發(fā)布時(shí)間：2020-11-19 04:54

　　 隨著我國(guó)將房地產(chǎn)業(yè)確定為國(guó)民經(jīng)濟(jì)新的增長(zhǎng)點(diǎn),提出將住房消費(fèi)培育為新的消費(fèi)熱點(diǎn),個(gè)人住房抵押貸款也由此而獲得良好的發(fā)展契機(jī)。1998年,我國(guó)決定自當(dāng)年起停止住房實(shí)物分配,建立住房分配貨幣化、住房供給商品化、社會(huì)化的住房新體制。這就進(jìn)一步促進(jìn)居民通過(guò)個(gè)人住房抵押貸款進(jìn)行住房的商品化購(gòu)置。并且隨著改革開(kāi)放后社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改變與廣大城鎮(zhèn)居民收入水平的增加以及消費(fèi)觀念的變化,加上我國(guó)在停止福利分房后采取了一系列刺激內(nèi)需的住房投資政策,廣大城鎮(zhèn)居民對(duì)住房的需求日益增加,整個(gè)住房市場(chǎng)呈現(xiàn)出一種繁榮的景象。與此同時(shí),個(gè)人抵押住房貸款的規(guī)模也不斷擴(kuò)大,占商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的比重不斷提高,并成為商業(yè)銀行個(gè)人業(yè)務(wù)的重要組成部分,為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和結(jié)構(gòu)調(diào)整做出了貢獻(xiàn)。 隨著個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)成為商業(yè)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的重要組成部分,規(guī)模越來(lái)越大,相應(yīng)的,此業(yè)務(wù)給商業(yè)銀行帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)也越來(lái)越大。按照國(guó)際經(jīng)驗(yàn),個(gè)人住房抵押貸款風(fēng)險(xiǎn)的暴露期為3---8年,并且由于社會(huì)文化的差異,這一期限可能更長(zhǎng),我國(guó)銀行80%以上的個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)是2000年以后發(fā)放的,也就是可能剛剛進(jìn)入該風(fēng)險(xiǎn)暴露期不久。個(gè)人住房抵押貸款最近幾年快速發(fā)展,不良貸款率的上升問(wèn)題等潛在風(fēng)險(xiǎn)逐步暴露,引起了各界的關(guān)注。另一方面,我國(guó)銀行業(yè)缺乏管理個(gè)人住房抵押貸款的豐富經(jīng)驗(yàn),沒(méi)有建立完善的個(gè)人征信體系,用于分散住房貸款風(fēng)險(xiǎn)的再保險(xiǎn)、抵押貸款證券化等金融衍生工具技術(shù)也僅僅處于起步階段。這都使得我國(guó)商業(yè)銀行必須重視個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制。1996年《巴塞爾協(xié)議》將“完全以居住用途的房產(chǎn)作抵押的貸款”視為“高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)”,其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)全數(shù)被定為50%。2004年《巴塞爾新資本協(xié)議》允許并鼓勵(lì)風(fēng)險(xiǎn)管理水平較高的銀行開(kāi)發(fā)并使用自己的內(nèi)部評(píng)級(jí)體系來(lái)確定風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重計(jì)算資本充足率。這是國(guó)際清算銀行對(duì)商業(yè)銀行在個(gè)人住房抵押貸款方面的風(fēng)險(xiǎn)防控采取的監(jiān)管措施,那么對(duì)商業(yè)銀行自身而言,尤其是我國(guó)商業(yè)銀行而言,我國(guó)的個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)存在多大的風(fēng)險(xiǎn),商業(yè)銀行需要為之配置多大的經(jīng)濟(jì)資本,需要采取怎樣的風(fēng)險(xiǎn)防控措施,這是本文需要研究的問(wèn)題。 國(guó)內(nèi)已有一些學(xué)者,通過(guò)對(duì)借款人特征、貸款特征以及抵押物特征與個(gè)人住房抵押貸款違約之間的定性關(guān)系分析,得出一些強(qiáng)化貸前風(fēng)險(xiǎn)控制的措施。同時(shí),國(guó)內(nèi)也有少量學(xué)者,對(duì)個(gè)人住房抵押貸款進(jìn)行定量分析,將風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行量化,對(duì)商業(yè)銀行提出一些貸后風(fēng)險(xiǎn)管理的建議。由于巴塞爾新資本協(xié)議也提倡標(biāo)準(zhǔn)法之外的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型,鼓勵(lì)各成員銀行開(kāi)發(fā)基于自身業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型,允許銀行根據(jù)自己對(duì)違約概率以及違約損失率作出的估算來(lái)計(jì)算資本要求,以期提高資本要求的風(fēng)險(xiǎn)敏感度,更合理的管理相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)。這就促使商業(yè)銀行使用更先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)管理模式,應(yīng)用現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)管理度量模型,來(lái)對(duì)銀行業(yè)務(wù)進(jìn)行更科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。近年來(lái),一些度量信用風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)代模型已在國(guó)際銀行業(yè)廣泛應(yīng)用,這些模型主要有：CreditMetrics模型、KMV模型、CreditPortfolio View模型、CreditRisk+模型。 本文將通過(guò)對(duì)國(guó)際上出現(xiàn)過(guò)的個(gè)人住房抵押貸款信用風(fēng)險(xiǎn)定性分析方法進(jìn)行系統(tǒng)梳理,對(duì)專家判斷法、信用評(píng)分法、違約概率等傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行分析,再通過(guò)各種現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的比較,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型在分析個(gè)人住房抵押貸款時(shí)有明顯的優(yōu)勢(shì)。因?yàn)槎ㄐ苑治黾�中于�?duì)貸款特征維度變量、借款人特征維度變量、房產(chǎn)特征維度變量與違約風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系分析,為提前識(shí)別與控制個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)提供了一種很好的方法,但是對(duì)于商業(yè)銀行已經(jīng)發(fā)放貸款的風(fēng)險(xiǎn)控制指導(dǎo)意義不大。且有關(guān)信用風(fēng)險(xiǎn)的傳統(tǒng)度量模型,都是針對(duì)單筆貸款單個(gè)借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行的探討,而銀行的資產(chǎn)由大量的同類或不同類的業(yè)務(wù)共同組成。由Markowitz資產(chǎn)組合理論可以知道,由于存在風(fēng)險(xiǎn)分散化效應(yīng),投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)小于等于其所包含的單一資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的簡(jiǎn)單加總。那么要更為精確的衡量商業(yè)銀行的整體資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),就需要在計(jì)量單一客戶或債項(xiàng)的違約概率和違約損失率之后,構(gòu)建組合計(jì)量模型,用以計(jì)量組合內(nèi)各資產(chǎn)的相關(guān)性和組合的預(yù)期損失。這是商業(yè)銀行制定信貸政策、計(jì)提準(zhǔn)備金、分配經(jīng)濟(jì)資本以及進(jìn)行經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的績(jī)效考核的重要基礎(chǔ)。因此,選用現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型對(duì)商業(yè)銀行的個(gè)人住房抵押貸款進(jìn)行實(shí)證分析具有重要意義。 本文通過(guò)對(duì)以上4種現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行分析,得出CreditRisk+模型與其他模型相比,在實(shí)際運(yùn)用中具有明顯的優(yōu)勢(shì)：CreditRisk+模型通過(guò)對(duì)貸款組合按貸款余額進(jìn)行分段,計(jì)算每一頻段下的平均違約率及違約波動(dòng),并將這些因素與風(fēng)險(xiǎn)敞口綜合考慮,從而算出虧損分布與所需資本預(yù)測(cè)數(shù)；同時(shí),CreditRisk+模型可以給出準(zhǔn)確的貸款損失分布,能夠比較方便的計(jì)算出VaR值；最后,該模型是一種簡(jiǎn)化模型,只考慮違約或不違約兩種狀態(tài),而不需要考慮信用等級(jí)的變化,只需要輸入較少的數(shù)據(jù),相對(duì)容易實(shí)施；同時(shí),CreditRisk+模型在分析大量的個(gè)人住房抵押貸款時(shí),可以比較準(zhǔn)確的計(jì)算出每個(gè)分類級(jí)別的信用損失分布。因此,本文選取該模型來(lái)度量某商業(yè)個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)存在的風(fēng)險(xiǎn)。 本文以CreditRisk+模型對(duì)某一家商業(yè)銀行成都分行個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)進(jìn)行實(shí)證分析,再通過(guò)Matlab軟件編程并輸入數(shù)據(jù)得出其個(gè)人住房抵押貸款的違約損失分布。根據(jù)損失分布及Matlab計(jì)算結(jié)果可知,可以以98%的概率保證該行個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)樣本組合的損失不超過(guò)2823萬(wàn)元；以99%的概率保證其損失不超過(guò)2916萬(wàn)元。在此基礎(chǔ)上,提出商業(yè)銀行因?yàn)閭�(gè)人住房抵押貸款配置相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)資本,文章根據(jù)Artzner提出的風(fēng)險(xiǎn)度量函數(shù)(TailVaR)來(lái)進(jìn)一步說(shuō)明商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)資本配置。在99%的置信度水平下,經(jīng)計(jì)算得出該商業(yè)銀行應(yīng)為其個(gè)人住房抵押貸款配置3040萬(wàn)元的經(jīng)濟(jì)資本,經(jīng)濟(jì)資本比率約為4.2%。本文以某商業(yè)銀行為例,并應(yīng)用CreditRisk+模型對(duì)某商業(yè)銀行成都分行個(gè)人住房抵押貸款進(jìn)行分析,并由此與商業(yè)銀行的經(jīng)濟(jì)資本相聯(lián)系,為該銀行在這塊資產(chǎn)業(yè)務(wù)配置相應(yīng)的資本金提出建議。 最后,本文通過(guò)分析,旨在為我國(guó)商業(yè)銀行個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制提供一些可供改進(jìn)的思路,以利于我國(guó)商業(yè)銀行的個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)的健康發(fā)展。本文認(rèn)為,在我國(guó)經(jīng)濟(jì)日益開(kāi)放的今天,不管是從個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)的良性發(fā)展來(lái)看,還是從與國(guó)際先進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理接軌來(lái)看,提高我國(guó)商業(yè)銀行的違約風(fēng)險(xiǎn)管理水平已成為當(dāng)務(wù)之急。而提高我國(guó)商業(yè)銀行違約風(fēng)險(xiǎn)管理水平主要應(yīng)從定量化風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)入手,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理的制度建設(shè),并重視風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移機(jī)制的作用。
【學(xué)位單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：F832.4;F224
【部分圖文】：

0.2 0SOOj000飛500200025003D003500400045005000圖4一2置信度為99%時(shí)的違約損失分布由于在險(xiǎn)價(jià)值、乞R定義為，在給定的概率水平下(即置信水平下)，在一39
【參考文獻(xiàn)】

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