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我国个人住房抵押贷款虽然起步较晚,但通过最近十几年的发展,余额在所有银行的个人贷款业务中已经占到了很重要的位置,是商业银行最主要的资产业务之一。由于近几年来,对于房地产行业,不断有新的调控政策出台,个人住房抵押贷款业务也受到了一定的冲击。如何抵御外部冲击,形成一套有良好效果的个人住房抵押贷款信用风险预防机制已经成为了商业银行面临的一大课题。本文旨在通过分析我国个人住房抵押贷款发展现状,指出目前存在的问题,并以A银行S市分行客户数据为例,分析哪些因素与个人住房贷款违约率有较为显著的联系,以此为基础,对我国银行业在个人住房贷款的管理中存在的一些问题提出一定的意见和建议。同时,本文试图将在信用卡客户分析中常用的MCLP模型引入对个人住房抵押贷款客户的研究中,分析其预测准确率是否较现有方法有所提高。本文首先叙述文章的选题背景及意义,并介绍了国内外关于个人住房抵押贷款违约情况的研究现状,说明运用(?)ogistic模型和MCLP模型对个人住房抵押贷款违约情况进行分析的可行性,并提出了文章的大体研究思路和方法。其次,介绍了我国个人住房抵押贷款发展现状,并以A银行S市分行为例,指出了个人住房抵押贷款发展过程中存在的问题,说明建立完整科学的个人住房抵押贷款信用评价体系的重要性。接着,本文使用描述性统计的方法初步分析了A银行S市分行个人住房抵押贷款客户个人基本情况、个人信用状况以及贷款基本情况三类共15项指标对贷款率约情况的影响,在此基础上,使用Logistic模型和MCLP模型分别对数据进行了实证分析,得出了学历、工作状况、家庭月收入、户籍以及是否有其他未还完贷款五项指标对违约情况有显著影响的结论,并比较了MCLP模型与Logistic模型的准确率。在文章的结尾,本文为商业银行个人住房抵押贷款发展提出了一些建议:商业银行在贷款管理过程中应着重注意客户学历、工作状况、家庭月收入、户籍以及是否有其他未还完贷款五项指标,同时,对于个人住房贷款的内部管理也需要进行强化。最后,分析了本文的不足之处,并对未来的研究进行了展望。