近年来,国家出台“三线四档”等政策,增加房地产行业的银行借贷门槛,在这种背景下,房地产违规信贷现象屡禁不止。罚单的数量和金额表明监管机构对违法违规行为的惩治决心和力度,但也从侧面说明“罚单式”监管模式的效果欠佳。房地产开发过度依赖银行信贷,不仅危及自身,也会将房地产市场的隐患传导至银行系统,进而引发系统性金融风险。因此,商业银行房地产信贷风险亟须得到有效评价和监管,研究该问题对于引导资金脱虚向实,振兴实体经济具有重要意义。一方面,由于现有的商业银行房地产信贷风险评价与监管研究较少涉及违规信贷模式,加上商业银行房地产违规信贷涉及多方利益主体,且利益主体间的交互关系复杂,相互博弈,风险机理较难理清。演化博弈理论由于其具有分析参与人群动态演化过程的特征,比较适用于商业银行房地产违规信贷问题的研究。然而在现有研究中,针对商业银行和房地产企业的合规和违规情况的研究较少,目前的研究尚不能达到防范风险和实现有效监管的目的。另一方面,采用监管科技开展商业银行房地产信贷风险评价与监管,区块链技术依托其分布式治理、数据难以篡改、数据可溯源等特性是监管科技重要的技术手段之一,为改进传统监管方式提供了新思路。然而,将联盟链应用于商业银行房地产信贷风险防范时,其共识过程由于利益主体间的交互关系复杂,简单应用传统联盟链PBFT共识算法会带来共识节点选取方式随意,共识节点固定,无法正确评估节点风险等问题。针对现有的商业银行房地产信贷风险评价与监管研究较少涉及违规信贷模式的问题,本文在已有研究的基础上,梳理商业银行违规输血房地产情形下的三方主体行为交互关系,建立包含监管机构、商业银行和房地产企业的三主体演化博弈模型,分析各参与主体策略选择变化趋势,探究不同因素对演化稳定策略的影响,并用MATLAB仿真演示不同参数变化时模型的演化稳定策略,能够实现对不同情景下三方主体的群体风险进行有效评价的目标。本文还将房地产业不良贷款率引入商业银行财务风险评价体系,运用因子分析法和Logistic回归模型对单个商业银行和单个房地产企业的财务风险进行评价。针对联盟链应用于商业银行房地产信贷风险防范与监管中存在的问题,本文提出商业银行房地产信贷监管联盟链框架和EW-PBFT共识算法设计,将商业银行房地产违规信贷演化博弈模型仿真实验均衡点8（监管机构严格监管,商业银行合规经营,房地产企业不炒作）中参与主体的群体风险评价结果和基于因子分析法和Logistic回归模型中的单个节点风险评价结果进行加权,为节点赋予权重,实现对节点风险全面准确评价的目标;每轮共识结束后根据权重更新机制更新节点权重,依据更新的权重排名选取共识节点;定期进行共识节点换届,实现共识节点动态更换;将共识成功标准改为正确节点的权重和大于阈值,可以提高共识速度。改进的共识算法能够实现降低商业银行房地产信贷监管联盟链中共识节点风险的目标。本文利用MATLAB对提出的商业银行房地产违规信贷演化博弈模型进行情景模拟仿真,梳理出三方参与主体的利益关系和风险机理,进而对参与主体群体风险进行评价,实验结果表明不同情景下的监管成本、政府奖励、惩罚系数和罚款等因素对参与主体的策略选择具有显著影响。同时,实验过程中的参数敏感性分析也可对政府部门制定和完善奖惩机制,防范参与主体的违规经营风险提供理论参考。继而本文通过采用Go语言对提出的EW-PBFT共识算法进行仿真实验,并与有节点风险评估的PBFT算法、基于C4.5决策树的PBFT算法和传统PBFT算法进行对比分析,实验结果表明EW-PBFT算法在共识成功率、主节点错误率方面都显著优于其他三种算法,虽然时延有小幅增加,但仍在可接受的范围内,并未因节点权重更新和换届增加过多时间开销,在保证较高共识成功率的前提下,降低了消息正确率,提升了算法的容错性能。在交易量增大的情况下,EW-PBFT算法的表现也较稳定。综上,本文提出的EW-PBFT算法达到了对节点风险进行有效评价和商业银行房地产信贷风险有效监管的效果。