包商银行个人住房贷款风险成因分析

发布时间：2017-05-29 10:06

  本文关键词：包商银行个人住房贷款风险成因分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着我国经济的发展,国家更加注重民生问题的解决,尤其是住房难问题一直被各级政府所重视。面对高居不下的房价,国家为有效的解决绝大多数群众住房难问题,一方面多次出台楼市调控政策,引导改变土地财政的错误观念,以达到控制房价过快上升,防治楼市泡沫经济的发展;另一方面鼓励放松对个人住房抵押贷款的管理程度,鼓励广大居民通过诸如按揭贷款等形式缓解房价过高带来的压力。包商银行响应政策、顺应潮流增加个人住房贷款规模的同时,更加重视控制个人住房贷款给商业银行自身带来的潜在风险。在维护自身经营利益的同时,也必须考虑到我国金融秩序和金融安全。然而,随着个人住房贷款违约率的上升,各大商业银行加大对住房贷款风险的研究和防范。在综合研究国内外对个人住房贷款相关研究的基础之上,根据个人多年包商银行的个人住房贷款领域从业经验,本文首先介绍了个人按揭贷款的概念,按揭贷款的形式、流程、相关规定以及商业银行按揭贷款的风险种类。并在此基础之上介绍了包商银行个人住房贷款风险管理方面的规律特征。其次,在分析包商银行个人住房贷款现状的基础上,从信用风险、市场风险、操作风险、法律政策风险四大方面详细介绍了包商银行的风险情况。再次,将个人住房按揭贷款还款风险通过因子分析的方式,科学、系统的分析。最后对个人住房贷款领域风险控制方法分门别类的提出了自己的针对性意见。本文的创新之处主要体现在两大方面:一方面是作者本人是包商银行一线人员,能获得第一手数字资料,更加熟悉商业银行个人住房按揭贷款业务的现状,论文的成功很大程度上得益于对大量包商银行数据的分析和研究;另一方面创新性的将因子分析引入个人住房按揭贷款风险性分析,使得分析从单纯的理论研究和分析走向数字化、智能化、模型化分析,使研究成果更加严谨、科学、可信。具体来说,从包商银行内部提出的资料,通过构筑一定的理论模型,为包商银行个人住房贷款领域模型的提供整体思路框架,随机抽取部分包商银行的近三年的个人住房贷款领域的原始数据,通过统计归类分析,得出原始数据,运用因子分析和判别分析两种方法,将商业银行个人住房贷款违约情况的影响因素进行量化分析。在量化分析的基础之上,通过判别公式,求解出风险的临界值,同时对研究信度予以检验,确保研究结果的科学性。
【关键词】：个人住房贷款 风险控制 因子分析 判别分析
【学位授予单位】：内蒙古财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.479
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和意义10-14
• 1.1.1 研究背景11-13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 研究思路和方法14-15
• 1.2.1 研究思路14-15
• 1.2.2 研究方法15
• 1.3 创新与不足15-16
• 第二章 商业银行个人住房贷款风险因素16-22
• 2.1 借款人特征16-18
• 2.1.1 借款人性别和婚姻状况16-17
• 2.1.2 借款人家庭收入和受教育程度17-18
• 2.1.3 借款人家庭负担和其他因素18
• 2.2 房产特征18-20
• 2.2.1 房屋位置与房屋类型19
• 2.2.2 房屋面积与房屋成交价格19-20
• 2.2.3 房屋附加值与是否是期房20
• 2.3 贷款特征20-22
• 2.3.1 贷款金额与贷款时间20-21
• 2.3.2 贷款利率与贷款价值比21-22
• 第三章 包商银行个人住房贷款风险分析22-37
• 3.1 包商银行个人住房按揭贷款风险现状22-24
• 3.1.1 个人住房按揭贷款的发展态势22-23
• 3.1.2 不良贷款率呈先下降后上升趋势23
• 3.1.3 个人按揭贷款存在的风险分类23-24
• 3.2 信用风险24-31
• 3.2.1 借款人的信用风险24-27
• 3.2.2 开发商的信用风险27-31
• 3.2.3 社会信用风险31
• 3.3 市场风险31-32
• 3.3.1 利率波动风险31
• 3.3.2 机会成本风险31-32
• 3.3.3 房地产市场风险32
• 3.3.4 流动性风险32
• 3.4 操作性风险32-34
• 3.4.1 员工素质32-33
• 3.4.2 制度安排33
• 3.4.3 管理风险33-34
• 3.5 法律政策性风险34-37
• 3.5.1 法律不健全风险34-35
• 3.5.2 政策性风险35
• 3.5.3 流动性风险35-37
• 第四章 个人住房贷款违约模型的构建和应用37-52
• 4.1 变量选取37-41
• 4.1.1 借款人特征维度37-39
• 4.1.2 贷款特征维度39-40
• 4.1.3 房产特征维度40-41
• 4.1.4 区域特性维度41
• 4.2 变量的量化41-42
• 4.3 因子分析42-47
• 4.3.1 变量的描述性统计42-44
• 4.3.2 模型的选择及分析44-45
• 4.3.3 因子构成说明45-46
• 4.3.4 因子赋值46-47
• 4.3.5 因子得分矩阵47
• 4.4 判别分析47-50
• 4.4.1 典则判别函数的建立48-49
• 4.4.2 判别函数准确度分析49
• 4.4.3 费学判别函数的建立49-50
• 4.5 判别分析结论50-52
• 第五章 包商银行个人住房贷款风险控制建议52-60
• 5.1 有效控制政策性风险52-53
• 5.1.1 完善个人住房按揭贷款的配套法律法规52
• 5.1.2 规避法律不健全带来的风险52-53
• 5.2 有效控制信用风险53-55
• 5.2.1 严格防范信用风险和虚假按揭53
• 5.2.2 建设良好的信用环境53
• 5.2.3 甄选信用度高实力强的开发项目53-54
• 5.2.4 正确处理提前还贷风险54-55
• 5.3 有效控制市场风险55
• 5.4 有效控制操作风险55-57
• 5.4.1 强化个人住房贷款的保险机制55-56
• 5.4.2 加强商业银行自身管理56-57
• 5.5 加强贷款管理，防范投机行为57-58
• 5.6 建立对房产公司、评估及中介的制约机制58-60
• 5.6.1开发商项目审查环节58-59
• 5.6.2 加强对二手房合作企业的管理59
• 5.6.3 提高对评估公司的要求59-60
• 第六章 结论60-62
• 参考文献62-64
• 致谢64

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