个人抵押贷款违约的相关性因素——基于Copula模型的研究

发布时间：2018-04-30 15:01

  本文选题：商业银行 + 个人住房抵押贷款　； 参考：《金融论坛》2010年11期

【摘要】：运用国内商业银行积累的大量数据,统计得到银行个人客户住房抵押贷款多年度、不同信用等级、不同身份特征、分行业和分地区的违约情况,进行非线性的拟合分析,并采用Copula函数度量个人客户违约之间的相关性及厚尾特征。研究表明,房屋价格、客户性别以及受教育程度等与违约概率相关性比较低,在考察的样本区间内,这些因素不显著导致违约发生。另外,信用等级、收入结构和抵押担保剩余额度是影响个人违约决策的重要变量。所采用的模型在个人住房抵押贷款定价与风险管理中获得较好效果,银行可以根据违约状况的变动制定动态利率,随时准备弥补损失。
[Abstract]:By using the large amount of data accumulated by domestic commercial banks, we get the nonlinear fitting analysis of the bank's personal customer housing mortgage loan for many years, different credit grades, different identity characteristics, different industries and sub regions, and use the Copula function to measure the correlation and thick tail between individual customers' default. The correlation of housing price, customer sex and education degree is relatively low with the probability of default. In the sample interval, these factors do not significantly lead to breach of contract. In addition, credit rating, income structure and mortgage guarantee surplus are important variables affecting personal default decision. The pricing and risk management achieved better results. Banks can make dynamic interest rates according to the change of default conditions, and are always ready to make up for losses.

【作者单位】： 西安交通大学管理学院;中国工商银行信贷管理部;
【分类号】：F830.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1825022