中小城市房地產(chǎn)開發(fā)貸款風(fēng)險(xiǎn)控制研究
發(fā)布時(shí)間:2021-03-10 06:38
20世紀(jì)90年代開始,我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)入了高速增長(zhǎng)時(shí)期,當(dāng)前房地產(chǎn)及上下游相關(guān)行業(yè)對(duì)GDP的整體貢獻(xiàn)超過30%,房地產(chǎn)業(yè)已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。然而在其快速發(fā)展的同時(shí),受內(nèi)外部多重因素的影響,近幾年出現(xiàn)了大城市供不應(yīng)求、房?jī)r(jià)過高和中小城市供過于求、庫(kù)存過剩的兩級(jí)分化現(xiàn)象。由于房地產(chǎn)業(yè)是典型的資金密集型行業(yè),信貸集中化程度較高,特別是在中小城市尤為突顯。隨著經(jīng)濟(jì)增速放緩、市場(chǎng)調(diào)控趨嚴(yán)和行業(yè)深度調(diào)整,房地產(chǎn)開發(fā)貸款風(fēng)險(xiǎn)逐步積聚和暴露,房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁為信貸風(fēng)險(xiǎn)的可能性加大,給金融經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定造成了極大威脅;诖,本文以中小城市為研究視角,通過選取2012-2017年具有代表性的中小城市樣本數(shù)據(jù)與全國(guó)整體情況進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)了中小城市房地產(chǎn)開發(fā)貸款具有不同于大城市的風(fēng)險(xiǎn)特征:房地產(chǎn)開發(fā)投資波幅較大、對(duì)銀行信貸的依賴度過高、過熱開發(fā)的羊群效應(yīng)凸顯、高庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)積壓、風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的多米諾骨牌效應(yīng)突出。在此基礎(chǔ)上,從政策調(diào)控影響、房地產(chǎn)企業(yè)開發(fā)行為和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管控水平三個(gè)維度對(duì)中小城市房地產(chǎn)開發(fā)貸款的風(fēng)險(xiǎn)暴露成因進(jìn)行了剖析,探討了引發(fā)中小城市房地產(chǎn)開發(fā)貸款風(fēng)險(xiǎn)暴露的一般規(guī)律,并通過借鑒氣象災(zāi)害預(yù)警...
【文章來(lái)源】:湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:74 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
012-2017年全國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)投資及增速單位:萬(wàn)億元、%數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2012-2017年房地產(chǎn)開發(fā)投資和銷售情況數(shù)據(jù)整理
圖 3.2 2012-2017 年全國(guó)五個(gè)典型中小城市房地產(chǎn)開發(fā)投資增速 單位:%數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù)相關(guān)城市 2012-2017 年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)整理3.2.2 對(duì)銀行信貸的依賴度過高目前,由于金融市場(chǎng)的開放層次和發(fā)展程度不高,房地產(chǎn)投資開發(fā)的資金相當(dāng)一部分來(lái)自銀行貸款。從近六年的數(shù)據(jù)分析顯示,我國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)到位資金的來(lái)源中,國(guó)內(nèi)銀行貸款占比達(dá)年均 16%,遠(yuǎn)高于全國(guó)各行業(yè)的平均水平(約12%),見圖 3.3。實(shí)際上,現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)口徑下的 “自籌”和“其他”中平均大約有 60%屬于銀行貸款,為此,房地產(chǎn)投資資金來(lái)源中約有 50%來(lái)自銀行貸款。對(duì)比銀行貸款最多不超過房地產(chǎn)總投資 40%的國(guó)際通行標(biāo)準(zhǔn),我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)對(duì)銀行的依賴度明顯過高。
見圖 3.3。實(shí)際上,現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)口徑下的 “自籌”和“其他”中平均大約有 60%屬于銀行貸款,為此,房地產(chǎn)投資資金來(lái)源中約有 50%來(lái)自銀行貸款。對(duì)比銀行貸款最多不超過房地產(chǎn)總投資 40%的國(guó)際通行標(biāo)準(zhǔn),我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)對(duì)銀行的依賴度明顯過高。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人口結(jié)構(gòu)變化、經(jīng)濟(jì)金融化與房地產(chǎn)泡沫——基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)研究[J]. 仲晏晏. 浙江金融. 2018(02)
[2]基于緩釋乘數(shù)的房地產(chǎn)貸款逆周期調(diào)節(jié)方法[J]. 彭建剛,孫滿元,黃宇焓. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2017(03)
[3]關(guān)注房地產(chǎn)信貸新風(fēng)險(xiǎn)[J]. 張碧洲. 中國(guó)金融. 2016(16)
[4]銀行信貸、房地產(chǎn)價(jià)格與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性關(guān)系研究——基于省際面板平滑轉(zhuǎn)換模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 段進(jìn),曾琦,張樂天. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2016(04)
[5]內(nèi)蒙古商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J]. 劉佳,喬莉,周雪嬌. 征信. 2016(04)
[6]房地產(chǎn)貸款損失與銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染——基于金融網(wǎng)絡(luò)方法的研究[J]. 孫艷霞,鮑勤,汪壽陽(yáng). 管理評(píng)論. 2015(03)
[7]商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款壓力測(cè)試分析研究——基于我國(guó)16家A股上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)[J]. 吳國(guó)平. 浙江金融. 2015(01)
[8]房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響[J]. 郝江霞. 中國(guó)房地產(chǎn). 2014(24)
[9]房?jī)r(jià)波動(dòng)與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系研究[J]. 王拉娣,安勇,王佳. 經(jīng)濟(jì)問題. 2014(12)
[10]逆房地產(chǎn)周期調(diào)控政策對(duì)抑制銀行危機(jī)的有效性分析[J]. 歐陽(yáng)遠(yuǎn)芬,李璐. 國(guó)際金融研究. 2014(09)
本文編號(hào):3074231
【文章來(lái)源】:湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:74 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
012-2017年全國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)投資及增速單位:萬(wàn)億元、%數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2012-2017年房地產(chǎn)開發(fā)投資和銷售情況數(shù)據(jù)整理
圖 3.2 2012-2017 年全國(guó)五個(gè)典型中小城市房地產(chǎn)開發(fā)投資增速 單位:%數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù)相關(guān)城市 2012-2017 年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)整理3.2.2 對(duì)銀行信貸的依賴度過高目前,由于金融市場(chǎng)的開放層次和發(fā)展程度不高,房地產(chǎn)投資開發(fā)的資金相當(dāng)一部分來(lái)自銀行貸款。從近六年的數(shù)據(jù)分析顯示,我國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)到位資金的來(lái)源中,國(guó)內(nèi)銀行貸款占比達(dá)年均 16%,遠(yuǎn)高于全國(guó)各行業(yè)的平均水平(約12%),見圖 3.3。實(shí)際上,現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)口徑下的 “自籌”和“其他”中平均大約有 60%屬于銀行貸款,為此,房地產(chǎn)投資資金來(lái)源中約有 50%來(lái)自銀行貸款。對(duì)比銀行貸款最多不超過房地產(chǎn)總投資 40%的國(guó)際通行標(biāo)準(zhǔn),我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)對(duì)銀行的依賴度明顯過高。
見圖 3.3。實(shí)際上,現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)口徑下的 “自籌”和“其他”中平均大約有 60%屬于銀行貸款,為此,房地產(chǎn)投資資金來(lái)源中約有 50%來(lái)自銀行貸款。對(duì)比銀行貸款最多不超過房地產(chǎn)總投資 40%的國(guó)際通行標(biāo)準(zhǔn),我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)對(duì)銀行的依賴度明顯過高。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人口結(jié)構(gòu)變化、經(jīng)濟(jì)金融化與房地產(chǎn)泡沫——基于中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)研究[J]. 仲晏晏. 浙江金融. 2018(02)
[2]基于緩釋乘數(shù)的房地產(chǎn)貸款逆周期調(diào)節(jié)方法[J]. 彭建剛,孫滿元,黃宇焓. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2017(03)
[3]關(guān)注房地產(chǎn)信貸新風(fēng)險(xiǎn)[J]. 張碧洲. 中國(guó)金融. 2016(16)
[4]銀行信貸、房地產(chǎn)價(jià)格與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性關(guān)系研究——基于省際面板平滑轉(zhuǎn)換模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 段進(jìn),曾琦,張樂天. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐. 2016(04)
[5]內(nèi)蒙古商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J]. 劉佳,喬莉,周雪嬌. 征信. 2016(04)
[6]房地產(chǎn)貸款損失與銀行間市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染——基于金融網(wǎng)絡(luò)方法的研究[J]. 孫艷霞,鮑勤,汪壽陽(yáng). 管理評(píng)論. 2015(03)
[7]商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款壓力測(cè)試分析研究——基于我國(guó)16家A股上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)[J]. 吳國(guó)平. 浙江金融. 2015(01)
[8]房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響[J]. 郝江霞. 中國(guó)房地產(chǎn). 2014(24)
[9]房?jī)r(jià)波動(dòng)與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系研究[J]. 王拉娣,安勇,王佳. 經(jīng)濟(jì)問題. 2014(12)
[10]逆房地產(chǎn)周期調(diào)控政策對(duì)抑制銀行危機(jī)的有效性分析[J]. 歐陽(yáng)遠(yuǎn)芬,李璐. 國(guó)際金融研究. 2014(09)
本文編號(hào):3074231
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