對住房抵押貸款違約風險影響因素的實證研究

田博

摘 要：隨著中國商業銀行個人住房抵押貸款的快速增長，個人住房抵押貸款風險逐步顯現，且有加速的跡象。其中個人住房抵押貸款違約風險是商業銀行面臨的最主要風險。基于上述背景，利用某支行2741組貸款數據，對影響個人住房抵押貸款違約風險的因素進行實證分析。

關鍵詞：住房抵押貸款；違約風險；影響因素；實證研究

中圖分類號：F830 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）28-0108-03

眾所皆知，次貸危機爆發的導火索是房地產價格的整體大幅下降和利率的大幅提高。在雙重沖擊下，原本信用評級較低的借款人出現大面積違約，并進而通過一系列金融創新衍生工具將風險無限放大，最終演變成為影響全球的國際性金融危機。美國次貸危機打破了住房抵押貸款是優質資產的神話，同時也給了中國房地產市場及商業銀行一個很好的警示。商業銀行及監管方有必要進行冷靜思考，認真審視中國住房抵押貸款的違約風險。

中國自1998年實行住房商品化以后，以個人住房抵押貸款為龍頭的消費信貸業務取得了前所未有的發展，其增幅之大遠遠超過其他貸款。隨著個貸余額的快速增長，其不良率也在不斷升高。數據表明，個人住房抵押貸款的不良率成攀升趨勢，個人住房抵押貸款積累的潛在風險已經顯現。同時，由于受到國際金融危機的沖擊，中國尚不完善的房地產市場已經開始出現明顯的局部性蕭條局面。隨著個人住房抵押貸款在銀行信貸總額中所占比例逐步擴大，違約風險已經成為中國銀行風險管理的重點和亟待研究的問題。

從有關文獻中可以看出，影響個人住房抵押貸款違約的微觀因素有以下幾點。

1.借款人特征。具體包括年齡、文化程度、月收入、月收入占月還款額的比值、是否本地人等。

2.貸款特征。具體包括貸款金額、貸款總余額、貸款價值比、貨款期限、利率、月還款額、逾期次數、還款方式等。貸款金額的大小決定了借款人的貸款價值比（LTV），LTV是影響借款人違約風險的重要因素之一，借款人的違約風險和提前償還風險是競爭性的關系，當LTV增大，借款人違約風險增加導致提前償還風險的減少（貸款總余額情況類似）；貸款期限較長則提前償還還可以獲得較大的經濟利益；固定利率的貸款的借款人在市場利率下降時考慮提前償還貸款，從而能夠節約貸款成本，獲得較高的經濟利益，而對于浮動利率，市場利率下降會使得利息支出減少，對借款人有利，很少出現提前償還；預期次數影響借款人的誠信度等。

3.房產特征。具體包括房屋總價值、房屋面積、單位房價、房價指數等。

這類變量一般隨時間變化較小，主要是由借款人個體所決定的，通過對這些變量的考查可以區分出具有哪些特征的人群有更高的違約傾向。

本文的數據來源于中國銀行陜西省分行某支行2000年至2009年12月份的信貸資料。構建的微觀因素模型是以購房者個體有關的微觀變量為解釋變量，以是否違約為被解釋變量，應用Logisitic模型進行實證分析。根據有關理論與中國實際情況，并且考慮到數據的可得性以及有效性，我們選擇借款人的性別、年齡、文化程度、是否本地人、貸款金額、貸款年限、首付比率、住房面積、債齡、月還款額占家庭收入比作為解釋變量，選擇以虛擬變量表示的借款人是否違約作為被解釋變量，違約為1，正常為0。

為了數據處理的方便和清晰，將微觀變量進行一定的說明與賦值（如下頁表1所示）。

下面對所統計的數據應用Logistic模型，其形式如下：

Ln（）=ui

P=

其中，Pi是個人住房抵押貸款違約的概率，1-Pi是不發生違約的概率，bi是待估計系數，Xi是自變量，ui是隨機誤差項。

用SPSS17軟件對個人住房抵押貸款違約風險的影響因素進行Logistic模型估計，得到結果（如下頁表2所示）：

實證結果分析：

從表2中可以看出，借款人最高學歷在1%水平下顯著影響違約，回歸符號為負，說明借款人學歷越高，違約概率越小，一般情況下，一個人的受教育程度是影響其收入多少和收入穩定的重要因素，如果貸款人收入較多且收入保持長期穩定，按照常理其違約概率必然較小，這與實證結果是相一致的；借款人工作行業在1%水平下對違約具有顯著影響，回歸符號為負，說明借款人工作行業的壟斷性和穩定性越強，違約概率越低，不同行業的工作人員在收入水平上也是有較大區別的，收入的穩定性也是有所不同的。本文按照不同行業的壟斷程度和穩定程度對其分類，按照壟斷程度以及穩定程度從高到低排列分別為政府部門、壟斷行業、事業單位、一般大中型單位、個體或小型私營企業，他們的收入多少也是隨著壟斷程度的降低而遞減的，收入的穩定性也是隨著行業、單位的穩定性遞減的，這一判斷也是與本文的實證結果相一致的；住房面積在1%水平下對借款人違約產生顯著影響，回歸符號為正，說明借款人購買住房的面積越大，將來越容易發生違約，購房面積越大，還款額也就越高，同樣的還款時間還款額較高的借款人所承受的還款負擔也較重，若在還款期貸款人有意外支出或收入下降等情況的發生就會導致違約，這一判斷與本文的實證結果也是相互印證的；月還款額占家庭收入比對借款人違約在1%水平下具有顯著影響，回歸符號為正，說明借款人家庭收入中每月用來還貸的比率越大，越容易發生違約，在現實情況中，若月還款額占家庭收入比較高，一旦借款人出現收入下降等不可預知的情況，則馬上會影響到還款情況；貸款期限在1%水平下顯著影響借款人違約，回歸符號為負，說明貸款期限短的借款人更容易違約，這與現實情況有一些出入，貸款期限越長，借款人所需支付的利息越高，負擔也就越重，并且貸款時間越長，不可預知的意外諸如收入下降等情況發生的概率也就隨之增加，則違約概率也就隨之增加，考慮到本文選擇的研究樣本為某支行，其有一定的自身特殊性，故所得出的實證結論與理論分析結果有所差別；另外，實證結果顯示，借借款人在首付是若所付款項占總借款的比例越高，那后面的還款壓力將自然越小，借款人在住房中投資越多，違約導致個人損失越大，違約概率就越低，更一般地說，首付比率高的借款人其收入、總資產等狀況必然較好，違約率自然較低；借款款人性別在1%水平下對違約產生顯著影響，回歸符號為負，說明女性比男性更容易違約。借款人年齡、債齡、貸款總額等因素對違約不存在顯著影響。

結果表明，個貸違約率與借款人性別、年齡關系并不顯著；而借款人受教育程度越高，所從事的工作壟斷性、穩定性越高，購買住房面積越小，月還款額占家庭收入比越低，違約率越低；是否本地人這一因素根據上文所述可以判斷，本地人的違約率低于外地人的違約率。

政策建議：

1.建立住房抵押貸款違約風險控制指標體系。首先應獲得個人住房抵押貸款違約風險指標的特征數據；其次選取合適的模型；再其次進行個人住房抵押貸款違約風險的定量化分析；最后根據定量分析結果，調整個人住房抵押貸款業務審核指標體系，從而實現中國銀行個人住房抵押貸款違約風險管理的定量化、標準化、制度化和科學化。

2.完善個人征信系統。中國急需借鑒國外經驗建立具有中國特色的個人信用評級制度，通過權威性的中介機構來規范信息披露過程，減輕個人住房抵押貸款市場上信息不對稱問題，為銀行業提供信息服務。

3.強化貸前貸后管理。銀行應全面掌握借款人的年齡、身體健康狀況、就業情況、償債記錄、家庭成員等信息，在審查借款人時特別需要注意借款人收入的真實性審查。加強貸后管理，對目前仍處于正常狀態的個人貸款進行風險篩選，及時發現借款人在借款周期內的各種不利于銀行風險防范的因素，對貸款用途嚴格審查，嚴防貸款資金流入股市等國家法律法規禁止用途。

4.加強法制建設。要形成一個良好的市場信用體系，其關鍵是要建立一套使守信者得益，要做到這點就必須要有一個強有力的法律后盾作支撐。所以要遏制道德風險就必須加大執法力度，提高借款人的違約成本，使中國個人住房抵押貸款市場的發展真正建立在法制化的軌道上來。

參考文獻：

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[2] 馬宇.中國個人住房抵押貸款違約風險影響因素的實證研究[J].統計研究，2009，（5）：100-107.

[3] 王福林，邵海華.中國個人住房抵押貸款違約風險根源剖析與治理[J].中國房地產金融，2003，（12）：33-37.

[責任編輯 吳明宇]endprint