 |
| 2.2.1 流动性陷阱的经济效应 |
| 2.2.2 金融化与资产价格膨胀 |
| 2.3 资产价格膨胀对信贷风险的影响机理 |
| 2.3.1 实体经济渠道 |
| 2.3.2 抵押信贷渠道 |
| 2.3.3 资本市场渠道 |
| 3 流动性陷阱与资产价格膨胀关系的检验 |
| 3.1 向量自回归模型(VAR) |
| 3.1.1 模型设定 |
| 3.1.2 数据与变量选择 |
| 3.1.3 实证检验 |
| 3.1.4 脉冲响应分析 |
| 3.2 多元回归模型 |
| 3.2.1 模型设定与变量选择 |
| 3.2.2 实证结果 |
| 3.2.3 稳健性检验 |
| 3.3 结果分析 |
| 4 流动性陷阱、资产价格膨胀对银行信贷风险影响的检验 |
| 4.1 模型设定 |
| 4.2 数据说明与变量选择 |
| 4.2.1 数据说明 |
| 4.2.2 变量选择 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.3.1 多重共线性检验 |
| 4.3.2 模型设定形式检验 |
| 4.3.3 基本回归结果分析 |
| 4.3.4 稳健性检验 |
| 4.3.5 调节效应结果分析 |
| 4.3.6 小结 |
| 5 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（10）我国上市商业银行房地产信贷风险及其防范研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容、思路和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 本文的主要创新点和不足 |
| 1.4.1 本文的主要创新点 |
| 1.4.2 本文的不足之处 |
| 2 商业银行房地产信贷风险理论分析 |
| 2.1 房地产信贷风险概述 |
| 2.1.1 房地产信贷风险的概念 |
| 2.1.2 房地产信贷风险类型 |
| 2.1.3 房地产信贷风险的特点 |
| 2.2 上市商业银行房地产信贷风险相关理论 |
| 2.2.1 金融脆弱性理论 |
| 2.2.2 房地产泡沫理论 |
| 2.2.3 信息不对称理论 |
| 2.2.4 道德风险理论 |
| 3 我国上市商业银行房地产信贷风险现状分析 |
| 3.1 我国上市商业银行房地产信贷发展现状 |
| 3.1.1 商业银行房地产信贷额保持增长 |
| 3.1.2 房地产行业资金多来源于银行贷款 |
| 3.1.3 上市商业银行不良贷款额持续增加 |
| 3.2 我国上市商业银行房地产信贷风险分析 |
| 3.2.1 经济周期风险 |
| 3.2.2 宏观政策风险 |
| 3.2.3 信用风险 |
| 3.2.4 利率风险 |
| 3.2.5 操作风险 |
| 4 我国上市商业银行房地产信贷风险影响因素实证分析 |
| 4.1 变量选择与数据来源 |
| 4.1.1 变量选择 |
| 4.1.2 数据来源 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.3 模型回归过程及结果分析 |
| 4.3.1 单位根检验 |
| 4.3.2 协整检验 |
| 4.3.3 数据模型回归结果以及分析 |
| 4.3.4 实证结果分析 |
| 5 我国上市商业银行房地产信贷风险的防范措施 |
| 5.1 上市商业银行的防范措施 |
| 5.1.1 宏观经济一致指数变动,上市商业银行可采取的风险防范措施 |
| 5.1.2 固定资产投资价格指数变化,上市商业银行可采取的风险防范措施 |
| 5.1.3 汇率波动,上市商业银行可采取的风险防范措施 |
| 5.1.4 利率变动,上市商业银行可采取的风险防范措施 |
| 5.1.5 商品房销售面积变化,上市商业银行可采取的风险防范措施 |
| 5.1.6 对上市商业银行操作风险管理的建议 |
| 5.2 监管机构的防范措施 |
| 5.2.1 监管部门要加强对房地产信贷的监督 |
| 5.2.2 监管方式创新 |
| 5.3 政府的保障措施 |
| 5.3.1 宏观政策工具多管齐下,保障上市商业银行房地产信贷风险管理 |
| 5.3.2 建立全面的房地产法律法规 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
四、当前房地产市场发展与信贷风险的实证分析（论文参考文献）
- [1]我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究[D]. 王薇. 吉林大学, 2021(01)
- [2]N银行房地产金融业务风险防控研究[D]. 杨梦. 曲阜师范大学, 2021(02)
- [3]我国区域性金融风险的计量研究[D]. 李卓. 吉林大学, 2021(01)
- [4]房价波动下银行住房按揭项目信贷风险评估研究 ——以昆明G银行信贷项目为例[D]. 孙蓓蓓. 云南财经大学, 2021(09)
- [5]C银行房地产信贷风险管理研究[D]. 刘安文. 重庆工商大学, 2021(09)
- [6]商业银行房地产信贷风险的影响因素研究[D]. 范碧泉. 华南理工大学, 2020(05)
- [7]A银行湘西分行个人一手住房贷款风险管理研究[D]. 马丽. 吉首大学, 2020(03)
- [8]基于结构性去杠杆视角的房地产金融风险测度与处置分析[D]. 杨韫韬. 湖北省社会科学院, 2020(08)
- [9]基于流动性陷阱的资产价格膨胀对银行信贷风险的影响[D]. 温然. 河北经贸大学, 2020(07)
- [10]我国上市商业银行房地产信贷风险及其防范研究[D]. 李宏杰. 新疆财经大学, 2019(02)