和西方发达国家不同,我国是人均收入水平较低的情况下进入老龄化社会的。同时,随着我国社会老龄化进程的加快,国家和社会将面临日益沉重的社会养老压力。而我国现阶段正处于新旧体制转轨时期,社会保障体系尚不健全,因此急需多方拓宽途径,弥补现有社会养老功能的严重不足。西方发达国家有一种行之有效的养老金融产品——住房反向抵押贷款,可用来解决部分老年人的养老困难。但是住房反向抵押贷款在具体推行过程中要面临较多问题和障碍,其中风险识别与防范就是开展此项业务应该重点考虑的问题之一。论文首先从目前老龄化的趋势出发,阐述了本文的研究背景和意义以及国内外的研究现状,概括论文的结构,在对住房反向抵押贷款涵义及相关的理论基础做了较为详尽的介绍之上提出了风险识别框架,对借款人的预期寿命、未来房屋价值波动、贷款利率等各风险因素进行相关分析,并对其产生机理进行分析。其中本文针对房产价值波动要素对反向抵押贷款产品推出和定价的影响,给予较为全面深入地探讨。之后,根据住房反向抵押贷款的风险分析和相关理论,尝试将人工神经网络模型运用于我国反向抵押贷款风险的评估实践。在对反向抵押贷款中的房屋价值波动风险进行了分类的基础之上,重点探讨了BP反向传播网络在房屋价值波动风险评价体系中的应用,并确立了反向抵押贷款风险度的计算模型。最后,在住房反向抵押贷款理论研究和风险研究基础上,提出了我国开展住房反向抵押贷款风险管理的一些具体措施和建议,同时指出本论文存在的不足及未来研究的方向