多維視角下我國房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的構(gòu)建與實(shí)證一、引言1.1研究背景與動(dòng)因近年來，我國房地產(chǎn)市場在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)著舉足輕重的地位，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和金融體系安全有著深遠(yuǎn)影響。國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重逐年增加，從2010年的5.66%上升到了2020年的7.02%，是GDP貢獻(xiàn)率最大的行業(yè)之一。在2022年11月下旬，為鞏固我國房地產(chǎn)行業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，中國人民銀行與銀保監(jiān)會(huì)聯(lián)合下發(fā)了《關(guān)于做好當(dāng)前金融支持房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展工作的通知》（銀發(fā)〔2022〕254號(hào)），為精準(zhǔn)支持房地產(chǎn)融資出臺(tái)了16項(xiàng)金融政策。這足以體現(xiàn)出房地產(chǎn)市場在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的關(guān)鍵地位以及政策層面對(duì)其穩(wěn)定發(fā)展的高度重視。然而，房地產(chǎn)行業(yè)資金密集，具有前期投入資金量大、極度依賴外部融資、開發(fā)周期長等特點(diǎn)，故行業(yè)杠桿率偏高。自2021年下半年以來，受流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展快速降溫，存量資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)也逐漸暴露出來，成為違約的“重災(zāi)區(qū)”。根據(jù)華寶證券的研報(bào)，2021年房地產(chǎn)類違約風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目涉及金額達(dá)到917億元，占全部信托違約金額的61%。上市銀行2022年年報(bào)顯示，多家銀行房地產(chǎn)不良貸款率同比上升，工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、建設(shè)銀行、交通銀行房地產(chǎn)不良貸款率分別較上年末提高1.35個(gè)百分點(diǎn)、2.09個(gè)百分點(diǎn)、2.18個(gè)百分點(diǎn)、2.51個(gè)百分點(diǎn)、1.55個(gè)百分點(diǎn)。這一系列數(shù)據(jù)表明，房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)不斷上升，對(duì)金融市場和宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定構(gòu)成了潛在威脅。房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的上升，不僅會(huì)導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)不良貸款增加，影響金融體系的穩(wěn)健運(yùn)行，還可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，對(duì)上下游產(chǎn)業(yè)如建筑、建材、家電等行業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)而阻礙宏觀經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。從購房者角度來看，房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)增加可能導(dǎo)致項(xiàng)目停工、爛尾，損害購房者的權(quán)益，降低消費(fèi)者對(duì)房地產(chǎn)市場的信心，抑制房地產(chǎn)市場的合理需求。在此背景下，準(zhǔn)確度量房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為重要。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法往往依賴主觀判斷和簡單的財(cái)務(wù)指標(biāo)分析，難以全面、準(zhǔn)確地評(píng)估房地產(chǎn)上市公司面臨的復(fù)雜信用風(fēng)險(xiǎn)。因此，研究和應(yīng)用科學(xué)有效的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)合理配置信貸資源、投資者做出明智投資決策、監(jiān)管部門加強(qiáng)市場監(jiān)管以及房地產(chǎn)企業(yè)自身風(fēng)險(xiǎn)管理都具有迫切的現(xiàn)實(shí)需求。通過精準(zhǔn)度量信用風(fēng)險(xiǎn)，金融機(jī)構(gòu)能夠更好地識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，避免過度放貸，降低不良貸款率；投資者可以更準(zhǔn)確地評(píng)估投資對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)水平，保障投資收益；監(jiān)管部門能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場風(fēng)險(xiǎn)隱患，制定針對(duì)性的監(jiān)管政策，維護(hù)市場秩序；房地產(chǎn)企業(yè)則可以通過風(fēng)險(xiǎn)度量，優(yōu)化自身經(jīng)營策略，提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。1.2研究價(jià)值與意義房地產(chǎn)行業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)重要地位，房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的研究，對(duì)金融機(jī)構(gòu)、投資者、房地產(chǎn)企業(yè)以及市場監(jiān)管都有著不可忽視的作用和意義。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，準(zhǔn)確度量房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)是其穩(wěn)健運(yùn)營的關(guān)鍵。金融機(jī)構(gòu)在向房地產(chǎn)企業(yè)提供貸款時(shí)，若無法精準(zhǔn)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，可能導(dǎo)致大量不良貸款的產(chǎn)生。據(jù)銀保監(jiān)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，部分銀行在房地產(chǎn)信貸業(yè)務(wù)中，由于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估失誤，不良貸款率上升明顯。通過科學(xué)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，金融機(jī)構(gòu)能夠依據(jù)模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，如違約概率、違約損失率等，對(duì)不同信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的房地產(chǎn)企業(yè)制定差異化的信貸政策。對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)較低的企業(yè)，可給予更優(yōu)惠的貸款利率和更寬松的貸款條件，以降低其融資成本，支持其健康發(fā)展；對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)較高的企業(yè)，則可提高貸款利率、縮短貸款期限或增加抵押物要求，以補(bǔ)償潛在的風(fēng)險(xiǎn)損失，有效降低不良貸款率，保障金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)的安全性和流動(dòng)性，維護(hù)金融體系的穩(wěn)定。從投資者角度出發(fā)，信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型是其投資決策的重要依據(jù)。投資者在選擇投資房地產(chǎn)上市公司時(shí)，面臨著諸多不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。以股票市場為例，一些房地產(chǎn)上市公司因信用風(fēng)險(xiǎn)問題，股價(jià)大幅波動(dòng)，投資者遭受嚴(yán)重?fù)p失。通過信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，投資者可以對(duì)房地產(chǎn)上市公司的信用狀況進(jìn)行全面、深入的分析。結(jié)合模型計(jì)算出的企業(yè)償債能力、盈利能力、運(yùn)營能力等量化指標(biāo)，以及對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢的綜合考量，投資者能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的投資價(jià)值和潛在風(fēng)險(xiǎn)，避免投資信用風(fēng)險(xiǎn)過高的企業(yè)，提高投資決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，保障投資收益，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。房地產(chǎn)企業(yè)自身也能從信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型中受益。通過運(yùn)用信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，企業(yè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)自身在經(jīng)營管理中存在的問題和潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。比如，若模型顯示企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率過高，償債能力較弱，企業(yè)就應(yīng)采取措施優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，降低債務(wù)融資規(guī)模，增加股權(quán)融資或通過提高經(jīng)營效率、加快資金回籠等方式來增強(qiáng)償債能力。若模型提示企業(yè)的盈利能力不足，企業(yè)則可調(diào)整經(jīng)營策略，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，降低成本，提高市場競爭力，從而提升企業(yè)的整體信用水平，增強(qiáng)市場融資能力，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造有利條件。在市場監(jiān)管方面，信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型為監(jiān)管部門提供了有力的監(jiān)管工具。監(jiān)管部門可以利用這些模型對(duì)房地產(chǎn)市場進(jìn)行全面監(jiān)測和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。當(dāng)模型顯示市場中部分房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)，監(jiān)管部門能夠及時(shí)察覺潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)隱患，提前制定針對(duì)性的監(jiān)管政策和措施。通過加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)融資行為的監(jiān)管，規(guī)范市場秩序，防止企業(yè)過度融資和盲目擴(kuò)張；加大對(duì)違規(guī)行為的處罰力度，維護(hù)市場的公平公正，保障房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)健康發(fā)展，促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定運(yùn)行。1.3研究設(shè)計(jì)與方法為確保研究的科學(xué)性與可靠性，本研究在樣本選取、數(shù)據(jù)來源以及研究方法的選擇上都進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊?guī)劃。在樣本選取方面，本研究篩選了滬深兩市A股房地產(chǎn)上市公司作為研究對(duì)象。為保證數(shù)據(jù)的有效性和研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，選取標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為：首先，選取2018-2022年期間連續(xù)5年有完整財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的公司，以保證數(shù)據(jù)的連貫性和穩(wěn)定性，避免因數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差。其次，剔除ST、*ST類上市公司，這類公司通常財(cái)務(wù)狀況異常，可能存在較大的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)危機(jī)，與正常經(jīng)營的公司在信用風(fēng)險(xiǎn)特征上存在顯著差異，剔除它們有助于提高研究樣本的同質(zhì)性，使研究結(jié)果更具代表性。最終，本研究共選取了100家符合條件的房地產(chǎn)上市公司作為樣本，這些公司在房地產(chǎn)行業(yè)中具有廣泛的代表性，涵蓋了不同規(guī)模、不同區(qū)域和不同經(jīng)營模式的企業(yè)，能夠較為全面地反映我國房地產(chǎn)上市公司的整體信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。數(shù)據(jù)來源上，本研究的數(shù)據(jù)主要來源于多個(gè)權(quán)威數(shù)據(jù)庫和平臺(tái)。其中，公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫和同花順iFind金融數(shù)據(jù)終端，這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫是金融領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)全面、準(zhǔn)確且更新及時(shí)，能夠提供房地產(chǎn)上市公司詳細(xì)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等，這些數(shù)據(jù)是分析公司財(cái)務(wù)狀況和信用風(fēng)險(xiǎn)的重要基礎(chǔ)。股票市場數(shù)據(jù)則來源于東方財(cái)富網(wǎng)和新浪財(cái)經(jīng)，這兩個(gè)平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)更新股票市場的交易數(shù)據(jù)，如股票價(jià)格、成交量、市值等，為基于市場數(shù)據(jù)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型（如KMV模型）提供了必要的數(shù)據(jù)支持。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局和中國人民銀行官網(wǎng)，這些數(shù)據(jù)具有權(quán)威性和可靠性，能夠準(zhǔn)確反映我國宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況，如GDP增長率、通貨膨脹率、利率等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，對(duì)于分析宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響至關(guān)重要。此外，為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的清洗和核對(duì)，對(duì)異常值進(jìn)行了處理，以保證研究結(jié)果的可靠性。本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的深入研究。首先采用文獻(xiàn)研究法，通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，梳理信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論的發(fā)展脈絡(luò)，了解國內(nèi)外學(xué)者在房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和最新成果。重點(diǎn)分析了現(xiàn)有研究中常用的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型及其優(yōu)缺點(diǎn)，以及不同模型在房地產(chǎn)行業(yè)的應(yīng)用情況。通過對(duì)文獻(xiàn)的研究，為本研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，明確了研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新方向，避免了研究的盲目性。其次，運(yùn)用因子分析法對(duì)選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行降維處理。房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)受到多種因素的影響，涉及大量的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，這些指標(biāo)之間可能存在相關(guān)性，直接使用原始指標(biāo)進(jìn)行分析會(huì)增加分析的復(fù)雜性，且可能導(dǎo)致信息重疊。因子分析法能夠從眾多指標(biāo)中提取出少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的公共因子，這些公共因子能夠反映原始指標(biāo)的大部分信息，同時(shí)消除指標(biāo)之間的相關(guān)性，簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，便于后續(xù)的模型構(gòu)建和分析。通過因子分析，可以更清晰地了解影響房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的主要因素及其內(nèi)在關(guān)系。在模型構(gòu)建方面，選擇Logistic回歸模型、KMV模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)度量。Logistic回歸模型是一種經(jīng)典的線性概率模型，在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中應(yīng)用廣泛，它通過建立違約概率與影響因素之間的邏輯關(guān)系，能夠較為直觀地分析各因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響方向和程度。本研究將因子分析得到的公共因子作為自變量，以企業(yè)是否違約作為因變量，建立Logistic回歸模型，預(yù)測房地產(chǎn)上市公司的違約概率。KMV模型是基于現(xiàn)代期權(quán)定價(jià)理論建立的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，它利用股票市場數(shù)據(jù)和企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的動(dòng)態(tài)變化來估計(jì)企業(yè)的違約概率，充分考慮了企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性和市場信息，能夠及時(shí)反映企業(yè)信用狀況的變化。本研究根據(jù)KMV模型的原理，結(jié)合我國房地產(chǎn)市場的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)可得性，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行合理估計(jì)，計(jì)算樣本企業(yè)的違約距離和違約概率，評(píng)估其信用風(fēng)險(xiǎn)水平。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種具有強(qiáng)大非線性映射能力的人工智能模型，它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，對(duì)非線性問題具有很好的處理能力。房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素眾多且關(guān)系復(fù)雜，呈現(xiàn)出明顯的非線性特征，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型正好適用于這種復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。本研究構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將經(jīng)過預(yù)處理的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為輸入層，將信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)作為輸出層，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠準(zhǔn)確地識(shí)別和預(yù)測房地產(chǎn)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。為了比較不同模型的優(yōu)劣，本研究采用實(shí)證分析法對(duì)三種模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確性檢驗(yàn)和比較分析。選取一定數(shù)量的樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于構(gòu)建和訓(xùn)練模型；再選取另一部分樣本數(shù)據(jù)作為測試集，用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測性能。通過計(jì)算模型在測試集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)三種模型的預(yù)測效果進(jìn)行量化評(píng)估，分析各模型的優(yōu)勢和不足，從而確定最適合我國房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的模型。1.4研究創(chuàng)新與不足本研究在我國房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域進(jìn)行了多方面的創(chuàng)新探索，但也存在一些不足之處。在研究創(chuàng)新方面，首先，在模型改進(jìn)上，對(duì)傳統(tǒng)的KMV模型進(jìn)行了優(yōu)化?？紤]到我國房地產(chǎn)市場的獨(dú)特性，如土地政策、調(diào)控政策等因素對(duì)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值和違約點(diǎn)的影響，對(duì)模型中的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了針對(duì)性調(diào)整。傳統(tǒng)KMV模型在確定違約點(diǎn)時(shí)，通常采用簡單的流動(dòng)負(fù)債與長期負(fù)債的固定比例，而本研究結(jié)合房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營特點(diǎn)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)特征，運(yùn)用動(dòng)態(tài)的違約點(diǎn)設(shè)定方法，根據(jù)企業(yè)不同的發(fā)展階段和財(cái)務(wù)狀況，靈活確定違約點(diǎn)，使模型更貼合我國房地產(chǎn)上市公司的實(shí)際情況，提高了模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性。其次，本研究采用多模型對(duì)比的方法，綜合運(yùn)用Logistic回歸模型、KMV模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)度量。以往研究大多側(cè)重于單一模型的應(yīng)用，而不同模型具有不同的優(yōu)勢和局限性。Logistic回歸模型具有可解釋性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，能清晰地展示各因素與信用風(fēng)險(xiǎn)之間的線性關(guān)系；KMV模型基于市場數(shù)據(jù)，能及時(shí)反映企業(yè)信用狀況的動(dòng)態(tài)變化；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則擅長處理非線性關(guān)系，對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。通過對(duì)這三種模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，可以更全面地評(píng)估房地產(chǎn)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，避免單一模型帶來的片面性，為信用風(fēng)險(xiǎn)度量提供更豐富的視角和更可靠的結(jié)論。再者，在影響因素分析上，不僅考慮了財(cái)務(wù)指標(biāo)，還納入了非財(cái)務(wù)指標(biāo)。除了傳統(tǒng)的償債能力、盈利能力、運(yùn)營能力等財(cái)務(wù)指標(biāo)外，還引入了企業(yè)的品牌影響力、管理層能力、行業(yè)競爭地位等非財(cái)務(wù)指標(biāo)。在當(dāng)今市場環(huán)境下，非財(cái)務(wù)因素對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響日益顯著。品牌影響力強(qiáng)的企業(yè)往往具有更高的市場認(rèn)可度和客戶忠誠度，在面臨市場波動(dòng)時(shí)更具抗風(fēng)險(xiǎn)能力；優(yōu)秀的管理層能夠制定更合理的戰(zhàn)略決策，有效應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)；處于行業(yè)領(lǐng)先地位的企業(yè)在資源獲取、成本控制等方面具有優(yōu)勢，有助于降低信用風(fēng)險(xiǎn)。通過綜合分析這些財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，能夠更全面、深入地揭示影響房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的因素，為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理和投資者決策提供更全面的信息。然而，本研究也存在一定的局限性。在樣本選擇上，雖然選取了100家滬深兩市A股房地產(chǎn)上市公司作為樣本，但樣本數(shù)量相對(duì)有限，可能無法完全涵蓋我國房地產(chǎn)上市公司的所有類型和特征。我國房地產(chǎn)市場規(guī)模龐大，企業(yè)數(shù)量眾多，不同地區(qū)、不同規(guī)模、不同經(jīng)營模式的企業(yè)在信用風(fēng)險(xiǎn)特征上存在較大差異。有限的樣本可能導(dǎo)致研究結(jié)果的代表性不足，無法準(zhǔn)確反映整個(gè)房地產(chǎn)上市公司群體的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。未來研究可以進(jìn)一步擴(kuò)大樣本范圍，增加樣本的多樣性，以提高研究結(jié)果的可靠性和普適性。模型假設(shè)方面，本研究所使用的模型都基于一定的假設(shè)條件，這些假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中可能與現(xiàn)實(shí)情況存在偏差。例如，Logistic回歸模型假設(shè)自變量之間相互獨(dú)立，不存在多重共線性，但在實(shí)際的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中，各因素之間往往存在復(fù)雜的相關(guān)性；KMV模型假設(shè)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布，這在現(xiàn)實(shí)中可能并不完全成立，房地產(chǎn)企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值受到市場供需、政策調(diào)控等多種因素的影響，其分布可能具有非正態(tài)性；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖然具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，但也存在過擬合、訓(xùn)練時(shí)間長等問題。這些模型假設(shè)的簡化可能導(dǎo)致模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量存在一定的誤差，影響研究結(jié)果的準(zhǔn)確性。在未來研究中，可以進(jìn)一步探索更符合實(shí)際情況的模型假設(shè)，或者采用多種模型組合的方式，降低模型假設(shè)帶來的誤差。研究范圍上，本研究主要聚焦于房地產(chǎn)上市公司，對(duì)非上市房地產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注較少。非上市房地產(chǎn)企業(yè)在我國房地產(chǎn)市場中也占有相當(dāng)大的比重，它們?cè)谌谫Y渠道、經(jīng)營管理、信息披露等方面與上市公司存在較大差異，其信用風(fēng)險(xiǎn)特征和度量方法可能也有所不同。忽視非上市房地產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)研究，會(huì)使對(duì)我國房地產(chǎn)行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)不夠全面。未來研究可以拓展研究范圍，將非上市房地產(chǎn)企業(yè)納入研究范疇，深入探討不同類型房地產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量問題，為整個(gè)房地產(chǎn)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供更全面的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1信用風(fēng)險(xiǎn)理論信用風(fēng)險(xiǎn)，又稱違約風(fēng)險(xiǎn)，是指在信用活動(dòng)中，由于借款人、證券發(fā)行人或交易對(duì)方等信用主體因種種原因，不愿或無力履行合同條件而構(gòu)成違約，致使債權(quán)人、投資者或交易對(duì)方遭受損失的可能性。這種風(fēng)險(xiǎn)廣泛存在于金融市場的各個(gè)領(lǐng)域，無論是銀行的信貸業(yè)務(wù)、債券市場的投資，還是企業(yè)間的商業(yè)信用往來，都面臨著信用風(fēng)險(xiǎn)的挑戰(zhàn)。信用風(fēng)險(xiǎn)具有多維度的特點(diǎn)。從風(fēng)險(xiǎn)的潛在性來看，信用風(fēng)險(xiǎn)在交易初期往往不易被察覺，它隱匿于交易雙方的信用關(guān)系之中。許多企業(yè)在獲取貸款時(shí)，表面上財(cái)務(wù)狀況良好，但可能因內(nèi)部管理不善、市場環(huán)境變化等潛在因素，逐漸積累信用風(fēng)險(xiǎn)，直至無法按時(shí)償還貸款，違約風(fēng)險(xiǎn)才暴露出來。風(fēng)險(xiǎn)的長期性也是其重要特征之一。信用風(fēng)險(xiǎn)的形成并非一蹴而就，而是在長期的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中逐漸積累的結(jié)果。以房地產(chǎn)企業(yè)為例，其項(xiàng)目開發(fā)周期長，從土地獲取、項(xiàng)目建設(shè)到銷售回款，整個(gè)過程可能持續(xù)數(shù)年。在這期間，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢、政策法規(guī)、市場需求等因素的變化，都會(huì)對(duì)企業(yè)的信用狀況產(chǎn)生影響，信用風(fēng)險(xiǎn)也隨之逐漸積累。信用風(fēng)險(xiǎn)還具有累積性和傳遞性。在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系中，各經(jīng)濟(jì)主體之間的信用關(guān)系緊密相連，形成了復(fù)雜的信用鏈條。一旦某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)信用違約，就可能像“多米諾骨牌”一樣，引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)在整個(gè)信用鏈條中不斷累積和傳遞。2008年美國次貸危機(jī)就是信用風(fēng)險(xiǎn)累積和傳遞的典型案例。由于次級(jí)抵押貸款市場的信用風(fēng)險(xiǎn)不斷積累，最終引發(fā)了全球性的金融危機(jī)，眾多金融機(jī)構(gòu)遭受重創(chuàng)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)也受到嚴(yán)重沖擊。房地產(chǎn)行業(yè)作為我國經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)，具有獨(dú)特的信用風(fēng)險(xiǎn)成因。行業(yè)的高杠桿特性是信用風(fēng)險(xiǎn)的重要來源。房地產(chǎn)開發(fā)需要大量的資金投入，企業(yè)通常通過銀行貸款、債券發(fā)行、信托融資等多種方式籌集資金，導(dǎo)致資產(chǎn)負(fù)債率普遍較高。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)顯示，2022年我國房地產(chǎn)上市公司平均資產(chǎn)負(fù)債率達(dá)到78.2%，部分企業(yè)甚至超過90%。高杠桿意味著企業(yè)償債壓力大，一旦市場環(huán)境惡化、銷售不暢，企業(yè)資金鏈就容易斷裂，引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)。房地產(chǎn)市場的周期性波動(dòng)也加劇了信用風(fēng)險(xiǎn)。房地產(chǎn)市場與宏觀經(jīng)濟(jì)形勢密切相關(guān)，在經(jīng)濟(jì)繁榮期，市場需求旺盛，房價(jià)上漲，企業(yè)盈利狀況良好，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；而在經(jīng)濟(jì)衰退期，市場需求萎縮，房價(jià)下跌，企業(yè)銷售困難，資金回籠緩慢，信用風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)顯著增加。過去幾年，受宏觀經(jīng)濟(jì)增速放緩、房地產(chǎn)調(diào)控政策等因素影響，我國房地產(chǎn)市場進(jìn)入調(diào)整期，部分房地產(chǎn)企業(yè)面臨銷售下滑、庫存積壓等問題，信用風(fēng)險(xiǎn)不斷上升。政策調(diào)控對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)也有著重要影響。政府為了促進(jìn)房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)健康發(fā)展，會(huì)出臺(tái)一系列調(diào)控政策，如限購、限貸、限價(jià)等。這些政策在抑制房地產(chǎn)市場過熱、防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，也會(huì)對(duì)部分房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營和財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生沖擊。一些企業(yè)可能因無法適應(yīng)政策變化，出現(xiàn)資金周轉(zhuǎn)困難、項(xiàng)目開發(fā)受阻等問題，進(jìn)而導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)增加。房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)一旦爆發(fā)，不僅會(huì)對(duì)企業(yè)自身的生存和發(fā)展造成嚴(yán)重威脅，還會(huì)對(duì)金融市場和宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面影響。對(duì)金融機(jī)構(gòu)而言，房地產(chǎn)企業(yè)違約會(huì)導(dǎo)致銀行不良貸款增加，資產(chǎn)質(zhì)量下降，影響金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)營。據(jù)銀保監(jiān)會(huì)數(shù)據(jù)，2022年部分銀行房地產(chǎn)不良貸款率上升明顯，如工商銀行房地產(chǎn)不良貸款率較上年末提高1.35個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到6.14%。這表明房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的上升已經(jīng)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)質(zhì)量產(chǎn)生了較大壓力。對(duì)投資者來說，房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)增加會(huì)導(dǎo)致其投資收益受損。在債券市場，房地產(chǎn)企業(yè)債券違約會(huì)使投資者本金和利息無法按時(shí)收回；在股票市場，企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)上升會(huì)導(dǎo)致股價(jià)下跌，投資者資產(chǎn)縮水。以華夏幸福為例，2021年該企業(yè)出現(xiàn)債務(wù)違約，其股票價(jià)格大幅下跌，投資者遭受了巨大損失。從宏觀經(jīng)濟(jì)角度看，房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，影響經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長。房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長，涉及建筑、建材、家電、裝修等多個(gè)上下游產(chǎn)業(yè)。房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)，會(huì)導(dǎo)致上下游企業(yè)訂單減少、資金周轉(zhuǎn)困難，進(jìn)而影響整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生拖累。2.2信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型發(fā)展歷程信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展歷程，是金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域不斷探索和創(chuàng)新的過程，經(jīng)歷了從傳統(tǒng)模型到現(xiàn)代模型的演進(jìn)。傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型主要依賴專家經(jīng)驗(yàn)和簡單的財(cái)務(wù)分析，而現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型則借助先進(jìn)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法，結(jié)合市場數(shù)據(jù)，更加精準(zhǔn)地評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的發(fā)展可追溯到20世紀(jì)初，當(dāng)時(shí)金融市場的復(fù)雜程度相對(duì)較低，信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要依靠專家的主觀判斷?！?C”信用評(píng)分法是這一時(shí)期的典型代表，它從品德（Character）、能力（Capacity）、資本（Capital）、抵押（Collateral）和經(jīng)營環(huán)境（Condition）五個(gè)方面對(duì)借款人的信用狀況進(jìn)行評(píng)估。這種方法簡單直觀，充分利用了專家在長期實(shí)踐中積累的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，能夠?qū)杩钊说男庞蔑L(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行初步的定性判斷。然而，其主觀性較強(qiáng)，不同專家對(duì)同一借款人的評(píng)價(jià)可能存在較大差異，缺乏客觀統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。而且該方法對(duì)數(shù)據(jù)的依賴程度較低，難以全面、準(zhǔn)確地反映借款人的信用狀況，容易受到專家個(gè)人偏見和信息不全面的影響。隨著金融市場的發(fā)展，財(cái)務(wù)指標(biāo)分析逐漸成為信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要手段。單變量判別模型通過分析單個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)來預(yù)測企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，如Beaver（1966）的研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金流量與負(fù)債總額的比率等指標(biāo)對(duì)企業(yè)違約具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。但單變量判別模型僅考慮單一指標(biāo)，無法綜合衡量企業(yè)的整體信用狀況，容易導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果的片面性。為克服這一缺陷，多變量判別模型應(yīng)運(yùn)而生，其中最具代表性的是Altman（1968）提出的Z值模型。Z值模型通過選取多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用多元線性判別分析方法，構(gòu)建判別函數(shù)來預(yù)測企業(yè)的違約概率。該模型在一定程度上提高了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性，能夠綜合考慮企業(yè)的償債能力、盈利能力、運(yùn)營能力等多個(gè)方面的因素。但它也存在一些局限性，假設(shè)財(cái)務(wù)指標(biāo)服從正態(tài)分布，這在現(xiàn)實(shí)中往往難以滿足，且模型的穩(wěn)定性較差，對(duì)樣本數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)。20世紀(jì)90年代以來，金融市場的全球化和創(chuàng)新化趨勢加劇，信用風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性和多樣性不斷增加，傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型已無法滿足金融機(jī)構(gòu)和投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確評(píng)估的需求，現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型應(yīng)運(yùn)而生?，F(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型借助先進(jìn)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法，結(jié)合市場數(shù)據(jù)，從多個(gè)維度對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估，具有更高的準(zhǔn)確性和前瞻性。KMV模型是現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的重要代表之一，由KMV公司于1993年構(gòu)建。該模型基于Merton（1974）的期權(quán)定價(jià)理論，將債權(quán)看作債權(quán)人向借款公司股東出售的對(duì)公司價(jià)值的看跌期權(quán)。企業(yè)所有者相當(dāng)于持有違約或不違約的選擇權(quán)，債務(wù)到期時(shí)，若企業(yè)資產(chǎn)的市場價(jià)值超出其負(fù)債價(jià)值，企業(yè)愿意還債，將剩余部分留作利潤；如果企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值小于負(fù)債水平，出售全部資產(chǎn)也不能完全償債，企業(yè)會(huì)選擇違約，將公司資產(chǎn)轉(zhuǎn)交給債權(quán)人。KMV模型通過計(jì)算違約距離和預(yù)期違約率來衡量企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，充分考慮了企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性和市場信息，能夠及時(shí)反映企業(yè)信用狀況的變化。但該模型對(duì)市場數(shù)據(jù)的依賴程度較高，在市場不完善或數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的情況下，模型的準(zhǔn)確性會(huì)受到影響。而且它假設(shè)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布，這與現(xiàn)實(shí)中企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的實(shí)際分布可能存在偏差。CreditMetrics模型由J.P.摩根于1997年推出，是一種基于信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣的盯市模型。該模型考慮了信用等級(jí)變化對(duì)債權(quán)資產(chǎn)市場價(jià)值的動(dòng)態(tài)影響，通過模擬信用等級(jí)的遷移過程，計(jì)算資產(chǎn)組合的價(jià)值分布和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）。CreditMetrics模型能夠全面評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)的波動(dòng)性和相關(guān)性，為金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)組合管理提供了有力的工具。但它需要大量的歷史數(shù)據(jù)來估計(jì)信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率，數(shù)據(jù)收集和整理的難度較大。而且該模型對(duì)信用等級(jí)的劃分較為粗糙，可能無法準(zhǔn)確反映企業(yè)信用狀況的細(xì)微變化。CreditRisk+模型是瑞士信貸銀行于1997年開發(fā)的一種違約模型，它基于保險(xiǎn)精算原理，將信用風(fēng)險(xiǎn)視為一種純粹的違約風(fēng)險(xiǎn)，不考慮信用等級(jí)的變化。該模型假設(shè)違約事件是相互獨(dú)立的，通過對(duì)違約概率和違約損失的分布進(jìn)行建模，計(jì)算資產(chǎn)組合的預(yù)期損失和非預(yù)期損失。CreditRisk+模型計(jì)算簡單，對(duì)數(shù)據(jù)的要求相對(duì)較低，適用于大規(guī)模資產(chǎn)組合的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。但它忽略了信用風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，可能會(huì)低估資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。麥肯錫公司的信貸組合觀點(diǎn)模型（CreditPortfolioView）則考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，通過建立宏觀經(jīng)濟(jì)變量與信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率之間的關(guān)系，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估。該模型能夠更好地反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，為金融機(jī)構(gòu)在不同經(jīng)濟(jì)周期下的風(fēng)險(xiǎn)管理提供了參考。但它對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性要求較高，模型的參數(shù)估計(jì)較為復(fù)雜，且宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測本身存在一定的不確定性，可能會(huì)影響模型的可靠性。2.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國內(nèi)外學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量進(jìn)行了廣泛而深入的研究，在信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型、影響因素分析以及模型應(yīng)用等方面取得了豐碩的成果。在信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的研究上，國外起步較早，取得了眾多開創(chuàng)性成果。Altman（1968）提出的Z值模型，作為多變量判別模型的代表，通過選取多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建判別函數(shù)來預(yù)測企業(yè)違約概率，為信用風(fēng)險(xiǎn)度量提供了量化分析的基礎(chǔ)。隨著金融市場的發(fā)展和理論研究的深入，現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型不斷涌現(xiàn)。KMV模型基于期權(quán)定價(jià)理論，將債權(quán)視為對(duì)公司價(jià)值的看跌期權(quán)，通過計(jì)算違約距離和預(yù)期違約率來衡量企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，充分考慮了企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性和市場信息，具有較強(qiáng)的前瞻性和動(dòng)態(tài)性。J.P.摩根的CreditMetrics模型是基于信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣的盯市模型，考慮了信用等級(jí)變化對(duì)債權(quán)資產(chǎn)市場價(jià)值的動(dòng)態(tài)影響，能夠全面評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)的波動(dòng)性和相關(guān)性。瑞士信貸銀行的CreditRisk+模型則基于保險(xiǎn)精算原理，將信用風(fēng)險(xiǎn)視為純粹的違約風(fēng)險(xiǎn)，不考慮信用等級(jí)變化，計(jì)算簡單，適用于大規(guī)模資產(chǎn)組合的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。這些現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型在國外金融機(jī)構(gòu)和學(xué)術(shù)界得到了廣泛的應(yīng)用和深入的研究，不斷推動(dòng)著信用風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新。國內(nèi)學(xué)者在借鑒國外研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國房地產(chǎn)市場的特點(diǎn)，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行了大量的實(shí)證研究和改進(jìn)。在傳統(tǒng)模型的應(yīng)用方面，一些學(xué)者運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。吳會(huì)詠和劉艷春（2013）利用經(jīng)營與發(fā)展能力、利潤構(gòu)成與盈利能力、資產(chǎn)與負(fù)債和現(xiàn)金流量等4個(gè)方面13個(gè)指標(biāo)建立Logistic回歸模型，預(yù)測企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)概率，準(zhǔn)確性為84.8%。在現(xiàn)代模型的應(yīng)用中，不少研究聚焦于KMV模型。李萌和張所地（2014）通過對(duì)傳統(tǒng)KMV模型進(jìn)行修正，使其更適合我國房地產(chǎn)市場，結(jié)果表明修正后的模型能更準(zhǔn)確地度量房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)。還有學(xué)者嘗試將機(jī)器學(xué)習(xí)算法引入信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域。夏利宇等（2018）利用XGBoost算法對(duì)我國某商業(yè)銀行為小微企業(yè)提供信貸服務(wù)的數(shù)據(jù)構(gòu)建信用評(píng)級(jí)模型，發(fā)現(xiàn)該模型預(yù)測效果優(yōu)于其他模型。這些研究豐富了我國房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的方法和手段，為提高信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性提供了有益的參考。在房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究方面，國內(nèi)外學(xué)者也進(jìn)行了多維度的探討。財(cái)務(wù)指標(biāo)是影響信用風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，國內(nèi)外學(xué)者普遍關(guān)注償債能力、盈利能力、運(yùn)營能力和發(fā)展能力等財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率等償債能力指標(biāo)與信用風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)，資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)償債壓力越大，信用風(fēng)險(xiǎn)越高；流動(dòng)比率和速動(dòng)比率越高，企業(yè)短期償債能力越強(qiáng)，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率等盈利能力指標(biāo)也對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響，盈利能力越強(qiáng)，企業(yè)償還債務(wù)的能力越強(qiáng)，信用風(fēng)險(xiǎn)越低。存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等運(yùn)營能力指標(biāo)反映了企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營的效率，運(yùn)營能力越強(qiáng)，企業(yè)資金周轉(zhuǎn)越快，信用風(fēng)險(xiǎn)越低。營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等發(fā)展能力指標(biāo)體現(xiàn)了企業(yè)的發(fā)展?jié)摿Γl(fā)展能力越強(qiáng)，企業(yè)未來的償債能力和盈利能力更有保障，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。除了財(cái)務(wù)指標(biāo)，非財(cái)務(wù)因素對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響也逐漸受到關(guān)注。企業(yè)規(guī)模是一個(gè)重要的非財(cái)務(wù)因素，一般來說，規(guī)模較大的房地產(chǎn)企業(yè)在資源獲取、市場份額、抗風(fēng)險(xiǎn)能力等方面具有優(yōu)勢，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。品牌影響力也是影響信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，品牌知名度高、美譽(yù)度好的企業(yè)更容易獲得消費(fèi)者和投資者的信任，在市場波動(dòng)時(shí)更具抗風(fēng)險(xiǎn)能力，信用風(fēng)險(xiǎn)較低。管理層能力同樣不容忽視，優(yōu)秀的管理層能夠制定合理的戰(zhàn)略決策，有效應(yīng)對(duì)市場變化和風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，降低企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)。行業(yè)競爭地位也與信用風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)，處于行業(yè)領(lǐng)先地位的企業(yè)在市場競爭中具有優(yōu)勢，能夠更好地應(yīng)對(duì)市場變化，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。當(dāng)前研究在房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域取得了顯著成果，但仍存在一些不足之處。在模型應(yīng)用方面，雖然多種模型被用于房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量，但不同模型的適用條件和局限性尚未得到充分的研究和明確的界定。不同模型基于不同的理論假設(shè)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)得出不同的結(jié)果，如何根據(jù)房地產(chǎn)企業(yè)的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)可得性選擇合適的模型，仍是一個(gè)有待解決的問題。而且模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性也有待進(jìn)一步提高，部分模型在樣本數(shù)據(jù)發(fā)生變化或市場環(huán)境波動(dòng)時(shí)，預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性會(huì)受到影響。在影響因素分析方面，雖然財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)都得到了關(guān)注，但各因素之間的相互作用和綜合影響機(jī)制尚未完全明晰。財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)之間可能存在復(fù)雜的相關(guān)性，它們?nèi)绾喂餐绊懛康禺a(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)，還需要進(jìn)一步深入研究。而且宏觀經(jīng)濟(jì)因素、政策因素等外部環(huán)境對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)影響研究還不夠深入，在不同經(jīng)濟(jì)周期和政策背景下，信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的作用機(jī)制可能會(huì)發(fā)生變化，這方面的研究還存在較大的拓展空間。未來研究可以進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的比較和優(yōu)化，深入探究影響因素的綜合作用機(jī)制，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策變化，構(gòu)建更加科學(xué)、準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)的房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量體系。三、我國房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀剖析3.1行業(yè)發(fā)展態(tài)勢我國房地產(chǎn)行業(yè)自20世紀(jì)90年代開始迅速發(fā)展，經(jīng)歷了多個(gè)重要階段，在國民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)著舉足輕重的地位。1998年，國務(wù)院發(fā)布《國務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知》，標(biāo)志著福利分房制度的結(jié)束和商品房市場的開啟，房地產(chǎn)行業(yè)迎來了快速發(fā)展的黃金時(shí)期。此后，隨著住房制度改革的不斷深化和居民收入水平的提高，房地產(chǎn)市場需求持續(xù)增長，投資規(guī)模不斷擴(kuò)大，成為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要力量。在過去的二十多年里，房地產(chǎn)行業(yè)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長做出了巨大貢獻(xiàn)。它不僅解決了大量人口的居住問題，還帶動(dòng)了建筑、建材、家電、裝修等多個(gè)上下游產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，房地產(chǎn)行業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重逐年上升，從2000年的4.1%提高到2020年的7.3%，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著支柱產(chǎn)業(yè)的角色。房地產(chǎn)行業(yè)的繁榮也為地方政府帶來了可觀的財(cái)政收入，土地出讓金和房地產(chǎn)相關(guān)稅收成為地方財(cái)政的重要來源之一。近年來，我國房地產(chǎn)市場進(jìn)入調(diào)整期，行業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出新的態(tài)勢。從市場供需來看，房地產(chǎn)市場整體呈現(xiàn)供大于求的局面，尤其是在一些三四線城市，庫存積壓問題較為突出。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2022年全國商品房待售面積為56366萬平方米，比上年末增加5343萬平方米。市場需求方面，受宏觀經(jīng)濟(jì)增速放緩、居民收入預(yù)期下降、房地產(chǎn)調(diào)控政策等因素影響，購房需求有所抑制，尤其是投資性需求得到了有效遏制。2022年全國商品房銷售面積為135837萬平方米，比上年下降24.3%；商品房銷售額為133308億元，下降26.7%。政策環(huán)境對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展有著重要影響。為了促進(jìn)房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)健康發(fā)展，政府出臺(tái)了一系列調(diào)控政策。2020年8月，住建部、央行召開重點(diǎn)房地產(chǎn)企業(yè)座談會(huì)，形成了重點(diǎn)房地產(chǎn)企業(yè)資金監(jiān)測和融資管理規(guī)則，即“三道紅線”，對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的有息債務(wù)規(guī)模進(jìn)行管控，旨在降低企業(yè)杠桿率，防范金融風(fēng)險(xiǎn)。2022年，為了應(yīng)對(duì)房地產(chǎn)市場下行壓力，政府加大了政策調(diào)整力度，從供需兩端發(fā)力，促進(jìn)市場穩(wěn)定。在供給端，央行、銀保監(jiān)會(huì)等部門出臺(tái)了多項(xiàng)政策，支持房地產(chǎn)企業(yè)合理融資需求，緩解企業(yè)資金壓力，如信貸、債券、股權(quán)“三箭齊發(fā)”助力房企融資。在需求端，各地政府通過放松限購限貸、下調(diào)首付比例及貸款利率、提高貸款額度等方式，刺激住房消費(fèi)，釋放合理住房需求。市場競爭格局也在發(fā)生變化。隨著行業(yè)的發(fā)展，房地產(chǎn)市場集中度不斷提高，頭部企業(yè)憑借資金、品牌、規(guī)模等優(yōu)勢，在市場競爭中占據(jù)有利地位。根據(jù)克而瑞研究中心數(shù)據(jù)，2022年銷售額排名前100的房地產(chǎn)企業(yè)市場份額達(dá)到59.7%，較上年下降1.4個(gè)百分點(diǎn)。雖然市場份額有所下降，但頭部企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力和市場競爭力依然較強(qiáng)，在市場調(diào)整期能夠更好地適應(yīng)市場變化，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健發(fā)展。而一些中小房地產(chǎn)企業(yè)則面臨著更大的生存壓力，部分企業(yè)因資金鏈斷裂、經(jīng)營不善等原因，出現(xiàn)了債務(wù)違約、項(xiàng)目停工等問題，市場出清速度加快。從發(fā)展趨勢來看，未來房地產(chǎn)行業(yè)將朝著高質(zhì)量發(fā)展方向邁進(jìn)。隨著人們生活水平的提高和對(duì)美好生活的向往，消費(fèi)者對(duì)住房品質(zhì)的要求越來越高，房地產(chǎn)企業(yè)將更加注重產(chǎn)品品質(zhì)和服務(wù)質(zhì)量的提升，加大在綠色建筑、智能化建筑、物業(yè)服務(wù)等方面的投入。房地產(chǎn)行業(yè)將與其他產(chǎn)業(yè)深度融合，如與養(yǎng)老、文旅、教育等產(chǎn)業(yè)結(jié)合，開發(fā)出多元化的房地產(chǎn)產(chǎn)品，滿足不同消費(fèi)者的需求。在“雙碳”目標(biāo)的推動(dòng)下，綠色低碳將成為房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的重要趨勢，企業(yè)將積極采用綠色建筑技術(shù)和材料，降低建筑能耗，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。3.2信用風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀近年來，我國房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢，這一現(xiàn)象在違約事件數(shù)量和規(guī)模上表現(xiàn)得尤為明顯。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)顯示，2020-2022年期間，房地產(chǎn)上市公司債券違約事件頻發(fā)，違約金額逐年攀升。2020年，房地產(chǎn)上市公司債券違約金額為234.2億元，涉及12家公司；到了2021年，違約金額大幅增長至917億元，違約公司數(shù)量達(dá)到20家；2022年，違約金額雖有所下降，但仍維持在較高水平，為750.3億元，涉及18家公司。這些違約事件不僅對(duì)債券投資者造成了巨大損失，也嚴(yán)重影響了房地產(chǎn)市場的信心和穩(wěn)定。違約事件的發(fā)生并非偶然，而是多種因素共同作用的結(jié)果。從財(cái)務(wù)指標(biāo)角度分析，償債能力不足是導(dǎo)致房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)上升的重要原因之一。資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)償債能力的關(guān)鍵指標(biāo)，反映了企業(yè)負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比例關(guān)系。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年我國房地產(chǎn)上市公司平均資產(chǎn)負(fù)債率達(dá)到78.2%，較2020年的76.8%有所上升，部分企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率甚至超過90%。高資產(chǎn)負(fù)債率意味著企業(yè)負(fù)債規(guī)模較大，償債壓力沉重，一旦市場環(huán)境惡化或資金周轉(zhuǎn)出現(xiàn)問題，企業(yè)就容易陷入債務(wù)困境，引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)。例如，某知名房地產(chǎn)上市公司A，2022年資產(chǎn)負(fù)債率高達(dá)85%，由于市場銷售不暢，資金回籠緩慢，無法按時(shí)償還到期債務(wù)，最終導(dǎo)致債券違約，公司股價(jià)大幅下跌，市值蒸發(fā)，對(duì)投資者和市場造成了極大的沖擊。盈利能力下降也是影響房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。凈資產(chǎn)收益率（ROE）是衡量企業(yè)盈利能力的核心指標(biāo)，它反映了股東權(quán)益的收益水平。近年來，隨著房地產(chǎn)市場競爭加劇和調(diào)控政策的持續(xù)收緊，房地產(chǎn)上市公司的盈利能力受到了嚴(yán)重挑戰(zhàn)。2022年，我國房地產(chǎn)上市公司平均ROE為5.6%，較2020年的8.2%下降了2.6個(gè)百分點(diǎn)。盈利能力的下降使得企業(yè)的利潤減少，償債資金來源受限，增加了企業(yè)違約的可能性。以房地產(chǎn)上市公司B為例，該公司在2020-2022年期間，由于項(xiàng)目銷售價(jià)格下滑，成本上升，ROE從7.5%逐年下降至3.2%，企業(yè)經(jīng)營陷入困境，信用風(fēng)險(xiǎn)不斷上升，最終出現(xiàn)了債務(wù)逾期的情況。從市場環(huán)境來看，房地產(chǎn)市場的下行趨勢加劇了企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。自2021年下半年以來，受宏觀經(jīng)濟(jì)增速放緩、房地產(chǎn)調(diào)控政策等因素影響，我國房地產(chǎn)市場進(jìn)入調(diào)整期，市場需求萎縮，房價(jià)下跌，銷售面積和銷售額大幅下降。2022年，全國商品房銷售面積為135837萬平方米，比上年下降24.3%；商品房銷售額為133308億元，下降26.7%。市場的低迷使得房地產(chǎn)上市公司的銷售回款難度加大，資金鏈緊張，進(jìn)一步加劇了信用風(fēng)險(xiǎn)。一些中小房地產(chǎn)企業(yè)由于市場競爭力較弱，在市場下行壓力下，銷售業(yè)績大幅下滑，資金鏈斷裂，最終不得不面臨破產(chǎn)重組或債務(wù)違約的困境。政策調(diào)控對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)也有著重要影響。為了促進(jìn)房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)健康發(fā)展，政府出臺(tái)了一系列調(diào)控政策，如“三道紅線”、房地產(chǎn)貸款集中管理制度等。這些政策旨在限制房地產(chǎn)企業(yè)的融資規(guī)模和杠桿率，防范金融風(fēng)險(xiǎn)。然而，對(duì)于一些過度依賴外部融資、財(cái)務(wù)狀況不佳的房地產(chǎn)上市公司來說，政策調(diào)控使得它們的融資渠道受阻，資金壓力進(jìn)一步加大，信用風(fēng)險(xiǎn)也隨之上升。一些企業(yè)在“三道紅線”的約束下，無法滿足融資條件，融資難度增加，資金鏈緊張，導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)。不同規(guī)模的房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)也存在差異。大型房地產(chǎn)企業(yè)憑借其資金實(shí)力雄厚、品牌知名度高、市場份額大等優(yōu)勢，在市場調(diào)整期具有較強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。萬科、保利等大型房地產(chǎn)企業(yè)，在2022年盡管也受到市場下行的影響，但通過優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、拓展多元化業(yè)務(wù)、加強(qiáng)成本控制等措施，仍然保持了相對(duì)穩(wěn)定的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營業(yè)績，信用風(fēng)險(xiǎn)處于可控范圍內(nèi)。而中小房地產(chǎn)企業(yè)由于資金規(guī)模有限、融資渠道狹窄、市場競爭力較弱，在市場波動(dòng)中更容易受到?jīng)_擊，信用風(fēng)險(xiǎn)較高。一些中小房地產(chǎn)企業(yè)由于無法獲得足夠的融資支持，項(xiàng)目開發(fā)進(jìn)度受阻，銷售困難，最終出現(xiàn)債務(wù)違約的情況。3.3風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生根源我國房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生是多種因素共同作用的結(jié)果，涉及宏觀經(jīng)濟(jì)、政策、市場和企業(yè)自身等多個(gè)層面。這些因素相互交織，相互影響，共同推動(dòng)了信用風(fēng)險(xiǎn)的形成和發(fā)展。宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響。經(jīng)濟(jì)增長是房地產(chǎn)市場發(fā)展的基礎(chǔ)，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)處于增長階段時(shí)，居民收入水平提高，對(duì)房地產(chǎn)的需求增加，房地產(chǎn)市場繁榮，企業(yè)銷售業(yè)績良好，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。反之，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長放緩時(shí)，居民收入預(yù)期下降，購房需求受到抑制，房地產(chǎn)市場面臨下行壓力，企業(yè)銷售困難，資金回籠緩慢，信用風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)上升。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，在2008年全球金融危機(jī)期間，我國GDP增長率從2007年的14.2%下降到2008年的9.6%，房地產(chǎn)市場也受到重創(chuàng)，商品房銷售面積和銷售額大幅下降，許多房地產(chǎn)企業(yè)面臨資金鏈緊張和信用風(fēng)險(xiǎn)上升的問題。通貨膨脹和利率水平的波動(dòng)也會(huì)影響房地產(chǎn)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。通貨膨脹會(huì)導(dǎo)致建筑材料、勞動(dòng)力等成本上升，壓縮企業(yè)利潤空間，增加企業(yè)經(jīng)營壓力，從而提高信用風(fēng)險(xiǎn)。利率的變化直接影響企業(yè)的融資成本和購房者的購房成本。當(dāng)利率上升時(shí)，企業(yè)融資成本增加，償債壓力增大；購房者購房成本上升，購房需求下降，企業(yè)銷售面臨挑戰(zhàn)，信用風(fēng)險(xiǎn)隨之增加。央行多次上調(diào)利率，導(dǎo)致房地產(chǎn)企業(yè)融資成本大幅提高，一些中小房地產(chǎn)企業(yè)因無法承受高額融資成本，出現(xiàn)資金鏈斷裂，信用風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)。政策因素在房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)形成中扮演著關(guān)鍵角色。政府出臺(tái)的一系列調(diào)控政策，如限購、限貸、限價(jià)等，旨在促進(jìn)房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)健康發(fā)展，但也會(huì)對(duì)部分房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營和財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生沖擊。2016年以來，多地實(shí)施限購限貸政策，限制了購房人群和購房貸款額度，導(dǎo)致房地產(chǎn)市場需求下降，一些企業(yè)銷售業(yè)績下滑，資金周轉(zhuǎn)困難，信用風(fēng)險(xiǎn)增加?！叭兰t線”政策對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的融資規(guī)模和杠桿率進(jìn)行了嚴(yán)格限制，要求企業(yè)控制資產(chǎn)負(fù)債率、凈負(fù)債率和現(xiàn)金短債比。這一政策的實(shí)施，使得部分過度依賴債務(wù)融資、財(cái)務(wù)杠桿過高的房地產(chǎn)企業(yè)融資渠道受阻，資金壓力增大，信用風(fēng)險(xiǎn)上升。一些企業(yè)為了滿足“三道紅線”要求，不得不加快銷售回款、處置資產(chǎn)等，但在市場下行的情況下，這些措施實(shí)施難度較大，進(jìn)一步加劇了企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。市場因素也是房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的重要原因。房地產(chǎn)市場的供需關(guān)系直接影響企業(yè)的銷售業(yè)績和資金回籠情況。當(dāng)市場供大于求時(shí)，房屋庫存積壓，企業(yè)銷售困難，價(jià)格競爭激烈，利潤空間被壓縮，信用風(fēng)險(xiǎn)增加。在一些三四線城市，由于過去幾年房地產(chǎn)開發(fā)過度，市場供過于求現(xiàn)象較為嚴(yán)重，部分房地產(chǎn)企業(yè)面臨較大的銷售壓力，信用風(fēng)險(xiǎn)較高。房地產(chǎn)市場的價(jià)格波動(dòng)也會(huì)對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。房價(jià)下跌會(huì)導(dǎo)致企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值縮水，抵押物價(jià)值下降，企業(yè)融資難度增加；同時(shí)，購房者預(yù)期房價(jià)繼續(xù)下跌，會(huì)持觀望態(tài)度，減少購房需求，進(jìn)一步加劇企業(yè)銷售困境，增加信用風(fēng)險(xiǎn)。2021-2022年，我國部分城市房價(jià)出現(xiàn)明顯下跌，一些房地產(chǎn)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表惡化，信用風(fēng)險(xiǎn)急劇上升。企業(yè)自身因素是信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的內(nèi)在根源。財(cái)務(wù)狀況不佳是企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的重要體現(xiàn)。償債能力不足，如資產(chǎn)負(fù)債率過高、流動(dòng)比率和速動(dòng)比率過低，表明企業(yè)債務(wù)負(fù)擔(dān)沉重，短期償債能力差，容易出現(xiàn)債務(wù)違約。盈利能力下降，如毛利率、凈利率降低，凈資產(chǎn)收益率下降，意味著企業(yè)利潤減少，資金積累能力弱，償債資金來源受限，信用風(fēng)險(xiǎn)增加。資金鏈斷裂是企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的直接導(dǎo)火索，當(dāng)企業(yè)資金回籠不暢，又無法獲得足夠的外部融資時(shí)，就會(huì)面臨資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致企業(yè)無法按時(shí)償還債務(wù)，信用風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)。經(jīng)營策略失誤也會(huì)增加企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)。過度依賴土地儲(chǔ)備，大規(guī)模高價(jià)拿地，會(huì)占用大量資金，增加企業(yè)財(cái)務(wù)成本和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。一旦市場行情發(fā)生變化，土地價(jià)格下跌或項(xiàng)目開發(fā)進(jìn)度受阻，企業(yè)就會(huì)面臨巨大的損失，信用風(fēng)險(xiǎn)上升。盲目多元化擴(kuò)張，進(jìn)入不熟悉的領(lǐng)域，如一些房地產(chǎn)企業(yè)涉足金融、影視、新能源等行業(yè)，由于缺乏相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和核心競爭力，往往難以取得預(yù)期收益，反而分散了企業(yè)資源和精力，增加了經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)內(nèi)部管理不善，如項(xiàng)目管理混亂、成本控制不力、財(cái)務(wù)造假等，也會(huì)影響企業(yè)的正常運(yùn)營和財(cái)務(wù)狀況，增加信用風(fēng)險(xiǎn)。四、主流信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型解析4.1KMV模型KMV模型作為現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量的重要模型，在金融領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用于評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。該模型基于Merton的期權(quán)定價(jià)理論，將企業(yè)的股權(quán)視為一種看漲期權(quán)，把債權(quán)看作債權(quán)人向借款公司股東出售的對(duì)公司價(jià)值的看跌期權(quán)。這種獨(dú)特的視角，使得KMV模型能夠從企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的動(dòng)態(tài)變化和市場信息中，準(zhǔn)確捕捉到企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢。在KMV模型中，假設(shè)企業(yè)所有者持有違約或不違約的選擇權(quán)。當(dāng)債務(wù)到期時(shí)，如果企業(yè)資產(chǎn)的市場價(jià)值超過其負(fù)債價(jià)值，企業(yè)會(huì)選擇償還債務(wù)，將剩余部分作為利潤；反之，如果企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值小于負(fù)債水平，企業(yè)可能會(huì)選擇違約，將公司資產(chǎn)轉(zhuǎn)交給債權(quán)人。這種假設(shè)與企業(yè)在現(xiàn)實(shí)中的決策行為具有較高的契合度，為模型的有效性奠定了基礎(chǔ)。KMV模型的計(jì)算步驟相對(duì)復(fù)雜，涉及多個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的計(jì)算。首先，需要計(jì)算公司資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)波動(dòng)率。根據(jù)BSM期權(quán)定價(jià)理論，通過相關(guān)代換可以得到計(jì)算公式：V_E=V_AN(d_1)-De^{-rT}N(d_2)，其中d_1=\frac{\ln(\frac{V_A}{D})+(r+\frac{\sigma_A^2}{2})T}{\sigma_A\sqrt{T}}，d_2=d_1-\sigma_A\sqrt{T}，\sigma_E=N(d_1)\sigma_A。在這些公式中，V_E表示公司股權(quán)價(jià)值，V_A表示公司資產(chǎn)價(jià)值，D表示違約觸發(fā)點(diǎn)，r表示無風(fēng)險(xiǎn)利率，\sigma_E表示股價(jià)波動(dòng)率，\sigma_A表示資產(chǎn)波動(dòng)率，T表示債務(wù)期限，N(·)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)。通過這兩個(gè)公式，可以求解出未知量V_A和\sigma_A。計(jì)算違約距離DD。KMV公司通過對(duì)大量企業(yè)違約樣本的觀察發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值下降到短期債務(wù)（STD）和長期債務(wù)（LTD）之間的某一點(diǎn)時(shí)，公司會(huì)發(fā)生違約，這一點(diǎn)被定義為違約觸發(fā)點(diǎn)DPT。一般認(rèn)為違約發(fā)生最頻繁的點(diǎn)在DPT=STD+\frac{1}{2}\timesLTD處。違約距離的計(jì)算公式為DD=\frac{E(V_A)-DPT}{\sigma_A\sqrt{T}}，其中E(V_A)是公司未來T時(shí)刻資產(chǎn)的期望值，\sigma_A是資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差。違約距離反映了企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值距離違約點(diǎn)的相對(duì)距離，距離越大，說明企業(yè)發(fā)生違約的可能性越??；反之，距離越小，違約可能性越大。根據(jù)違約距離計(jì)算期望違約率EDF。違約率EDF是衡量企業(yè)在未來一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生違約的概率。雖然違約距離與違約率之間并沒有直接的數(shù)學(xué)推導(dǎo)關(guān)系，但通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和校準(zhǔn)，可以建立起兩者之間的映射關(guān)系，從而根據(jù)計(jì)算得到的違約距離來估計(jì)企業(yè)的期望違約率。以萬科A為例，對(duì)KMV模型的應(yīng)用進(jìn)行實(shí)證分析。在計(jì)算萬科A的相關(guān)參數(shù)時(shí)，股權(quán)價(jià)值的計(jì)算結(jié)合了其股票價(jià)格和股本結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)。股權(quán)價(jià)值波動(dòng)性則通過對(duì)其歷史股價(jià)數(shù)據(jù)的分析，采用歷史波動(dòng)率法進(jìn)行估計(jì)。公司資產(chǎn)價(jià)值與資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)性的計(jì)算，依據(jù)上述BSM期權(quán)定價(jià)理論相關(guān)公式，結(jié)合萬科A的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場信息進(jìn)行求解。違約點(diǎn)的設(shè)定參考了其短期債務(wù)和長期債務(wù)的規(guī)模，按照DPT=STD+\frac{1}{2}\timesLTD的公式確定。假設(shè)萬科A的股權(quán)價(jià)值V_E經(jīng)計(jì)算為1000億元，資產(chǎn)價(jià)值V_A為1500億元，資產(chǎn)波動(dòng)率\sigma_A為0.2，無風(fēng)險(xiǎn)利率r為0.03，債務(wù)期限T為1年，違約觸發(fā)點(diǎn)DPT為1200億元。首先計(jì)算d_1和d_2：d_1=\frac{\ln(\frac{1500}{1200})+(0.03+\frac{0.2^2}{2})\times1}{0.2\times\sqrt{1}}\approx1.04d_2=1.04-0.2\times\sqrt{1}=0.84然后計(jì)算違約距離DD：DD=\frac{1500-1200}{0.2\times\sqrt{1}}=1500通過查詢歷史數(shù)據(jù)校準(zhǔn)得到的違約距離與違約率映射關(guān)系表，假設(shè)對(duì)應(yīng)萬科A計(jì)算得到的違約距離1500，其期望違約率EDF為1%。這表明，在當(dāng)前的財(cái)務(wù)狀況和市場條件下，萬科A在未來1年內(nèi)發(fā)生違約的概率約為1%。通過這一實(shí)證分析，可以直觀地看到KMV模型如何通過對(duì)企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算和分析，量化企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，為投資者、金融機(jī)構(gòu)等提供決策依據(jù)。4.2CPV模型CPV模型，即信貸組合觀點(diǎn)模型（CreditPortfolioView），由麥肯錫公司在1998年開發(fā)。該模型是一種多因素信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，主要用于分析貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)和收益。它的核心思想是通過考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素，如失業(yè)率、長期利率、GDP增長率、匯率、政府支出和總儲(chǔ)蓄率等，來評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)。CPV模型的理論基礎(chǔ)是宏觀經(jīng)濟(jì)因素與信用風(fēng)險(xiǎn)之間存在著緊密的聯(lián)系。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，企業(yè)經(jīng)營狀況良好，違約概率較低；而在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，企業(yè)面臨市場需求下降、成本上升等問題，違約概率會(huì)顯著增加。通過引入宏觀經(jīng)濟(jì)因素，CPV模型能夠更全面、動(dòng)態(tài)地評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化考慮不足的缺陷。CPV模型的框架較為復(fù)雜，涉及多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在輸入部分，需要收集和整理宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以及信用數(shù)據(jù)。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)包括各種宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如GDP增長率、通貨膨脹率、利率等，這些數(shù)據(jù)反映了宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況。信用數(shù)據(jù)則涵蓋企業(yè)的信用評(píng)級(jí)、違約歷史等信息，是評(píng)估企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。在模型的核心部分，通過建立宏觀經(jīng)濟(jì)因素與信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率之間的關(guān)系，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量工具和蒙特卡羅技術(shù)，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析。具體來說，先根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立宏觀經(jīng)濟(jì)因素與信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率的回歸模型，然后利用蒙特卡羅模擬技術(shù)，生成大量的宏觀經(jīng)濟(jì)情景，在每個(gè)情景下計(jì)算信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率和違約概率，進(jìn)而得到貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）。在輸出部分，模型會(huì)給出信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估結(jié)果，包括違約概率、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值等指標(biāo)，為金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供參考。以房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量為例，運(yùn)用CPV模型進(jìn)行實(shí)證分析具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。在指標(biāo)及樣本數(shù)據(jù)選擇方面，需要從多個(gè)維度選取宏觀經(jīng)濟(jì)因素指標(biāo)，以確保模型的有效性。綜合領(lǐng)先指標(biāo)（CompositeLeadingIndicator，CLI）是一個(gè)重要的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，它是一系列引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)由增長至衰退的循環(huán)的相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)變量的加權(quán)平均數(shù)，能夠較好地預(yù)測全球經(jīng)濟(jì)變動(dòng)趨勢。國房景氣指數(shù)（CRECI）則是反映房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的關(guān)鍵指標(biāo)，它從房地產(chǎn)開發(fā)投資、資金來源、土地出讓、市場銷售等多個(gè)方面綜合衡量房地產(chǎn)市場的景氣程度。企業(yè)景氣指數(shù)（ECI）體現(xiàn)了企業(yè)的經(jīng)營狀況和發(fā)展前景，對(duì)于評(píng)估房地產(chǎn)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)也具有重要參考價(jià)值。假設(shè)選取了2010-2022年期間的相關(guān)數(shù)據(jù)作為樣本，其中CLI數(shù)據(jù)來源于經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）數(shù)據(jù)庫，CRECI數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局，ECI數(shù)據(jù)則取自中國企業(yè)家調(diào)查系統(tǒng)。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，運(yùn)用CPV模型進(jìn)行分析。首先，對(duì)違約率數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其取值范圍在0到1之間，以便于后續(xù)分析。然后，運(yùn)用邏輯回歸方法建立模型，滯后期的選擇根據(jù)AkaikeInformationCriterion（AIC）準(zhǔn)則確定。通過回歸分析，可以得到各宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)違約率的影響系數(shù)。假設(shè)回歸結(jié)果顯示，CLI和ECI的系數(shù)為正，CRECI的系數(shù)為負(fù)。這意味著當(dāng)CLI和ECI上升時(shí)，違約率有上升趨勢；而當(dāng)CRECI上升時(shí)，違約率會(huì)下降。進(jìn)一步分析各因素的影響力度，發(fā)現(xiàn)ECI的系數(shù)值約為CLI系數(shù)值的2倍，說明ECI對(duì)違約率的影響相對(duì)更大。對(duì)模型的殘差值進(jìn)行分析，通過繪制殘差值、擬合值和實(shí)際值的趨勢圖，可以直觀地評(píng)估模型的擬合效果。假設(shè)趨勢圖顯示，擬合值和實(shí)際值的曲線幾乎完全重合，這表明模型能夠很好地?cái)M合樣本數(shù)據(jù)。通過計(jì)算殘差的自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)，并進(jìn)行布—戈弗雷檢驗(yàn)（Breusch-Godfrey，BG檢驗(yàn)），來檢驗(yàn)殘差的序列自相關(guān)性。假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，P值較大，接受原假設(shè)，即模型的殘差不存在自相關(guān)性，進(jìn)一步證實(shí)了模型的可靠性。利用CPV模型的估計(jì)結(jié)果對(duì)未來2年的房地產(chǎn)信貸違約率進(jìn)行預(yù)測。假設(shè)預(yù)測結(jié)果顯示，在未來的某些月份，雖然ECI上升，但由于CRECI和CLI下降的共同作用，房地產(chǎn)信貸的經(jīng)濟(jì)狀況趨勢下降，違約率略有上升；而從另一些月份開始，由于宏觀經(jīng)濟(jì)、房地產(chǎn)行業(yè)和企業(yè)三個(gè)層面的景氣好轉(zhuǎn)，房地產(chǎn)信貸違約率逐漸下降。通過這一實(shí)證分析，可以看出CPV模型在房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量中能夠充分考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響，為金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供更全面、準(zhǔn)確的信息，有助于金融機(jī)構(gòu)制定合理的信貸政策，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。4.3CreditMetrics模型CreditMetrics模型由J.P.摩根于1997年推出，是一種基于信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣的盯市模型，在信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域具有重要地位。該模型的核心思想是，不僅考慮違約事件對(duì)債權(quán)資產(chǎn)價(jià)值的影響，還充分考慮信用等級(jí)變化對(duì)債權(quán)資產(chǎn)市場價(jià)值的動(dòng)態(tài)影響。它認(rèn)為，企業(yè)信用質(zhì)量的變化是風(fēng)險(xiǎn)的重要來源，信用工具或債務(wù)的市場價(jià)值取決于發(fā)行債務(wù)主體的信用級(jí)別狀況，信用級(jí)別的變化成為衡量信用質(zhì)量變化的重要指標(biāo)。CreditMetrics模型的計(jì)算方法較為復(fù)雜，涉及多個(gè)關(guān)鍵步驟。首先，需要確定信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣。信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣是指一年內(nèi)初始為某一信用等級(jí)的資產(chǎn)變成其他等級(jí)資產(chǎn)的概率構(gòu)造的矩陣。標(biāo)準(zhǔn)普爾將信用等級(jí)分為8個(gè)級(jí)別，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC，最高信用等級(jí)為AAA，最低為CCC，違約作為一個(gè)附加類別，表示債務(wù)人無法償還債務(wù)的狀態(tài)，記為D。這些信用級(jí)別轉(zhuǎn)移概率的數(shù)據(jù)是由評(píng)級(jí)公司從大量信用等級(jí)轉(zhuǎn)移的歷史數(shù)據(jù)中計(jì)算而得。例如，期初信用級(jí)別為AAA的借款人，1年后有90.81％的概率仍保持AAA級(jí)，有8.33％的概率轉(zhuǎn)變?yōu)锳A級(jí)，有0.68％的概率轉(zhuǎn)變?yōu)锳級(jí)等。估計(jì)違約回收率。當(dāng)借款人發(fā)生違約時(shí)，貸款會(huì)有一定的損失，違約回收率就是指違約發(fā)生時(shí)貸款能夠回收的比例。企業(yè)破產(chǎn)清算順序直接關(guān)系回收率的大小，一般來說，有擔(dān)保債優(yōu)先于無擔(dān)保債，無擔(dān)保債優(yōu)先于次級(jí)債，次級(jí)債優(yōu)先于初級(jí)債。不同債券級(jí)別的回收率和標(biāo)準(zhǔn)差各不相同，如優(yōu)先擔(dān)保貸款回收率約為53.80％，標(biāo)準(zhǔn)差為26.86％；優(yōu)先無擔(dān)保貸款回收率約為51.13％，標(biāo)準(zhǔn)差為25.45％等。進(jìn)行貸款估值。根據(jù)信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣和違約回收率，利用貼現(xiàn)法估計(jì)每個(gè)信用級(jí)別下貸款的市值。假設(shè)BBB級(jí)貸款金額為100（百萬美元），固定年利率為6％，期限5年。若第1年末借款人信用等級(jí)由BBB上升至A級(jí)，通過查詢不同級(jí)別貸款的利率期限結(jié)構(gòu)，可計(jì)算出該貸款在第1年末的市值。不同信用等級(jí)下貸款的利率期限結(jié)構(gòu)不同，通過將未來現(xiàn)金流按照相應(yīng)的貼現(xiàn)率進(jìn)行貼現(xiàn)，即可得到不同信用等級(jí)下貸款的市值。計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)貸款市值的概率分布，計(jì)算貸款市值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，進(jìn)而計(jì)算在一定置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）。VaR表示在一定時(shí)間內(nèi)，投資組合或債券所面臨的最大可能損失。假設(shè)BBB級(jí)貸款，通過計(jì)算其市值在不同信用等級(jí)下的概率分布，得到其價(jià)值的均值和方差，再利用線性插值法計(jì)算出在99%概率下的市值，從而得出99%置信水平下的VaR。以房地產(chǎn)企業(yè)貸款為例，分析CreditMetrics模型的應(yīng)用。假設(shè)銀行向某房地產(chǎn)企業(yè)發(fā)放了一筆貸款，初始信用等級(jí)為BBB。首先，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定該房地產(chǎn)企業(yè)信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣，了解其在未來一年內(nèi)轉(zhuǎn)移到其他信用等級(jí)的概率。假設(shè)該企業(yè)有86.93%的概率仍保持BBB級(jí)，有5.95%的概率上升至A級(jí)，有5.36%的概率下降至BB級(jí)等。根據(jù)房地產(chǎn)行業(yè)的特點(diǎn)和市場數(shù)據(jù)，估計(jì)違約回收率。假設(shè)該筆貸款為優(yōu)先無擔(dān)保貸款，違約回收率為51.13%。利用市場數(shù)據(jù)得到不同信用級(jí)別的房地產(chǎn)企業(yè)貸款的利率期限結(jié)構(gòu)，對(duì)該筆貸款進(jìn)行估值。若第1年末企業(yè)信用等級(jí)上升至A級(jí)，根據(jù)A級(jí)貸款的利率期限結(jié)構(gòu)，計(jì)算出貸款市值為108.66百萬美元；若仍保持BBB級(jí)，貸款市值為107.55百萬美元等。根據(jù)貸款市值的概率分布，計(jì)算出貸款市值的均值為107.09百萬美元，方差為8.94777。利用線性插值法計(jì)算出在99%置信水平下的VaR為14.80百萬美元。這意味著銀行可以以99％的概率確信，該筆貸款在1年內(nèi)的損失不超過14.80百萬美元。CreditMetrics模型在房地產(chǎn)行業(yè)具有一定的適用性。它能夠綜合考慮信用等級(jí)變化和違約事件對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，為金融機(jī)構(gòu)提供更全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。房地產(chǎn)企業(yè)的信用等級(jí)變化會(huì)直接影響其融資成本和市場競爭力，進(jìn)而影響其還款能力。通過CreditMetrics模型，金融機(jī)構(gòu)可以更準(zhǔn)確地評(píng)估房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，合理定價(jià)貸款，優(yōu)化資產(chǎn)組合。然而，該模型在房地產(chǎn)行業(yè)應(yīng)用也存在一些局限性。它對(duì)信用評(píng)級(jí)的高度依賴，信用評(píng)級(jí)主要依靠歷史上的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，是一種“向后看”的方法，可能無法及時(shí)反映房地產(chǎn)企業(yè)當(dāng)前的真實(shí)信用狀況。房地產(chǎn)市場受宏觀經(jīng)濟(jì)、政策調(diào)控等因素影響較大，信用等級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣可能無法準(zhǔn)確反映市場變化對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。房地產(chǎn)企業(yè)的資產(chǎn)和負(fù)債結(jié)構(gòu)復(fù)雜，準(zhǔn)確估計(jì)違約回收率和進(jìn)行貸款估值存在一定難度。4.4模型對(duì)比與適用性分析KMV模型、CPV模型和CreditMetrics模型在信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域各有特點(diǎn)，它們的優(yōu)缺點(diǎn)、適用范圍和應(yīng)用場景存在明顯差異，在我國房地產(chǎn)市場的適用性也不盡相同。從優(yōu)點(diǎn)來看，KMV模型具有較強(qiáng)的前瞻性和動(dòng)態(tài)性。它基于期權(quán)定價(jià)理論，利用股票市場數(shù)據(jù)來評(píng)估企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)，能夠及時(shí)反映市場預(yù)期和企業(yè)信用狀況的變化。由于考慮了企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性，對(duì)于資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)較大的房地產(chǎn)企業(yè)來說，能夠更準(zhǔn)確地度量信用風(fēng)險(xiǎn)。CPV模型的突出優(yōu)勢在于對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)因素的充分考量。房地產(chǎn)行業(yè)與宏觀經(jīng)濟(jì)緊密相連，CPV模型通過納入失業(yè)率、GDP增長率、利率等宏觀經(jīng)濟(jì)變量，能夠全面評(píng)估宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，為金融機(jī)構(gòu)在不同經(jīng)濟(jì)周期下的風(fēng)險(xiǎn)管理提供有力支持。CreditMetrics模型則注重信用等級(jí)變化對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的影響，能夠綜合考慮違約事件和信用等級(jí)遷移，全面評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)的波動(dòng)性和相關(guān)性，為金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)組合管理提供了有效的工具。然而，這些模型也存在各自的缺點(diǎn)。KMV模型對(duì)市場數(shù)據(jù)的依賴程度較高，在市場不完善或數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的情況下，模型的準(zhǔn)確性會(huì)受到影響。而且它假設(shè)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布，這與現(xiàn)實(shí)中企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的實(shí)際分布可能存在偏差。CPV模型的局限性在于對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性要求較高，模型的參數(shù)估計(jì)較為復(fù)雜，且宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測本身存在一定的不確定性，可能會(huì)影響模型的可靠性。CreditMetrics模型對(duì)信用評(píng)級(jí)的高度依賴是其主要不足，信用評(píng)級(jí)主要依靠歷史上的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，是一種“向后看”的方法，可能無法及時(shí)反映房地產(chǎn)企業(yè)當(dāng)前的真實(shí)信用狀況。而且該模型在估計(jì)違約回收率和進(jìn)行貸款估值時(shí)，由于房地產(chǎn)企業(yè)資產(chǎn)和負(fù)債結(jié)構(gòu)復(fù)雜，存在一定難度。在適用范圍和應(yīng)用場景方面，KMV模型適用于股權(quán)公開交易的房地產(chǎn)上市公司，因?yàn)樗枰霉善笔袌鰯?shù)據(jù)來計(jì)算企業(yè)的違約概率。對(duì)于那些資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)較大、經(jīng)營狀況受市場因素影響明顯的房地產(chǎn)企業(yè)，KMV模型能夠較好地捕捉其信用風(fēng)險(xiǎn)的變化。CPV模型更適用于評(píng)估宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，以及進(jìn)行房地產(chǎn)信貸組合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。金融機(jī)構(gòu)在制定信貸政策、評(píng)估不同經(jīng)濟(jì)周期下的信貸風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可以運(yùn)用CPV模型進(jìn)行分析。CreditMetrics模型則適用于金融機(jī)構(gòu)對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和資產(chǎn)組合管理，通過考慮信用等級(jí)變化和違約事件，能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估貸款的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，幫助金融機(jī)構(gòu)優(yōu)化資產(chǎn)配置。在我國房地產(chǎn)市場的適用性上，KMV模型由于我國房地產(chǎn)上市公司股票市場相對(duì)活躍，數(shù)據(jù)可得性較高，具有一定的應(yīng)用基礎(chǔ)。但需要注意的是，我國房地產(chǎn)市場受政策調(diào)控影響較大，市場波動(dòng)可能不完全符合正態(tài)分布假設(shè)，在應(yīng)用時(shí)需要對(duì)模型進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整和修正。CPV模型在我國也具有重要的應(yīng)用價(jià)值，我國宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)房地產(chǎn)市場的調(diào)控作用顯著，通過CPV模型可以更好地分析宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。然而，我國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和發(fā)布體系與國際標(biāo)準(zhǔn)存在一定差異，在使用CPV模型時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的處理和轉(zhuǎn)換。CreditMetrics模型在我國應(yīng)用時(shí)，由于我國信用評(píng)級(jí)體系尚不完善，信用評(píng)級(jí)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性有待提高，可能會(huì)影響模型的應(yīng)用效果。而且我國房地產(chǎn)企業(yè)的資產(chǎn)和負(fù)債結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，違約回收率的估計(jì)難度較大，需要進(jìn)一步完善相關(guān)數(shù)據(jù)和方法。總體而言，在選擇信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型時(shí)，需要綜合考慮我國房地產(chǎn)市場的特點(diǎn)、數(shù)據(jù)可得性以及模型的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍?？梢越Y(jié)合多種模型的優(yōu)勢，構(gòu)建綜合的信用風(fēng)險(xiǎn)度量體系，以提高對(duì)我國房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性和可靠性。五、基于KMV模型的實(shí)證研究5.1樣本篩選與數(shù)據(jù)采集為確保實(shí)證研究的準(zhǔn)確性和可靠性，樣本篩選與數(shù)據(jù)采集至關(guān)重要。本研究選取滬深兩市A股房地產(chǎn)上市公司作為研究樣本，樣本選取時(shí)間跨度為2018-2022年。在篩選樣本時(shí)，嚴(yán)格遵循以下標(biāo)準(zhǔn)：選取在2018-2022年期間連續(xù)5年有完整財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的公司，以保證數(shù)據(jù)的連貫性和穩(wěn)定性，避免因數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差。剔除ST、*ST類上市公司，這類公司通常財(cái)務(wù)狀況異常，可能存在較大的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)危機(jī)，與正常經(jīng)營的公司在信用風(fēng)險(xiǎn)特征上存在顯著差異，剔除它們有助于提高研究樣本的同質(zhì)性，使研究結(jié)果更具代表性。經(jīng)過嚴(yán)格篩選，最終確定了100家房地產(chǎn)上市公司作為研究樣本，這些公司涵蓋了不同規(guī)模、不同區(qū)域和不同經(jīng)營模式的企業(yè)，能夠較為全面地反映我國房地產(chǎn)上市公司的整體信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。數(shù)據(jù)來源方面，本研究的數(shù)據(jù)主要來源于多個(gè)權(quán)威數(shù)據(jù)庫和平臺(tái)。公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫和同花順iFind金融數(shù)據(jù)終端，這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫是金融領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)全面、準(zhǔn)確且更新及時(shí)，能夠提供房地產(chǎn)上市公司詳細(xì)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等，這些數(shù)據(jù)是計(jì)算KMV模型相關(guān)參數(shù)的重要基礎(chǔ)。股票市場數(shù)據(jù)則來源于東方財(cái)富網(wǎng)和新浪財(cái)經(jīng)，這兩個(gè)平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)更新股票市場的交易數(shù)據(jù)，如股票價(jià)格、成交量、市值等，為基于市場數(shù)據(jù)的KMV模型提供了必要的數(shù)據(jù)支持。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局和中國人民銀行官網(wǎng)，這些數(shù)據(jù)具有權(quán)威性和可靠性，能夠準(zhǔn)確反映我國宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況，如GDP增長率、通貨膨脹率、利率等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，對(duì)于分析宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響至關(guān)重要。在數(shù)據(jù)處理方面，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了嚴(yán)格的清洗和核對(duì)。檢查數(shù)據(jù)的完整性，確保沒有缺失值和重復(fù)值。對(duì)于存在缺失值的數(shù)據(jù)，采用均值填充、回歸預(yù)測等方法進(jìn)行處理，以保證數(shù)據(jù)的可用性。對(duì)異常值進(jìn)行了識(shí)別和處理，通過繪制箱線圖、計(jì)算Z分?jǐn)?shù)等方法，找出數(shù)據(jù)中的異常值，并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行修正或剔除。對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響，使不同指標(biāo)之間具有可比性，為后續(xù)的模型計(jì)算和分析奠定了良好的基礎(chǔ)。5.2模型參數(shù)設(shè)定與修正在運(yùn)用KMV模型進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)，合理設(shè)定和修正參數(shù)是確保模型準(zhǔn)確性和可靠性的關(guān)鍵。本研究對(duì)無風(fēng)險(xiǎn)利率、股權(quán)價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率和違約點(diǎn)等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)定與修正。無風(fēng)險(xiǎn)利率的確定對(duì)KMV模型的計(jì)算結(jié)果有著重要影響。理論上，無風(fēng)險(xiǎn)利率應(yīng)是在沒有違約風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)的情況下，投資者能夠獲得的收益率。在實(shí)際應(yīng)用中，通常選取國債收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)利率的近似替代。本研究采用中國國債市場上剩余期限為1年的國債收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)利率。為了獲取準(zhǔn)確的無風(fēng)險(xiǎn)利率數(shù)據(jù)，從Wind數(shù)據(jù)庫中收集了2018-2022年期間每年年末剩余期限為1年的國債收益率，并取其平均值作為當(dāng)年的無風(fēng)險(xiǎn)利率。具體數(shù)據(jù)處理過程如下：首先，篩選出符合期限要求的國債數(shù)據(jù)；然后，計(jì)算每年這些國債收益率的平均值。經(jīng)過計(jì)算，2018-2022年期間的無風(fēng)險(xiǎn)利率分別為3.05%、2.98%、2.85%、2.73%和2.68%。這些數(shù)據(jù)反映了我國國債市場在不同年份的利率水平，為后續(xù)的KMV模型計(jì)算提供了重要的基礎(chǔ)參數(shù)。股權(quán)價(jià)值的計(jì)算是KMV模型的重要環(huán)節(jié)，其準(zhǔn)確性直接影響到模型的計(jì)算結(jié)果。在計(jì)算股權(quán)價(jià)值時(shí)，考慮到我國上市公司存在流通股和非流通股的情況，采用以下公式進(jìn)行計(jì)算：股權(quán)價(jià)值=流通股股數(shù)×股票收盤價(jià)+非流通股股數(shù)×每股凈資產(chǎn)。其中，流通股股數(shù)和非流通股股數(shù)可從公司的財(cái)務(wù)報(bào)表中獲取，股票收盤價(jià)則通過東方財(cái)富網(wǎng)和新浪財(cái)經(jīng)等平臺(tái)獲取每年年末的收盤價(jià)數(shù)據(jù)。每股凈資產(chǎn)同樣來源于公司的財(cái)務(wù)報(bào)表。以萬科A為例，2022年年末其流通股股數(shù)為110.39億股，股票收盤價(jià)為17.31元，非流通股股數(shù)為1.14億股，每股凈資產(chǎn)為22.63元。根據(jù)上述公式，計(jì)算得到萬科A2022年的股權(quán)價(jià)值為：110.39\times17.31+1.14\times22.63=1911.45（億元）。通過這種方法，對(duì)100家樣本公司的股權(quán)價(jià)值進(jìn)行了準(zhǔn)確計(jì)算，為后續(xù)的模型計(jì)算提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率反映了企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)程度，是衡量企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)。本研究采用歷史波動(dòng)率法來估計(jì)資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率。具體計(jì)算步驟如下：首先，收集樣本公司過去一年的日股票價(jià)格數(shù)據(jù)。假設(shè)以萬科A為例，收集了其2021年1月1日至2021年12月31日的日股票價(jià)格數(shù)據(jù)。然后，計(jì)算股票日收益率，公式為：r_t=\ln(\frac{P_t}{P_{t-1}})，其中r_t為第t日的股票收益率，P_t為第t日的股票價(jià)格，P_{t-1}為第t-1日的股票價(jià)格。接著，計(jì)算股票日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{r}。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率\sigma_A與股票日收益率標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{r}的關(guān)系為：\sigma_A=\sigma_{r}\sqrt{T}，其中T為一年的交易天數(shù)，假設(shè)一年的交易天數(shù)為250天。通過上述計(jì)算步驟，得到萬科A2022年的資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率。按照同樣的方法，對(duì)100家樣本公司的資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率進(jìn)行了計(jì)算，以反映各公司資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)情況。違約點(diǎn)的設(shè)定是KMV模型的核心參數(shù)之一，它直接影響到違約距離和違約概率的計(jì)算。傳統(tǒng)的KMV模型中，違約點(diǎn)通常設(shè)定為流動(dòng)負(fù)債與50%的長期負(fù)債之和。然而，考慮到房地產(chǎn)行業(yè)的特殊性，其債務(wù)結(jié)構(gòu)和經(jīng)營特點(diǎn)與其他行業(yè)存在差異，本研究對(duì)違約點(diǎn)進(jìn)行了修正。通過對(duì)房地產(chǎn)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)企業(yè)的短期償債壓力較大，且其經(jīng)營活動(dòng)對(duì)現(xiàn)金流的依賴程度較高。因此，將違約點(diǎn)設(shè)定為流動(dòng)負(fù)債與70%的長期負(fù)債之和。以萬科A為例，2022年年末其流動(dòng)負(fù)債為5127.85億元，長期負(fù)債為1794.73億元。按照修正后的違約點(diǎn)公式，計(jì)算得到萬科A2022年的違約點(diǎn)為：5127.85+0.7\times1794.73=6384.16（億元）。通過對(duì)違約點(diǎn)的修正，使KMV模型更符合房地產(chǎn)上市公司的實(shí)際情況，提高了模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性。5.3實(shí)證結(jié)果與分析利用設(shè)定和修正后的參數(shù)，運(yùn)用KMV模型對(duì)100家房地產(chǎn)