何叶荣，范志豪

(安徽建筑大学 经济与管理学院，安徽 合肥 230601)

一、引言

近年来，我国房地产业发展十分迅速，为防止房地产泡沫的出现，政府颁布了一系列限购和限贷政策。而房地产业由于自身资金大、周期长、风险大等特点受政策影响非常大。调控政策在一定程度上给房地产市场降了温，但也给房地产企业带来了一定的信用风险。我国房地产企业融资渠道较为单一，大多来自于商业银行的信用贷款，当房地产企业发生信用危机时，商业银行也会受到波及，进而威胁金融市场，引发更大的危机。因此，对商业银行房地产信贷风险度量的研究刻不容缓。

早在1968 年，国外学者ALTMAN 就利用判别分析法对企业的破产概率展开了研究。由于判别分析法存在一些缺陷，MARTIN 首次使用Logistic 模型研究破产企业和非破产企业的差别，预测银行的信贷风险，研究结果表明，Logistic 模型不仅正确率高且可以追踪主要风险因素[1]；SJUR 等学者利用企业的财务数据，建立Logistic 模型以探索企业财务风险的影响因素，结果表明，企业规模、资本结构、资产收益率、短期流动性等是主要的风险影响因素[2]；MICHIKO 在使用企业财务数据的基础上，加入银行多年收集的非财务信息，构建Logistic模型，研究结果表明，不仅财务信息而且非财务信息也是影响企业信贷违约的风险因素[3]；CONSTANTINESCU 和MIHAI 将Logistic 模型延用至银行对个人信用贷款的评估，研究结果表明，除个人的偿债能力外，居住地、居住年限、年龄等基本信息也是影响个人信用贷款评级的重要因素[4]。……