20210210-渤海证券-固定收益专题报告_房地产行业信用评级模型的构建_33页_2mb

房地产行业信用评级模型的构建总结

核心内容

本报告旨在构建一个适用于房地产行业的内部信用评级模型，以应对外部评级机构对房地产企业信用评级普遍为AAA，缺乏区分度的问题。通过比较分析外部评级方法和模型，总结出普适性评级要素，选取可批量量化的指标，并运用层次分析法（AHP）确定各指标的权重，最终形成具有区分度的内部信用评级体系。

主要观点

• 房地产行业具有政策敏感性高、资金投入大、建设周期长、地域性强等特点，是国民经济的重要组成部分。
• 随着外部评级区分度不足，构建内部评级模型的需求愈加迫切，以更精准地识别房地产企业信用风险。
• 信用资质越好的企业，其债券发行成本越低，采用期限加权平均发行利率作为衡量标准，与定量指标进行相关性分析，权重越高说明指标对信用资质的影响越大。
• 内部评级模型将企业信用评分与调整项结合，以获得更可靠的评级结果，从而更直观地开展房地产行业信用研究。

关键信息

1. 房地产行业运行概述

• 房地产行业是典型的强周期行业，与宏观经济、政策导向密切相关。
• 房地产行业经营流程可分为土地获取、开发建设及销售交付三个阶段，各阶段对资金依赖程度不同。
• 房地产行业竞争格局呈现“强者恒强”的趋势，大型房企在城市布局、项目储备、融资能力等方面具有明显优势。
• 资金来源以其他资金为主，包括定金及预收款、个人按揭贷款等，信用债融资和资产证券化成为主要融资方式。

2. 房地产行业外部环境

• 房地产行业发展受宏观经济、政策调控、土地供应、税收政策等多重因素影响。
• 房地产行业政策经历了从刺激到规范再到收紧的过程，2015年至今“房住不炒”成为政策核心，各地因地制宜实施调控。
• 2020年新冠疫情对房地产行业造成一定冲击，但随着经济复苏，行业逐步回暖。

3. 房地产行业信用债现状

• 房地产行业存量信用债规模较大，以公司债、短融和中票为主，发行人主要为国企。
• 高评级房企债券违约事件频发，反映出信用风险识别能力的不足。
• 违约主体多为中小型房企，因高杠杆、融资成本高企、经营不善等因素导致资金链断裂。
• 泰禾集团的违约事件表明，仅靠规模判断企业安全边际并不充分，需综合考虑企业经营状况和债务结构。

4. 构建房地产行业信用评级模型

• 投资者在选择信用债时更关注风险识别，构建内部评级模型有助于更精准地评估企业信用风险。
• 内部评级模型选取了包括宏观环境、行业风险、企业地位、项目分布、总资产、营业收入、预收账款、净利润、毛利率、EBITDA利润率、净资产收益率、存货周转率、剔预资产负债率、净负债率、现金短债比、EBIT利息倍数、全部债务/EBITDA、经营性现金流覆盖倍数等指标。
• 通过层次分析法确定各指标的权重，经过显著性检验和相关性分析，权重分配更符合实际风险判断。
• 评级模型最终得出的内部评级结果分布于 AAA 内级至 C 内级之间，其中 CCC 内级至 C 内级主要为已违约或出现重大负面的主体。

风险提示

• 评级模型建立具有较强的主观性，受人为判断影响较大。
• 企业经营数据具有滞后性，可能影响模型的时效性。
• 模型有效性存在风险，需持续优化和验证。

模型权重分配

模型应用与展望

• 内部评级模型有助于更直观地开展房地产行业信用研究，未来将在现有评级基础上进行房地产行业债券的深度挖掘。
• 模型将作为评估房地产企业信用风险的重要工具，有助于投资者更准确地识别信用风险，提升投资决策的科学性。
• 未来将进一步完善模型，考虑更多定性因素，如公司治理、战略调整等，以提升模型的全面性和准确性。