住房抵押贷款信用风险及影响因素分析

发布时间：2023-11-27 19:11

　　在我国商品房市场迅猛发展的带动下,我国个人住房贷款业务成为商业银行重要业务之一。从其资产规模来看,截止2010年末,全国金融机构个人住房贷款余额达到6.16万亿元,资产规模占总资产比重不断上升。这不仅解决了居民住房融资问题,更为房地产业的发展提供了重要的金融支持与保证。 作为一种新兴的信贷产品,个人住房贷款的特殊三重保障模式阻断了高风险传导至银行的途径,被视为资产质量最高的贷款种类之一。除了业务本身的设计机制以外,业务不断扩张的主要原因包括：一方面,我国个人住房抵押贷款业务的不良贷款率相对较低,保持在0.1%至0.2%之间,致使商业银行被其过于乐观的前景所蒙蔽,主观的降低了风险的预期；另一方面,过于激烈的行业竞争推动银行争抢个人住房抵押贷款市场,市场份额的扩大成为主要目标。与此同时,受土地资源日益稀缺宝贵、流动性较为富足宽裕、境外热钱的大量涌入等因素的影响,我国大中城市的房地产价格一直持续高速增长,并已经远远的超过了居民的购买能力。从短期看,房价的高速增长降低了个人住房抵押贷款违约的可能性,但从长期看,房地产市场具有周期性是一个不争的事实,一旦房产市场进入萧条期,必然导致房价的大幅下跌...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1. 引言
    1.1 选题背景
    1.2 选题意义
    1.3 选题的内容和框架
    1.4 研究方法与创新
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 创新点
    1.5 国内外研究综述
        1.5.1 国外研究现状及分析
        1.5.2 国内研究现状及分析
2. 个人住房抵押贷款信用风险
    2.1 个人住房抵押贷款
        2.1.1 个人住房贷款概念
        2.1.2 个人住房抵押贷款分类
        2.1.3 个人住房抵押贷款的主要特点
        2.1.4 我国个人住房贷款的发展现状
    2.2 个人住房贷款信用风险
        2.2.1 个人住房贷款信用风险定义
        2.2.2 个人住房贷款的信用风险产生的原因
        2.2.3 商业银行个人住房贷款信用风险特征
        2.2.4 商业银行住房抵押贷款的信用风险状况
        2.2.5 我国个人住房贷款信用风险管理存在的缺陷
3. 住房抵押贷款信用风险因素实证研究
    3.1 变量设定与数据收集
        3.1.1 变量设定
        3.1.2 数据收集
    3.2 住房抵押贷款的描述性统计分析
        3.2.1 解释变量之间共线性和正态性检验
        3.2.2 解释变量的均值-方差描述性统计
        3.2.3 借款人的个体特征与违约率的相关性分析
        3.2.4 贷款特征与违约率相关性分析
    3.3 住房抵押贷款信用风险影响因素的LOGIT模型分析
        3.3.1 Logit模型介绍
        3.3.2 模型估计结果与检验
    3.4 本章小结
4. 收入区分下的住房抵押贷款信用风险影响因素分析
    4.1 变量设定与数据收集
    4.2 低收入群体违约率原因的细分项统计分析
    4.3 收入区分下的LOGIT模型回归结果及分析
    4.4 本章小结
5. 住房抵押贷款信用风险的政策建议
    5.1 提高商业银行自身识别房贷信用风险的能力
    5.2 继续完善住房公积金制度
    5.3 提高对住房特征信息的关注度
    5.4 明晰对房贷申请者的年收入信息的认识
    5.5 小额逾期违约的防范和治理
6. 研究结论和未来研究展望
    6.1 本文研究结论与创新点
    6.2 本文研究不足和未来研究展望
参考文献
后记
致谢
在读研期间科研成果



本文编号：3868404