發(fā)布時(shí)間：2018-05-01 09:21

  本文選題：商業(yè)銀行 + 住房抵押貸款　； 參考：《云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2013年01期

【摘要】：商業(yè)銀行住房抵押貸款面臨的最大風(fēng)險(xiǎn)是信用風(fēng)險(xiǎn)。以住房抵押貸款余值與住房價(jià)值之商作為預(yù)警指標(biāo)構(gòu)建住房抵押貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng),將其他變量對預(yù)警指標(biāo)的影響分解為概率、強(qiáng)度和期限3個(gè)維度,每個(gè)維度又分為3個(gè)等級,最終形成27個(gè)子模塊,并利用北京市住房公積金2009年100份住房抵押貸款為樣本進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明:2012年4月該貸款組合處于小概率、低強(qiáng)度和短期限模塊,資產(chǎn)相對安全。
[Abstract]:The biggest risk that commercial bank housing mortgage loan faces is credit risk. The credit risk early warning system of housing mortgage loan is constructed with the quotient of housing mortgage loan residual value and housing value as the early warning index. The influence of other variables on the early warning index is divided into three dimensions: probability, intensity and duration. Each dimension is divided into three levels, and finally 27 submodules are formed. The empirical study is conducted using 100 housing mortgage loans from Beijing Housing Provident Fund in 2009. The results show that the loan portfolio is in a small probability in April 2012. Low-strength and short-term modules, assets are relatively safe.
【作者單位】： 河南工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院;
【基金】：國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“我國住房抵押貸款信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)研究”(10BJY111) 河南工業(yè)大學(xué)博士基金項(xiàng)目“糧食期貨市場避險(xiǎn)功能研究”(150086)
【分類號】：F832.4;F293.3;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1828719