银行地产信贷风险问题探析绪论

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　　【题目】房地产信贷业务的风险控制探究
　　【第一章】银行地产信贷风险问题探析绪论
　　【第二章】风险管理基本理论概述
　　【3.1  3.2】商业银行房地产信贷风险概念、特征及类型
　　【3.3  3.4】我国商业银行房地产信贷中存在的问题及成因
　　【4.1  4.2】广州A银行对Y公司房地产信贷风险管理
　　【4.3】广州A银行房地产信贷风险管理存在问题和改进措施
　　【结论/参考文献】商业银行房地产信用贷款风险管理研究结论与参考文献

　　第一章 绪论
　　
　　第一节 选题背景与研究意义

　　一、选题背景

　　2007 年，美国爆发了影响广泛、严重的次贷危机，导致有着 150 多年历史、经历了美国内战、两次世界大战、经济大萧条、"9.11 袭击"等事件的美国五大投行之一--雷曼兄弟公司最终破产，房利美、房地美两家公司被接管，美林证券和贝尔斯登被收购，摩根斯坦利和高盛转变为银行控股公司，花旗银行接受美国政府救助。为了避免次贷危机阴霾从虚拟经济扩散到实体经济，美国政府采取了国有化、向金融系统注入大量资金、降息等多种措施，但仍然没有阻止危机的蔓延，最终引起了全球性的金融危机。对于次贷危机，理论界、实务界进行了大量深入的研究，普遍认为房地产泡沫破裂、金融创新过度、创新监管滞后是此次危机爆发的主要根源。中国的金融市场开放程度不高，与美国金融体系的联系不太紧密，相比欧洲各国，中国虽然在这次危机中遭受的损失相对较小，但危机也对中国经济产生了不利影响，如出口增速大幅下滑、大批企业破产倒闭等，危机也给我国政府、金融市场监管部门、商业银行敲响了警钟。

　　改革开放以来，随着经济的飞速发展，我国城乡居民收入和家庭可支配收入快速增长。1998 年，我国实施城镇居民住房制度改革，取消了实行 40 余年的住房福利分配制度，明确了居民住房产权的私有化性质和住房供给市场化方向。这使我国房地产业获得了快速发展的契机，以年均 20%的速度高速增长，不仅整个房地产市场一片繁荣，而且与房地产行业存在密切关系的一大批产业也获得了巨大发展，中国的房地产行业成为拉动经济增长的支柱产业。

　　房地产行业的蓬勃发展也促进了我国商业银行房地产信贷业务的快速增长。根据中国人民银行 2014 年的统计报告，1998 年到 2013 年的 15 年间，我国商业银行用于房地产幵发贷款由最初的 2028.92 亿元增至 4.24 万亿元，增长了近 21倍；个人住房消费信贷由 456.17 亿元增至 8. 57 万亿元，增长了 188 倍还多。

　　另据中国人民银行网站和中国房地产信息网披露的信息，2009 年至 2012 年间，尽管商业银行房地产信贷在其贷款总额中的占比存在月间差异，但大多保持在20%以上，最高月份达到 46%,平均是 28.31%;2013 年商业银行房地产贷款余额比上一年增加了 9987 亿元，房地产贷款增量占同期各项贷款增量的比例为28 .1%,较 2012 年末增加了 10.07 个百分点，而且该比例仍呈上升趋势。上述数据一方面表明了我国商业银行房地产贷款增长速度之快，另一方面也说明，尽管近几年中央政府实行了严厉的房地产紧缩政策，但始终没有明显改变商业银行对房地产业的信贷偏好、银行对房地产业依赖度较高的现象。

　　金融市场是风险与收益并存的市场。房地产行业的蓬勃发展虽然促使了商业银行房地产信贷业务的快速增长，但巨大的房地产贷款也为商业银行的正常经营、为我国金融市场的稳定发展埋下了隐患（2012 年中国银监会发布的报告显示，房地产不良贷款余额为 279.1 亿，仅次于制造业、批发零售业、个人贷款、农林牧渔业）。这种隐患一方面来自房地产市场在快速发展的过程中产生了巨大的泡沫，另一方面来自商业银行房地产信贷管理及金融监管中存在的问题和不足。房地产业属于资金密集性行业（投资规模动辄几百万乃至上亿元）、房地产的周期比较长，资金周转速度比较慢，在中国的信用体系尚未建立的情况下，如果借贷者隐瞒真实信息、各银行之间信息不及时沟通，一旦大量房地产企业和个人到期不能归还借款，就会引起一连串的反应。

　　为了降低商业银行房地产信贷风险，避免出现像美国一样由于房地产泡沫破灭引起的系统风险，2003 年，中国人民银行相继出台了《关于进一步加强房地产信贷业务管理的通知》和《商业银行房地产贷款风险管理指引》，但由于我国商业银行房地产信贷风险管理还处在初级阶段，房地产信贷还在快速增长（根据央行发布的《2013 年第一季度中国货币政策执行报告》显示，2013 年一季度末，全国主要金融机构房地产贷款余额 12.98 万亿元，同比增长 16.4%），这使得我国商业银行面临着巨大的风险。金融是经济发展的第一推动力，如果不对商业银行房地产信贷风险加以防范，一旦房地产市场泡沫破灭，就会对中国金融体系带来极大冲击，甚至危害中国的经济发展（刘光溪，2014）。

　　二、研究意义

　　房地产业是我国国民经济的支柱产业，对金融业的稳定以及经济、社会的发展影响很大。在房地产信贷风险已经成为我国商业银行当前面临的最大风险情况下，如果不对商业银行房地产信贷风险进行有效的管理，一旦房地产泡沫破灭，就会对金融体系带来巨大冲击，严重危害我国经济、社会的稳定和发展。从这个层面上看，本文对我国商业银行房地产信贷风险及管理现状进行研究具有非常重要的现实意义。

　　从国内外文献综述可以看出，现有研究主要对商业银行房地产信贷风险产生原因、风险度量与防范等进行了大量的理论与实证研究，但以商业银行房地产信贷风险管理为例进行的案例研究相对不多。本文的贡献主要体现在两个方面：一方面，本文以广州 A 银行房地产信贷风险管理为例进行研究，丰富了商业银行房地产信贷风险管理文献，另一方面本文基于深入的理论和案例分析，指出了广州A 银行房地产信贷风险管理存在问题和风险防范措施，这对广州 A 银行房地产信贷风险管理具有应用价值，对其他商业银行具有借鉴意义。

　　第二节 文献回顾与研究述评

　　一、 研究

　　1.房地产信贷风险度量研究

　　住房抵押贷款在境外银行贷款总额中占有很大的比重，境外银行和学术界对住房抵押贷款的风险非常重视。Gau 是最早研究住房抵押贷款风险的学者，1978年，他从申借人特征、 房产特征和融资特征三个维度选择评价指标，建立个人住房抵押贷款违约风险分类评价指标体系；2002 年，他采用主成分分析法从 64个变量中提取了 28 个因子，然后采用逐步回归法提出 17 个因子建立判别函数，最后对 17 个因子进行聚类，从而建立个人住房抵押贷款违约风险分类模型。与Gau 的研究不同，Deng（1995）在其模型中加入了贷款特征、当地经济特征、贷款期限、人口等变量，在 2000 年又将失业率和离婚率变量纳入研究模型。二十世纪八十年代以来，越来越多的学者采用 logistic 模型度量房地产信贷风险。

　　Campbell 和 Dietrich（1983）采用 logit 模型研究银行的抵押贷款风险，研究发现，抵押品的寿命、抵押品与贷款价值比、利率和失业率等变量对抵押贷款风险具有较强的解释力。Gardner 和 Mills（1989）采用 logit 模型预测银行房地产贷款的违约概率，研究认为，房地产贷款人并不一定是以违约告终，建议银行使用此方法来估计房地产贷款的风险。Kau、Keenan 和 Kim（2000）总结大量实证研究结果认为，贷款价值比（即抵押品与贷款价值的比值）可以用来解释违约的发生。Wilson（2001）构建损失函数，采用加利福尼亚的数据研究了违约影响因素，他们发现，违约的主要因素首先是房价的变化，然后是贷款特征、贷款价值比、资产类型、贷款规模等。Golin（ 2001）用一家金融机构作为案例分析对象，描绘了这家金融机构信用风险管理流程，以财务报表为起点提出 CAME LS 模型的基本要素。Stepanova 和 Thomas（2002）、Baesens（2004）等以获得银行贷款的客户为研究样本，从信用角度建立房地产消费贷款风险度量模型，以判别风险程度的 "大"和"小".Cramer（2000）、Liu 和 M Schumann（2005）、Parnitzke（2005）等认为，商业银行对一些申借人不发放贷款，是因为这些申借人的违约风险很大，一旦发放贷款就会产生非常大的损失，在建立房地产消费贷款信用风险度量模型时，应该将这些"坏"的申借人纳入研究样本，分别建立判断申借人"好"、"坏"的模型。

　　2. 商业银行房地产信贷风险理论研究

　　对于商业银行房地产信贷风险，不同的理论有不同的解释。信息不对称理论认为，信息不对称是商业银行房地产信贷风险产生的主要原因，信息不对称主要包括商业银行与房地产市场之间的信息不对称和商业银行与借贷者之间的信息不对称两种类型。前者会导致银行对房地产市场状况做出错误评估，影响银行做出正确的决策，后者会影响其银行对借贷者信用等方面的信评估，有可能引发信贷风险（Stiglitz 和 Weiss,1981）。"金融不稳定假说"（Financial InstabilityHypothesis）认为，商业银行的信用创造动机和借款人的特征，使金融体系有天然的内在不稳定性（Minsky,1992）。Allen 和 Gale（1998）认为，房地产资产价格与信贷数量之间存在一定联系，金融中介机构预测的资产回报率过高会引起资产泡沫，导致银行资产减少，从而产生信贷风险。Krugman（1999）对房地产泡沫和银行行为进行了深入研究，研究结果认为，银行房地产信贷风险与房地产泡沫的产生、破裂存在密切关联。 Kau 等（2000）认为，当房产价值比抵押贷款价值低时，违约情形就可能发生。这种方法将策略性抵押贷款违约看作是对抵押贷款本身的一种卖出期权，即将住宅卖给贷款人以换取免除抵押贷款责任。他们只是从经济人的角度来考虑违约选择的合理性。Alan Greenspan （2002）认为，房地产市场是否存在泡沫及何时破裂无法准确度量和预测，在房地产泡沫没有破灭的时候，很难判定是否存在泡沫以及泡沫到达何种程度，这些不确定的因素导致银行房地产信贷存在风险。Khandani 和 Merton（2013）的研究发现，美国商业银行信贷在 2006-2008 年间出现了 1.7 万亿的损失，房地产信贷风险会引起整个国家的系统风险。Crowe , Dell'Ariccia , Igan（2013）认为，房地产信贷泡沫一旦破裂，就会引起严重的金融危机，有必要从宏观政策入手对房地产信贷进行管制。

　　Herring 和 Wachter（1999）认为，危机短视、反向激励和数据不充分与脆弱分析三假说能够合理解释房地产业繁荣导致的银行危机。Robert（2003）认为，借贷人具有异质性特征，在个人住房抵押贷款风险管理中，如果契约设计得不完备，就会产生道德风险。Davis 和 Haibin Zhu（2004）认为，银行有放松贷款条件或发放更多贷款的动机，在房地产价格持续上涨的情况下，银行会尽力扩大房地产信贷规模，从而导致银行信贷风险。

　　3. 商业银行房地产信贷风险实证研究

　　Gau（1978）利用个人住房抵押贷款违约风险评价模型，采用两家保险公司提供的数据，研究了个人住房抵押贷款违约风险，研究发现，借款人过去的信用评级和职业是决定违约与否的重要因素。Lisa（2000）研究了固定利率、浮动利率下不同风险等级的申借人对住房抵押的选择问题。他发现，在信息不对称的情况下，风险高的申借人选择浮动利率抵押贷款，低风险的借款人选择固定利率抵押贷款，其他因素如申借人预期搬迁成本等也会影响借款人的抵押贷款选择。

　　Chow、Huang 和 Liu（ 2000）的研究发现，房地产贷款抵押方式的不同与是否存在违约风险具有极大的相关性，相比于固定期限可变偿还抵押贷款方式，在浮动利率加可变期限的贷款方式下，申借人除了要承受利率风险外还要承受期限风险。

　　Chen 和 Wang（2007）考虑商业银行的异质性特点，利用台湾公司的交易数据研究了公司抵押品价值和房地产抵押贷款的关系，研究发现，公司的可抵押资产价值与房地产抵押贷款规模呈正相关关系。Davis 和 Zhu（2004）利用 17 个国家的数据研究了商业银行贷款与房地产价格之间的关系，研究结果认为，银行信贷的过度扩张并没有导致房地产价格的上涨，房地产价格上涨是导致银行信贷扩张的主要原因。Gerlach 和 Peng（2005）的研究也发现，房地产价格的波动对银行信贷扩张有显着的正向影响，银行贷款对房地产价格产生的影响则不显着。

　　二、国内研究

　　我国房地产市场起步较晚，商业银行房地产信贷信息披露不全面、不及时、不规范，导致学者在我国商业银行房地产信贷风险方面研究成果不是太丰富，学者们主要从以下方面进行了探讨。

　　1.房地产信贷风险的度量

　　孔艳杰（2006）对中国商业银行信贷中的风险及风险规避技术进行分析，建立商业银行信贷风险评价模型、评价标准。张波（2006）根据"金融不稳定假说"对商业银行房地产信贷风险进行了理论分析，采用 VAR 风险计量方法建立房地产企业信贷风险计量模型。易佳欣（2007）在对比分析了商业银行的四种信用风险管理模型优缺点后认为，相比于其他三种模型，Credit Portfolio View 模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较高的科学性、合理性和有效性。李红立、宋丽伟、任宏（2011）建立上市房地产开发企业信贷风险判别预测模型，研究结果表明，预测模型对信贷非违约的可能性预测准确性较高，对信贷违约的可能性预测准确性不高，同时还发现，企业的盈利能力对商业银行信贷风险评价有重要影响。张勇（2011）基于 CPV 模型建立了一个多元回归模型，用以度量房地产信贷风险，他的实证研究结果表明，房地产信贷风险管理应注重风险预警机制和内部控制方面。尹航（2011）根据 CPV 模型的基本思想，利用德尔菲法对四个指数（即宏观经济景气指数、房地产景气指数、建筑业景气指数、居民消费者价格指数）进行分析，通过回归分析建立与四个指数相关的经济变量与房地产信贷违约率之间的房地产信贷风险度量模型。李秀婷，刘凡，吴迪，董纪昌，高鹏（2012）基于各类房地产调控政策传导机制的细致分析，在综合运用协整分析、格兰杰因果检验、方差分解和脉冲效应分析等方法的基础上，建立 PCA-VAR 模型，以预测房地产信贷政策对房地产市场的影响。贾云赟（2012）首先根据相关理论选择评价指标建立评价指标体系，然后采用主成分分析、聚类分析找出影响商业银行信贷资产风险的 11 个评价指标，最后采用因子分析找出风险因子，建立评价商业银行房地产开发信贷评价模型。白鹏飞、段倩倩（2013）对商业银行房地产贷款中的两类贷款--房地产开发商贷款和个人住房贷款进行组合，基于Copula 函数，构建信用风险度量模型并进行了实例研究，他们认为，模型中采用 Copula 函数，能够过有效处理两类房地产信贷风险间存在的相关关系，相对于完全正相关和完全独立两种情况，采用该模型的风险度量结果相对更准确。

　　2. 房地产信贷风险产生原因

　　陈则明、吴光伟（2001）认为，中国商业银行个人住房抵押贷款违约风险发生的原因除了申借人偿还能力不足外，还与借款人同房地产商的矛盾有关，房地产商建造的住房质量存在问题、虚假的广告宣传、房屋预售中不能按时交付等是商业银行个人住房抵押贷款违约的一个重要因素。另外，中国房地产市场运作还很不规范，这些使房地产市场的很多风险通过房地产抵押贷款最终传递给了银行。刘春红（2000）利用上海某银行数据研究了中国房地产抵押贷款风险影响因素，研究发现，家庭月收入、首付百分比、还款收入比、购房能力和还款承受力对银行个人住房抵押贷款违约风险有显着影响。刘萍（2002）总结了商业银行个人住房抵押贷款业务中的 6 种风险形式（即利率风险、购买力风险、房地产市场风险、流动性风险、抵押物风险和信用风险），并对其原因进行了探讨，她认为，商业银行个人住房抵押贷款产生的根源主要在于住房产业政策长期目标的短期化、住房金融承担了国家财政分配职能、住房福利政策的金融化操作尚未形成、政策上未能建立有效的住房金融风险规避机制。

　　徐建斌（2003）分析了商业银行房地产信贷风险的形成机理，他认为，银行与开发商之间的信息不对称是房地产信贷风险产生的主要原因。汪利娜（2002）认为，信息不对称会引起两个方面的问题，一是商业银行的逆向选择问题，二是道德风险问题，商业银行的逆向选择会使那些信誉差、还款没有保证的贷款人获得贷款，从而给商业银行的房地产信贷带来风险；商业银行体制不健全，盲目地追求信贷规模，不严格审查申借人资信，不对借款用途进行跟踪调查，不重视房地产信贷的风险管理，这种道德风险在房地产价格高涨、抵押物市值快速增加时会导致银行资金大量涌入，加快房地产市场的膨胀和泡沫的产生。郭永济、唐建民（2011）研究了房地产价格和银行信贷风险的关系，发现近几年来的房地产泡沫破灭给商业银行信贷业务带来了巨大风险。

　　韩继云（2003）、王义平（2004）、柳燕（2005）等认为，我国房地产信贷风险产生的原因一方面在于房地产信贷的高回报率会使商业银行低估风险，降低信贷门滥、扩大信贷额度，另外一方面在于商业银行的风险管理制度不完善，运作机制不顺畅。石汉祥（2003）、王艳（2007）认为，中国房地产市场存在着外部环境不完善、未形成规范的操作体系、国家对银行业的监管不足等问题，这些问题给商业银行的房地产信贷带来了风险。易宪容（2009）从宏观经济的角度对房地产与金融的关系进行了阐述，他认为，中国实施的房地产刺激政策导致了国内房地产价格的快速上涨，从而给商业银行的房地产信贷带来风险。李健飞（2006）采用1998 年 1 月至 2004 年 9 月之间的季度数据，利用协整分析法研究房地产价格波动和银行信贷之间的关系，他认为，房地产价格上涨不是由银行的过度放贷造成的，房地产价格上涨导致的银行信贷风险应引起重视。

　　3.商业银房地产信贷风险防范研究

　　对于商业银行个人住房抵押贷款风险，王劲华、杨丽君（2004）主张通过三种途径进行防范：一是加强对住房抵押贷款的审核管理；二是完善我国的个人信用制度；三是加强商业银行的内部风险管理。刘耀庭、韩继云（2003）还提出通过完善个人住房抵押贷款法律法规体系和加大对违约事件的处罚力度等来规避。房地产开发贷款不同于个人住房贷款，它具有还款周期长、贷款数额比较大等特征，加强房地产企业融资方式的研究，一方面可以解决开发商单纯依靠银行借款的问题，另一方面还可以减少银行信贷风险。朱勇（1999）认为防范商业银行房地产信贷风险的措施需要进一步深化房地产开发企业改革，建立房地产信贷风险的微观约束机制；需要尽快理顺国有商业银行的产权关系，建立责权对称、权责分明的现代商业银行制度，需要加强金融监控，建立有效的金融风险控制制度，同时，还需要尽快核销破产清算等房地产企业债务，降低银行房地产不良贷款率。邓源（2004）认为，应改变商业银行长期以来存在的拼市场、做规模的不良做法，建立风险与收益相均衡的经营理念和绩效考核机制，推行房地产抵押贷款证券化等策略。田亚欧等（2011）对国内某商业银行的房地产贷款进行信用风险压力测试后认为，商业银行要降低房地产信贷风险，必须在增强风险意识，树立全面风险管理理念的基础上，实行区域差别化压力测试，建立风险准备金制度，做好房地产市场监测、风险识别、风险控制和差异化定价等工作。宋凌峰（2013）认为，房地产信贷涉及地方政府和中央政府这两个层次部门间的隐性担保机制，商业银行房地产信贷与地方政府财政缺口和房地产业投资的关系密切，只有通过财税体制改革和改变地方政府投资行为，才能改善地方政府的财政缺口状况，降低商业银行信贷风险。吴爱民（2013）在分析了房地产市场宏观调控对商业银行流动性、安全性、盈利性等产生的影响以及商业银行可能面临的经营风险之后，提出了商业银行房地产信贷风险管理的策略建议，具体包括保持适当流动性、加强风险控制和加快商业银行创新步伐。

　　三、研究述评

　　从上述国内外文献综述可以看出，由于国外房地产市场建立较早，房地产市场较成熟、房地产金融体系比较发达，所以国外学者对商业银行房地产信贷风险研究较早，对房地产信贷风险度量及信贷风险产生原因进行了较为深入的研究，形成了较为完善的理论方法体系和科学的度量模型，取得了较多的实证研究成果，并在实践中得以推广、运用。相比之下，我国房地产市场起步较晚，房地产金融体系不发达，商业银行信贷数据披露较少，这使得国内研究存在较大的问题和不足，主要表现在：（1）在风险度量模型和方法上，虽然国内学者对商业银行房地产信贷风险进行了一些研究，但这些研究大多借鉴了国外的研究成果，开拓创新性的成果还比较少见；（2）在研究内容上，国内学者主要对房地产信贷风险产生原因、商业银行房地产信贷风险防范措施、方法进行了研究，但这些研究中很多是从宏观层面或微观层面给出了一些政策性的措施和建议，并没有结合中国商业银行房地产信贷风险情况进行深入的案例分析和研究，提出操作性较强的房地产信贷风险管理方法和措施；（3）在研究方法上，国内学者大多采用规范研究方法对商业银行房地产信贷风险管理涉及的宏观政策、金融体系、法律体系等提出改进建议和完善对策，采用商业银行房地产信贷数据和信贷风险评价模型研究中国商业银行房地产信贷风险情况的实证成果相对较少，以中国某商业银行房地产信贷为例进行的、深入的案例研究更是缺乏；（4）在研究成果上，国内学者一直注重研究理论，对于商业银行房地产信贷风险的研究主要集中在风险分类、形成原因等定性层面（张琳玥和杨立社，2009;张雯，2009），针对某一家或几家商业房地产信贷风险所进行的定量研究或案例研究比较少见。

　　第三节 技术路线、研究方法、论文结构

　　一、技术路线

　　本研究分为四个层次，按照提出问题、理论分析、案例研究、研究总结的逻辑思路展开：

　　第一层次是提出问题。本层次在论述商业银行房地产信贷在我国经济发展中的作用、风险管理的重要性及对国内外相关研究等进行综述的基础上，确立本文的研究方向。

　　第二层次是理论分析。本层次首先分析风险管理的概念及目标，然后分析风险管理的原则、风险管理的程序和方法，在此基础上，分析商业银行房地产信贷风险及我国房地产信贷现状，为下文的案例研究奠定基础。

　　第三层次是案例研究。本层次基于商业银行房地产信贷风险管理理论及我国商业银行房地产信贷现状，首先分析广州 A 银行房地产信贷状况及广州 A 银行房地产信贷风险管理状况，然后分析广州 A 银行房地产信贷风险管理存在问题、产生原因，最后提出解决广州 A 银行房地产信贷风险问题的对策、建议。

　　第四层次是研究总结。总结全文的主要结论，同时，说明本研究存在的局限性，为未来进一步的研究指明方向。

　　二、研究方法
　　
　　"工欲善其事必先利其器".使用科学、合理的研究方法是保证一项科学研究取得成功的关键。本研究将根据研究目标、研究内容使用以下方法；（1）归纳、演绎方法规范研究回答 "应该是什么"的问题，实证研究回答"是什么""为什么"的问题，两者都是科学研究的基本方法。本研究在问题的提出、文献综述及理论分析部分将采用归纳、演绎方法。

　　（2）案例研究方法案例研究方法是实证研究方法的一种。本研究将在分析风险管理理论、商业银行信贷理论及我国商业银行信贷现状的基础上，以广州 A 银行房地产信贷风险管理为例，分析其房地产信贷风险管理存在的问题，依据风险管理理论提出切实可行的对策建议。

　　三、论文结构

　　本文研究商业银行房地产信贷风险及防范问题，论文结构如下：

　　第一章 绪论。本章介绍论文的选题背景、研究意义，对国内外相关研究进行综述，同时阐述论文的研究思路、研究方法和结构安排。

　　第二章 风险管理基本理论。本章对风险管理相关概念、风险管理目标和原则、风险管理框架和程序、方法进行介绍。

　　第三章 商业银行房地产信贷风险理论及管理现状分析。本章对商业银行房地产信贷业务、商业银行房地产信贷风险概念、特征及种类及我国商业银行房地产信贷及风险现状进行分析。

　　第四章 广州 A 银行房地产信贷风险管理研究。本章分析广州 A 银行房地产信贷状况、风险管理状况、风险管理存在问题及产生原因，提出解决广州 A 银行房地产信贷风险问题的对策、建议。

　　第五章 研究总结。总结全文的主要结论，说明本研究存在的局限性，为未来进一步的研究指明方向。

　　本文的技术路线、研究方法、结构安排见图 1.