住房抵押贷款违约影响因素研究——基于国内某商业银行数据的实证分析

摘要

80年代以来，随着我国房地产市场的繁荣发展，住房抵押贷款也随即发展起来，与此同时，有关住房抵押贷款违约风险也越来越受学界和银行界的关注。本文首先用均值差异分析，找出各种违约变量在两类贷款即违约贷款和正常贷款中的均值差异，然后用因子分析法将原有14个样本归结为更富独立性和综合型的5个因子，再用logistic模型对新因子数据进行了处理，最后运用判别分析法建立了判别函数用来检验新的贷款是否违约。经过处理，得出以下结论。 第一，均值差异分析结果表明，在所选取的14个变量当中，贷款价值比、首付款比例、婚姻状况、学历、月收入、建筑面积等6个变量在两类贷款中的均值是有差异的，而贷款金额、房屋总价、贷款期限、现房或者期房、年龄、贷款利率、性别、还款方式等8个变量在两类贷款中的均值是没有明显差异的。这说明贷款价值比、首付款比例、婚姻状况、学历、月收入、建筑面积这六个变量对违约有较大影响，而其他8个变量对违约的影响不是很大。 第二，logistic模型分析结果表明，在我们所得出的5个新因子中，综合因子、贷款特征因子、性别学历因子是影响违约的关键因子，其中尤其是性别学历因子对违约与否有巨大影响力。综合因子所代表的月收入，贷款金额、建筑面积、房屋总价等4个变量对违约有较大的解释力，综合因子每增加一个百分点，违约机会比率就会降低2.0％。贷款特征因子所代表的贷款期限，贷款价值比、首付款比例、现房或者期房等四个变量对违约有较强解释力，贷款特征因子每增加一个百分点，违约机会比率就会增加8.8％。性别学历因子所代表的性别和学历变量对违约的解释力最大，性别学历因子每增加一个百分点，违约机会比率就会增加49.3％。 第三，结合均值差异分析和logistic模型分析，我们认为学历变量对违约造成的影响是最大的，并且占有很大的比重，其次是月收入，建筑面积、贷款价值、首付款比例这四个变量。因此我们最终得出5个对违约有重大解释力的变量。

目录

文摘

英文文摘

声明

1序论

1.1研究背景和意义

1.2研究框架和本文的创新点

2对个人住房抵押贷款违约风险研究的文献综述

2.1本文个人住房抵押贷款违约的定义

2.2个人住房抵押贷款风险的分类

2.3个人住房抵押贷款风险的根源

2.4新巴塞尔协议关于住房抵押贷款的规定

2.4.1零售资产

2.4.2零售资产内部评级之架构

2.5个人住房抵押贷款违约风险的理论研究

2.5.1个人住房抵押贷款的理性违约与被迫违约理论

2.5.2应用期权理论研究个人住房抵押贷款违约风险

2.5.3个人住房抵押贷款风险管理再协商理论

2.5.4消费者最优化选择理论

2.5.5个人住房抵押贷款状态跃迁理论

2.6国外个人住房抵押贷款违约风险的实证研究

2.6.1贷款特征对违约的影响

2.6.2借款人特征对违约的影响

2.6.3房地产特征对违约的影响

2.6.4区域政策人文特征与违约风险

2.7国内关于个人住房抵押贷款违约风险的实证研究

3基于国内某商业银行数据的实证分析

3.1样本和变量的选取

3.1.1贷款特征

3.1.2借款人特征

3.1.3房地产特征

3.2变量的赋值

3.3模型的设计

3.3.1 logistic模型

3.3.2 Fisher判别分析法

3.4样本的描述性分析

3.4.1贷款特征变量均值差异分析

3.4.2借款人特征变量均值差异分析

3.4.3房地产特征变量均值差异分析

3.5模型分析

3.5.1因子分析

3.5.2 Logisitic模型分析

3.5.3 Fisher判别分析

4结论与进一步研究建议

4.1基本结论

4.2进一步研究建议

参考文献

后记