南京理工大学
硕士学位论文
个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
姓名：徐雅昕
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：恢光平
20090601
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
摘要
个人住房抵押贷款已是住房金融的一个重要组成部分，目前国内对个人住房抵押贷
款风险的研究多数还是一些定性分析，基于应用统计模型和工具的定量的实证研究还比
较少。本文研究的出发点是从实证分析和规范分析两方面入手，探讨影响个人住房抵押
贷款违约风险的重要因素，最后给出相应的对违约风险进行贷前控制的建议。
本文从江苏省某家商业银行取得了56372个个人住房抵押贷款样本，经筛选最后得
到可用样本34119个，其中正常的贷款样本28432个，违约贷款样本5687个。参照前
人的研究成果将变量的选择基本划分为四个大方向，再根据前人经验和银行贷款档案资
料的实际情况，选取了职业、学历、贷款余额价值比、住房地点、期房与现房、房价指
数等23个变量，利用SPSSl7．0统计软件中的描述性统计、因子分析、Logistic回归分
析和判别分析对个人住房抵押贷款违约风险的影响因素做了实证研究。实证发现贷款月
利率、房价指数、职业、婚姻状况，月还款额占月收入比变量对违约有比较显著的影响。
通过对Logistic回归模型和判别分析模型预测准确率的评价，发现两模型的预测准确率
均较好。最后，笔者根据实证分析的研究结果对我国商业银行个人住房抵押贷款违约风
险的贷前控制提出了建议。
关键词：个人住房抵押贷款、违约、贷前控制
Abstract 硕上论文
Abstract
Personal housing mortgage loans is all important component of the housing finance．
Now lots of researches on the personal risk of the housing mortgage loans are some
qualitative analysis，and researches based on the application of statistical models and tools of
empirical study is still relatively small．In this paper,the starting point is from the empirical
analysis and normative analysis，then it explores the important factor which impact the default
risk of personal housing mortgage loans and gives recommendations about how to control the
risk of default before loans．
This paper get 56，372 samples of personal housing mortgage loans from a commercial
banks in Jiangsu Province，the final dates to be available are 34，1 1 9 samples，including
samples of the normal 28，432 loans，and default samples of 5687．From the previous research
results，this paper choose variables from four directions，then choose occupation，educational
level，the value of the loan balance，housing location，forward house and existing house，price
index and SO on based on previous experience and the actual situation of bank lOan files．The
final variables is 23，and through statistical software SPSS 1 7．0，descriptive statistics，factor
analysis，Logistic regression analysis and discriminant analysis are used to make a empirical
study of the factors which impact the personal housing mortgage loan default risk．The result
show that the loan interest rate，price index，occupation，marital status，the monthly repayment
amount of the monthly income have a significant impact about default．The result through the
evaluation from Logistic regression model and discriminant analysis show that both two
models Can give good rate of predictive accuracy．Finally，the author of the study in accordance
with the results of empirical analysis give some recommendations about default risk control
before loans in personal housing mortgage loans of Chinese commercial banks．
Keywords：personal housing mortgage loans，default，control before loans
Ⅱ
尸声明明
本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学
位论文中，除-j-)j口以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布
过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的
材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明
确的说明。
研究生签名： 忡只洳
学位论文使用授权声明
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网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权
其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，
按保密的有关规定和程序处理。
研究生签名： 产伽步
硕上论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
1绪论
1．1本文的研究背景
我国的个人住房抵押贷款业务开展较晚，1987年才开始为配合住房社会化、商品化
的改革在烟台和蚌埠设立了股份制的住房储蓄银行，1988年工商银行和建设银行也随之
成立了专门的房地产信贷部。值得关注的是1988年7月颁布实施的《国务院关于进一
步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，这标志着中国住房政策真正取消了住
房实物分配制度，进入了全面推行住房商品化、市场化，住房分配货币化的阶段。“南巡
讲话”之后，中国南方部分城市悄然兴起了房地产市场，一些“按揭”业务雏形及相应的
法律条文也随之在深圳、上海、福建、珠海、武汉等城市出现。1997年实施的《城市房
地产抵押管理办法》，不仅对预购商品房抵押做了确切的定义，还对与其有关的设立、
登记等事项作出了具体规定。而将按揭贷款业务进一步制度化，是1998年实施的《中
国人民银行个人住房贷款管理办法》。自2000年开始，商品房销售面积中城镇居民的购
房比重就一跃达到了87．3％，比1995年上升了38．02个百分点。随着居民购房热情的高
涨和各商业银行对个人住房抵押贷款条件的不断放宽、进入门槛的降低、业务的扩张，
个人住房贷款快速成长期中出现了一些不和谐的因素，陆续爆发的开发商假按揭等案件
说明个人住房抵押贷款的风险正逐步显现。2003年之后，我国的个人住房贷款进入了平
稳发展期，很多商业银行个人住房抵押贷款业务的年增长率达到了40．50％或更高，商
业银行已经普遍将个人住房贷款视为低风险业务，不断扩张，其原因主要有两个方面：
首先是与我国传统企业贷款风险相比，个人住房抵押贷款业务的不良贷款率相对较低，
导致了商业银行对个人住房抵押贷款业务的风险预期和发展前景过于乐观；其次是由于
国内商业银行对个人住房抵押贷款风险的乐观预期以及银行间日益激烈的同业竞争，使
得各大银行积极抢占个人住房抵押贷款市场，以扩大市场份额为首要目标。
虽然与其他银行信贷业务风险相比，个人住房抵押贷款的风险较低，但由于其贷款
期限长、数额小、客户分散、信息不对称，且与房地产周期和经济景气情况相联系，因
而其潜在的信用风险、市场风险、利率风险、流动性风险等也十分突出，不容忽视。20
07年3月以来的美国次级抵押贷款危机给我国的个人住房抵押贷款业务敲响了警钟。这
次危机就是从表面繁华的房地产市场开始的，在美联储低利率的货币政策下，为刺激经
济，美国各金融机构纷纷放宽个人住房贷款条件、压低门槛，甚至是零首付的给那些没
有收入来源或收入不稳定的信用等级为次级的人发放住房贷款，待到美国进入升息周
期，利率上升且经济增长放缓、房价下跌导致了还款人压力大增，无力或无心还贷，违
约风险陆续爆发，导致了经营次级抵押贷款的公司、银行纷纷倒闭，引发了自1930年
以来的最大的金融危机且迅速扩散到了全球，并在2008年下半年转化成了全球性的经
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l绪论硕士论文
济危机，至今影响仍在继续。我国的房地产业在这次危机的冲击之下也未能幸免，房价
自2007年底到达顶峰之后在2008年出现滑落，房地产泡沫破灭，深圳、上海等地的断
供案例不绝于耳，开发商资金链出现问题，假按揭现象重新抬头，整个房地产业进入了
长时间繁荣后的向下调整阶段，商业银行等金融机构的个人住房抵押贷款违约风险加
剧，银行惜贷现象严重。
在由美国次贷引起的这场经济危机中，中国政府积极的努力应对与协调，通过加大
政府投入、实行扩张性的货币政策、实施产业振兴计划等手段使中国的经济实现了软着
陆，到目前为止经济发展平稳。由于中央和各地方政府出台了密集的房地产救市政策，
目前楼市成交量开始放大、房价下跌呈减缓态势，但是真正促成本次楼市短暂回暖的，
最重要的仍是信贷政策。在政策未改变的情况下，隐性门槛降低随着楼市成交的“小阳
春”而增加。在上海，有的房产中介通过虚拟提高二手房成交价，变相达到更高比例获
取银行贷款的目的，甚至能够满足客户的“零首付”需求。前不久，深发展高调推出“点
按揭”业务，相当于最低给房贷打六三折，但推出不久就在全国范围内暂停。虽然这属
于银行对客户的让利，但业内人士指出，7折利率“红线”一旦被打破，银行间的恶性竞
争势必加剧。在利差本来就较小的情况下，此类产品进一步压缩房贷业务的利润空间，
银行未来要承担较大的风险。近期楼市成交回暖，拉动了商业银行房贷业务的回升。央
行上海总部公布的数据显示，3月份，沪上中资银行个人房贷增加24．4亿元，同比多增
34．1亿元，扭转了前两个月住房贷款下降趋势。其中，二手房贷款增加22．4亿元，同比
多增24．1亿元。房贷业务被公认为优质业务，各银行显然希望借助于楼市活跃，进一步
做大房贷业务的“蛋糕：由此，业务竞争升级，或明或暗的门槛降低竞相出现其实，去
年实施的房贷利率7折优惠，称得上信贷政策对楼市消费的最大支持。现行的5年期以
上贷款基准利率是5．94％，从85折优惠降至7折优惠，优惠利率从5．049％降至4．158％。
5年期存款利率是3．60％，与5年期房贷7折优惠利率间的利差仅有0．558个百分点。
而在2007年末，当时85折优惠利率是6．8555％，高于5年存款利率0．8055个百分点。
进一步降低贷款利率门槛，有可能因“吞噬”利润而影响到银行的资产安全。至于按揭成
数等贷款门槛的降低，直接影响到资产安全146J。一旦房价向下出现波动，就可能使风险
暴露，引发断供案的可能性很大。因此，个人住房抵押贷款违约风险识别与控制研究再次
成为当前的焦点话题。
1．2本文的研究意义
2007年，由美国次级抵押贷款危机引发的世界经济危机给全世界的经济发展造成了
严重的打击，这场危机爆发的很重要的一个原因，就是银行等金融机构为了抢占市场不
顾风险，纷纷压低住房贷款门槛，降低标准，贷款给不符合贷款条件的借款人，以致最
硕上论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
终借款人违约风险爆发扩大成了金融危机。这给我国的以个人住房抵押贷款为主的住房
金融敲响了警钟。虽然我国现在还没有爆发危机的可能，住房抵押贷款的不良贷款率普
遍在2％左右还比较低，抵押贷款证券化还没有实施，但是我国个人住房抵押贷款业务
周期长、数量大、客户分散，风险暴露需要较长的时间，且我国也在积极推进抵押贷款
证券化，潜在风险应得到商业银行、学术界等各有关方面的重视。从宏观层面来说，个
人住房抵押贷款已是住房金融的一个不可缺少的重要组成部分，在拉动住房有效需求、
带动房地产市场复苏回暖、扩大内需、保证我国目前在全球经济危机的影响下实现经济
平稳较快的发展方面起着举足轻重的作用。因此，现在研究个人住房抵押贷款风险，尤
其是最主要最直接的借款人的违约风险，进行必要的风险控制显得尤为重要。
目前国内对个人住房抵押贷款风险的研究多数还是～些泛泛的定性分析，基于应用
统计模型和工具的定量的实证研究还比较少。本文研究的出发点是从实证分析和规范分
析两方面入手，探讨影响个人住房抵押贷款违约风险的重要因素，并给出相应的对违约
风险进行贷前控制的方法和建议，为银行能在发放贷款之前就有效控制违约风险提供理
论和技术基础。
1．3国内外文献综述
1．3．1 国外研究综述
起源于十九世纪英国的个人住房抵押贷款于二十世纪初传遍欧美国家，作为一种主
要的金融工具被广泛发展。由于国外住房抵押贷款发展的比较早，市场也已经非常成熟，
因此相应的对个人住房抵押贷款的风险研究也比较系统和完善。归纳起来国外学者关于
个人住房抵押贷款风险研究的趋势和角度主要集中在以下几个方面：
(1)个人住房抵押贷款风险与贷款价值比(L1V)关系的研究
Quercia和Stegman(1992)对过去30年中的29个实证研究进行综述后认为，影响借
款人违约决策的是住房净资产与住宅价值比或贷款与住宅价值比。当前个人住房抵押贷
款的大多数研究人员都认为，借款人住房净资产应是在考虑借款人预期的同时，用同期
的资产市场价值减去同期贷款的市场价值，这样才可以比较好的解释个人住房抵押贷款
违约风险的发生。Kau，Keenan，Kim(1991)得出了相同的结论，即大量实证研究显示是
LTV(10an．to．value，贷款价值比)，而不是个人的某些特征如借款人的流动性资金等来解
释违约风险的发生。
Quigley(1993)认为个人住房抵押贷款的违约损失除了与违约频率有关外，更取决于
清算时房屋的贬值程度。如在德克萨斯、新英格兰、阿拉斯加州房价迅速下跌时，贷款
违约数量攀升，银行的实际损失剧增，而在美国的其它地区，违约率会随着宏观与微观
经济环境变化而升降，但只要房产价格平稳，抵押物损失值的变动就会在一个合理的范
1绪论硕士论文
围之内。
Bart Lambrecht等(1997)用一般威布尔分布和标准威布尔分布模型分析了1987—
1991年英国个人住房抵押贷款动态违约情况。他们的研究选取的主要变量是工资、婚姻
状况、利率和L1V。研究发现在一般威布尔分布模型中，LTV(贷款价值比)的影响是
比较显著的，而在标准威布尔分布模型中LTV和婚姻状况对违约的影响并不显著，而
是利率和工资在决定违约与否时起主要作用。他们的解释是20世纪80年代英国个人住
房抵押贷款业务量不多，当时贷款价值比(L1’V)较低，因而在现实中不会产生太大的
风险。
W．Archer等(1999)通过对美国1991—1996年间9639例多户个人住房抵押贷款违
约案例的研究认为，个人住房抵押贷款风险是在住宅销售过程和贷款发放过程中产生
的，而与贷款价值比(L1W)变量无关。由于银行在发放贷款时根据借款人的特征尽量
压低L1w以降低风险，因此来说具有较高贷款价值比的个人住房抵押贷款与具有中低
贷款价值比的住房抵押贷款在违约概率上是无显著差异的。
(2)不同个人住房抵押贷款工具的风险比较研究
Ying—Foon Chow等(1999，2002)研究发现，35％的香港个人住房抵押贷款采用浮
动利率加可变期限(variable tenor,VRT)相结合的办法，也就是随着利率的变动，虽然每
个月的偿还额是不变的，但贷款到期日却要进行相应调整。换言之，就是与固定期限可
变偿还额抵押贷款(VRP)相比，浮动利率可变期限抵押贷款(VRT)的借款人在承受利
率风险的同时还要承担期限风险。他们应用数学模型对VIⅡ抵押贷款价值作出了评价，
并拿传统的VRP抵押贷款与之进行了比较，发现从借款人的角度来看VRT贷款其实比
VRP贷款更实惠，但是如果在VRT贷款中考虑贷款期限上限时则两种贷款形式的差异
性就变得不显著了。
(3)个人住房抵押贷款风险与贷款期限关系研究
穆迪公司对美国加州1970—1988年近20年间所有金融机构的700多万笔个人住
房抵押贷款的违约案例进行研究之后发现，在贷款期限为十年的个人住房抵押贷款中，
个人住房抵押贷款已运行时间进入3．5—6年时违约率比较高，并且在第四年达到最高。
Von Furstenberg选取了贷款价值比(LTV)相同但是贷款期限不同的两组个人住房
抵押贷款数据进行分析，结果发现，贷款期限越长违约风险越大(转引自李馨苹，1997)。
同时他还发现，贷款期限为30年的二手房抵押贷款的违约风险要小于贷款期限为30年
的新房抵押贷款。他解释为是因为借款人在选购二手房时，可以清楚的了解到所要够买
的住宅的结构、居住环境的品质，并且二手房的价格一般相对较低。相比之下一般新房
价格都较高，借款人财务负担较重，而且建筑质量不易测定，可能会与购房者的最初设
想产生偏差。
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硕十论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
(4)个人住房抵押贷款违约风险与信息不对称、道德风险关系研究
StiglitZ和Weiss(1981)对信贷市场中存在的信息不对称现象进行了分析，认为用提
高利率来达到消除超额需求目的的做法，会迫使从事低风险投资项目的借款人退出贷款
市场。他们的贡献在于提供了～种分析信贷市场均衡的思路。
Grossman和Hart(1983)探讨了道德风险下设计最优合同的问题。他们假定在代理人
的努力是有成本的条件下，代理人选择的行动对委托人越有利，花费的成本越高，最后
他们得出的结论是激励机制下的均衡只能是次优的。
Bruckner(1994)证明在提前还款风险是私人信息的条件下，罚点与利率的组合可以
被银行用来有效甄别借款人风险，从而改善市场效率。
Lisa(2000)研究了不同风险等级的借款人对固定利率(FRM)和浮动利率(ARM)住房
抵押贷款的自选择问题。发现高风险的借款人就会选择浮动利率抵押贷款，低风险的借
款人则倾向于固定利率抵押贷款。因此借款人选择倾向可以作为甄别高风险和低风险借
款人的一种违约风险信号。
Lisa(2000)就不同风险等级的贷款申请人对固定利率(FRM)和浮动利率(ARM)住房
抵押贷款的自由选择问题进行了研究。他认为在信息不对称的条件下，由于借款人的风
险类型只有借款人自己最清楚，是一种私人信息，贷款人知之不多，就会存在分离均衡
(separating equilibrium)，低风险的借款人就会喜欢选择固定利率抵押贷款，而高风险的
借款人则会选择浮动利率抵押贷款，因此借款人的利率形式选择倾向应该可以被贷款人
当作一种甄别高风险与低风险借款人的违约风险信号。此外，其它因素如贷款余额、房
产的市场价值、借款人预期搬迁成本也影响着借款人的抵押贷款选择。
Robert认为由于个体具有异质性风险特征，在当前的个人住房抵押贷款风险管理
中，很容易产生由于合约设计的不完备性造成的道德风险。因此，个人住房抵押贷款风
险管理中的一个重要组成部分就是如何改进合约的设计。
(5)运用期权理论研究个人住房抵押贷款风险
根据权益假说，在完善的资本市场上，仅仅通过比较抵押贷款债务额的大小与其住
房中持有的权益借款人即可作出违约与否的决定，尽管违约时由于交易成本的存在使这
一比较变的复杂化，但权益贷款比率仍然是决定何时违约的变量(Jackson&Kaserman，
1980)。
Waller(1988)在分析比较自行出售房屋偿还贷款的借款人与放弃抵押品赎回权的
(foreclosure)借款人两者差异性时得出，住宅权益是决定违约与否的关键因素。后来Foster
和Order(1984，1985)、Waller(1988)和Spring等的研究再次证明了住房权益因素对违约
风险有着决定性。但是Vandell和Thibodeau(1985)研究发现，许多非权益因素有助于解
释为何有些借款人在权益为正的情况下也选择违约，而许多借款人在住房权益为零甚至
为负的情况下仍不愿意违约。Clauretie(1987)认为其他非权益因素，如住房特征、收入
5
l绪论硕士论文
状况等也是影响借款人违约决策的重要因素。
Deng运用期权理论分析提前还款行为与违约时，发现虽然初始贷款价值比和住宅
权益是影响违约决策的重要原因，但其他因素如失业率和离婚率也会影响到借款人的违
约与否。
按照个人住房抵押贷款的支付能力假说，一旦借款人收入达不到偿还抵押贷款需要
时，借款人就会发生违约。若消费者信贷市场是不完全的，借款人很可能会因为流动性
约束影响而发生违约。1980年Jackson和Kaserman首次区别并验证了住房权益和还款
能力假说，他们得出了住房权益因素对违约的影响更大的结论。
Kau(1998)采用或有要求权法(contingent claim approach)将违约看作是一种理性的决
策，他认为当住宅净资产值降到低于抵押贷款价值时违约就会发生。该方法将策略性抵
押贷款违约看成是对抵押贷款本身的一种卖出期权，他们仅仅是从经济人角度来分析违
约决策的合理性。
Deng(2000)提出应将失业率和离婚率变量结合起来研究银行个人住房抵押贷款违
约风险的概率分布，并将个人住房抵押贷款作为一种卖出期权纳入或有资产管理框架。
DengYongheng(2003)对北京某商业银行发放的个人住房抵押贷款样本作了实证研
究，得出了期权理论不适用于中国个人住房抵押贷款市场的结论。
Valentina Hartarska和Claudio Gonzalez．Vega(2006)研究了基于期权的信用咨询在住
房抵押贷款违约风险中的作用，证明经过信用咨询的借款人不易于发生违约行为。
(6)个人住房抵押贷款提前还贷行为研究
国外学者对于个人住房抵押贷款提前还贷行为的研究是与住房抵押贷款证券化理
论(即MBS理论)的发展紧密结合在一起的。Anthony Saunders(1997)提出，提前还贷风
险主要与房屋周转和再融资两个因素密切相关。当现行抵押贷款利率(Ⅵ高于之前抵押
贷款利率(r)时，抵押贷款提前偿还的概率很小，只有那些因为工作、结婚、离异和由于
其他原因不得不搬家的人才会提前还贷。当r高于Y时，借款人也不会急于提前还贷，
因为再融资费用可能会比采用利率较低的抵押贷款节省金额的现值更高。但随着Y的继
续下跌，借款人提前还贷的意愿就明显增加。他在分析提前还贷的影响因素时过分强调
了利率因素，从而忽视了对其他因素的研究。
乔埃尔．贝西斯(1998)认为提前还贷行为是一种隐含在抵押贷款业务中的期权即选
择权，它对于固定利率贷款业务非常重要，且在较长的贷款期内，期权执行的可能性很
大。同时他认为提前还贷给贷款方带来的损失就是给借款人带来的收益。他对再融资因
素的作用过分重视，而忽视了其他因素；且提前还贷对贷款方与借款者产生的效应也应
独立分析，不应该简单的认为贷款方的成本即为借款人所得的收益。
(7)个人住房抵押贷款在其他方面的风险研究
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硕十论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
还有一些学者对个人住房抵押贷款的其他风险进行了研究。如Deng，Quigley(1995)
等对公共政策给银行住房抵押贷款业务风险造成的影响进行了研究。Clauretie(1990)就
美国各州放弃抵押物赎回权(forceclosure)法律对银行损失的影响作了分析。Van
0rder(2000)运用时间序列损失数据对“社区再投资法”的影响效果作了研究，其主要目的
是研究是否是市场的失灵或者风险差异的存在造成了低收入区域获得较少的贷款。
1．3．2国内研究综述
从搜集到的中文文献来看，国内学者对个人住房抵押贷款风险的研究早期基本都集
中在理论的定性分析和逻辑推理上，近年来随着对国外研究成果的引进和学习，国内应
用经济计量等方法对贷款信用风险进行实证研究的文献逐渐增多。国内的研究主要在以
下几个方面：
(1)关于住房抵押贷款的政策研究
我国有很多关于个人住房抵押贷款政策方面的研究，大多都集中在建立个人住房抵
押贷款的证券化问题上。
王震勤、王维才、李秋妍(2003)认为只要能保证抵押贷款证券的利率设计得与抵
押贷款一致，实行住房抵押贷款证券化可以将银行的利率风险转移到大量的证券投资者
身上去。
梁维和(2003)通过对建设银行个人住房抵押贷款证券化问题的分析，论证了我国
实行个人住房抵押贷款证券化在经济上是可行的。
刘克崮(2004)认为国外个人住房抵押贷款证券化的运作方式已经十分成熟，且在
我国开展个人住房抵押贷款证券化业务，不仅能转移银行风险有效防范系统性金融风
险，从而促进中国房地产市场持续健康发展，而且可以丰富我国的债券品种，对推动资
本市场发展有着重要意义。
杨宇，赵敏(2004)认为应该建立一套完善的住房补贴制度，可以由政府建立专业
的政策性住房金融机构，代理国家提供税收减免，财政贴息和政策性购房贷款补贴给迫
切需要住房的符合一定条件的中低收入者。
王福林、邵海华、阀伟亚(2003)提出建立个人住房抵押贷款政府担保体系和商业
保险体系的双保险制度。
万汉民(2001)认为有必要探索一种个人信用的保证模式来解决担保难的问题，可
以将借款人已经交付的购房款作为阶段性担保，发放个人住房抵押贷款。
(2)风险分类研究
中国人民银行研究局副研究员刘萍(2002)研究总结了个人住房抵押贷款业务中银行
所面临的各种风险形式，即信用风险、利率风险、抵押物贬值风险、购买力风险、流动
性风险和房地产市场风险，并分析了导致个人住房抵押贷款风险产生的根源，最后提出
l绪论硕十论文
了一些防范和化解住房抵押贷款风险的措施。
王震勤(2003)将我国个人住房抵押贷款的风险分为五类，即借款人违约风险、市场
风险、利率风险、抵押物价值认定风险、项目及开发商风险。
中国社科院金融研究所的易宪容(2005)认为我国个人住房抵押贷款风险产生的重要
原因之一是我国家庭目前的高负债率。他的研究的重心是突出说明目前我国房地产市场
存在泡沫现象，并不是住房抵押贷款。
(3)从保险角度研究如何防范个人住房抵押贷款风险
汪丽娜(1997，2001)通过对美国住房抵押贷款市场经验的借鉴，从保险角度研究了
个人住房抵押贷款风险的防范。
虞晓芬(2001)对澳大利亚的住房抵押贷款担保制度进行了研究。
于长秋(2000)研究发现由于我国政府缺乏担保功能，本应由政府承担的风险不得不
全部由银行来承担。因此首先应该建立以政府担保机构为主体的个人住房抵押贷款担保
体系，来分散和转移个人住房抵押贷款风险。但是文章并没有就中国的具体情况对政府
和银行之间存在的问题进行深入探讨。
蒋勤、祁颜(2002)对加拿大的住房抵押贷款的担保制度作了分析。
(4)提前还款风险研究
陈车0(2000)在西方研究成果的基础上对提前还贷行为进行了探讨，但其没有能够结
合中国的具体情况加以讨论。
楼ft．(2001)对银行和借款人在抵押贷款提前还款行为方面的利弊进行了分析，认为
银行应完善处理提前还贷，但他没有进一步对如何应对提前还贷风险进行研究。
施锡栓等(2002对提前还贷行为进行了博弈分析，并提出了违约金的收取标准，但
再设计违约金时没有考虑提前还贷行为可能给商业银行带来的正效应。
(5)信用风险分析
黄小彪、黄曼慧(2004)认为在假设银行和借款人是完全理性的条件下，借款人与银
行之间的行为自然是一种非对称信息的博弈，很容易会产生逆向选择和道德风险。同时
他们认为银行制定严格的措施或者比较高的利率来防范风险反而会带来更大的风险，同
时若政府对金融业介入方式不当也可能会存在信用风险隐患。
方峰、岳东(2005)研究了个人征信体系和个人住房抵押贷款，他们认为将各银行借
款者的信息在银行间联网，构建统一的个人征信体系可以有效的防范信用风险。
(6)关于个人住房抵押贷款风险分析方法的研究
张维迎(1996)指出在个人住房抵押贷款中，债务人和债权人之间的相互关系也可
用博弈模型来分析，并在一些假设的基础上，建立了个人借款博弈和个人还款博弈模型。
赵新华(2000)提出，理性违约是一种与借款人的实际支付能力无关的主动违约行
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
为，当借款人出售房产所得的收入不足以还清贷款、收回成本与投资时，理性违约就会
发生。除了赵新华以外，张红(2002)、陈车JJ(2000)等也建立过大致相同的模型。
马星(2003)研究认为，影响个人住房抵押贷款信用风险的主要因素有住房价格波
动率(o)、贷款／住房价值比(10an-to．value rmion，L／V)、偿付／收L匕(Payment．to．Income，
P椰、贷款期限(T)和无风险利率(r)，于是，马星在个人住房抵押贷款信用风险(Credit Risk)
或称违约风险(Default Risk)与其影响因素间利用Merton的模型建立下列函数关系：
DR=厂(口，上／V，P／I，T，R)
吴琪伟(2006)应用判别分析法和logit分析法对个人住房抵押贷款违约风险作了实证
分析，并比较两种方法的优劣之处。
刘洪玉，孙冰(2007)将Cox比例风险模型应用到了个人住房抵押贷款提前还贷风险
因素的实证研究。
胡螈(2008)对我国商业银行个人住房抵押贷款信用风险评估与经济资本配置进行
了研究。
1．4本文的研究思路
本文分为五章：
第l章是绪论，介绍了本文的研究背景和研究意义，并对国内外有关个人住房抵押
贷款风险研究的文献作了一个回顾，最后梳理了本文的主要内容和逻辑结构。
第2章是对我国个人住房抵押贷款的风险进行分析。首先明确了个人住房抵押贷款
的基本概念，再将个人住房抵押贷款的风险进行分类分析，重点分析了借款人的违约风
险。
第3章是个人住房抵押贷款违约风险的实证研究。目前国外对个人住房抵押贷款违
约风险的研究已比较成熟，实证研究也比较多，而国内由于数据等一些原因，目前对违
约风险的实证研究还不多，且刚刚经历的美国次级抵押贷款造成的金融危机给我国的个
人住房抵押贷款业务敲响了警钟，在此情况下从实证角度对我国住房抵押贷款违约风险
进行综合研究就显得十分重要和紧迫。本文通过大样本数据建立判别分析模型和Logist
ic回归模型进行实证分析，试图找出影响我国个人住房抵押贷款违约风险的关键因素。
第4章是个人住房抵押贷款违约风险的贷前控制。在上一章实证研究的基础上，为
我国商业银行提前防范个人住房抵押贷款违约风险，进行贷前控制提供建议和对策。
第5章是结论与展望。
本文的创新之处在于变量的完整性，考虑到了房产的地点，房地产开发商的资质，
期房或现房等变量可能对违约决策的影响，并采用了最新的数据展开分析。
9
2我国个人住房抵押贷款风险分析及文献综述硕士论文
2我国个人住房抵押贷款风险分析
2．1个人住房抵押贷款基本概念
个人住房抵押贷款是指消费者购房时由于资金不足问题，以所购住房为抵押品向银
行等金融机构申请的贷款。住房抵押贷款最早起源于十九世纪的英国，之后在美国得到
广泛的发展。借款人在购买房产时因自有资金不足，在支付一定比例的首期款后，以其
房产作抵押向银行申请贷款来支付尚欠的购房款，并按约定的分期付款方式逐月偿还贷
款本息，其财产在抵押期间就丧失了所有的流动性。个人住房抵押贷款一般具有贷款量
大、期限长、客户分散的特点，是个人消费信贷的重要组成部分。贷款人有权在借款人
不按合同规定偿还贷款本息的情况下依法取消借款人对抵押物即住宅的赎回权，并处理
抵押物。
1998年5月中国人民银行颁布的《个人住房贷款管理办法》中规定：个人住房贷款
是指贷款人向借款人发放的用于购买自用普通住房的贷款。贷款人发放个人住房贷款
时，借款人必须提高担保。借款人到期不能偿还贷款本息的，贷款人有权依法处理其抵
押物或质物，或由保证人承担偿还本息的连带责任。
目前这类贷款是银行住房贷款业务的主要品种，其受借款人收入变化、借款人个人
信用水平、房地产市场价格波动以及抵押物价值变化等因素的影响较大，是商业银行贷
款业务品种中业务量大、风险不易判断的品种，也是当下各商业银行主要的风险管理对
象之一。
2．2个人住房抵押贷款的主要风险分析
我国商业银行开办个人住房抵押贷款业务面临的潜在风险主要有以下几类：
(1)违约风险
违约风险亦称信用风险，是指借款人无法按时足额偿还住房抵押贷款本息，或丧失
偿还本息能力的可能性。对于商业银行来说，抵押贷款面临的最大的风险便是违约风险，
它也是最复杂、最难把握的一种风险，原因是个人住房抵押贷款期限长达二、三十年，
在此期间，银行很难保证对借款人的经济情况进行持续监控，且由于信息的不对称性，
银行也很难及时准确的了解到有关借款人收入、信誉、负债等的全部信息，同时也难以
直在漫长的贷款期间内随时准确评估抵押物即住房的价值损益。违约行为又可以分为两
类：一类是理性违约。是指借款人从自身利益考虑，认为放弃还贷更为有利而采取的主
动违约行为，与借款人的实际还贷能力无关。理性违约一般发生在房地产市场不景气、
房价下跌的时候，当住房的市场价值低于未偿还贷款余额，借款人觉得放弃继续偿付贷
ln
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
款损失更小或更有利时便可能会主动违约，且选择理性违约的借款人所购得房产多数情
况不是用来自己居住的第一套房。另一类是非理性违约，亦称为被迫违约。是指借款者
出现财务困难导致支付能力不足，无力按期偿还住房抵押贷款而不得不违约的被动违约
行为，与房地产市场的状况和房价的涨跌无直接联系。导致借款人产生被迫违约行为的
原因主要有：一是由于意外伤害、疾病、失业、离婚等突发事件造成借款人失去还款能
力；二是遇上自然灾害、战争、社会动乱等不可抗力而是借款人无法按期归还贷款本息。
特别是我国正在逐步推行住房抵押贷款贷款证券化，防范信用风险就显得更为重要，因
为一旦证券化后出现借款人信用风险，风险将随之扩散，造成的影响将不可估量，2007
年爆发的美国次贷危机就是一个警示。
(2)流动性风险
在日常的经营中，商业银行在个人住房抵押贷款业务上除了会面临较大的违约风险
外，还可能会遭受流动性不足的风险。这可以从两个角度分析，首先与个人住房抵押贷
款二、三十年的贷款期限相比，商业银行从企业和居民那里吸收的大多是短期存款。用
短期存款发放大量的住房抵押长期贷款只能是“以短贷长”，因此会大大降低银行资产的
流动性，从而产生流动性风险，使银行的兑付能力受到影响。其次银行持有的抵押资产
债权或是住房抵押贷款债权不易出售变现，可能给银行带来损失。如个人住房抵押贷款
的借款人违约放弃还贷，银行虽有权处置其房产，但若违约数量集中又较大，房产市场
价格又低，银行很难在很短的时间内将房产变现，这就会给银行造成流动性风险。
(3)市场风险
个人住房抵押贷款的市场风险指的是与个人住房抵押贷款有关的市场价格——房
地产市场价格和金融市场价格利率发生变化引起的银行等金融机构遭受损失的可能性，
主要表现在两个方面：一是利率风险。由于住房抵押贷款期限长，期间难免发生利率的
变动。对于固定利率抵押贷款而言，当市场利率上升时，银行融资成本相应上升，而贷
款利率却不变，就缩小了银行的存贷利差，导致银行利润下降甚至可能出现亏损：若市
场利率下降时，借款人又会考虑到自身的利益选择提前还贷，使得银行无法实现预期的
利息收益，银行盈利受到损失。对于浮动利率贷款，虽然将风险转嫁给了借款者，但这
很可能造成借款者的还款负担，在利率上升时导致违约风险的增加，又造成银行的损失。
二是房地产市场变动风险。个人住房抵押贷款是以房产为抵押物的，因此房地产市场的
景气情况、房价的高低涨跌对抵押物的价值和借款人的还贷意愿有着重要的影响。当房
地产市场不景气、房价下跌时，抵押物贬值，很可能会导致借款人的理性违约，放弃抵
押物的赎回权，而银行即使收回抵押的房产进行处置变现，也会因为抵押物的贬值和变
现的成本而遭受很大损失。
(4)提前还贷风险
个人住房抵押贷款的提前还贷风险是指借款人在合约到期之前偿付清所有抵押贷
1l
2我国个人住房抵押贷款风险分析及文献综述硕士论文
款的本息。提前还贷会导致银行等债权人的库存现金非计划性增加，从而使其总的资产
流动性大大超过其基本风险防范和利润最大化的要求，造成一定的市场收益的损失，且
如果将提前偿还的部分用于再投资，其资产收益率也会被投资成本降低。因此，提前还
贷对于一个有着严格缜密财务计划的银行等信贷机构而言是一种不可忽略的风险。
通过对个人住房抵押贷款面临的主要的风险的分析发现，各种风险之前其实有着密
不可分的联系，一种风险的发生很可能会引起连锁反应导致其他风险的发生，且多以借
款人的违约风险为最终表现，因此，商业银行在个人住房抵押贷款风险的防范上注重统
筹兼顾，进行全面的风险管理的同时，应特别留心违约风险的成因及控制。
2．3模型选择
从国外的研究来看，个人住房抵押贷款违约风险的实证研究方法多采用多元线性回
归、Logit模型、Probit模型、Logistic模型、判别分析、聚类分析、期权模型等。本文
在实证研究中主要采用了描述性分析、因子分析、判别分析和Logistic回归。
2．3．1描述性统计
描述性统计是研究随机变量变化综合特征(参数)的重要工具。本文主要对样本进
行均值和方差的统计，初步观察正常和违约样本之间的差异。
2．3．2 因子分析
因子分析是利用“降维”的思想，通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测
数据中的基本结构，并用少数几个“抽象”的变量来表示其基本的数据结构。因子分析是
一种通过显在变量测评潜在变量，通过具体指标测评抽象因子的统计分析方法。
因子分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原始变量综合成较少几个综合指标，即因
子。将这一思想用数学模型来表示，设有P个原有变量x1，x2，．．．，xp，且每个变量(或经标
准化处理后)的均值都为0，标准差都为l。现将每个原有变量用k(k<p)个因子f1，f2，．．．，fl(
的线性组合来表示，则有：
X·=a·t f-+a 1 2 f：+口1 3 f，+⋯+a t乒+占·
X z--a：．f-+口2 2 f：+口23 f，+⋯+a z乒+占：
x，=a pl f-+a p 2 f：+a p 3 f，+⋯+口，乒+占， (3．1)
上式即为因子分析的输出模型，也可以用矩阵的形式表示为：
(3．2)
其中，F称为因子，由于它们均出现在每个原有变量的线性表达式中，因此也称为公共
12
硕上论文个人住房抵押贷款违约风险实自F研究及贷前控制
因子。
对于因子模型：
x-=口nf·+a,2f：-I-口．．f，+⋯+口一乒+s-
(扛1，2，．．‘，p)(3-3)
其中，a。。为因子载荷，即第i个变量在第j个因子上的负荷。因子载荷越大，则说
明第i个变量与第J个因子的关系越密切；因子载荷越小，则说明第i个变量与第j个因
子的关系越疏远。同时，因子载荷也反映了因子fj对变量xi的重要作用及其程度。
因子分析的基本步骤主要有以下四个大方面：
一是因子分析的前提条件。通过简单相关系数矩阵和KMO检验等方法对原有变量
之间的相关性进行研究。
二是因子提取。提取因子的关键是通过样本数据求解因子载荷矩阵(本文通过主成
分分析法来提取因子)，并对因子载荷矩阵进行因子旋转(本文采用正交旋转法)。
三是使因子具有命名解释性。
四是计算各样本的因子得分。计算出了因子得分，生成新的因子变量保存在数据中，
为进一步的分析奠定基础。
2．33判别分析
判别分析是在已知分类数目的情况下，根据一定的指标对不知类别的数据进行归
类。判别分析的基本思想是：利用原有的分类信息，得到体现这种分类的函数关系式(称
为判别函数，一般是与分类相关的若干个指标的线性关系式)，然后利用该函数去判断
未知样品属于哪一类。本文应用判别分析来研究各个变量对个人住房抵押贷款违约风险
的影响方向和程度，进而达到判别未知分类贷款属于哪一类的目的。
本文采用Fisher判别法，其在应用中一般采用线性判别函数，设有k个总体
G1，G2，．．．，Gk，从这k个总体中抽取具有P个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想
构造一个Fisher判别函数：
U(x)=”tX-+U zX z+⋯+U，X， (3．4)
其中，系数u的确定原则是使得各总体之间区别最大，而使每个总体内部的离差最小。
本文判别分析采用了因子分析的出的因子变量建立全模型，从而建立判别函数预测
未知分组属性样本的组别。根据标准化的判别系数，能够检验每个因子变量对判别值的
影响。判别系数的绝对值越大，则表明该变量对违约风险的影响越大，从而可以判断出
各个因子变量的相对重要性。判别系数用到F检验，判别函数预测准确性的检验采用样
本内检验。
2．3．4 Logistic回归
Logistic回归模型可以用在被解释变量即因变量是离散变量的情况下，尤其是因变
2我国个人住房抵押贷款风险分析及文献综述硕上论文
量为二值或只取有限值的情况(本文的因变量即采用二分法)。Logistic回归模型就是一
种概率模型，它是以某种结果发生与否的概率为因变量，影响结果发生的因素为自变量
建立回归模型。本文应用Logistic回归模型可判别因子变量对个人住房抵押贷款违约风
险的影响方向和程度，从而识别影响个人住房抵押贷款违约风险的关键因素的目的。
统计中常用的变换就是下面的Logit变换：
L。g‘‘(P)=1n‘与’ ∞)
当P在(0，1)中变化时，Logit(p)就在(-∞，oo)中变化。利用Logit转换就可以将变
量Y取某个值的概率P的Logit变换表示为自变量的线性函数，即
Zogit(p)=6。+6-x-+6：工，+⋯+6·x·+∥ (3．6)
或等价地
D：曼茎仑(垒!±垒，墨·±吐兰!±：：：±垒!兰!)．
， 1+e x P(b。+b tx-+b：J z+⋯+b·工·) (3．7)
模型(3-6)就称为Logistic回归模型。其中P为个人住房抵押贷款违约事件发生的
概率，1-p是不发生的概率，bi是待估系数，xi是自变量，肛为随机误差项。
本文的Logistic回归模型采用步进方式筛选自变量，其进入回归方程的标准是分值
统计量的显著水平，从回归方程中删除变量的标准是Wald统计量的概率。回归系数的
检验也采用Wald统计量检验，Wald检验值越大表明该系数对应的自变量的作用越显著。
14
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析
3．1样本数据与变量
3．1．1样本数据
本文的样本数据来源于江苏省某家商业银行的2000．2008年个人住房抵押贷款档案
记录，共取得56372个样本，在对样本的梳理和筛选中删除了不符合要求和信息不完全
的样本，最后得到可用样本34119个，其中正常的贷款样本28432个，违约贷款样本5687
个，违约样本中实质性违约(逾期或欠息90天以上的贷款)样本1421个，逾期样本4266
个。
3．1．2变量的选取与量化
从对前人的文献研究的结果来看，在研究个人住房抵押贷款借款人违约风险的影响
因素时，国外学者选取的变量有很多，国内的一些研究将这些变量多集中分成四个维度，
即借款人相关特征维度、贷款相关特征维度、住宅相关特征维度和区域特征维度。本文
也参照前人的研究成果将变量的选择基本划分为借款人特征维度、贷款特征维度、住房
特征维度和区域特征维度四个大方向，基于前人文献选取变量的经验和银行贷款档案资
料的实际情况，选取了职业、学历、贷款余额价值比、住房地点、期房与现房、房价指
数等23个变量。由于实证研究用的是商业银行的实际信贷档案资料，所以变量的选择
只能从实际可得的数据考虑，因此如借款人信用状况、购房目的等一些重要的变量没能
收纳进来。
3．1．2．1变量的选取
(1)借款人特征维度
1)性别。由于性别的不同，男女在对待风险的态度和喜好也不尽相同，因此对个
人住房抵押贷款的违约风险也会有不同的倾向，在是否选择违约时会有不同的表现。直
接获得的性别数据不是具体的数值型变量，考虑转换成虚拟变量来代替表示。
2)年龄。年轻人经历少经验不够考虑问题不够周全，容易不顾后果做出冒险行为，
且年轻人参加工作时间短，收入较少也不太稳定。随着年龄的增长，阅历的增加，中年
以后财富有了一定得积累，工作也比较稳定，收入也达到了最高峰，对问题的考虑也更
加周全，做决策的时候也更多的会考虑后果，做事会比较谨慎。而人到了老年面临退休，
收入下降，思考问题也会相对保守。但是年轻人生活刚刚开始，往往面临着结婚等问题，
对自住房的需求比较真实，而人到中年已经有一定财富的积累，贷款买房不一定就是为
了居住。因此本文认为年龄问题是影响个人住房抵押贷款违约风险的一个比较重要的因
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕十论文
素，但怎样影响，是正相关还是负相关还难以判断。
3)户籍。本文将户籍分为三类，借款人的户口与所购房产为同一地的记为“本地”，
不是同一地的记为“外地”，借款人为外籍人士的记为“外籍”。本文认为外地和外籍的借
款人多数流动性比较大，不易安定，因此违约的可能性比较大，发生违约后的追讨欠款
比较困难。并且外地人买房炒房的可能性比较大，对当地的情况有可能不是很了解，因
此当房价下跌时发生违约的概率更大。而本地借款人由于从小土生土长生活比较安定，
工作在本地也比较稳定，对自住房的需求比较大，因此违约的可能性比较小。
4)职业。国外的大量研究认为个人住房抵押贷款违约风险的发生与借款人收入的
稳定性有很强的负相关关系。但借款人收入的稳定性无法直接测量，因此考虑用职业变
量来代替收入的稳定性。
5)学历。一般认为学历越高的借款人，在相同的行业背景下收入可能越高，收入
的稳定性也相对更好。且高学历的人接受的教育较多，考虑问题会比较全面深刻，做事
情计划性也会比较强，因此高学历的借款人出现财务危机的可能性较小。
6)家庭月收入。借款人的家庭月收入直接反应了借款人承担债务的能力水平，是
反映借款人偿还住房抵押贷款能力的一个重要指标。在我国，城市已婚家庭基本都是双
薪家庭，并且购房贷款这么大笔的开支都是由整个家庭成员共同负担的，因此用家庭月
收入来衡量借款人的实际支付能力是比较真实可靠的。
7)月还款额占家庭月收入的比例。家庭月收入虽然可以反映借款人的财务负担能
力，但借款人除了每月要归还贷款本息外还要维持日常的生活所需，不可能用全部的收
入来还贷。月还款额占家庭月收入的比例就反映了借款人财务负担的轻重，比例越大，
说明借款人收入用来还贷的部分越多，余下用于生活等其他方面的越少，那么潜在的财
务危机越大，一旦出现意外情况，借款人违约的可能性也越大。
8)婚姻状况。已婚借款人的个人住房抵押贷款多为夫妻双方共同负担的，因此还
款来源一般会比单身借款人稳定一些，也高一些。但这也要看借款人的职业学历等综合
因素而定。
(2)贷款特征维度
1)贷款金额。贷款金额的大小反映了借款人绝对负债额的大小，在借款人收入既
定的情况下，贷款金额越大，其财务负担就越重，一旦其收入水平下降时发生违约的可
能性也越大；且如果借款人发生违约，那么贷款金额越大，银行在单笔贷款上可能遭受
的损失也越大。
2)还款方式。目前我国商业银行开办的个人住房抵押贷款业务的还款方式中最具
代表性的主要是等额本息和等额本金两种。等额本息就是在还款期内借款人每期还款额
都相等(不考虑利率调整)；等额本金还款方式就是在整个贷款偿还期内借款人每期偿
16
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
还的本金额度不变，利息随着本金的减少而减少，即借款人第一期所要归还的金额最高，
以后每期逐渐减少。本文认为采用等额本金方式的借款人多数是根据第一期的还款额来
估计还款能力的，以后每期压力会减小，因此违约的概率可能会比较小。
3)贷款期限。贷款期限的长短直接影响借款人每期的偿还额度大小。贷款期限越
长，在贷款金额既定的情况下借款人每期的还款额就越小，每期的还款压力也就越小；
反之贷款期限越短借款人每期的还款压力就越大，违约风险可能就越大。但贷款期限越
长，总的还款利息就越多，且期限越长，借款人发生各种意外或工作变动的可能性就越
大，违约的风险也可能就越大。国外的研究对贷款期限与借款人违约的风险之间的关系
也尚无定论。
4)贷款利率。贷款的利率越高，借款人需要偿还的利息也越多，负担越重，一般
认为贷款利率与个人住房抵押贷款违约风险是正相关关系。
5)月还款额。月还款额是通过贷款金额、利率、期限等计算出的每期应偿还的金
额，其本身对违约风险没有什么直接的影响，但月还款额占家庭月收入比这个相对量却
对借款人违约风险有较大的影响。
6)贷款已运行时间。贷款已经运行的时间越长，借款人已经偿还的金额就越多，
借款人在住房上的权益就越大，借款人采取违约行为的可能性就越小。
7)贷款余额。笔者认为贷款余额对个人住房抵押贷款违约的风险也有一定得影响，
因为贷款余额越小，借款人己拥有的住房权益就越大，其就越不愿因为违约丧失自己在
住房上已有的权益。
8)贷款余额价值比。贷款价值比一直是国内外研究个人住房抵押贷款违约风险的
一个非常重要的因素，但笔者分析认为贷款余额价值比更能贴切的反映借款人当下的违
约风险大小。一般借款人不太可能在借款的最初就违约，个人住房抵押贷款的违约风险
暴露有一个过程，因此用贷款余额价值比更能反映借款人在购买住房中的权益投入。贷
款余额价值比越低，借款人在住房中已经投资的权益就越大，借款人目前所拥有的权益
也越大，借款人就越不愿意因为违约而丧失其已经拥有的权益。因此有理由认为贷款余
额价值比与违约风险是正相关的关系，即个人住房抵押贷款违约风险水平是贷款余额价
值比的增函数。
(3)住房特征维度
1)单位房价。单位房价主要可以反映购房者感知到的房屋的特性，例如住房的环
境、户型、物业管理水平、小区文化、生活方便程度等等以及对未来建筑质量和区位变
化的其预期。一旦将来的现实情况与这种预期和感知发生较大的背离，借款人发生违约
的可能性就非常大。
2)住房面积。住房面积反映了借款人对居住的需求程度。笔者认为较小的住房面
积用来自住的可能性较大，违约的风险就较小；反之超过一定面积的住房炒房的可能性
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕士论文
较大，一旦遇到房价波动，违约的几率也会增加。
3)住房总价值。住房总价值反映了房产特性的整体状况。一般来说住房的总价值
越高，需要贷款的金额也就越高，还款压力也越大。一旦房价下跌，借款人在出现财务
恶化时违约风险就会加大。
4)住房地点。本文将住房地点分为三类，市中、市内、和郊区。我国的城市化进
程还处于进步阶段，因此笔者认为越靠近市中的住房升值的潜力越大，房价越不易下跌，
因此借款人的住房权益越有保障，违约的风险也就越小。
5)期房和现房。现房是指主体结构已封顶、地价缴清、相关手续完备、工程验收
合格的楼盘，不存在任何可能影响竣工、入住、办理房地产证的不利因素或未决事项，
该楼盘应该满足有关部门核发房地产权证的所有要求或房地产证已办妥。期房是指开发
尚不具有房屋的完全产权，但是开发商所开发的项目达到多层住宅主体结构封顶、高层
住宅完成总投资的三分之二的楼盘，开发商获得预售许可证所在城市能够办理期房抵押
登记，银行可以发放个人购房贷款。笔者认为期房的建成有许多的不确定性，且建成后
的整体结构和环境设施可能与借款人当初的预想有偏差，因此可能造成违约风险的加
大。
6)房地产开发商资质。根据建设部《房地产开发企业资质管理规定》，房地产开
发企业按照企业条件分为一、二、三、四四个资质等级，一级为最高级，本文将五级定
为暂定资质。最高级有需从事房地产开发经营5年以上，连续5年建筑工程质量合格率
要达到100％，未发生过重大工程质量事故等资质要求，其余四个个等级要求依次递减。
笔者认为房地产开发商的资质等级显示了开发商的实力，等级越高的越能保证住房保质
保量的按时完工，购房者违约的可能性也会较小。
(4)区域特征维度
房价指数。房价指数是反映该地区房地产市场整体状况的指标。房价指数越低，说
明房地产市场越不景气，住房抵押贷款违约风险就越大。
3⋯1 2 2变量的量化
变量选定之后，为了便于后面的模型分析我们需要将变量进行量化。本文的变量量
化处理主要参照吴琪伟(2006)、李馨苹(1997)等人研究的量化方法。具体设置见表
3-1。
18
硕七论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
表3-1变量量化
变量类型变量名称量化说明
性别男=0，女=1
年龄贷款合同的签订日期一借款人出生日期
户籍本地=1，外地=2，外籍=3．
职业国家机关、党组织、事业单位工作人员和企业负责人=0：各
类专业技术人员，商业、服务业人员=1；生产、运输设备操
作人员，农林牧渔水利业生产人员，办事人员和有关人员
=2 7私营企业主和个体工商户，不便分类的其他从业人员=3
学历研究生以上=l，本科=2，大专和专科学校=3，高中=4，中专
借款人特征维度
和技工学校=5，初中=6，小学及以下=7
家庭月均收入
实际数目(元)
月还款额实际数目(元)
月还款额占月
收入比％
婚姻状况已婚有子女、已婚无子女=l，未婚、离婚、丧偶等=2
贷款金额实际金额(元)
贷款余额实际金额(元)
贷款期限月
贷款利率月利率
贷款特征变量贷款已运行时
间
月
还款方式等额本息=1，等额本金=2
贷款余额价值
比
贷款余额／住房总价值
单位房价实际价格(元)
住房面积实际面积(平方米)
住房总价值实际金额(元)
房产特征维度住房地点市中=l、市内=2、郊区=3
期房或现房现房=1，期房=2
房地产开发商一级(最好)=l，二级=2，三级=3，四级=4，暂定资质=5
资质
区域特征变量房价指数2000到2008年本地区房价指数
3．2实证结果分析
3．2．1 描述性统计分析结果
本文共选取了23个变量进行分析，对变量的描述性统计(见表3．2)可以初步观察
个变量间的关系，违约与正常的差异，从而初步了解个变量对违约风险的影响情况。从
19
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕十论文
描述性统计的结果我们可以看到，违约组的家庭月收入、月还款额占月收入比均高于正
常组，可以初步说明家庭月收入越低违约风险越大，月还款额占家庭月收入比越高违约
风险越大。从户籍来看，违约组的数值大于正常组，可以初步说明外地人的违约风险可
能比本地人大一些。从职业的稳定性来看，违约组的职业稳定性明显不如正常组，说明
职业越不稳定违约风险就越大。从学历状况来看，违约组的数值明显高于正常组，而数
值越低代表学历越高，则可以初步说明高学历的借款人违约风险要较小一些。从房价指
数来看，违约组的房价指数低于正常组，可初步说明房地产市场越景气违约风险越小。
描述性统计只是从观察均值和方差来对变量做表面层次的比较，由此得出的结论还需进
一步的研究来验证。
表3．2变量的描述性统计(实质性违约、正常和逾期)
Mgall Std．Deviation
变量
Statistic Std．Error Statistie
性别．50 ．087 ．508
年龄36．88 1．210 7．057
户籍2．06 ．103 ．600
职业2．35 ．1 l 1 ．646
学历4．85 ．27l 1．579
实质性贷款余额(元) l 433778．634 2692l 1．7707 1．5698E6
违约
贷款己运行时间(月) 26．15 3．643 21．241
月还款额(元) 6355．150 933．9626 5445．8912
家庭月收入(元) 8900．65 1175．744 6855．709
月还款额占月收入比(％) ．691525 ．0202407 ．1180224
贷款期限(月) 229．06 11．864 69．179
单位房价(元) l 1730．50 1 476．786 8611．069
住房面积(平方米) 83．58 3．743 21．824
住房总价值(元) 1086109．74 175685．3 16 1024412．628
住房地点2．53 ．097 ．563
现房或期房1．38 ．085 ．493
房地产开发商资质3．21 ．132 ．770
贷款金额(元) 790773．949 123612．567l 720778．9323
贷款余额价值比1．221547 ．0305 122 ．177915l
贷款月利率．0059370 1 ．000156834 ．000914491
还款方式1．74 ．077 ．448
婚姻状况1．79 ．070 ．410
20
硕十论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
房价指数99．315 ．4432 2．5840
性别．28 ．030 ．450
年龄36．40 ．487 7．425
户籍1．06 ．016 ．246
职业．63 ．041 ．625
学历1．85 ．036 ．541
贷款余额(元) l 35074．656 11794．1417 179643．0141
贷款已运行时间(月) 174．04 6．247 95．151
月还款额(元) 4006．192 225．5283 3435．1443
正常
家庭月收入(元) l 1294．79 563．383 8581．199
月还款额占月收入比(％) ．345443 ．0043969 ．0669723
贷款期限(月) 209．90 6．336 96．512
单位房价(元) 7842．37 315．080 4799．16l
住房面积(平方米) 80．84 1．549 23．592
住房总价值(元) 649793．12 36790．524 560376．572
住房地点1．17 ．031 ．470
现房或期房1．50 ．033 ．50l
房地产开发商资质1．36 ．039 ．593
贷款金额(元) 450996．946 25808．0498 393096．5035
贷款余额价值比．209503 ．0103216 ．1572142
贷款月利率．00525149 ．00006826 1 ．00103972l
还款方式1．11 ．021 ．316
婚姻状况1．07 ．017 ．261
房价指数112．077 ．2523 3．8434
性别．53 ．051 ．502
逾期年龄34．38 ．737 7．258
户籍2．26 ．057 ．564
职业2．56 ．060 ．595
学历4．92 ．122 1．205
贷款余额(元) 606191．097 51749．5652 509674．109l
贷款己运行时间(月) 47．99 3．035 29．890
月还款额(元) 4575．700 386．6007 3807．5757
家庭月收入(元) 7424．30 603．777 5946．510
月还款额占月收入比(％) ．613248 ．0131025 ．1290449
贷款期限(月) 184．82 4．44l 43．738
2l
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕士论文
单位房价(元) 8692．10 534．894 5268．097
住房面积(平方米) 84．63 2．294 22．593
住房总价值(元) 7593 88．48 63403．722 624454．246
住房地点2．81 ．042 ．417
现房或期房1．53 ．051 ．502
房地产开发商资质3．20 ．099 ．975
贷款金额(元) 530l 10．173 45910．0326 452161．3828
贷款余额价值比．795583 ．0117975 ．1161917
贷款月利率．00521306 ．000109928 ．001082668
还款方式1．87 ．035 ．342
婚姻状况1．91 ．030 ．292
房价指数100．554 ．2666 2．6258
3．2．2因子分析结果
通过分类对原始变量进行的相关性检验和KMO检验(表3．3，表3．5)，发现符合
因子分析的前提条件，故进行因子分析。本文首先对变量进行了标准化处理。本文使用
主成分分析法来提取因子，提取特征值大于0．6的因子，其中实质性违约样本抽取了11
个因子，逾期样本抽取了13个因子，并采用正交旋转法进行因子旋转，根据旋转的因
子载荷矩阵(见表3-4、表3．6)对因子进行命名，并用回归法分别计算出实质性违约和
逾期的因子得分。
表3．3 KMO和Bartlett’S检验(实质性违约)
Kaiser-Meyer—Olkin Measure of Sampling Adequacy． ．597
Approx．Chi-Square 979．645
Bartlett’S Test of Spheficity df 253
Sig． ．000
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
表3．4旋转的因子载荷矩阵(实质性违约)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 lO 11
贷款余额．963 ．156 ．1 19 ．013 ．085 ．117 ．．051 ．．013 ．019 ．005 ．022
贷款金额．961 ．119 ．161 ．076 ．114 ．064 ．．068 ．004 ．019 ．．035 ．016
单位房价．959 ．058 ．147 -．012 ．110 ．099 ．045 ．．036 ．031 ．037 ．067
住房总价值．950 ．120 ．207 ．024 ．128 ．085 ．．016 ．．016 ．．023 ．011 ．082
月还款额．912 ．169 ．228 ．168 ．145 ．06 ．．073 ．026 ．029 ．．108 ．044
家庭月收入．908 ．180 ．035 ．160 ．141 ．016 ．．116 ．091 ．．047 ．．162 ．027
贷款已运行时间．897 ．006 ．．083 一．084 ．．034 ．145 ．109 ．049 ．093 ．119 ．136
贷款期限．842 ．028 ．．181 ．．287 ．．036 ．152 ．．068 ．．003 ．．118 ．224 ．011
贷款余额价值比．676 ．475 ．．279 ．．143 ．．060 ．112 ．．216 ．．039 ．028 ．113 ．．218
住房面积．580 ．225 ．409 ．188 ．175 ．．024 ．．320 ．115 ．．379 ．．019 ．038
房地产开发商资质．435 ．005 ．．019 ．．354 ．197 ．387 ．282 ．426 ．189 ．．119 ．．126
贷款月利率．200 ．833 ．183 ．111 ．035 ．100 ．．033 ．083 ．．017 ．．048 ．214
房价指数．．299 ．．769 ．230 ．100 ．090 ．053 ．．077 ．157 ．088 ．．135 ．162
月还款额占月收入
．327 ．．046 ．892 ．．028 ．．045 ．021 ．．014 ．．078 ．131 ．094 ．．055
比
住房地点．087 ．003 一．012 ．918 ．．004 ．153 ．160 ．．035 ．001 ．192 ．．012
学历一．222 ．．002 ．．053 ．．071 ．890 ．．035 ．054 ．112 ．．047 ．096 ．．035
年龄．145 一．109 一．214 ．．254 ．596 ．445 ．182 ．010 ．．114 ．170 ．040
性别．．298 ．．097 ．．057 ．．237 ．．120 一．862 ．．015 ．036 ．129 ．100 ．006
户籍．．136 ．0ll 一．022 ．153 ．011 ．048 ．924 ．043 ．．179 ．063 ．．044
婚姻状况．003 ．．034 ．．048 ．．017 ．．117 ．．033 ．016 ．958 ．076 ．050 ．．02l
还款方式．036 ．．053 ．111 ．008 ．017 ．．106 ．．182 ．111 ．914 ．088 ．．053
职业．024 ．060 ．073 ．177 ．．032 ．．064 ．055 ．040 ．087 ．933 ．032
现房或期房．163 ．040 一．040 ．．008 ．043 ．．008 ．．044 ．．036 ．．053 ．033 ．950
在实质性违约的因子分析中，在因子l上，贷款余额、贷款金额、住房总价值、月
还款额、家庭月收入、贷款余额价值比等都有较高的载荷，因此可以将实质性违约的因
子1命名为绝对财务状况因子。在因子2上，贷款月利率、房价指数有较高的载荷，可
将因子2命名为利率和房价指数因子。具体的因子命名情况见表3．7，表3．8。
表3．5 KMO和Bartlett’S检验(逾期)
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy． ．629
Approx．Chi·Square 2116．237
Bartlett‘S Test of Sphericity df 253
Sig． ．000
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕上论文
表3-6旋转的囚子载荷矩阵(逾期)
l 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ll 12 13
住房总价
值
．986 一．002 ．116 ．．001 ．043 ．000 ．000 ．000 ．000 ．．011 ．038 ．．011 ．015
贷款金额．975 ．．028 ．143 ．．002 ．090 ．．003 ．．009 ．005 ．001 ．．005 ．071 ．002 ．．016
贷款余额．973 ．．160 ．080 ．002 ．050 ．028 ．．012 ．017 ．．039 ．．013 ．033 ．．015 ．005
月还款额．971 ．002 ．．058 ．138 ．108 ．005 -．016 ．．026 ．005 ．．011 ．056 一．020 ．．008
单位房价．937 ．．023 ．118 ．．171 ．085 ．051 ．．050 ．094 ．121 ．10l 一．056 ．012 ．033
家庭月收
入
．928 ．113 ．．086 ．172 ．．129 ．．059 -．055 一．048 ．．018 ．0l 1 ．．046 ．．115 ．023
住房面积．473 ．042 ．074 ．422 ．．104 ．．116 ．145 ．．274 ．．350 ．．347 ．299 ．．082 ．．062
贷款余额
价值比
．049 ．904 ．．027 ．042 ．．088 ．．048 ．．008 ．092 ．．129 ．．002 ．．069 ．．102 ．．03l
房地产开
发商资质
．．034 ．760 ．036 ．．013 ．．075 ．087 ．170 ．101 ．．135 ．．003 ．145 ．．181 ．．099
贷款期限．120 ．．176 ．895 ．．272 ．．101 ．056 ．．033 ．031 ．037 ．030 ．．071 ．039 ．．01l
贷款已运
行时间
．165 ．403 ．808 ．165 ．103 ．017 一．059 ．．008 ．146 ．054 ．084 ．086 ．016
贷款月利
窒
．048 ．．066 ．．097 ．911 ．069 ．．025 ．．024 ．016 ．088 ．．011 ．．033 ．．088 ．130
职业．038 ．229 ．．011 ．092 ．803 ．．193 ．．115 ．．221 ．．017 ．．041 ．．169 ．．073 ．117
月还款额
占月收入．255 ．．291 ．．018 ．．016 ．729 ．278 ．143 ．075 ．068 ．Ooo ．278 ．121 ．．083
比
户籍．．019 ．104 ．082 ．．051 ．．010 ．895 ．．085 ．．187 ．．074 ．．013 ．040 ．．090 ．．018
年龄-．074 ．．182 ．212 ．．382 ．027 ．．445 ．．370 ．．243 ．．031 ．121 ．372 ．．242 ．131
婚姻状况．．096 ．122 ．．053 ．．012 ．．010 ．．066 ．927 ．．063 ．103 ．．026 ．．082 ．．097 一．010
学历．014 ．000 ．026 ．011 ．．118 ．．163 ．．050 ．902 ．．059 ．．042 ．118 ．．106 ．024
还款方式．045 ．020 ．127 ．081 ．015 ．．074 ．115 ．．064 ．932 ．．073 ．005 ．．072 ．．095
性别．054 ．007 ．061 ．．027 ．．036 ．．032 ．．026 ．．047 ．．069 ．960 ．067 ．023 ．．120
房价指数．076 ．301 ．．029 ．．021 ．005 ．038 ．．119 ．173 ．001 ．074 ．．803 ．229 ．086
住房地点．．112 一．046 ．092 ．．089 ．006 ．．065 ．．088 ．．105 ．．070 ．030 ．159 ．906 ．014
现房或期
房
．032 ．．045 ．003 ．112 ．041 ．．034 ．．018 ．023 ．．088 -．119 ．067 ．014 ．963
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
表3．7因子分析结果(实质性违约)
因子命名载荷较高的变量
贷款余额、贷款金额、单位房价、住房总价值、
因子I(FACl) 绝对财务状况因子月还款额、家庭月收入、贷款已运行时间、贷
款期限、贷款余额价值比
因子2(FAC2) 利率与房价指数因子贷款月利率、房价指数
因子3(FAC3) 负担比例因子月还款额占月收入比
因子4(FAC4) 房址因子住房地点
因子5(FAC5) 学历因子学历
因子6(FAC6) 性别因子性别
因子7(FAC7) 户籍因子户籍
因子8(FAC8) 婚姻状况因子婚姻状况
因子9(FAC9) 还款方式因子还款方式
因子10(FACl0) 职业因子职业
因子1I(FACll) 现房或期房因子现房或期房
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕士论文
表3．8因子分析结果(逾期)
因子命名载荷较高的变量
住房总价值、贷款金额、贷款余额、月还
因子1(FACi) 绝对财务状况因子
款额、单位房价、家庭月收入
因子2(FAC2) 余额价值比与房产商资质因子贷款余额价值比、房地产开发商资质
因子3(FAC3) 期限与运行时间因子贷款期限、贷款已运行时间
因子4(FAC4) 利率因子贷款月利率
因子5(FAC5) 职业与负担比例因子职业、月还款额占月收入比
因子6(FAC6) 户籍因子户籍
因子7(FAC7) 婚姻状况因子婚姻状况
因子8(FAC81 学历因子学历
因子9(FAC9) 还款方式因子还款方式
因子10(FACl0) 性另IJ因子性别
因子1I(FACll) 房价指数因子房价指数
因子12(FACl2) 房址因子住房地点
因子13(FACl3) 现房或期房因子现房或期房
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硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
表3-9因子得分系数矩阵(实质性违约)
因子
1 2 3 4 5 6 7 8 9 lO 11
性别．095 ．．025 ．．079 ．．134 ．189 ．．904 ．187 ．064 -．015 ．056 ．．015
年龄．．060 ．．047 ．．076 ．．203 ．416 ．251 ．011 ．013 ．．086 ．252 ．014
户籍．042 ．072 ．071 ．047 ．015 ．．198 ．830 ．．015 ．．043 ．．067 ．．011
职业．．042 ．018 ．090 ．017 ．091 ．．014 ．．066 ．063 ．．039 ．851 ．001
学历．044 ．．062 ．036 ．．080 ．797 ．255 ．023 ．015 ．．063 ．019 ．058
贷款余额．133 ．．028 ．000 ．009 ．．038 ．．013 ．024 ．．045 ．031 ．．023 ．．013
贷款己运行．173 ．．134 一．141 ．．038 -．164 ．025 ．139 ．．043 ．1 12 ．042 ．131
时间
月还款额．125 ．002 ．040 ．133 ．050 ．．141 ．039 ．018 ．041 ．．138 ．．0lO
家庭月收入．145 ．．018 ．．129 ．183 ．059 ．．172 ．．029 ．092 ．．030 ．．185 ．．031
月还款额占-．040 ．006 ．751 ．．23l -．107 ．131 ．094 ．．1l 1 ．037 ．130 一．063
月收入比
贷款期限．149 ．．156 ．．154 ．．201 ．．137 ．066 ．．085 ．．043 -．151 ．226 ．．013
单位房价．150 一．087 ．027 ．．023 ．．025 ．．054 ．120 ．．079 ．042 ．．002 ．030
住房面积．．001 ．051 ．261 ．071 ．159 ．．107 ．．287 ．229 ．．448 ．079 ．．076
住房总价值．127 ．．042 ．075 ．．008 ．005 ．．062 ．065 ．．035 ．．016 -．009 ．032
住房地点．041 ．．078 ．．198 ．722 ．．028 ．080 ．038 ．008 ．089 ．049 ．．053
现房或期房．．011 ．028 ．．063 -．055 ．．058 ．028 ．020 ．．013 ．061 ．004 ．903
房地产开发．009 ．046 ．062 ．．241 ．055 ．240 ．224 ．261 ．173 ．．105 ．．062
商资质
贷款金额．142 ．．054 ．006 ．066 ．003 ．．085 ．020 ．．018 ．019 ．．062 ．．031
贷款余额价．065 ．199 ．．243 -．052 ．．071 ．073 ．．184 ．．052 ．046 ．089 ．．206
值比
贷款月利率．．156 ．642 ．203 ．．013 ．054 ．118 ．044 ．114 ．108 ．．073 ．227
还款方式．．011 ．068 ．．016 ．074 ．050 ．023 ．．037 ．．032 ．829 ．．014 ．029
婚姻状况．．016 ．007 ．．039 ．071 ．008 ．．081 ．．083 ．845 ．．106 ．052 ．002
房价指数．016 ．．497 ．114 ．101 ．．002 ．115 ．．138 ．126 ．．019 ．．069 ．135
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕上论文
从表3-9可以看出，在因子l中，贷款已运行时间变量的因子得分系数的绝对值最
大，为0．173，说明该自变量对因子1的贡献最大，对因子1有较强的解释力；贷款余
额的因子得分系数为0．133，月还款额的因子得分系数为0．125，家庭月收入的因子得分
系数为0．145，贷款期限的因子得分系数为0．149，单位房价的因子得分系数为0．150，
住房总价值的得分系数为0．127，贷款金额的因子得分系数为0．142，说明这些自变量对
因子1也有较强的解释力。同理，在因子2中，贷款月利率和房价指数的因子得分系数
最高，分别为0．642和．0．497，说明这两个自变量对因子2的解释力最强。其他因子的
分析同理，就不再赘述。
此处以实质性违约样本的因子l(绝对财务状况因子)为例，说明运用因子得分系
数矩阵对因子得分的计算：
FAC。=0．095X性别的标准化值一O．06×年龄的标准化值+0．042X户籍的标准化值
+⋯一0．016×婚姻状况的标准化值+0．016×房价指数标准化值
表3．10是逾期样本得到的因子得分系数矩阵，分析方法同上。
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
表3．10因子得分系数矩阵(逾期)
因子
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 l 1 12 13
性别．004 ．．022 ．014 ．149 ．．023 ．．013 ．1 14 ．．061 ．．082 ．930 ．044 ．．038 ．027
年龄
．．044 ．．113 ．077 ．．251 ．014 ．．323 ．．190 -．305 ．023 ．026 ．427 ．．394 ．063
户籍．．021 ．．012 ．027 ．．028 ．．062 ．778 ．．119 ．．145 ．．001 ．．001 ．097 ．．179 ．081
职业．．027 ．179 ．022 ．008 ．657 ．．220 ．．136 ．．059 ．．135 ．．027 ．．259 ．．069 ．010
学历．．011 ．016 ．064 ．034 ．060 ．．093 ．．037 ．810 ．．078 ．．056 ．019 ．．079 ．．038
贷款余额．167 ．．068 ．．003 -．048 ．．007 ．022 ．027 ．015 ．．030 一．011 ．．008 ．012 ．007
贷款已运行时间．．038 ．155 ．535 ．243 ．082 ．．020 ．．024 ．045 ．006 ．037 一．025 ．044 ．．018
月还款额．170 ．021 ．．099 ．032 ．020 ．．007 ．．023 ．．019 ．024 ．008 ．004 ．023 ．．019
家庭月收入．183 ．106 ．．125 ．052 ．．172 ．．052 ．．094 ．．067 ．027 ．041 ．．104 ．．025 ．031
月还款额占月收入比．．020 ．．239 ．015 ．．016 ．586 ．222 ．213 ．152 ．003 ．002 ．326 ．．005 ．．118
贷款期限．．026 一．132 ．595 ．．070 ．．040 ．042 ．087 ．049 ．．090 ．．039 ．．092 ．．018 ．01l
单位房价．184 ．038 ．．042 ．．185 ．018 ．046 ．．027 ．099 ．115 ．073 ．．145 ．052 ．095
住房面积．030 ．．062 ．152 ．289 ．．109 ．．144 ．160 ．．289 一．332 ．．279 ．350 ．．095 ．．210
住房总价值．175 ．019 ．003 ．．060 一．020 一．012 ．022 ．000 ．000 ．．011 ．．028 ．025 ．024
住房地点．016 ．004 一．002 ．0l 1 ．．059 ．．1 11 ．008 ．．075 ．．038 ．．040 ．．049 ．876 一．013
现房或期房．008 ．．017 ．002 ．．031 ．．051 ．089 ．123 ．000 ．023 ．066 ．．001 ．006 ．988
房地产开发商资质．．002 ．377 ．019 ．．056 ．．008 ．021 ．100 ．091 ．．162 ．．006 ．076 ．．177 ．．080
贷款金额．165 ．．003 ．026 一．047 ．024 ．．018 ．022 ．010 ．．008 ．．014 ．008 ．024 ．．020
贷款余额价值比．．024 ．507 ．086 ．100 ．．031 ．017 ．089 ．054 ．．114 ．019 ．092 ．．124 ．．067
贷款月利率．．056 一．090 ．070 ．740 ．013 ．017 ．．097 ．036 ．081 ．153 ．020 ．．033 ．031
还款方式．005 ．．039 ．．035 ．046 ．．109 ．．019 ．．015 ．．098 ．876 ．．073 ．161 ．．054 ．．016
婚姻状况．．003 ．．027 ．048 ．．107 ．009 ．．104 ．897 ．．073 ．．022 ．097 ．082 ．．040 ．130
房价指数．．012 ．060 ．．102 ．003 -．041 ．066 ．．006 ．077 ．123 ．040 ．．730 ．061 ．047
到此我们得到了新的变量——因子变量，这些因子变量既包含了原始的23个变量
的绝大部分信息，又使原始变量的多重共线性问题得以避免，为后面的Logistic回归分
析和判别分析奠定了基础。
3．2．3 Logistic回归结果
(1)Logistic回归方程的建立
2q
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕十论文
通过Logistic回归分析得到结果见表3．1 1、表3．12。
表3—1I Logistic回归结果(实质性违约)
Sig．(显著性检
B(回归系数) S．E．(标准误) Wald(统计量) Df(自由度)
验)
FACl 1 ．796 ．416 3．670 1 ．045
FAC2 1 1．194 ．236 25．591 1 ．000
FAC4 1 ．1．009 ．323 9．762 1 ．002
FAC7 1 ．．654 ．292 5．005 1 ．025
FACl l 1 ．1．004 ．275 13．354 1 ．000
Constant(常数项) ．756 ．392 3．720 1 ．044
表3·12 Logistic回归结果(逾期)
Sig．(显著性检
B(回归系数) S．E．(标准误) Wald(统计量) Df(自由度)
验)
FAC2 2 ．647 ．167 15．005 1 ．000
FAC3 2 ．．599 ．169 12．628 1 ．000
FAC4 2 ．．547 ．240 5．221 1 ．022
FAC5 2 1．074 ．228 22．224 1 ．000
FAC7 2 ．848 ．168 25．504 1 ．000
FACl 1 2 ．．932 ．235 15．763 1 ．000
FACl2 2 ．747 ．184 16．465 1 ．000
Constant(常数项) 2．048 ．352 33．878 1 ．000
根据表3．1 1、表3．12，我们可以分别写出实质性违约和逾期两组各自的Logistic回
归模型函数表达式：
Logit(p)=0．756+0．796×FACl—1 4-1．194×FAC2—1—1．009x FAC4—1
—0．654×尉C7 1—1．004×尉C1 l 1
Logit(p)=2．0484-0．647X FAC2—2一O．599X FAC3—2—0．547X FAC4—2
+1．074×，■C5 2+0．848×，×C7 2—0．932×FACll 24-0．747×FACl2
当
(3．8)
2
(3-9)
p=F南>。～ 时，该笔住房抵押贷款可能会发生违约；反之则为
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
正常贷款。
二维Logistic回归模型拟合优度评价的常用统计量包括Cox．Snell R2统计量和
Nagelkerke R2统计量。Cox．Snell R2统计量的值越大表明模型的拟合优度越高，但该统
计量的取值范围无法确定；Nagelkerke R2统计量是Cox．Snell R2统计量的修正，其取值
范围限定为0～1，其值越接近于l表明模型的拟合优度越高，而越接近于0说明模型拟
合优度越低。从本文模型的拟合优度来看(见表3．13、表3．14)，实质性违约的Nagelkerke
R2为0．682，逾期的Nagelkerke R2为0．788，均有较好的拟合效果。
表3．13拟合优度检验(实质性违约)
一2 Log likelihood Cox&Snell R Square Nagelkerke R Square
88．0368 ．316 ．682
表3．14拟合优度检验(逾期)
-2 Log likelihood Cox&Snell R Square Nagelkerke R Square
138．7618 ．541 ．788
(2)预测准确性分析
只有当建立的Logistic回归模型有着较高的预测准确率时，才能运用于实践，否则
就没意思失去了价值。因此在模型建立后对其进行准确性测试就十分重要。
在实质性违约样本的分析中，实质性违约样本的分类正确率为76．5％，正常样本的
分类正确率达到了98．2％，对原始样本总的分类正确率为96．1％。在逾期样本的分析中，
逾期样本的分类正确率为86．6％，正常样本的分类正确率为95．5％，对原始样本总的分
类正确率为93．1％。两模型的总的预测准确率都比较高，说明了模型的误判成本较低，
具有较高的预测能力。
(3)影响因素分析
1)实质性违约风险
从回归方程(式3．8)可以看出，对实质性违约风险影响最重要的是利率与房价指
数因子。结合因子载荷矩阵(见表3．4)看，贷款月利率在利率与房价指数因子上的载
荷为正，因此说明贷款月利率对实质性违约风险有正向影响。贷款月利率越高，借款人
需偿还的利息就越多，负担也就越重，一旦借款人出现财务紧张情况，违约风险也就越
大。房价指数在利率与房价指数因子上的载荷为负，因此说明房价指数对实质性违约风
险有反向的影响。房价指数越高，当地的房地产市场越景气，房产交易量和房价也越高，
那么借款人所购房产升值潜力也越大，借款人的购房权益也越大，借款人就越不愿意因
为违约而丧失其在住房中的权益；并且一旦借款人出现财务危机时，由于房价上涨，也
易出售，借款人最可能通过出售房屋来偿还贷款，这样借款人不但可以偿还贷款甚至还
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕士论文
有盈余，因此房价指数越高的时候违约风险越小。
在实质性违约分析中，房址因子、现房或期房因子也是影响违约风险的两个比较重
要的因素。住房地点变量在房址因子中的载荷为正，说明借款人所购得住房越是靠近市
中借款人越不容易产生违约风险。因为我国目前还处于城市化的发展阶段，各种各样的
人群都喜欢涌进城市，一个城市市中的房屋售价总是高于周边，且升值潜力很大，借款
人所购住房越是靠近市中，房价越不可能下跌，升值潜力也越大，因此借款人放弃房产
选择违约的可能性越小。现房或期房变量在现房或期房因子中的载荷为正，说明借款人
所购住房是期房的违约风险大于是现房的。现房是指主体结构已封项、地价缴清、相关
手续完备、工程验收合格的楼盘，不存在任何可能影响竣工、入住、办理房地产证的不
利因素或未决事项。期房是指开发尚不具有房屋的完全产权，但是开发商所开发的项目
达到多层住宅主体结构封顶、高层住宅完成总投资的三分之二的楼盘。期房的建成有许
多的不确定性，且建成后的整体结构和环境设施可能与借款人当初的预想有偏差，因此
可能造成违约风险的加大。
2)逾期风险
从回归方程(式3．9)可以看出，对逾期风险影响最重要的是职业与负担比例因子。
结合因子载荷矩阵(见表3．6)看，借款人职业变量在职业与负担比例因子上的载荷为
正，因此说明借款人职业越不稳定逾期风险越大。职业如果不稳定，就会产生收入的不
稳定，即第一还款来源不稳定，很容易导致被迫违约行为的发生，因此职业越不稳定越
容易产生逾期风险。借款人月还款额占月收入比例在职业与负担比例因子上的载荷也为
正，因此说明月还款额占家庭月收入比例对借款人逾期风险有正向影响。借款人除了每
月要归还贷款本息外还要维持日常的生活所需，不可能用全部的收入来还贷。月还款额
占家庭月收入的比例就反映了借款人财务负担的轻重，比例越大，说明借款人收入用来
还贷的部分越多，余下用于生活等其他方面的越少，那么潜在的财务危机越大，一旦出
现意外情况，借款人违约风险也越大。
在逾期的分析中，还有两个比较重要的因子影响着违约风险，即房价指数因子和婚
姻状况因子。房价指数在房价指数因子上的载荷为负，与实质性违约风险是一样的，这
里就不再赘述。婚姻状况变量在婚姻状况因子上的载荷为正，说明单身借款人的违约风
险要比已婚借款人高一些。已婚借款人的个人住房抵押贷款多为夫妻双方共同负担的，
因此还款来源一般会比单身借款人稳定一些，也高一些，违约风险也就小一些。
3．2．4判别分析结果
(1)判别函数的建立
利用因子分析的结果得到判别分析结果如表3—15、表3．16。
32
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
表3．15判别分析结果(实质性违约)
判别系数Wilks。Lambda F dfl Sig．
FACl ．382 ．980 2．030 1 ．157
FAC2 1．092 ．225 348．602 1 ．000
FAC3 ．132 ．772 29．88l 1 ．000
FAC4 ．013 ．995 ．508 1 ．478
FAC5 ．．508 ．870 15．157 1 ．000
FAC6 ．．044 ．995 ．495 1 ．483
FAC7 ．304 ．617 62．653 1 ．000
FAC8 ．145 ．800 25．202 1 ．000
FAC9 ．146 ．733 36．772 1 ．000
FACl0 ．722 ．269 274．350 1 ．000
FACl 1 ．．449 ．406 147．735 1 ．000
表3．16判别分析结果(逾期)
判别系数Wilks’Lambda F dfl Sig．
FACl ．197 ．990 2．546 1 ．112
FAC2 ．．637 ．176 1 204．699 1 ．000
FAC3 ．．168 ．885 33．662 1 ．000
FAC4 ．．132 ．819 57．171 1 ．000
FAC5 ．429 ．362 454．194 1 ．000
FAC6 ．070 ．915 23．949 1 ．000
FAC7 ．581 ．217 930．318 1 ．000
FAC8 ．292 ．669 127．546 1 ．000
FAC9 ．．054 ．956 11．903 1 ．00l
FACl0 ．003 ．996 1．105 1 ．294
FACll ．．189 ．722 99．136 1 ．000
FACl2 ．019 ．802 63．715 1 ．000
FACl3 ．．122 ．958 11．316 1 ．00l
根据表3．15、表3．16，可以进一步得到实质性违约和逾期两组的判别函数分别为：
U=0．382xFA61+1．092xFAC2+0．132xFAC3+0．013x，×a一0．508x，×a
-0．044x，么a5+0．304xFAC'i+0．145xFA口+0．146xFA69+0．722x，×C10 (3．10)
-0．449><FA61 1
33
3个人住房抵押贷款违约风险的实证分析硕士论文
U=0．197x尉a一0．637x尉Q一0．168x尉。一0．132x刚a+O．429×尉6
+0．07x剐岱+0．581×尉c7+0．292×尉口一0．054×尉C9+0．003x尉a0 (3．11)
一0．189×尉a 1+0．019x尉612-0．122x尉C13
从模型的拟合优度(见表3．17、表3．18)上来看，实质性违约的Wilks’lambda值
为0．050，显著性检验为0．000，说明模型的拟合效果比较好。逾期的Wilks’lambda值
为0．072，显著性检验为0．000，可以看出模型的拟合效果也较好，因此可以采用本文的
判别函数进行违约的风险预测。
表3．17拟合优度检验(实质性违约)
Test of Function(s) WiIld Lambda Chi-square df Sig．
1 ．050 286．599 11 ．000
表3．18拟合优度检验(逾期)
Test of Function(s) Wilks’Lambda Chi-square df Sig．
1 ．072 660．680 13 ．000
(2)预测准确性分析
在实质性违约样本的分析中，违约样本的分类正确率为79．4％，正常样本的分类
正确率为86．9％，对原始样本总的分类正确率为84．5％。在逾期样本的分析中，逾期样
本的分类正确率为80．4％，正常样本的分类正确率为89．1％，对原始样本总的分类正确
率为85．8％。两模型的总的预测准确率都比较高，说明了模型的误判成本较低，具有一
定的预测能力。
(3)影响因素分析
从判别函数(式3．10和式3．1l>可以看出，对实质性违约风险影响最重要的是利
率与房价指数因子。贷款月利率越高实质性违约风险越大，房价指数越高，实质性违约
风险越小。其次是职业因子和学历因子，结合载荷矩阵可以看到，职业稳定性越差违约
风险越大，学历越低违约的可能性越大。对逾期风险影响最大的是余额价值比与房产商
资质因子。贷款余额价值比越低，借款人在住房上已有的权益就越大，其就越不愿意因
为违约而丧失已有权益，因此违约风险越小。房地产开发商的资质越好违约风险也越小。
其次是婚姻状况因子和职业与负担比例因子。已婚借款人比单身借款人的违约风险要
小，借款人职业越稳定违约风险越小，借款人月还款额占家庭月收入比例越大违约风险
越大。结合前面Logistic回归分析中影响因素的分析，可以看出两个模型得到的结果基
34
硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
本一致。
从以上实证研究的结果可以看出，贷款月利率、房价指数、住房地点、职业、月还
款额占家庭月收入比、期房或现房、婚姻状况变量是影响个人住房抵押贷款违约风险的
关键因素，因此为了预防违约风险的发生，将商业银行的损失降到最低，加强商业银行
个人住房抵押贷款违约风险的贷前控制十分重要。
35
4个人住房抵押贷款违约风险的贷前控制硕上论文
4个人住房抵押贷款违约风险的贷前控制
个人住房抵押贷款违约风险是基于多种因素综合影响而表现出来的借款人的风险，
也是商业银行目前在该业务上面临的最主要的风险，因此加强商业银行个人住房抵押贷
款违约风险的贷前控制，在贷款之初就做好风险预防工作显得尤为重要。在对前人研究
的分析、本文实证研究结果和银行实习的基础上，笔者认为我国商业银行要提高个人住
房抵押贷款违约风险贷前控制应做好以下几个方面的工作。
(1)对借款人身份进行调查
1)借款人有效身份证明进行调查
贷款对象为具有完全民事行为能力的自然人，具有合法有效的身份证明：境内居民
须提供居民身份证、户口本、护照、警官证、军官证、士兵证等身份证明；港、澳、台
人士须提供港澳居民往来内地通行证或台湾居民往来大陆通行证、护照；外籍人士须提
供护照、签证和境内有效长期居留证明(外国人居留证)。
2)非本地户籍人员申请个人住房按揭贷款的政策
对于非本地户籍借款人提出的住房按揭贷款申请时，应审慎调查其是否有正当合理
的购房理由。在本地具有长期稳定的职业及收入来源，因本人或家庭工作生活需要自住
购房并能提供当地工作证明、收入证明和本地居住证明的，可视同本地居民，按相关住
房按揭贷款政策执行；对不能满足上述条件的借款人申请住房按揭贷款时，贷款成数应
按照本地居民按揭贷款成数至少降低一成，同时要求提供在本地具有固定住所和稳定职
业的联系人一名。
3)境外个人购商品房应符合的条件
境外机构在境内设立的分支、代表机构(经批准从事经营房地产的企业除外)和在
境内工作、学习时间超过一年的境外个人可以购买符合实际需要的自用、自住的商品房，
不得购买非自用、非自住的商品房。港澳台地区居民和华侨因生活需要，可在境内限购
一定面积的自住商品房。
(2)对借款人财务状况的调查
1)对借款人经济状况进行调查
商业银行应通过借款人的年龄、学历、工作年限、职业、在职年限等信息判断借款
人目前收入的合理性及未来行业发展对收入水平的影响；应通过借款人的收入水平、财
务情况和负债情况来判断其贷款偿付能力；应通过了解借款人目前居住情况及此次购房
的首付支出判断其对于所购房产的目的及拥有意愿等因素，并据此对贷款申请做整体分
析。
商业银行应对每一笔贷款申请做内部的信息调整，包括了解借款人在本行的贷款记
36
硕七论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
录及存款情况。
商业银行应通过对包括借款人的聘用单位、税务部门、工商管理部门以及征信机构
等独立的第三方进行调查，审核贷款申请的真实性及借款人的信用情况，以了解其本人
及家庭的资产、负债情况、信用记录等。
商业银行对自雇人士(即自行成立法人机构或其他经济组织，或在上述机构内持有
超过10％股份，或其个人收入的主要来源为上述机构的经营收入者)申请个人住房贷款
审核时，不能仅凭个人开具的收入证明来判断其还款能力，应通过要求其提供有关资产
证明、银行对帐单、财务报表、税单证明和实地调查等方式，了解其经营情况和真实财
务状况，全面分析其还款能力。
2)应遵循第一还款来源和第二还款来源相结合的原则
商业银行与借款人建立借贷关系的前提是借款人有还款意愿和还款能力，既有可靠
的第一还款来源。第二还款来源抵押物是增强借款人信用的必要补充，会给借款人带来
一种按时还本付息的心理警示。不能因为第二还款来源有抵押物，就放弃对第一还款来
源的调查和审查。在发展个人住房抵押贷款业务的时候，必须始终坚持以第一还款来源
为主的原则，第二还款来源仅仅是借款人第一还款来源的备用手段，决不能将贷款的偿
还来源建立在抵押物即住房的处置变现上。
3)收入水平的确认
对有稳定工作，主要收入以单位工资、奖金等收入为主的借款人收入的证明或取证：
借款人为机关事业单位，或银行较为了解其收入水平和管理水平的大中型企业、大型跨
国公司在国内分支机构的员工的，可直接由单位出具收入证明：一般借款人要求提供连
续3个月的工资单或银行卡对帐单或活期存折复印件；借款人为企业经理、董事长或其
他高级管理人员，无明显证据表明借款人可以获得风险收入的，不得将其工资收入以外
的收益确认为借款人稳定收入；有稳定职业，但收入的大部分依赖其一技之长取得的借
款人，其职业收入外收入确认应根据其职业外劳务合同内容来确定其收入，合同不足以
或不能保证其获得稳定收入的，不能认定其稳定收入。
私营业主收入确认：日常收入按财务报表上的年毛利额(销售收入减销售成本)的
10％确认为企业主的日常收入：投资收入按其股份占比，将税后利润的50％确认为其投
资收益；私营业主不能提供企业营业报表的收入确认：根据流水帐确定其销售额，根据
其所在行业毛利率确定其毛利额，以毛利额的10％确认为企业主收入；私营业主不能提
供任何收入依据或收入难以确定的，调查人员应根据调查结果确认其稳定收入水平。
个体经营业主，应提供个体营业执照，并提供其经营流水帐目，调查人员应根据其
流失帐目确定其销售额，根据其所在行业毛利率确定其毛利额，以毛利额的40％确定其
稳定收入，借款人不能提供流水账目的，调查人员应根据调查结果确定其稳定收入水平。
(2)对借款人婚姻状况的调查
37
4个人住房抵押贷款违约风险的贷前控制硕士论文
借款人的婚姻情况是个人民事行为的一个重要因素，将直接影响该行为的有效性。
根据《婚姻法》的有关规定，除夫妻双方另有约定外，夫妻关系存续期间取得的财产为
夫妻共有财产。根据《民法通则》的司法解释，对于共同财产的处分应征得所有共有权
人的同意，否则无效。由于房产抵押本身属于对房产的一种处分行为，如果未能征得抵
押人配偶的同意，可能被认定为无效，因此，如借款人隐瞒了有配偶的情况，以个人名
义向商业银行申请按揭贷款，借款人配偶未在借款抵押合同上签字，将有可能导致银行
抵押权落空，给银行带来损失风险。
(3)对抵押物住房的调查
个人抵押类贷款主要调查抵押物的真实存在性、权证的真实有效性、证物一致性、
抵押物的变现性、抵押物的合法性、抵押物的受偿优先性、抵押物的评估价值、抵押率、
抵押物损毁状况及抵押人的有关情况等。个人住房抵押贷款应重点调查住房的价值、借
款人对住房的支配权利。
1)住房贷款中的抵押物价值确认
商业银行应区别判断抵押物状况。抵押物价值的确定以该房产在该次买卖交易中的
成交价或评估价的较低者为准。商业银行在发放个人住房贷款前应对新建房进行整体性
评估，可根据各行实际情况进行内部评估，但要由具有房地产估价执业资格的专业人士
出具意见书，或委托独立的具有房地产价格评估资质的评估机构进行评估；对于精装修
楼盘以及售价明显高出周边地区售价的楼盘的评估要重点关注。对再交易房，应对每个
用作贷款抵押的房屋进行独立评估。．
2)不得设定抵押的房地产
权属有争议的房地产；用于教育、医疗、市政等公共福利事业的房地产；列入文物
保护的建筑物和重要纪念意义的其他建筑物；已依法公告列入拆迁范围的房地产；被依
法查封、扣押、监管或者以其他形式限制的房地产。
3)对项目楼盘的审查
对项目楼盘的地理位置及周围环境进行现场勘察，根据当地市政规划和现存社会环
境，参照周边楼宇价格，结合项目楼盘的销售价格、楼盘建筑质量，评估该物业的保值
或潜在的升值能力、销售潜力及配套设施和交通情况，在此基础上确定贷款的总额度、
成数和期限；根据现场勘察结果分析贷款存在的风险因素；审查施工企业的施工等级及
工程监理单位的监理能力。
(4)防范假按揭
“假按揭”就是以虚假资料向某商业银行申请人人住房按揭贷款，套取银行信贷资
金。贷款审查时，应重点关注以下特征，以防范“假按揭”的发生：房产交易价格较市场
价格水平明显高估或低估；借款人是开发商员工或与开发商具有关联关系；多笔贷款的
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硕士论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
借款人在地域或职业上存在高度集中性；交易上下家存在关联关系；上下家委托一人或
多个借款人委托一人。
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5结论与展望硕士论文
5结论与展望
5．1本文的主要结论
本文在国内外个人住房抵押贷款违约风险研究的基础上，结合对大样本的实证研
究，得出了以下一些结论：
(1)对住房抵押贷款违约风险影响最重要的是贷款月利率与房价指数变量。贷款
月利率对实质性违约风险有正向影响。贷款月利率越高，借款人需偿还的利息就越多，
负担也就越重，一旦借款人出现财务紧张情况，违约风险也就越大。房价指数对实质性
违约风险有反向的影响。房价指数越高，当地的房地产市场越景气，房产交易量和房价
也越高，那么借款人所购房产升值潜力也越大，借款人的购房权益也越大，借款人就越
不愿意因为违约而丧失其在住房中的权益；并且一旦借款人出现财务危机时，由于房价
上涨，也易出售，借款人最可能通过出售房屋来偿还贷款，这样借款人不但可以偿还贷
款甚至还有盈余，因此房价指数越高的时候违约风险越小。
(2)对住房抵押贷款风险影响最重要的还有借款人职业和借款人月还款额占家庭
月收入的比例。借款人职业越不稳定违约风险越大。职业如果不稳定，就会产生收入的
不稳定，即第一还款来源不稳定，很容易导致被迫违约行为的发生，因此职业越不稳定
越容易产生违约风险。月还款额占家庭月收入比例对借款人违约风险有正向影响。借款
人除了每月要归还贷款本息外还要维持日常的生活所需，不可能用全部的收入来还贷。
月还款额占家庭月收入的比例就反映了借款人财务负担的轻重，比例越大，说明借款人
收入用来还贷的部分越多，余下用于生活等其他方面的越少，那么潜在的财务危机越大，
一旦出现意外情况，借款人违约风险也越大。
(3)在住房抵押贷款违约分析中，住房地点、现房或期房变量也是影响违约风险
的两个比较重要的因素。借款人所购得住房越是靠近市中借款人越不容易产生违约风
险。因为我国目前还处于城市化的发展阶段，各种各样的人群都喜欢涌进城市，一个城
市市中的房屋售价总是高于周边，且升值潜力很大，借款人所购住房越是靠近市中，房
价越不可能下跌，升值潜力也越大，因此借款人放弃房产选择违约的可能性越小。借款
人所购住房是期房的违约风险大于是现房的。现房是指主体结构已封项、地价缴清、相
关手续完备、工程验收合格的楼盘，不存在任何可能影响竣工、入住、办理房地产证的
不利因素或未决事项。期房是指开发尚不具有房屋的完全产权，但是开发商所开发的项
目达到多层住宅主体结构封项、高层住宅完成总投资的三分之二的楼盘。期房的建成有
许多的不确定性，且建成后的整体结构和环境设施可能与借款人当初的预想有偏差，因
此可能造成违约风险的加大。
硕上论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
(4)婚姻状况也是影响个人住房抵押贷款违约风险的一个关键因素。单身借款人
的违约风险要比已婚借款人高一些。已婚借款人的个人住房抵押贷款多为夫妻双方共同
负担的，因此还款来源～般会比单身借款人稳定一些，也高一些，违约风险也就小一些。
(5)从模型的预测准确率上来看，Logistic回归模型和判别分析模型在个人住房
抵押贷款违约风险预测准确率上均比较高，说明两个模型对违约风险都有较好的解释
力，都有一定的实际预测能力。
5．2进一步研究的方向
本文的实证研究受样本数据的限制，没有将购房目的、借款人信用记录等重要变量
纳入分析，且无法遍及较广的区域和获取动态数据，因此得出的结论难免有局限性。以
后，可以进行跨区域的样本研究，可将房产分为新房和二手房做分类的研究，有条件的
还可以追踪动态样本数据进行研究等，分析在动态的条件下影响个人住房抵押贷款违约
风险的因素，进一步充实本文的论点。
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致谢硕十论文
致谢
进入南京理工大学经济管理学院学习已经有两年时间了，在这两年中，我不断努力
学习和提高自己，得益于许多良师的指导和益友的帮助，研究生生活中获益很多。
在这里，我首先要感谢我的导师恢光平教授。他渊博的学识、扎实的理论功底、睿
智的洞察力、独树一帜的研究风格都使我受益匪浅。尤其是在论文的撰写过程中，我的
导师从论文的选题、开题一直到论文的写作都给予我全面的指导和帮助。在此，我衷心
地感谢导师。
其次，我要感谢南京理工大学经济管理学院的老师对我的教诲，是他们带领我在知
识的山峰中勇敢攀登；感谢各位亲爱的同窗学友，与他们在一起学习，一起进步，使得
我自身得到了不断成长。还要感谢南京理工大学提供了很丰富的资源便于我的学习和研
究，谢谢所有给予过我关心和帮助的朋友。
最后，我要感谢我的家人和男朋友，感谢他们的理解、支持和帮助，使我得以能够
静下心来思考和撰写论文，谢谢他们陪伴我在知识的海洋中乘风破浪。特别是我男朋友
在生活和学习中都给予了我极大的帮助，促使我不断提高。
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硕上论文个人住房抵押贷款违约风险实证研究及贷前控制
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