伴随着经济的快速增长,我国房地产行业在近几年发展迅速,随之而来的住房抵押贷款市场也迅速膨胀。住房抵押贷款在满足个人住房需求的同时,其累积的信用风险也逐渐显现出来。由于缺乏科学的信用评分体系,造成了我国商业银行在住房抵押贷款风险管理上相对落后。近年来发生的次级抵押贷款危机,使得学术界和银行界都认识到,加强住房抵押贷款的信用风险管理,尤其贷前借款人的信用评分,对于降低住房抵押贷款中的违约风险,提高贷款资产质量具有重要意义。为了构建更符合实际意义的住房抵押贷款信用评分模型,本文在对信用评分模型中存在的拒绝推论问题进行系统分析的基础上,提出了利用Heckit模型(Heckman两阶段法)构建信用评分模型的思路,以解决信用评分模型构建过程中存在的样本选择偏差问题。通过对住房抵押贷款中的信用风险影响因素的分析,从借款人特征、贷款特征、住房特征以及衍生变量四个方面构建了住房抵押贷款的信用评分指标体系,在此基础上利用Heckit方法构建了住房抵押贷款信用评分模型。基于哈尔滨市住房抵押贷款数据进行实证研究,其结果表明,Heckit模型能够很好的对信用评分模型中的样本选择性偏差进行纠正,模型的分类效果比较理想;按住房抵押贷款信用风险各主要影响因素,按其作用高低依次为家庭月收入、贷款期限、还款收入比、月还款本金、教育程度、房价收入比、贷款金额、住房总价、住房单价、配偶状况、工作性质、贷款价值比和住房面积。由此表明,我国住房抵押贷款信用风险受到借款人还款能力的显著影响,违约的类型基本上可以归为被迫违约。据此编制了住房抵押贷款信贷申请评分表和贷后管理评分表,以便于银行信贷人员在实际操作中,从贷前和贷后管理两个环节,更全面地对信贷申请人进行信用评分,提高信贷审批和监督的有效性,从而降低信用风险。