宏观经济因素对我国房地产企业影响

我国房地产市场现状分析（中国房地产泡沫剖析）

　　从房地产投资来看，我国房地产投资额在固定投资中的比重不断升高。从1998年的12.6%上升到2012年的。。。，并保持了。。。%的增长率。我国的房地产业作为国民经济的支柱产业，已经成为拉动国民经济的重要经济增长点。近几年来，由于房价过高等原因，政府逐步加大对房地产市场的调控力度。

　　在房地产销售方面，我国商品房销售面积近——年来都在快速增长，相对而言。。。年开始销售（面积or 销售额）增速有所放缓。商品房和住宅销售面积的的增长率保持相对的一直，而销售额商品房在。。。年有较快增长。
信用风险理论：金融加速器，明斯基金融不稳定（基于宏观经济因子的我国。。。）

金融加速器

房地产信用风险的影响因素（）（宏观：行业风险—泡沫，经济周期风险、政策风险；微观：信息不对称，企业经营失败）

行业风险 房地产泡沫
　　近年来我国房价迅速上涨，使得房地产泡沫称为社会各界经常讨论的问题。理论界对于房地产泡沫还没有较为完善的研究。通常来说，房地产泡沫是房地产价格高于合理价格并快速持续上涨的状态。
　　房地产泡沫产生主要是由于房地产市场自身特点、心理预期、投机行为等因素。土地作为稀缺资源，面对市场的无限需求，也就容易形成供求不平衡，再加上人口快速增长和城市化进程，使房地产有了产生泡沫的基础。另外，房地产具有虚拟资产的特性，其价格容易受到投机行为的影响，投机行为基于人们对价格的非理性预期，这种非理性预期的购买行为又会进一步推升房地产价格。此外，信息不对称也是引发房地产泡沫的因素。
　　房地产泡沫的主要表现特征有：
　　（1）地价和房价快速上涨。房地产价格上涨是房地产泡沫最直观的表现，以日本房地产泡沫为例，在1985年～1991年短短6年时间，东京等六大城市的商业地价上升了3倍。
（2）房地产行业快速扩张，大量信贷资金涌入房地产业。通常选用房地产价格增长率/经济增长率这个指标来衡量房地产业相对于整体经济的扩张速度，当指标过高时，意味着出现房地产泡沫。伴随着房地产行业的扩张，大量银行贷款也随之进入到房地产行业。
（3）房地产过度投资。房地产投资高于需求，能够促进房地产业发展。一旦出现过度投资，就会导致房屋库存积压，供给严重大于需求，出现泡沫。
（泡沫破裂）

信息不对称
信息不对称是导致房地产信用风险的另一个重要因素，指市场中交易各方对有关信息的了解有差异，信息充分的一方，在交易中往往处于有利地位，而信息缺乏的一方处于不利地位，这种交易的不平等产生了不对称信息下的交易关系和契约经济理论。
信息不对称是主观原因和客观原因两方面导致的。主观方面的原因是不同交易主体在获取信息能力的不对称性，交易方为追求己方利益有可能对消息进行隐瞒，使得交易对手无法获得相关信息；客观方面是由于社会分工和专业化的社会因素，以及时间和空间等因素造成的。银行与房地产企业进行信贷活动时，银行往往由于这两方面的原因而处于信息缺乏的一方，使得银行在交易中有一定劣势，这种信息不对称成为了房地产企业信用风险的重要因素。
从时间的角度来看，信息不对称包括在交易前的逆向选择和交易后的道德风险。逆向选择是一种发生在交易之前的信息不对称现象，往往会劣质品驱逐优质品的现象。对于房地产企业的信用风险，债权人和房地产企业存在严重的信息不对称，债权人无法完全了解房地产企业的自身状况以及房地产项目的风险，只能按照市场的平均风险水平确定利率和债务条件，这无疑会让一些信用状况差而急需资金的企业获得贷款，加大了债权人的风险；同时，导致了信用状况良好的企业融资成本上升，逐渐退出融资市场，进而出现了高风险企业驱逐低风险企业的现象。道德风险是是发生在交易达成之后，交易一方利用信息优势进行的扩大自身利益同时损害他人利益的行为。房地产企业在获得贷款资金之后，债权人无法及时获得相关项目信息，加之事后监督成本较高，使得债权人无法无法及时获得资金的真实信息，这就使企业有可能导致高风险投资，加大了房地产企业的信用风险。

企业财务恶化
房地产企业的自有资本和筹集资金的渠道结构缺乏合理性，会影响资金成本和资金使用效率，企业财务状况恶化，导致信用风险上升。房地产企业具有高负债的特点，房地产投资资金主要以借入资金为主，这就导致债权人需要承担大部分风险。债权人无法对企业财务状况进行监控，当信用风险暴露时，偿债能力已经严重受损。
企业的投资失误或者投资项目项目成本高于最终收益，也会使企业财务状况恶化，进而产生信用风险。房地产投资周期长，一旦出现决策失误，投资资金可能无法收回，并且房地产项目在完成之前价值较低，变现能力较差，会出现财务恶化，信用风险加大。
绪论
研究背景和意义

信用风险一直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，也影响到一个国家宏观经济敏感政策和经济发展，甚至影响到全球经济的稳定与协调发展。根据麦肯锡公司对国际银行业实际风险资本配置的研究表明，信用风险占银行总体风险暴露的60%，而市场风险和操作风险仅各占20%。因此，信用风险的识别、度量、控制与管理师风险管理研究的重要内容，也是各国政府和金融机构风险管理的焦点。
房地产公司作为一个先导性、基础性的产业，其市场规模巨大，关系到国计民生，其发展既受到国民经济的制约，又对经济的发展有巨大的促进作用。加之房地产业带动系数大的特点，房地产业在整个国民经济体系中一直处于主导地位，起着十分重要的作用。然而，房地产属于典型的资金密集型行业，其生存和发展都离不开商业银行在资金方面的大力支持，而高投资高回报的特征也决定了房地产行业与生俱来的高风险行和易波动性。房地产业是先天具备高风险特征的行业，其与金融业的天然联系决定了房地产信用风险的必然存在。
2007年伴随着美国次贷危机的发生，世界经济迅速走向低迷。中国宏观经济也在美国次贷危机的影响下，经济增长率开始逐渐下降，打破了快速的上升趋势。在宏观经济增长率下降的影响下，很多企业陷入经营困境，以预收预付方式为主的企业资金链出现断裂，外部融资环境恶劣，部分企业由于无法继续经营，导致破产倒闭，房地产企业信用风险凸显。房地产业是相关性非常强的基础性产业，一旦出现房地产信用风险，则会波及到其他行业乃至整个国民经济的发展，目前国内外大多数对于企业信用风险的研究，主要集中在微观分析方面，主要目的是用于金融产品的定价，以及金融机构风险管理的实践。但我国的大量事实表明，信用风险经常呈现系统性特征，信用风险与宏观经济周期存在着复杂的因果关系。
综上所述，研究宏观经济周期与房地产信用风险的关系，定量分析宏观经济对房地产信用风险的影响程度，已经是房地产公司降低自身风险以及政府制定政策的最基本、最迫切的要求。
本文对房地产公司信用风险与宏观经济周期的关系进行理论与实证分析，以期通过初步的研究，探索宏观经济对房地产企业信用风险影响机理和程度，对商业银行房地产信贷风险管理、房地产企业自身加强信用风险管理及政府政策的制定提出粗略的建议。
研究综述
（一）国外研究现状
（1）信用风险评估的研究
国外对于信用风险评估的研究起步较早，形成了比较先进的评估方法，信用风险评估的研究主要可以分为传统信用风险评估和现代信用风险评估两个阶段。
传统信用风险评估主要有专家方法、信用评级方法和信用评分法。专家方法是对信用风险相关的定性和定量信息分析，依据主观判断对信用风险进行综合评定，比较依赖评估人员自身的知识和经验。Caouette（1998）详细介绍了专家方法中的财务分析、行业分析等内容。Saunders（1999）详细总结了“5C”要素分析法，从企业的品德（Character）、能力（Capacity）、资金（Capital）、担保（Collateral）和经营环境（Condition）进行了论述。
信用评级方法是对受信者的自信状况以定量化的方式作出综合性的评价，并以不同的等级作出评定。1890年，约翰•穆迪对铁路债券进行了信用评级。1922年和1924年，标准普尔公司和惠誉公司也分别开始使用自己的信用评级方法。经过一个世纪的发展，信用评级作为信用风险管理的主要手段在金融实务中有着重要地位。
信用评分法是用综合分值或违约概率反映信用状况的一种方法，主要运用树立统计方法建立回归模型，以确定信用风险的大小。信用评分法主要包括多元判别分析模型、概率模型以及神经分析法等。Fitzpartrick(1932)选取了19对破产企业和非破产企业作为样本，对两类企业进行判别分析，发现净利润/股东权益和股东权益/负债两个指标能很好的对两类企业进行区分。Beaver（1966）选取1954至1964年的79对财务失败企业和财务正常企业为样本，对公司的信用风险进行研究，发现现金流量/负债总额能较好的判定公司的财务状况。Altman（1968）开始对破产企业进行分析，最终选用5个财务比率为变量建立起著名的Zeta判别分析模型，由于模型的实用性和准确性，迅速成为当时主流的信用风险评估风发。1977年，Altman等对Zeta模型进一步修正，将评估变量从5个增加到7个，即资产报酬率、收入稳定性、资产负债率、资本化比率、流动比率、利息倍数和资产规模，并对上市公司、非上市公司进行了评估，取得了较为准确的评估结果。随着研究方法的深入，更多的评估模型被应用于信用风险度量。Martin（1977）第一个运用Logit模型来预测企业，通过对1970年至1977年间的样本企业进行分析，认为多元判别分析模型只不过是多元逻辑回归模型的特例，并且准确地从5700家美联储成员银行中判定出58家处于财务困境的银行。多元Logit回归模型是由Ohlson（1980）引入的，他对1970至1976年的破产和非破产公司进行分析，得到结论财务困境受到公司的规模、业绩、资本结构和当前变现能力的影响很大。Laitinen（1999）对芬兰的3200多家公司的35个财务指标进行分析，比较加权Logit模型和一般线性回归模型在拟合公司的违约风险方面的区别。
随着信用风险研究的深入，人们对信用风险管理也更加重视，现代信用风险评估方法不断出现，其中最流行的有KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Risk+模型以及Credit Portfolio View模型。
1974年，Merton提出了期权定价理论用于公司价值评估的方法，1980年，Mcqouwn与Vasicek通过改良期权定价理论，将其运用于授信和贷款投资组合管理，也就是后来的KMV模型。KMV模型通过BSM模型计算企业的预期违约率，并建立了预期违约率与企业信用等级之间的关系。Vasicak（1995）在研究了108个债券后认为KMV模型可以对上市公司的债券进行预测；Anthony Saundem（2001）认为KMV模型能够对所有上市公司的信用风险进行有效测量。Kurbat等（2002）使用Callbration方法和Validation方法对KMV进行了验证，以上千家美国公司作为样本，选择1991年至2001年的公司数据进行实证研究。Crodbie和 Bohn（1999）以金融公司为样本，使用KMV模型计算他们的破产违约风险，结果显示这些金融类公司还没有发生信用事件时，得到的EDF已经可以准确的预测信用质量的变化。
（2）宏观经济因素对信用风险影响的研究
在信用风险评估方法发展的同时，信用风险在宏观经济层面也进行了许多尝试。凯恩斯认为，投资者对资产价格预期的改变会影响资产价格的稳定。受到凯恩斯的启发，Minsky（1982）从金融内在脆弱性方面作出阐述，提出了“金融脆弱性”假说。Minsky以经济繁荣与萧条长波利率为基础，将企业依据信用风险的高低分为优质企业、投机性企业和胖式企业，从动态的角度分析了宏观经济因素和企业信用风险之间的相互关系，认为经济繁荣时期银行的过度信贷是导致资产价格泡沫和企业大规模违约的原因。