人口结构、城市化进程、信贷及货币投放量等因素对中国房地产市场的发展起了根本性的推展起到。为使房地产市场持续平稳发展，中国自2009年对房地产市场展开了密集调控。自调控以来，房地产行业景气度持续走低，由2010年3月末的135.80上升2013年3月末的115.30。

2011年以来，受到供应量削减、成交率上升、销售市场萧条、政策环境及土地价格等多方面影响，居住用地成交量之后上升。投资和新开工方面，房地产开发投资已完成额增长速度自调控以来下降显著；房屋新开工面积大幅减少，但增幅已显著上升。

市场需求及成交量方面，在调控的大背景下（例如信贷、出租汽车等），全国商品房销售面积整体增长速度显著下降。2011年以来，国务院陆续实施房地产调控政策，牵涉到调控目标、房产税、信贷、土地供给等多个方面，明确提出坚决房地产调控政策不挽回。

2013年2月，国务院实施房地产调控政策新的“国五条”，拒绝各地方完备平稳房价工作责任制，极力诱导投机投资性购房，减缓保障房建设。预计未来1～2年，从紧的房地产调控方向仍然会再次发生转变，全国商品住宅投资增长速度和新开工增长速度之后上升，全国新建商品住宅成交量增幅将之后下降。CreditMetrics模型以VaR为理论，将资产的价值作为取决于信用风险的基础，通过迁入矩阵的形式计算出来债权人概率，对贷款人组的未来价值产于展开仿真，从而估算出有总体产于在某个置信水平上的VaR值。

CreditMetrics模型的关键在于估计资产的预期概率分布。CreditMetrics模型通过历史评级结果就可以计算出来出有信用迁入矩阵的迁移亲率，并且由于使用了迁入矩阵的方法，模型具备动态评估的特点。CreditRisk+模型是瑞士信贷银行于1997年发售的信用风险度量模型。

CreditRisk+模型基于保险精算学的理论，考虑到了债权人风险子母、有效期以及债务人的系统风险等因素。该模型假设债权人风险与资本结构牵涉到，只考虑到债权人和不债权人两种状态，债权人过程遵从泊松产于，通过债权人再次发生频率与债权人损失程度计算出来获得资产人组债权人损失的概率分布。CreditRisk+模型必须的数据较较少，不必须历史数据的反对，但该模型也忽略了市场风险等因素的影响。CreditPortfolioView模型从宏观经济的角度分析信用风险和信用等级迁入矩阵概率。

假设信用等级随经济周期发生变化，信用等级受到失业率、利率等宏观经济因素的影响。该模型运用计量经济学和蒙特卡罗模拟法，仿真债权人条件概率分布和有所不同主体的等级迁移率。CPV模型所须要数据较多，模型中信用等级迁移率的调整也倚赖主观判断能力。

KMV模型是以资本市场上的企业价值和企业资本结构为基础，通过BSM模型评估信用风险的大小。由于用于了股票市场数据，对信用风险的评估具备前瞻性。

信用风险作为古老的金融风险，仍然是金融机构注目的对象，在信用经济更加繁盛的现代，信用风险更加沦为了现代经济生活中最主要的风险。信用风险往往无法察觉到，一旦风险曝露就不会对金融业甚至整个经济导致严重危害，这使得信用风险沦为了各国政府监管的重点。

信用风险需要占到到银行总体风险的60%，也使得银行业对信用风险十分推崇，巴塞尔协议也将信用风险划入到低于资本拒绝的内容。因此，信用风险的研究和管理沦为了当今社会注目的焦点。

房地产公司作为一个先导性、基础性的产业，其市场规模极大，关系到国计民生，其发展既受到国民经济的制约，又对经济的发展有极大的促进作用。2013年，房地产开发投资86013亿元，比上年快速增长19.8%，房地产业投资额在全社会固定资产投资中比重多达四分之一，房地产业在整个国民经济体系中正处于主导地位，对我国经济发展起着十分最重要的起到。然而，房地产属型的资本密集产业，房地产企业大多低负债运营和前期投资较高的特点，使得其必须利用其他资金的反对，这也就造成了房地产低风险性。

房地产业的经营特点，加之其与金融业的天然联系要求了房地产信用风险的必定不存在。2007年预示着美国次贷危机的再次发生，世界经济很快南北下滑。

中国宏观经济也在美国次贷危机的影响下，经济增长率开始渐渐上升，超越了较慢的下降趋势。在宏观经济增长率上升的影响下，很多企业陷于经营困境，以预收预付方式居多的企业资金链经常出现脱落，外部融资环境恶劣，部分企业由于无法之后经营，造成破产倒闭，房地产企业信用风险突显。房地产业是相关性十分强劲的基础性产业，其上下游行业涵盖了钢铁、水泥、家电等最重要经济产业，一旦经常出现房地产信用风险，其危害不会波及到涉及行业乃至整个国民经济的发展。

目前国内外大多数对于房地产信用风险评估集中于在微观分析层面，主要目的是用作银行信贷管理，以及金融机构风险管理的实践中。然而，大量事实证明外部因素不会造成信用风险，信用风险与宏观经济因素也不存在着较强的相关性。

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