房地产行业是我国当前的支柱产业,随着我国经济的快速发展而不断活跃;同时,房地产行业还是典型的资本密集型产业,充足的资金支持是该行业发展的重要保证。然而,我国房地产企业的融资现状还存在融资结构单一、自有资金严重不足、易受宏观政策影响等诸多问题,本文基于这一背景提出了构建信贷风险测评体系的新思路是具有一定现实意义的。本文利用信贷风险预警相关的理论和技术方法,提出了基于BP神经网络的房地产行业信贷风险的预警方法。文章共有5个部分:第一部分首先介绍房地产企业的融资现状,说明本论题的研究意义、文章的结构内容以及创新点。第二部分则对比分析与论题相关的一些国内外学者们的研究成果,分别总结了关于房地产行业财务危机与信贷风险的相关研究、关于商业银行信贷风险的国内外研究以及神经网络模型在信贷风险的应用研究。第三部分对本文所涉及的概念和理论进行界定与叙述,包括风险、信贷风险与融资风险、房地产信贷和神经网络模型的概念界定,以及企业融资理论、信贷风险管理理论、神经网络模型在信贷风险中的应用理论。第四部分对论题进行实证分析,是就本论题进行定量分析的部分,可分为3个步骤,首先根据样本的总市值、违约点、月收盘价波动率和无风险利率,运用KMV模型计算出违约概率;其次将选取的用于评价信贷风险的财务指标与违约概率做相关分析;接着以KMV模型计算得出的违约概率为输出,以筛选出的与违约概率相关性较为显著的指标作为输入,构建神经网络模型,验证整体指标体系的有效性,并对实证分析的结果进行总结,得出实证研究的结论。为了从源头上防范信贷风险,文章在第五部分提出了相关建议及研究展望,该部分就房地产行业信贷风险规避相关的融资问题提出一些建议,分别从政府视角、银行视角、企业自身的视角以及房地产融资未来的发展视角提出相关对策;最后还说明了文本在研究过程中的局限性,并对以后的研究进行展望。