對(duì)住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素的實(shí)證研究

田博

摘 要：隨著中國(guó)商業(yè)銀行個(gè)人住房抵押貸款的快速增長(zhǎng)，個(gè)人住房抵押貸款風(fēng)險(xiǎn)逐步顯現(xiàn)，且有加速的跡象。其中個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行面臨的最主要風(fēng)險(xiǎn)?；谏鲜霰尘埃媚持?741組貸款數(shù)據(jù)，對(duì)影響個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的因素進(jìn)行實(shí)證分析。

關(guān)鍵詞：住房抵押貸款；違約風(fēng)險(xiǎn)；影響因素；實(shí)證研究

中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2014）28-0108-03

眾所皆知，次貸危機(jī)爆發(fā)的導(dǎo)火索是房地產(chǎn)價(jià)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(píng)級(jí)較低的借款人出現(xiàn)大面積違約，并進(jìn)而通過(guò)一系列金融創(chuàng)新衍生工具將風(fēng)險(xiǎn)無(wú)限放大，最終演變成為影響全球的國(guó)際性金融危機(jī)。美國(guó)次貸危機(jī)打破了住房抵押貸款是優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)的神話，同時(shí)也給了中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)及商業(yè)銀行一個(gè)很好的警示。商業(yè)銀行及監(jiān)管方有必要進(jìn)行冷靜思考，認(rèn)真審視中國(guó)住房抵押貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)。

中國(guó)自1998年實(shí)行住房商品化以后，以個(gè)人住房抵押貸款為龍頭的消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)取得了前所未有的發(fā)展，其增幅之大遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他貸款。隨著個(gè)貸余額的快速增長(zhǎng)，其不良率也在不斷升高。數(shù)據(jù)表明，個(gè)人住房抵押貸款的不良率成攀升趨勢(shì)，個(gè)人住房抵押貸款積累的潛在風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)顯現(xiàn)。同時(shí)，由于受到國(guó)際金融危機(jī)的沖擊，中國(guó)尚不完善的房地產(chǎn)市場(chǎng)已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)明顯的局部性蕭條局面。隨著個(gè)人住房抵押貸款在銀行信貸總額中所占比例逐步擴(kuò)大，違約風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為中國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的重點(diǎn)和亟待研究的問(wèn)題。

從有關(guān)文獻(xiàn)中可以看出，影響個(gè)人住房抵押貸款違約的微觀因素有以下幾點(diǎn)。

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(jià)值比、貨款期限、利率、月還款額、逾期次數(shù)、還款方式等。貸款金額的大小決定了借款人的貸款價(jià)值比（LTV），LTV是影響借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的重要因素之一，借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)和提前償還風(fēng)險(xiǎn)是競(jìng)爭(zhēng)性的關(guān)系，當(dāng)LTV增大，借款人違約風(fēng)險(xiǎn)增加導(dǎo)致提前償還風(fēng)險(xiǎn)的減少（貸款總余額情況類似）；貸款期限較長(zhǎng)則提前償還還可以獲得較大的經(jīng)濟(jì)利益；固定利率的貸款的借款人在市場(chǎng)利率下降時(shí)考慮提前償還貸款，從而能夠節(jié)約貸款成本，獲得較高的經(jīng)濟(jì)利益，而對(duì)于浮動(dòng)利率，市場(chǎng)利率下降會(huì)使得利息支出減少，對(duì)借款人有利，很少出現(xiàn)提前償還；預(yù)期次數(shù)影響借款人的誠(chéng)信度等。

3.房產(chǎn)特征。具體包括房屋總價(jià)值、房屋面積、單位房?jī)r(jià)、房?jī)r(jià)指數(shù)等。

這類變量一般隨時(shí)間變化較小，主要是由借款人個(gè)體所決定的，通過(guò)對(duì)這些變量的考查可以區(qū)分出具有哪些特征的人群有更高的違約傾向。

本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)銀行陜西省分行某支行2000年至2009年12月份的信貸資料。構(gòu)建的微觀因素模型是以購(gòu)房者個(gè)體有關(guān)的微觀變量為解釋變量，以是否違約為被解釋變量，應(yīng)用Logisitic模型進(jìn)行實(shí)證分析。根據(jù)有關(guān)理論與中國(guó)實(shí)際情況，并且考慮到數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理的方便和清晰，將微觀變量進(jìn)行一定的說(shuō)明與賦值（如下頁(yè)表1所示）。

下面對(duì)所統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)應(yīng)用Logistic模型，其形式如下：

Ln（）=ui

P=

其中，Pi是個(gè)人住房抵押貸款違約的概率，1-Pi是不發(fā)生違約的概率，bi是待估計(jì)系數(shù)，Xi是自變量，ui是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

用SPSS17軟件對(duì)個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的影響因素進(jìn)行Logistic模型估計(jì)，得到結(jié)果（如下頁(yè)表2所示）：

實(shí)證結(jié)果分析：

從表2中可以看出，借款人最高學(xué)歷在1%水平下顯著影響違約，回歸符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明借款人學(xué)歷越高，違約概率越小，一般情況下，一個(gè)人的受教育程度是影響其收入多少和收入穩(wěn)定的重要因素，如果貸款人收入較多且收入保持長(zhǎng)期穩(wěn)定，按照常理其違約概率必然較小，這與實(shí)證結(jié)果是相一致的；借款人工作行業(yè)在1%水平下對(duì)違約具有顯著影響，回歸符號(hào)為負(fù)，說(shuō)明借款人工作行業(yè)的壟斷性和穩(wěn)定性越強(qiáng)，違約概率越低，不同行業(yè)的工作人員在收入水平上也是有較大區(qū)別的，收入的穩(wěn)定性也是有所不同的。本文按照不同行業(yè)的壟斷程度和穩(wěn)定程度對(duì)其分類，按照壟斷程度以及穩(wěn)定程度從高到低排列分別為政府部門、壟斷行業(yè)、事業(yè)單位、一般大中型單位、個(gè)體或小型私營(yíng)企業(yè)，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(wěn)定性也是隨著行業(yè)、單位的穩(wěn)定性遞減的，這一判斷也是與本文的實(shí)證結(jié)果相一致的；住房面積在1%水平下對(duì)借款人違約產(chǎn)生顯著影響，回歸符號(hào)為正，說(shuō)明借款人購(gòu)買住房的面積越大，將來(lái)越容易發(fā)生違約，購(gòu)房面積越大，還款額也就越高，同樣的還款時(shí)間還款額較高的借款人所承受的還款負(fù)擔(dān)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(fā)生就會(huì)導(dǎo)致違約，這一判斷與本文的實(shí)證結(jié)果也是相互印證的；月還款額占家庭收入比對(duì)借款人違約在1%水平下具有顯著影響，回歸符號(hào)為正，說(shuō)明借款人家庭收入中每月用來(lái)還貸的比率越大，越容易發(fā)生違約，在現(xiàn)實(shí)情況中，若月還款額占家庭收入比較高，一旦借款人出現(xiàn)收入下降等不可預(yù)知的情況，則馬上會(huì)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(hào)為負(fù)，說(shuō)明貸款期限短的借款人更容易違約，這與現(xiàn)實(shí)情況有一些出入，貸款期限越長(zhǎng)，借款人所需支付的利息越高，負(fù)擔(dān)也就越重，并且貸款時(shí)間越長(zhǎng)，不可預(yù)知的意外諸如收入下降等情況發(fā)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(shí)證結(jié)論與理論分析結(jié)果有所差別；另外，實(shí)證結(jié)果顯示，借借款人在首付是若所付款項(xiàng)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(dǎo)致個(gè)人損失越大，違約概率就越低，更一般地說(shuō)，首付比率高的借款人其收入、總資產(chǎn)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(duì)違約產(chǎn)生顯著影響，回歸符號(hào)為負(fù)，說(shuō)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(duì)違約不存在顯著影響。

結(jié)果表明，個(gè)貸違約率與借款人性別、年齡關(guān)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(wěn)定性越高，購(gòu)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(jù)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(fēng)險(xiǎn)控制指標(biāo)體系。首先應(yīng)獲得個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的特征數(shù)據(jù)；其次選取合適的模型；再其次進(jìn)行個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的定量化分析；最后根據(jù)定量分析結(jié)果，調(diào)整個(gè)人住房抵押貸款業(yè)務(wù)審核指標(biāo)體系，從而實(shí)現(xiàn)中國(guó)銀行個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)管理的定量化、標(biāo)準(zhǔn)化、制度化和科學(xué)化。

2.完善個(gè)人征信系統(tǒng)。中國(guó)急需借鑒國(guó)外經(jīng)驗(yàn)建立具有中國(guó)特色的個(gè)人信用評(píng)級(jí)制度，通過(guò)權(quán)威性的中介機(jī)構(gòu)來(lái)規(guī)范信息披露過(guò)程，減輕個(gè)人住房抵押貸款市場(chǎng)上信息不對(duì)稱問(wèn)題，為銀行業(yè)提供信息服務(wù)。

3.強(qiáng)化貸前貸后管理。銀行應(yīng)全面掌握借款人的年齡、身體健康狀況、就業(yè)情況、償債記錄、家庭成員等信息，在審查借款人時(shí)特別需要注意借款人收入的真實(shí)性審查。加強(qiáng)貸后管理，對(duì)目前仍處于正常狀態(tài)的個(gè)人貸款進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)篩選，及時(shí)發(fā)現(xiàn)借款人在借款周期內(nèi)的各種不利于銀行風(fēng)險(xiǎn)防范的因素，對(duì)貸款用途嚴(yán)格審查，嚴(yán)防貸款資金流入股市等國(guó)家法律法規(guī)禁止用途。

4.加強(qiáng)法制建設(shè)。要形成一個(gè)良好的市場(chǎng)信用體系，其關(guān)鍵是要建立一套使守信者得益，要做到這點(diǎn)就必須要有一個(gè)強(qiáng)有力的法律后盾作支撐。所以要遏制道德風(fēng)險(xiǎn)就必須加大執(zhí)法力度，提高借款人的違約成本，使中國(guó)個(gè)人住房抵押貸款市場(chǎng)的發(fā)展真正建立在法制化的軌道上來(lái)。

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[責(zé)任編輯 吳明宇]endprint