信用风险一直是银行业,乃至整个金融业最古老最重要的风险形式,是金融机构和监管部门风险管理的主要对象和核心内容,它直接影响到现代社会经济生活的各个方面及全球经济的稳定与协调发展。信用风险管理也成为当今金融领域一个重要的课题,信用风险管理的首要工作和关键问题是如何对其进行测量和评估。在近几年里信用风险管理理论取得了突破性的发展,对信用风险分析方法从主观判断分析法和传统的财务比率评分法向以风险计量和风险优化为核心的全面风险管理趋势发展,并出现了一系列信用风险度量模型,如CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk+模型以及Credit Portfolio View模型等。这一系列的风险度量方法对巴塞尔资本协议的不断完善起到了巨大的推动作用,这些方法在有关巴塞尔协议的文件中得到了充分的体现,并强调商业银行在信用风险的评估上要使用标准化法和内部评级法。《新巴塞尔资本协议》提倡各国银行通过内部评级体系的建设来开发信用风险计量模型,而且希望没有使用内部模型的银行能够建立自己的基于内部评级的信用风险评估模型。在我国,房地产业是第三产业的龙头产业,是我国国民经济中的主要产业,是我国启动内需、促进经济增长、改善人民生活的重要途径。因房地产业具有涉及面广、投资规模大、开发周期长、资本占用量大及收回时间慢,且资金项目具有专用性、集中性及异质性等特点,属于非常典型的资金密集型行业,房地产业的这些特点决定了其需要银行业的大力支持,因此,房地产贷款业务成为商业银行的一项核心任务。又由于房地产的这些特点,使得贷款人一旦违约将造成商业银行非常严重的损失。因此,商业银行对房地产业的信用状况进行及时分析并采取相应的应对措施是非常必要的。巴塞尔银行监管委员会要求各国商业银行在2006年底正式实施《新巴塞尔协议》,本文正是从《新巴塞尔协议》角度出发对我国商业银行房地产贷款信用风险管理进行研究。本文综合考虑了房地产信贷的特点,通过对各模型的比较之后,选择了基于现代理财和期权理论的KMV模型对我国房地产信贷的信用风险加以度量和预测。由于该模型以股票市场数据为基础,同时结合公司的财务数据,将市场信息融入模型中,这样可以及时为商业银行提供与公司实际情况较为符合的信用状况指标,具有很好的前瞻性。又由于房地产信贷随经济周期的起伏及市场变化有比较大的波动性,及时预测非常重要,所以该模型比较适合于对房地产市场信贷风险的预测。本文首先对房地产信贷及房地产信贷风险的相关概念做了解释,并分析其具有的一些特点及目前存在的问题;其次,本文分析《新巴塞尔协议》产生的背景、框架及其对我国房地产信贷的影响,巴塞尔银行监管委员会要求有条件实施《新巴塞尔协议》内部评级法的商业银行要使用内部评级法,而高级内部评级法的实施基础是当今世界上比较著名的几个信用风险管理模型,如CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk+模型以及Credit Portfolio View模型等。因此,本文接着分析这四大模型,通过比较提出KMV模型比较适合于我国房地产信贷风险的度量;再次,本文从房地产上市公司中选取了绩优类和绩差类两组公司2005、2006年度及2007年1月至10月三年的数据运用MATLAB软件对KMV模型做出估计,KMV模型是基于上市公司股票的交易数据和基本财务数据,计算违约距离(DD)的长度,理论的结果是对于业绩优良的公司其违约距离应比较大,相应的预期违约率应比较小。反之,如果预期违约率比较大或违约距离比较小,这类公司的业绩应该比较差,从得出的实证结果与理论相符。因此,基于KMV模型对我国上市房地产公司进行实证分析的结果与实际情况还是比较吻合的。从实证结果中,本文还提出了哪些房地产公司是信誉比较好,而哪些是值得关注的;最后,本文针对我国房地产开发信贷风险方面存在的一些问题提出了相应的防范措施,即商业银行应根据国际经验,按照《新巴塞尔协议》的指引,分阶段积极主动地进行房地产贷款信用风险测度与管理体系的改革,建立全面风险控制体系,同时推进房地产信贷风险转移机制的创新。