房地产客户信用风险度量研究

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1、⑧指导教师签名：论文评阅人1：评阅人2：评阅人3：评阅人4：评阅人5：答辩委员会主席：芒建苴(塾援)逝江盘鎏委员1：星焦明(虽4麴援2逝湿叁馨委员2：王雁董(萤4塾援2近江起整委员3：塞歪垂(量9塾援2逝垣走整委员4：奎澶生(直级经渣!巫2幽互滥幽和衍委员5：答辩日期：摘要本文利用国内上市房地产公司数据和国内某大型机械设备制造商(房地产上游企业)的内部非上市房地产公司数据，运用成熟的传统非线性技术Logit二分类模型来研究反映我国房地产公司信用风险的度量模型。在指标选取上，本文基于对公司违约本质的理论分析，企业守约充分必要条件是企业必须具有一定的还款意愿和相应的还款能

2、力，本文所采用的指标分为财务类指标(体现企业还款能力)和非财务指标(影响企业还款意愿)。本文适用的违约标志是“房地产公司因逾期不支付、无力支付到期债务而遭受债权方诉讼并败诉”，即房地产公司实际发生违约。模型检验方面通过分类预测正确性检验对各模型的效力进行了比较分析。通过实证研究发现，Logit模型具有良好的违约预测能力，财务类指标使用违约前一年数据建模更有效，进一步引入影响企业还款意愿的非财务类指标后，能更好地反映公司信用风险的情况。通过利用非上市房地产公司数据对模型进行检验，发现“以上市房地产公司作为建模样本而获得的信用风险度量模型”基本适用于判别非上市房地产公司的

3、违约风险。最后，由于本文所关注的信用风险主要是以企业间赊销为内容的商业信用风险，基于我国企业信用风险管理现状，尤其是房地产上游企业所面临的严峻环境，本文就如何管理房地产客户信用风险提供实践建议，结合笔者自身企业信用管理工作实践经验，提出“信用风险管理操作流程方案”及实施的细化建议，并就如何将房地产类客户信用风险度量模型运用到企业信用风险管理操作流程的实践中提供建议。关键词：房地产客户信用风险、信用风险度量、Logit模型、信用风险管理AbstractBasedonthedatafromChineselistedrealestatecompaniesandnon—lis

4、tedcompanydatafromonelargemachinemanufacturecorporationwi也foreigncapital．whosemaincustomersarerealestatecompanies，usetraditionalnon-linearestimationmethodtwo·classifyLogitmodeltoderiveaquantitativecreditriskmodelformeasuringandmonitoringcreditriskofrealestatecompanies．Thetheoryofwhatist

5、heessenceofcompanydefaulttellsUSpayoffwillandpayoffabilityarethenecessaryandsufficientconditionsforthecompanytOke印hispromise，SOusethefinancialparameterstoreflectthepayoffability，andusenon—financialparameterstoreflectthepayoffwill．Thispaperappliesthedefaultlogois“duetotheoverduepayment，o

6、runabletopaydebts，realestatecompanyislitigatedandlost”，namelyactualdefault．Thenadoptclassificationstatisticstocomparethepowerofdifferentmodels，andgetsabundantempiricalconclusions．Basedontheempiricalanalysis，itisfoundthatLogitmodelshavegooddefaultpredictionpowergenerally，theLogitmodelsba

7、sedonthefinancialdataoflastyeararebetter，andtheLogitmodelsincludebothfinancialparametersandnon—fmancialparametershavethegreatestpower．TheLogitmodelsbasedonthedatafromChineselistedrealestatecompanieshaveacceptabledefaultpredictionpowerfornon—listedcompanies．Asthecreditriskmainly