商業(yè)銀行個人住房貸款風險管理實證研究
摘要：本文以商業(yè)住房信貸發(fā)展現(xiàn)狀為研究對象，系統(tǒng)探討其住房信貸業(yè)務開展中的風險及風險防范不足問題，通過實證分析，得出各違約風險因素對個人住房貸款違約風險的影響方向，找出目前對商業(yè)銀行個人住房信貸風險影響最大的因素，期望能對商業(yè)銀行住房信貸的規(guī)范、健康發(fā)展提出參考性建議。
關鍵詞：個人住房貸款;違約風險;風險管理
一、研究背景
個人住房信貸業(yè)務如今在國家的政策大力推動下已成為各家銀行資產質量最好的業(yè)務品種,而且正在對我國銀行改善信貸資產質量,產生十分積極的推動作用。事實也證明個人住房貸款的風險遠遠小于其他貸款品種。以個人貸款業(yè)務量最大的建設銀行為例，截至2008年底，個人住房貸款不良率僅為0.82%，遠低于四家國有獨資商業(yè)銀行全部貸款26%的不良率。但是也應看到不良貸款率之所以能保持較低的相對值，一方面是因為不良貸款余額較小，另一方面是因為貸款余額的快速增長。但是金融機構為爭奪個人住房貸款業(yè)務的競爭日趨激烈,金融機構放松了對個人住房貸款條件的審查,增加了個人住房貸款形成不良貸款的機率。如果商業(yè)銀行不能對當前個人住房貸款面臨的潛在風險進行有效的識別與控制，那么，未來個人住房貸款的快速擴張反而可能成為商業(yè)銀行的一個不容忽視的風險源。
二、文獻綜述
國外對個人住房貸款風險研究的比較全面，包含著許多的實證研究。Amily(2002)在描述貸款違約風險時，他利用主成分法以及逐步回歸的方法對樣本數(shù)據(jù)進行實證研究。研究結論認為借款者職業(yè)是決定違約與否的重要因素。Richard(2003)通過實證研究了鄰居特征對個人住房抵押貸款違約風險的影響。該研究試圖辨別鄰居的種族、收入對住房抵押貸款借款人信譽的影響。
而我國對個人住房貸款風險的實證研究還沒有深入的開展開來，大部分是文字性的描述，胡立波(2006)把住房貸款中的風險分為個人信用風險、操作風險、銀行流動性風險以及房地產評估風險，認為在目前應把完善個人信用風險納入管理重點。吳彬(2007)把住房貸款中的風險歸類為信息不對稱所產生的風險,認為為了控制風險，商業(yè)銀行加強內部風險控制制度的建設，然后再加強對銀行的合作企業(yè)、房產評估機構的監(jiān)督。
三、實證研究
本文以北京市建設銀行作為商業(yè)銀行的代表，選取的所有樣本均來自于北京市建設銀行05-08年這一時間段內。樣本資料包含了家庭月收入、貸款金額、貸款期限、貸款利率、住房購買價格、貸款價值比、月還款額占家庭月收入的比例和每月支付本息和這些數(shù)據(jù)，對這些樣本數(shù)據(jù)進行了主成分分析、因子分析和判別分析，主要研究這些所選變量對個人住房抵押貸款的違約風險的影響的方向性和影響程度的差異性。目的在于對我國商業(yè)銀行完善個人住房抵押貸款違約風險控制指標體系提供理論依據(jù)。
在本文中筆者對影響貸款違約因素的8個變量首先進行主成分分析，得出如表1.1的結果：
從表1.1中可以看出，變量相關陣有四個最大特征根，即3.237、1.354、1.158和1.009,他們一起解釋了總方差的84.486%(累計貢獻率)，這說明前四個主成分提供了原始數(shù)據(jù)的足夠信息�；谶^程內定取特征值大于一的規(guī)則，F(xiàn)actor過程將會提取四個主成分。因為從以上輸出的信息及分析結果不能看出這八個變量在四個主成分上的荷重具體是多少，則需要進行因子分析，見表1.2：
從表1.2中可以看出，家庭月收入、貸款金額、每月支付本利和、住房購買價格這四個變量在因子一上具有較高的荷重，理論上認為這些變量組合起來代表了因子一，命名為財務因子;貸款價值比、月還款額占家庭月收入的比例在因子二上具有較高的荷重，這些變量可以代表因子二，命名為財務負擔因子;同理，將貸期限歸于因子三，命名為期限因子;將貸款利率歸于因子四，命名為利率因子。因子荷重代表了原始變量與派生因子之間相關性強弱的一種系數(shù)，特定變量在某因子上的荷重越重說明變量與因子之間具有較強的相關性，并對該因子具有較強的解釋力。
對從影響個人住房抵押貸款違約風險的8個變量中所提取出的四個因子進行賦值，從而生成了4個新的原始變量。賦值后根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣和原始變量的標準化值來計算每個樣本在相應因子上的得分(見表1.3)。
從表1.3中可以看出，在因子一中，家庭月收入的因子得分系數(shù)最大為0.440，說明該自變量對因子一的貢獻最大，對因子一具有很強的解釋力，其他變量對因子一也具有較強的解釋力。至此，我們得到了4個新的因子變量，這四個因子變量既包括了8個原始變量的絕大部分信息，同時又避免了原始變量間的多重線性問題，在因子分析的基礎上進行判別分析，將第一、第二、第三、第四主成分與原始變量的關系，用下列四個線性組合關系式表示：
Z1=0.526x1+0.484x2-0.01x3-0.137x4+0.218x5+0.487x6+0.053x7+0.203x8
Z2=-0.0317x1+0.315x2+0.077x3+0.072x4-0.166x5+0.364x6+0.731x7+0.626x8
Z3=-0.002x1+0.19x2+0.863x3-0.131x4+0.365x5-0.187x6+0.231x7-0.318x8
Z4=0.076x1-0.032x2-0.102x3+0.908x4+0.475x5-0.036x6+0.128x7-0.16x8
這樣就將原始數(shù)據(jù)的自變量變成了典則變量，通過典則判別分析可以得出典則函數(shù)：
F=-0.6*財務負擔因子+0.518*財務因子-0.313*期限因子-0.117*利率因子
(其中F是個人住房貸款違約風險量化的表示)
在典則判別函數(shù)中，財務負擔因子的判別系數(shù)為-0.6，說明該因子對個人住房貸款違約風險有著顯著性的影響。該判別因子的判別符號為負，說明借款人的財務負擔越大，個人住房貸款發(fā)生違約的可能性越大。財務負擔因子對貸款質量的影響也可以從綜合考察財務負擔因子的因子荷重和該因子判別系數(shù)的符號方向得到很好的解釋。在財務負擔因子中，月還款額占家庭月收入的比例的因子荷重為正的0.729,與判別系數(shù)為負剛好相反，說明月還款額占家庭月收入的比例越高，個人住房貸款發(fā)生違約的風險越大。
四、結論與建議
由上述實證研究結果可以得出影響個人住房貸款違約風險的關鍵因子按照重要性排序依次為：財務因子、財務負擔因子、期限因子和利率因子。這一研究成果為建設銀行株州分行在向借款人發(fā)放個人住房貸款時指明了需要特別關注的指標，為商業(yè)銀行在貸款發(fā)放之初即能實施違約風險管理提供了經驗證據(jù)。當前我國商業(yè)銀行在發(fā)放個人住房抵押貸款時還應特別重視對下列指標的制定和審核：
(1)家庭收入及家庭收入穩(wěn)定性。雖然商業(yè)銀行對借款人收入來源及其收入的穩(wěn)定性比較重視，但由于我國借款人的收入來源證明是由借款人所在單位出具的，且單位的出證行為在現(xiàn)實社會中又不承擔應有的法律責任，因而借款人的收入情況存在虛假證明的可能。雖然存在很多不盡如人意的地方，甚至有人對借款人家庭收入審核的必要性產生懷疑，但從本書的實證研究結果看，借款人的家庭收入與個人住房貸款違約風險之間還是存在著很強的負相關關系。因此，商業(yè)銀行在發(fā)放個人住房貸款的時候繼續(xù)堅持對借款人收入來源及其穩(wěn)定性的審查。商業(yè)銀行可以通過人才市場或專業(yè)咨詢公司收集最新的行業(yè)平均收入情況報告，尤其注意不穩(wěn)定行業(yè)的薪酬變化情況，及時對收入波動明顯且實際收入出現(xiàn)下降行業(yè)中的申請貸款群體做出適當提高授信條件的控制措施。其次，通過分析借款人的住址變化和工作單位的變動情況，對借款人未來的還款能力進行評估，尤其是那些工作單位變動頻繁，實際收入在下降的群體，應做好風險防范的預案。
(2)月還款額占家庭月收入的比例。貸款月還款額占家庭月收入比例越高，借款人發(fā)生違約的可能性越大。當前商業(yè)銀行在**個人住房抵押貸款時并不太重視月還款額占家庭月收入比例這個關鍵指標的審核，從國外金融機構實務操作來看，非常重視對借款人負債水平的控制，以防借款人因支付能力不足而發(fā)生被動違約。結合本文實證研究結論，筆者認為今后商業(yè)銀行在發(fā)放個人住房抵押貸款時應加強注意對這一指標的審核，并且根據(jù)每個市的經濟發(fā)展狀況制定適用于每個市的指標控制范圍，以避免因借款人支付能力不足而發(fā)生違約。
參考文獻：
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[2] RichardStartz.Microeconomic.8thEdition[M].DongbeiUniversityofFinanceandEconomicsPress,2003,(2)
[3] 胡立波.個人住房按揭貸款的風險及其防范[J].華北金融,2006,(7):20-24
[4] 吳彬.中國房地產金融體系研究[M].經濟科學出版社,2007,(10)
