基于Logistic模型的我国商业银行房地产上市企业信贷风险研究

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房地产业不仅在我国国民经济中占据重大地位,更影响着民生和经济稳定。近年来,政府采取多种手段稳定房价。虽然一些一线城市房价继续攀升,大部分二三四线城市的房价都开始回落,并且“十三五”规划提出楼市去库存问题,使人对房地产行业前景更加不看好。  房地产业下滑,最有可能引起商业银行信贷风险。本文以此为背景,对商业银行的房地产信贷风险进行研究。文章首先综述了国内外的理论研究与实证分析,并对信贷风险的相关概念进行了较为详细的阐述,确定了本文的研究范围。本文列出了几大信贷分析模型并进行对比,并结合我国的实际情况,最终确定了用Logistic模型来进行违约风险的测定。论文选取沪深两市146家上市房地产企业的财务数据,用SPSS软件进行主成分分析,通过多次的模型建立和比对,最终选定17个财务指标来构建Logistic模型。论文基于所建模型进行的实证研究也表明,建立的Logistic模型对样本的预测效果比较理想。说明该方法对风险度量有较高的实际价值。
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