房貸違約風險研究

摘? 要：根據(jù)央行有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2017年中國個人住房貸款累計金額22萬億元。以四大銀行為代表的金融機構(gòu)壞賬率約為1.75%，個人按揭貸款違約，是引起銀行壞賬的重要原因。本文利用Logistic統(tǒng)計模型，探討對個人貸款違約的因素，并進行定量分析。

關(guān)鍵詞：房貸違約;Logistic檢驗;國民收入

一、引言

近年來，隨著房價的不斷上漲，住房貸款成為居民購房的重要資金來源。同時，也被銀行視為重要的信貸業(yè)務組成部分。但隨著信貸業(yè)務的過渡擴張，相關(guān)風險衡量方法存在較大缺陷，監(jiān)管不力，造成銀行壞賬率、壞賬規(guī)模逐漸凸顯。一旦此種情況大規(guī)模出現(xiàn)，對整個經(jīng)濟行業(yè)會帶來巨大沖擊，造成無法挽回的經(jīng)濟損失與社會動蕩。因此，探討住房貸款違約行為的影響因素，及各因素對違約貸款作用力方向，顯得格外重要。

二、文獻綜述

由于我國住房貸款政策實施較晚，相關(guān)理論經(jīng)驗比較缺乏，相關(guān)成果主要是對國外理論的借鑒。相關(guān)研究成果主要包括：1、王萍結(jié)合我國具體國情，對個人住房貸款面臨的風險的具體形式、貸款違約行為進行了研究，2、張力娜對貸款抵押、保險制度進行研究，提出中國個人住房貸款，應該采用美國住房貸款抵押保險制度，采用“抵押+保險”的雙層模式防范貸款違約風險。3、施海松等人，從美國2008年次貸危機研究入手，在綜合美國、中國具體國情分析的背景下，比較兩國房貸市場同質(zhì)性、差異性，對違約風險管理提出合理意見。4、李新平等人，利用聚類分析、因子分析、判別分析、Logistic等分析方法，得出影響不同借款人的因素存在顯著差異，應該分類研究。

三、數(shù)據(jù)來源、相關(guān)假設

本文主要研究影響住房貸款違約風險的相關(guān)因素，選取標量包括：是否有違約記錄（hlc）、其他貸款數(shù)量（olc）、貸記卡數(shù)量（lc）、薪資水平（sa）、是否婚配（ma）、有無公積金（hf）、是否為本地戶籍（lo）、受教育水平（edu）。

根據(jù)所選研究指標，提出以下假設：

居民的收入水平越高，人們的貸款違約概率越低;居民的受教育程度對個人按時還款有顯著積極正效應;有貸款違約行為的居民，其違約概率較大;婚姻家庭狀況穩(wěn)定，可以有效降低居民貸款違約風險。

四、相關(guān)統(tǒng)計方法概述

（1）Logistic回歸模型

Logistic通過極大似然估計法進行求解。其基本公式為

ln（ ）=z=α0+α1x1+α2x2 +……+αnxn +ui，其中x代表各解釋變量，p表示違約發(fā)生的概率，1-p代表履約概率，α代表待估計的系數(shù)，u代表殘差項。

（2）樣本數(shù)據(jù)與相關(guān)變量設計

該數(shù)據(jù)其中包括3000條信息，其中按時履約還款的為2790條記錄，違約記錄204條，有效數(shù)據(jù)2994，殘缺記錄6條。其中解釋變量為是否違約，以虛擬變量表示，住房貸款違約表示為1，按時履約表示為0。采用Logistic回歸模型，分析以上因素對跟人住房貸款違約風險的影響方向與影響程度。

（3）描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)集包括2994條記錄，其中2790條為履約記錄，204條為違約記錄。違約記錄占比為6.8%，履約記錄占比為93.2%。統(tǒng)計結(jié)果如下表所示。

（4）Logistic回歸分析

通過SPSS軟件進行分析，模型中包含的有效統(tǒng)計變量為薪資為薪資水平（sa）、其他貸款數(shù)量（olc）、受教育程度（edu）。由分析結(jié)果可得Logistic回歸模型的表達式為：

Z=-2.194+0.186Sa-0.036olc-0.117edu

五、結(jié)果分析

通過實證分析可得，從所選擇的8個變量中，對個人貸款還款違約有明顯影響的有三個。其相關(guān)探究結(jié)果為：1、薪資收入（sa）的系數(shù)估計結(jié)果為0.186，說明其數(shù)值越大，收入水平越高，違約概率越低，且收入每提高1%，貸款違約概率下降0.186個百分點。產(chǎn)生這種狀況的原因在于，收入水平的提高，可支配收入增加，個人經(jīng)濟狀況較好，抗風險能力強，信譽良好，違約概率小。2、其他貸款（olc）的系數(shù)估計結(jié)果為-0.036，表明其與違約概率反方向變化，因為隨著其他貸款還款壓力的增加，可支配收入減少，住房貸款違約概率增加，違約風險較高。3、受教育水平（edu），回歸結(jié)果表明，其估計系數(shù)為-0.117，表明其余對違約概率的起助推作用，并沒有因受教育程度提高，而提升房貸履約能力。

通過以上分析，得出以下結(jié)論：

（1）隨著收入水平的提升，人們履約能力會提高，違約風險降低。

（2）貸款人違約與否，與貸款人之前是否違約、是否婚配、是否為本地戶口無直接關(guān)系，受教育程度的提高，并未降低其貸款違約風險。

參考文獻

[1]劉萍.個人抵押住房貸款風險探析.金融研究，2012

[2]馬宇.中國個人抵押貸款提前償付風險影響因素實證研究.統(tǒng)計與信息論壇，2014

[3]王福林.個人住房貸款違約風險影響因素實證研究.經(jīng)濟學，2013

[4]劉春紅.上海市個人住房抵押貸款違約因素實證分析.上海金融，2008

作者簡介：劉衛(wèi)河（1991—），男，漢族，山東省濟寧市人，經(jīng)濟學碩士在讀，單位：天津工業(yè)大學，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。