基于Stackelberg博弈的房地产企业授信额度研究

论文摘要

近年来,我国房地产金融市场上银行对开发商的过度支持及开发商对银行的过度依赖使得房地产行业的特定风险正逐步向银行机构转移。落实授信管理、对风险和收益进行统筹规划是保证银行对房地产企业授信安全性和盈利性的重要手段,而授信额度的核定作为授信管理的核心,已成为当前银行所面临的重要决策问题。本文以银行房地产企业授信额度为研究内容,采用理论结合实际的研究方法,探讨银行如何核定授信额度以实现风险和收益的优化。首先,通过对银行房地产企业授信现状的分析,讨论了当前银行对房地产企业采取的主要授信模式及面临的问题,并分析了现行授信额度核定方法在控制风险及提高效益方面的局限性。然后,在论述Stackelberg博弈基本内容的基础上,深入剖析了授信管理中银行与房地产开发商之间的博弈关系。在经济增加值(EVA)和风险调整的收益率(RAROC)框架下构建了银行授信的目标函数;以融资结构优化为依据构建了房地产企业的目标函数,最终建立二者的Stackelberg博弈模型,并给出了二者均衡解的求解方法。最后,对决定模型实用性的两个关键系数违约概率(PD)和违约损失率(LGD)的确定方法进行了探讨,在比较现有测度方法的技术需求及适用条件之后,分别讨论了运用人工神经网络估计法和清算数据贴现法确定PD和LGD的基本思路。本文从理论上提出了银行核定房地产企业授信额度的新方法,为银行改进授信管理、控制房地产信贷风险提供了一定的理论支持,具有较强的现实意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 国内外对银行授信额度的研究
• 1.3.1 国外研究现状
• 1.3.2 国内研究现状
• 1.4 本文的研究内容及技术路线
• 1.4.1 本文主要研究内容
• 1.4.2 本文的技术路线
• 第2章 相关理论基础
• 2.1 授信相关概念及理论
• 2.1.1 授信及授信管理的概念
• 2.1.2 授信额度的内涵
• 2.1.3 授信管理的理论依据
• 2.2 博弈相关理论
• 2.2.1 博弈的概念及构成
• 2.2.2 经济博弈论及其研究范式
• 2.2.3 博弈的类型与均衡
• 2.3 新巴塞尔协议下银行全面风险管理
• 2.3.1 银行全面风险管理的内涵
• 2.3.2 巴塞尔协议下的银行资本要求
• 2.3.3 巴塞尔协议下的银行绩效评估
• 2.4 本章小结
• 第3章 我国银行房地产企业授信现状分析
• 3.1 房地产企业两种授信模式分析
• 3.1.1 基于项目的授信模式
• 3.1.2 基于企业的授信模式
• 3.1.3 两种授信模式应用现状分析
• 3.2 基于企业授信模式面临的主要问题
• 3.2.1 信息不对称引致信用风险
• 3.2.2 房市波动引致市场风险
• 3.2.3 短贷长用引致流动性风险
• 3.2.4 宏观调控引致政策风险
• 3.3 授信额度核定基本方法及局限性
• 3.3.1 企业信用等级评估法
• 3.3.2 抵押物价值折算法
• 3.3.3 资产负债率控制法
• 3.3.4 基本核算方法指导下的银行管理困境
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于Stackelberg 博弈的授信额度模型设计
• 4.1 Stackelberg 博弈的结构框架
• 4.2 授信中银企间的主从博弈关系分析
• 4.3 模型基本假设
• 4.3.1 银行企业间完全信息假设
• 4.3.2 银行授信的项目依据假设
• 4.3.3 房地产项目资金结构假设
• 4.4 银行与房地产企业间的Stackelberg 博弈模型
• 4.4.1 EVA 与RAROC 框架下银行授信管理目标
• 4.4.2 融资结构优化下房地产企业目标
• 4.4.3 模型均衡解
• 4.5 基于Stackelberg 博弈核定额度的优点及不足
• 4.6 本章小结
• 第5章 模型中的关键系数的确定
• 5.1 房地产项目违约概率—PD 的确定
• 5.1.1 违约概率估计方法选择
• 5.1.2 人工神经网络基本原理
• 5.1.3 基于人工神经网络的PD 测度
• 5.2 房地产项目违约损失率—LGD 的确定
• 5.2.1 LGD 的影响因素
• 5.2.2 违约损失率的估计方法选择
• 5.2.3 清算数据贴现法估计LGD 的总体设计
• 5.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢