信用等级所确定的相应等级风险系数。S为贷款方式风险系数，是指不同贷款方 式所对应的等级风险系数，一般分为0、0.1、0.2、0.5、0.8、10等6个档次 自2002年以后，银行主要依据借款人的还款能力，即最终偿还本金和利息 的实际能力，确定贷款遭受损失的风险程度，将贷款质量划分为:正常、关注、 次级、可疑和损失五类，据此确定不同贷款形态的风险系数p。这样， 贷款资产风险度X二Tx5xP
贷款风险权重资产=单笔贷款风险金额x该笔贷款资产风险度 全部贷款资产风险度=贷款风险权重资产之和/贷款余额‘3
虽然贷款风险度在信用风险评估中起到一定积极的作用，但是其自身也有很 多不足。首先，贷款风险度计算过程主观性较强。例如贷款分类中的判断标准、 信用等级风险系数及贷款方式系数等。其次，贷款风险度计算的前提是各因素都 是独立发生、相互无关的，然而在事实上贷款方式的选择直接与企业的信用等级 相关，这使公式的科学性值得怀疑。
目前我国商业银行在信用风险评估和度量技术比较落后，信用分析与评估技 术比较落后，仍然使用传统的静态比率分析和单一项目分析，对企业的了解主要 来源于财务信息。注重违约条件下债务帐面值的损失，而忽视了贷款的事后监控 和不确定因素对贷款的影响。其次，我国实行贷款五级分类管理，将贷款质量划 分为正常、关注、次级、可疑和损失五类。五级分类级别设置过少，缺乏对贷款 暨南大学硕士学位论文我国房地产金融风险分析与防范
损失率的细化。国内银行的数据储备严重不足，且数据缺乏规范性、数据质量不 高，这些不能满足复杂的风险计量要求。 4.3地方政府与中央政府博弈
在房地产市场的调控上，存在地方政府与中央政府之间的利益博弈。中央政 府虽制定了一系列稳定房价的措施，然而地方政府作为一个独立的实体，有自己 的利益和局限性，在实施过程中难免反其道而行之。
自1994年我国实行了分税制的财政体制改革以后，地方税收的很大一部分
上交给了国家，但是地方政府的事权又没有减少，导致地方政府财政收支状况捉 襟见肘。随着房地产业的发展，城市土地的出让己经成为一个地方政府重要的财 政收入来源。首先表现在土地收入中，2001年到2003年间，地方政府的土地出 让收入为9100亿元。而在1998年，这个数据不过67亿。可供比较的是，在实 施积极财政政策的1998至2003年5年间，全国发行国债也不过9300亿元‘4。 这足以说明，土地己经变成地方政府名副其实的第二财政。在这样的情况下，出 于最大化当期财政收入和平衡财政的目的，地方政府便不太可能通过控制商品房 用地的出让和大量供应划拨的土地给经济适用房的方法来控制房价。
在现今体制条件下，地方政府的核心利益就体现在政绩上，或者说主要体现
在地方GDP的增长和地方财政收支的平衡上。房地产行业不仅能增加地方政府的 财政收入，而且能显著地带动当地经济的增长。有人测算，房地产的产业拉动系 数甚至达到1:2.86。在房地产最为炽热的上海，2004年房地产直接拉动的GDP 约为17%，间接影响建筑材料、家电等行业所带动的GDP约为30k到7%，合计共 约20%。这使得房地产在上海支柱产业中的位置急剧上升，上海经济正在演变为 地地道道的房地产经济。正因如此，大部分地方政府只是学习国家关于房地产政 策的精神，并没有积极采取措施来落实这些精神，使得国家房地产调控政策，在 执行中大打折扣，效果大大降低。
综上所述，地方政府一方面是市场的监管者，通过土地出让政策、房地产信
息的公布、经济适用房和廉租房政策、乃至行政干预来监控市场的运行;另一方 面又是市场的参与者，是房地产一级土地市场的供应方。地方政府在房地产市场中充当一个集运动员和裁判员子一身的角色，就不可避免以非市场主体的身分谋 求利益，扰乱房地产市场秩序，加大房地产金融风险。 4.4法律、法规不健全
我国在个人信用方面相关法律法规还不完善，对信息披露、使用及信贷各
方的权力、义务关系未做出明确的规定。从个人信用风险管理的法律环境来看， 我国现行法律体系涉及个人信用方面的规定较少，没有一部专门法律、法规来 调整个人信用活动中的各种利益关系，少数相关的法律，比如《担保法》，《贷 款通则》、《合同法》等与个人信用衔接不够，针对性不强16。另外，对于个人 失信行为也没有明确规定具体的惩罚力度和惩罚方式，而个人破产制度的空白 又使银行的个人贷款的呆账坏账无法得到有效地收回。
目前我国的抵押制度不完善。2004年10月26日，最高人民法院审判委员会讨 论通过了《最高人民法院关于人民法院民事执行中查封、扣押、冻结财产的规定》 (以下简称《查封规定》)。《查封规定》第六条明确规定:“对被执行人及其所扶 养家属生活所必需的居住房屋，人民法院可以查封，但不得拍卖、变卖或者抵债”。 这一司法解释是以保证债务人的生存权为底线，但是却隐含着道德风险，可能会 极大改变债务人的行为模式。刺激没有还款能力的人想方设法贷款买房，而己经 通过抵押贷款购买了住房的人则可能产生不偿还贷款的动机;如果债务人不偿还 贷款，对被执行人及其所扶养家属生活所必需的居住房屋，人民法院只可查封但 不得拍卖、变卖或者抵债，银行的抵押债权就无法实现，并由此引发银行业巨大 的坏帐风险。 4.5宏观经济因素 4.5.1经济周期
现有的研究成果表明房地产周期与经济周期有很大的相关性。从总体来看， 房地产业的发展既要受到国民经济的制约，同时房地产业的发展又能促进或制约 国民经济的快速、协调、稳定增长。本文采用1992年至2006年的房地产投资增长 率(%)和国内生产总值增长率(W0)数据进行了定量分析。 暨南大学硕士学位论文我国房地产金融风险分析与防范 表4一2全国GDP增长率(%)和房地产投资增长率(%) 年份199219931994199519961997
房地产投资增长率99.6134.657.857.635.11一18.8 (%)
全国GDP增长率(%)9.214.213.110.9109.3 年份200020012002200320042005
房地产投资增长率22.227.423.930.630.219.8 (%)
全国GDP增长率(%)8.48.39.11010.110.2 1998 15.3 1999 12.0 7.87.6
资料来源:中国统计年鉴(2006)
根据表格中数据，对二者进行回归分析，采用一元线性回归方程: Y=a+b*X
其中Y代表房地产投资增长率(%)，X代表GDP增长率(%)，a为常数，b为 解释变量的回归系数 Y=一8.47+15.ZX (5.66)
R一squared二0.727458F-statistie=32.02998
其中两者的相关系数为0.707047，说明两者有较强的相关性。
从1992年到2005年，房地产投资增长率(%)呈现出剧烈的波动，显示出一
定的周期性。同样，反映宏观经济发展速度的GDP增长率(%)也呈现出周期性。 房地产业周期与宏观经济周期波动的趋势基本一致。宏观经济从1992一1994年为 扩张期，1992年邓小平同志南方谈话，宏观经济出现快速增长，房地产投资增长 率大幅上升，1993年房地产投资增长率比1992年增长134.6%，随后受1993年宏观 调控及其后亚洲经济危机的影响，宏观经济出现了长达6年的调整与低迷，房地 产市场也陷于不景气;2000年宏观经济走出低谷，房地产投资增长率更是出现了 大幅增长。由此可以看出房地产周期波动与宏观经济周期走势密切相关。国民经 济的增长率对于房地产投资波动具有决定性作用，国民经济周期性波动是导致我 国房地产周期波动的原因之一。
上个世纪90年代初，我国经济正处在一个高速发展的阶段，广西北海市因 为其特殊的地理位置，出现了一次房地产投资热潮。1994年在国家加强宏观调 控的大背景下，银根紧缩，北海的房地产泡沫迅速破裂，最直接的后果就是大量 的在建房屋变成了烂尾楼，银行产生了大量的呆账坏账。根据2007年4月19国家统计局公布的数据，初步核算，2007年一季度国内生产总值50287亿元，同
比增长n.l%，全国居民消费价格总水平同比上涨2.7%。目前我国目前处在一个 经济周期的上升阶段，但是值得警惕的是，如果以后经济增长放缓，再次步入经 济周期的下降阶段，我国房地产金融风险将会显现出来。 4.2.2利率因素
一般而言，利率通过以下途径来影响房地产市场。第一、从个人购房角度来 讲，利率的变化会直接影响消费者偿还贷款的利息额，影响其还贷成本。还贷成 本的变化会使一部分消费者进入或退出房地产市场，引起房地产需求的变化，从 而导致房地产价格的相应变化。第二、在我国房地产的资金多是通过银行贷款取 得的，因此利率的变化，会直接影响到房地产开发企业的还款数额和企业的利润。 由此可见，房地产业与利率具有一定的相关性。那么，利率调整对房地产业究竟 产生什么影响?本文采用统计学和经济计量学的有关方法就利率与国房景气指 数的关系进行定量研究和实证分析。 Granger因果关系检验法
针对利率变动和房地产业之间的关系问题，本文采用统计学和经济计量学中
的平稳性检验和Granger因果检验等方法进行研究。Granger因果关系检验法的基 本想法很简单:如果X的变化引起Y的变化，则X的变化应当发生在Y的变化之前。 “X是引起Y变化的原因”，则必须满足两个条件。第一、X应该有助于预测Y，即 在Y关于Y的过去值得回归中，添加X的过去值作为独立变量应当显著地增加回归 的解释能力。第二、Y不应当有助于预测X，其原因是如果X有助于预测Y，Y也有 助于预测X，则很可能存在一个或几个其他的变量，它们既是引起X变化的原因， 也是引起Y变化的原因。
单位根检验
如果一个时间序列的均值或自协方差不随时间而改变，那么这个序列就是平 稳时间序列。单位根检验是检验时序平稳性的一种正式方法。考虑一个AR(1)过 程又二pyt_，+E，，其中:，是白噪声。实际检验时将上式写成y，=犷又_，+气 :一p一1o检验假设为H。::一0(y，非平稳)从::<0，(y，平稳)。 假设成立条件下，用ADF统计量进行单位根检验。
根据中国的实际情况，本文选取国房景气指数来作为衡量全国房地产业发展 暨南大学硕士学位论文我国房地产金融风险分析与防范
变化趋势和变化程度的指标，用GF来表示。国房景气指数以房地产开发投资、本 年资金来源、土地开发面积、商品房空置面积、商品房平均销售价格和房屋施工 面积等6个具有代表性的统计指标进行分类指数测算，再以2000年为基期对比计 算出的综合指数体系。本文选取2004年3月到2006年n月的国房景气指数作为分 析的变量，以上数据来自国家统计局网站(2004年，国家统计局对测算全国房地 产开发景气指数的模型从理论到计算方法进行了重大修订，以往的数据同现在没 有可比性，因此本文从2004年3月的数据开始分析)。选取金融机构法定一年期 贷款利率作为衡量利率的指标，以LR表示，资料来源于《中国统计年鉴》。模 型中的fogGF和吨LR分别是对国房景气指数和一年期贷款利率指标取自然对数得 到的变量。 计量分析:
首先用，用ADF检验来检验吨GF和fogLR两时间序列的平稳性，其检验结果 见表4一3。
表4一3:利率和国房景气指数平稳性检验 logGF 吨LR
ADFT6StStatistiC 一3.549231 一2.9850
5%CritiC81Va!Ue 一2.9850 一1.9559
由表4一3中数据可知，吨GF和吨LR为平稳数列，可以使用Granger因果关系 检验法，根据AIC原则，选择滞后期为3，其检验结果如表4一4所示。 表4一4: 滞后期 3
Granger因果关系检验结果 吨认doesnotGran罗r 样本数Cause吨GF 240.03141
吨GFdoesnotGranger Cause吨LR 0.87082
从Granger因果检验结果来看，国房景气指数不是引起利率变化的原因，利 率是国房景气指数变化的原因，利率和国房景气之间表现为较强的因果关系。