由美国房地产市场泡沫破灭而引发的次贷危机进而导致的全球金融危机,至今使世界经济裹足不前。前车之鉴,后车之师,中国的房地产市场发展近10年进入快车道,商业银行提供信贷是房地产快速发展的基本条件,2012年房地产信贷额占据银行总信贷额约2.2%。加强对房地产信贷风险的管理,对于增强商业银行对风险的防控能力,促进国民经济稳定运行具有重要意义。本文以房地产的信贷风险为研究对象,立足商业银行,以探求更为有效判断房地产信贷风险的方法及其运用为目的。论文在综述了前人相关理论和方法研究的基础上,比较了商业银行房地产信贷风险的评估方法与度量模型,选出最适合于当前我国房地产信贷风险的度量模型即Logistic回归模型。同时,论文选取沪深两市50家上市房地产企业2010-2012年的财务数据,用SPSS软件进行主成分分析,归纳出构成房地产信贷风险预警因子作为Logistic模型所需要的自变量。论文基于所建模型进行的实证研究表明：建立的Logistic模型对样本的预测效果比较理想,运用建立的模型可以计算出企业的违约概率,判断企业是否存在违约风险,进而为银行是否对企业发放贷款提供判断依据；从模型可以看出企业的偿债能力、盈利能力等指标与企业的违约率成负相关关系,符合实际意义,而其他因子与企业的违约概率成正相关关系。