自1992年中国建设银行发放第一笔个人住房抵押贷款以来，个人住房抵押贷款逐渐成为人们“圆住房梦”的主要融资方式而被广大居民所接受。到2002年底，我国商业银行发放的个人住房抵押贷款余额已超过8200亿元，而且仍在以年增长率40～50％的速度快速增长。与此同时，个人住房抵押贷款的不良率也开始攀升，目前平均不良率在1％左右(刘萍，2002)，潜在风险已逐渐显现。当前，金融界已普遍意识到加强违约风险管理的必要性和紧迫性，学术界也对这一问题给予了一定重视，但对个人住房抵押贷款违约风险进行系统性理论研究和实证研究还是空白。基于上述背景，本文以个人住房抵押贷款违约风险影响因素为研究对象，试图识别现阶段影响我国个人住房抵押贷款违约风险的主要因素，进而对借款人进行风险分类，为银行在贷款发放之初就能有效管理违约风险奠定理论和技术基础。 在发达国家，金融机构开展个人住房抵押贷款业务已有上百年的历史，该项业务已十分成熟。相应的，这些国家的学者对个人住房抵押贷款违约风险问题也进行了大量的理论与实证探讨，研究成果十分丰实。本文通过总结国内外学者实证研究成果和国外金融机构风险管理实务经验得出一些具有启示性和指导性的结论，为本文实证研究的变量选择与量化方法提供理论指导。在规范分析基础上，笔者对6家商业银行的15位房地产信贷经理和信贷员进行了两阶段访谈，并选择资料较为规范完整的杭州市某国有商业银行的13个支行进行大规模调查，共抽取了5855个正常贷款样本和4865个违约贷款样本。由于样本中变量漏填或错填现象严重，经严格筛选最终获得有效正常贷款样本1025个，违约贷款样本836个，样本总容量为1861个。笔者利用SPSS10．0统计软件中的因子分析、判别分析、聚类分析和Logistic模型对调查数据进行了分析。在规范分析与实证分析的基础上，本文得出了以下主要结论和创新点： (1)构建了包含因子分析、判别分析、聚类分析和Logistic模型在内的实证分析框架。通过梳理文献发现，Logit模型、Logistic模型、Probit模型、多元线性回归、聚类模型、期权模型和比例风险模型、判别分析是研究个人住房抵押贷款违约风险影响因素时采用的主要方法和模型。在此基础上，本文构建了包含多种方法在内的实证研究框架。这些模型和方法的总结以及实证研究框架的得出为我国开展个人住房抵押贷款违约风险实证研究提供了方法论基础。 (2)提出了四个维度变量选择框架。通过文献梳理发现，国外学者在实证研究个人住房抵押贷款违约风险影响因素时，主要是从贷款特征维度、借款人特征维度、房产特征维度和区域特征维度四个方面中的某两个或三个方面进行变量选择。虽然个别文献也涉及到了从这四个维度进行变量选择，但作者未明确指出浙江大学博士学位论文变量选择框架。本文在总结国外学者对个人住房抵押贷款违约风险实证研究变量选择的基础上，明确提出了从贷款特征维度、借款人特征维度、房产特征维度和区域特征维度四个方面进行变量选择的思路。为今后我国学术界开展个人住房抵押贷款违约风险实证研究提供一个框架性思路。 (3)实证研究得出了各因素对个人住房抵押贷款违约风险的影响方向。各种微观因素对个人住房抵押贷款违约风险的影响究竟如何，目前还没有基于中国个人住房抵押贷款一级市场的经验证据。因此，本文利用大规模调查数据应用因子分析从所选的19个变量中识别出了8个因子，并应用这8个因子进行判别分析，再根据统计显著性检验以及因子荷重符号与因子的判别系数符号方向是否一致的标准，推断出了各变量对个人住房抵押贷款违约风险的影响方向。也就是说，通过本文实证研究明确回答了在我国各因素对个人住房抵押贷款违约风险是否存在影响以及影响方向如何的问题，为我国商业银行控制风险提供了经验证据。 (4)实证研究识别出了各因子对个人住房抵押贷款违约风险影响的重要性。在影响个人住房抵押贷款违约风险的众多因子中，各因子对违约风险的影响程度存在很大差异性。根据George W. Gau(1 978)的观点，判别函数系数可当作区分因子变量相对重要性程度的权重。本文在大规模调查数据基础上，应用统计软件SPSs 10.住中的“Discrimin印吐Analysis”模块实证研究发现判别系数绝对值最大的前三个因子是房产投资特性因子、区域经济因子和住房建筑面积因子，其判别系数的绝对值分别为1 .141、0.508和0.265。判别系数绝对值最小的三个因子顺序是年龄婚姻因子;财务负担比率因子和贷款期限利率因子，其判别系数的绝对值分别为0.078、0.107和0.170。从影响重要性程度看，判别系数绝对值最大的房产投资特性因子比判别系数绝对值最小的年龄婚姻因子重要14.6倍。根据笔者掌握的文献，在国内目前尚未见到这方面的实证研究，本文应用定量模型识别出了各因素对违约风险影响的相对重要性程度的尝试，弥补了我国在此领域中缺乏实证研究的缺憾。 (5)按样本违约风险相似性特征将借款人分为三个类别。本文应用SPSS10.O软件对所选个人住房抵押贷款样本的19个原始变量先进行因