个人房贷违约风险影响因素的实证研究

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

个人房贷违约风险影响因素的实证研究自1998年我国进行住房体制改革以来,我国的个人住房抵押贷款(以下简称个人房贷)为房地产消费和经济发展提供了巨大的金融支持。

随着个人房贷业务的迅猛发展,贷款的违约风险日益增加。

不良贷款比率明显高于美国、香港等发达国家或地区的水平,并有继续增加的趋势。

目前,我国银行界已普遍认识到加强个人房贷违约风险管理的重要性,学术界也对这个问题给予了一定的重视,但对个人房贷违约风险进行的实证研究还比较缺乏。

基于上述背景,论文以个人房贷违约风险的影响因素为主要研究对象,试图识别现阶段我国个人房贷违约风险的主要影响因素,并为商业银行在个人房贷发放之初就能有效地管理违约风险奠定理论和方法的基础。

论文借鉴国内外已有的研究成果,从借款人特征、房产特征、贷款特征和区域特征四个维度系统分析了我国商业银行个人房贷违约风险的可能影响因素。

之后,利用我国中部某省一家国有商业银行2006年6月30日到2010年6月30日的个人房贷数据,通过Logistic回归模型得出了各因素对违约风险的影响方向和程度,从而形成了如下结论:逾期期数越多、月还款额占家庭月收入比越高、贷款合同利率越高、借款人绝对财务负担越重(绝对财务负担包括房屋总价值、贷款合同金额、贷款总余额、月还款额、住房面积、家庭月收入、单位面积房价),则个人房贷发生违约的可能性越大;房价指数越高、借款人学历越高,则个人房贷发生违约的可能性越小;当借款人为外地人时,贷款发生违约的可能性相对较大。

然后,论文进一步将个人房贷细分为完全正常、逾期、实质性违约三种,建立起用于个人房贷风险等级预测的累积logistic回归模型。

该回归模型预测效果良好,为商业银行如何从借款人的相关特征推断其风险等级提供了一种方法。

最后,论文基于实证研究结果和国外经验,提出了加强个人房贷的动态监管、完善个人征信系统建设、推进个人房贷资产证券化等相关建议。

论文为商业银行个人房贷违约风险管理提供了经验证据,具有一定的社会实践意义。

相关文档
最新文档