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提要 房地产业作为资金密集型行业，其发展离不开金融支持。近年来，房地产业高速运转，各个环节都离不开银行的大力支持，仅由外资银行积极介入的现象就可以看出。国内房地产信贷快速扩张在这一经济变动中的作用及累积的金融风险也再次成为热点问题，对这一问题的研究无疑具有重要的现实意义。
一、房地产金融的风险识别
房地产开发所需巨额资金的筹集和融通是开发商最为关切和颇费心机的问题，筹资手段合理，可以减少筹资成本，降低筹资风险；筹资措施不当，轻者造成筹资成本大幅度上升，开发建设资金拮据，流动资金周转困难，开发项目干干停停，难以为继，项目质量工期均无保证；重者导致巨额亏损，开发项目失败，企业面临破产。
我国房地产企业资产负债率普遍较高。据统计，2004年全国房地产企业平均资产负债率是74%，最高达95%，其中具有代表性的地区房地产企业资产负债率如图1。
房地产公司的融资渠道主要来自银行，所以银行对房地产公司的风险应该加以充分重视。随着房地产市场竞争日趋激烈，以及近期国家对房地产信贷政策的调整，房地产开发企业优胜劣汰的进程将进一步加速，从而有可能出现新的房地产信贷风险，所以控制房地产金融风险的任务也就势在必行。
二、房地产金融风险度量方法
传统的房地产金融风险度量方法有盈亏平衡分析法、敏感性分析法以及概率分析法，然而这三种方法在不同程度上都存在不小的缺陷。盈亏平衡分析法建立在假设的基础上过于理想化；敏感性分析法在于风险因素的相关性，使得计算结果存在差异性；概率分析法没有对风险因素进行详细分析。而CVaR是控制风险的一个有力工具，可用来衡量整体动态风险（包括投资组合），具有很好的度量市场风险的功能，可直接估算投资成本，并且易于操作控制。
VaR理论是CVaR理论的基础，又称风险价值法，是新近出现的一种风险度量工具。VaR是指在一定的概率（置信）水平下，某一金融资产或投资组合在未来特定的一段时间内遭受的最大可能损失，较为准确地测量了不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失，较好地适应了金融市场发展的动态性、复杂性和综合化趋势。VaR迅速发展成为测量和控制金融风险管理的国际主流技术，被巴塞尔委员会等国际金融机构确认为金融风险测度的，国际标准，都归功于其为不同金融工具构成的复杂的投资组合提供了统一的综合性的测量框架。但是它本身具有明显的局限性，不能准确地估量出风险度。
（1）缺乏次可加性，即证券组合的风险不一定小于各证券风险之和。
（2）基于VaR对证券组合进行优化时，可能存在多个极值，局部最优解不一定是全局最优解，这在数学上难以处理。
CVaR方法的提出。为了克服VaR的不足，Rockfeller和Urvasev提出了条件VaR模型CVaR），又称期望损失。CVaR（条件风险值）度量的是损失超过VaR的尾部损失的平均值，代表了超额损失的平均水平，因此CVaR的定义是以VaR为基础的。
设L（x，y）是损失函数，其中xTX是决策向量，X为可行行集，v∈Rn为一随机向量。例如，x可以理解为风险资产的组合系数，X为所有可能组合的集合。y代表能影响损失的市场不确定性。当损失为负时，意味着有正的收益。设y的概率密度为p（y），则对任意的x损失函数L（x，y）的分布也随之确定，其分布函数为?渍（x，a）■p（y）dy，在相应的概率置信水平?茁（0＜?茁＜1）下，损失的?茁-VaR和?茁-CVaR分别定义为：
VaP?茁（x）＝mina∈R；?准（x，y）
CVaP?茁（x）＝EL（x,y）L（x，y）≥VaR（x）=（1-?茁）■f（x，y）p（y）dy
并记：?滋（x，y）＝EL（x,y），?滓（x）＝VarL（x，y）
由上面的式子可以看出CVaR不是单一的分位点，这与VaR有着根本的区别。CVaR是尾部损失的平均值，只有将所有大于VaR的尾部损失全部估计到才能够计算CVaR，因此它对于尾部损失的估计是充分的。此外，对于任意的随机回报总有以下式子成立：
CVaP?茁（x＋y）≤CVaR■（X）+CVaR■（Y）
因此，无沦投资组合的回报是否是正态分布，CVaR都是一致性风险度量。较之VaR，CVaR具有明显的优点：（1）具有次可加性，次可加性有利于风险资本金的配置和风险管理的实施。（2）具有单调性，考虑了投资者的风险偏好。（3）具有凸性，使CVaR能够利用一个最小化公式表现出来，通过线性规划技术实现最小化，而VaR并不是一个凸性的风险计量，可能不存在最优的解。基于上述优点，CVaR被学术界认为是一种比VaR风险计量技术更为合理有效的现代风险管理方法，在近年来得到了迅速的发展，并引起了金融界普遍关注。
三、CVaR模型在度量房地产金融风险中的应用
研究表明，当金融资产回报是正态分布时，VaR是次可加的，此时尾部损失估计也是充分的，在这种情况下VaR参与度量房地产金融风险是可以在收益一定时达到最小风险的。
然而，大量的实证研究表明，房地产金融回报的波动呈现肥尾性和非对称性等特征，这些于正态分布相去甚远。而在非正态情形下，VaR因为违背可加性就不能参加组合的优化，可见，正态分布的前提极大地限制VaR在房地产金融中的应用范围。相比之下，CVaR可以适用任何分布形态，因此有必要研究基于CVaR约束的房地产金融风险度量模型。
对资产组合而言，收益R（x，y）和损失L（x，y）分别为rx=R（x，y）=xy，L（x，y）＝－xy，这里x=（x1，x2，…，xn），xj为第j种金融工具头寸，并且 ■x■=x■I，I＝（1，1，…）T；y=（y■，y■，…y■）■。yj代表第j种金融工具的回报率，j=1，2，…n。这时，可行集X=x∈R■:x■I=1令E（y）=?滋，Cov（y）=v则收益、损失的均值和方差分别为：
E（rx）=ER（x，y）=E－L（x，y）＝xT?滋
?滓2（x）=?滓2（rx）=xTVx
min?滓2（x）x■=1x■?滋=r minVaR?茁（x）x■=1x■?滋=r
minCVaR?茁（x）x■=1x■?滋=r
CVaR和VaR测度了损失分布的不同特性。VaR的计算揭示了损失超过它的可能性，但是没有算出具体超过的损失数量，然而这个数量也许是显著偏大的。而CVaR的测度是大于VaR的尾部损失平均值，只有将所有大于VaR的尾部损失估计到才能够计算CVaR，因此CVaR对尾部的损失测度是充分的。当相同资产的分布函数在VaR阀值处没有出现跳跃时，置信水平越趋近1，CVaR和VaR对损失的衡量越趋于一致。
为了维持房地产市场的有序发展，必须把重点放在房地产金融的风险控制上，通过度量金融风险，来调控房地产市场，把CVaR应用于房地产金融领域是基于VaR的更完整的度量方法，但还需要在以后的实践中进一步完善优化，其应用还存在一定困难。首先，在于缺乏使用模型所需要的大量数据，根本在于我国金融市场起步较晚，对模型的建立和有效性检验都存在相当的难度。然后，就是风险管理的配套设施不够完善，需要进一步吸取创新国外的一些经验。■ |
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