我國住房抵押貸款信用風(fēng)險因素分析

劉喜和 郭 娜

(天津財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，天津 300222;南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，天津 300071)

我國住房抵押貸款信用風(fēng)險因素分析

劉喜和 郭 娜

(天津財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，天津 300222;南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，天津 300071)

個人住房抵押貸款市場的迅速擴張，得益于房地產(chǎn)貸款是建立在房地產(chǎn)抵押擔(dān)保的基礎(chǔ)之上，房地產(chǎn)抵押為住房抵押貸款提供了充分的保障;其次房地產(chǎn)信貸的利潤和質(zhì)量相對于其他貸款要高。然而，隨著個人住房貸款余額的不斷增長，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險也在不斷累積。利用銀行違約率微觀數(shù)據(jù)并采用Logit模型對我國住房抵押貸款信用風(fēng)險的影響因素進行分析，個體學(xué)歷變量、年收入變量、購買房屋總價等因素對貸款人違約率具有很大的影響。相應(yīng)的政策建議:盡快建立和完善個人信用管理評估體系;大力提高我國商業(yè)銀行個人住房抵押貸款風(fēng)險管理水平;穩(wěn)步推進個人住房抵押貸款證券化改革等。

住房抵押貸款;信用風(fēng)險;Logit模型

一、引言

自從1998年我國實行住房貨幣化改革以來，我國的房地產(chǎn)業(yè)就一直保持著持續(xù)快速的增長勢頭，個人住房抵押貸款業(yè)務(wù)也隨著住房制度改革的深化和房地產(chǎn)市場的逐步繁榮而不斷發(fā)展，銀行的個人住房抵押貸款業(yè)務(wù)和其在銀行信貸資產(chǎn)中所占的比重也在逐漸增加。有數(shù)據(jù)顯示，長期以來我國個人住房貸款占個人消費貸款的比重始終在75%—97%;1998年到2008年間，我國個人購房貸款余額由426億元增加到33500億元，增長了77．6倍。個人住房抵押貸款市場的迅速擴張，首先得益于房地產(chǎn)貸款是建立在房地產(chǎn)抵押擔(dān)保的基礎(chǔ)之上，房地產(chǎn)具有抵押品的優(yōu)良特性并且房價存在長期的上漲趨勢，使得房地產(chǎn)抵押為住房抵押貸款提供了充分的保障;其次房地產(chǎn)信貸的利潤和質(zhì)量相對于其他貸款要高。因此，商業(yè)銀行往往將住房抵押貸款視為優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)而大力發(fā)展，住房貸款也成為各個銀行競相開展的重點業(yè)務(wù)。

然而，隨著個人住房貸款余額的不斷增長，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險也在不斷累積，加之2007年金融危機的影響以及我國房地產(chǎn)泡沫和重點城市房價畸高，我國住房抵押貸款的信用風(fēng)險問題愈發(fā)突出。根據(jù)國際經(jīng)驗，個人住房抵押貸款的風(fēng)險一般是在貸款發(fā)放后的5到10年內(nèi)逐步顯現(xiàn)。這警示我們，在今后的幾年里我國住房抵押貸款的不良貸款率很有可能會呈現(xiàn)大幅上升趨勢。在社會信用制度不健全的情況下，借款人信用是個人住房抵押貸款風(fēng)險的根本影響因素。因此，作為銀行信貸產(chǎn)品，信用風(fēng)險是銀行首當其沖要面對的風(fēng)險，也是解決個人住房抵押貸款風(fēng)險的關(guān)鍵所在。對于我國商業(yè)銀行來說，準確測度住房抵押貸款的信用風(fēng)險，并有效分析住房抵押貸款信用風(fēng)險的影響因素，對于銀行風(fēng)險管理和國家的金融穩(wěn)定具有極其重要的理論和現(xiàn)實意義。

有鑒于此，本文通過研究個人住房抵押貸款信用風(fēng)險的相關(guān)理論，采用Logit模型來定量分析目前我國商業(yè)銀行個人住房抵押貸款風(fēng)險的現(xiàn)狀及其影響因素，并對我國商業(yè)銀行個人住房抵押貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展和銀行風(fēng)險管理提出政策建議。

二、住房抵押貸款信用風(fēng)險影響因素模型設(shè)定

信用風(fēng)險也稱違約風(fēng)險，是指借款人不愿或沒有能力按時還本付息，進而導(dǎo)致銀行貸款損失的風(fēng)險，是銀行開展個人住房抵押貸款業(yè)務(wù)過程中所面臨的主要風(fēng)險。2007年一場源自美國的金融危機席卷全球，不僅引發(fā)了全球經(jīng)濟的衰退，作為此次危機始作俑者的住房抵押貸款也引發(fā)了學(xué)者們的深度思考。禹寧楨和孔明杰(2011)對我國個人住房抵押貸款中的信用風(fēng)險分類和引致原因、信用風(fēng)險信號識別、信用風(fēng)險的評估等問題進行了研究，并對如何提高我國個人住房抵押貸款信用風(fēng)險管理水平提出了防范措施和建議;①禹寧楨、孔明杰:《個人住房抵押貸款的信用風(fēng)險探析及防范》，《中國集體經(jīng)濟》2010年第1期。劉樹楓和袁海林(2010)基于我國個人住房抵押貸款的發(fā)展現(xiàn)狀，針對購房者的違約行為分析了我國住房抵押貸款信用風(fēng)險的形成原因，提出了建立住房抵押貸款保險機制，防范住房抵押貸款信用風(fēng)險的政策建議。②劉樹楓、袁海林:《我國個人住房抵押貸款的信用風(fēng)險與保險防范》，《西安石油大學(xué)學(xué)報》(自然科學(xué)版)2010年第6期。

既往的有關(guān)住房抵押貸款信用風(fēng)險的研究文獻大多采用定性分析的方法，較少采用銀行的微觀數(shù)據(jù)并利用實證方法對住房抵押貸款信用風(fēng)險的影響因素進行研究分析。有鑒于此，本文采用某銀行2010年的微觀數(shù)據(jù)并利用Logit模型對我國住房抵押貸款信用風(fēng)險的影響因素進行定量分析，以期為銀行的風(fēng)險管理以及監(jiān)管部門提出具體的、有針對性的政策建議。

本文主要分析微觀個體的不同特征因素對住房抵押貸款違約率的影響，因此采用Logit模型對其進行研究。該模型是McFadden于1973年首次提出。其采用的是logistic概率分布函數(shù)，其函數(shù)形式見式(1):

對于給定的xi，pi表示相應(yīng)個體做出某種選擇的概率。對上式作如下變換:

對上式除以pi，并減1可得式(3):

取倒數(shù)后，再取對數(shù)可得式(4):

由此可得到式(5):

由上式知回歸方程的因變量是對數(shù)的某個具體選擇的機會比。Logit模型的一個重要優(yōu)點是把在［0，1］區(qū)間上預(yù)測概率的問題轉(zhuǎn)化為在實數(shù)軸上預(yù)測一個事件發(fā)生的機會比問題。

三、實證分析

(一)樣本數(shù)據(jù)

根據(jù)相關(guān)理論以及既往文獻對住房抵押貸款信用風(fēng)險影響因素的變量選擇并結(jié)合我國個人住房抵押貸款相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲性，我們得到了我國某家商業(yè)銀行的住房抵押貸款的微觀數(shù)據(jù)，共20000個觀測點。Logit模型的被解釋變量為住房抵押貸款違約率(PD)，當個體違約時設(shè)為1，個體不違約時設(shè)為0;Logit模型的解釋變量包括性別變量(gender)、婚姻變量(marriage)、學(xué)歷變量(degree)、年收入變量(income)、個體購買房屋總價(totalprice)、個體購買房屋單價(price)、個體購買住房建筑面積(area)、個體貸款期限(term)和個體公積金額(fund)等。③性別變量，設(shè)置該定性變量在個體性別為男時是1，個體性別為女時是0;婚姻變量，設(shè)置該定性變量在個體已婚時是1，在個體未婚時是0;學(xué)歷變量，設(shè)置該定性變量在個體是本科以下學(xué)歷時是0，本科學(xué)歷時是1，碩士學(xué)歷時是2。

(二)實證結(jié)果

我們利用上面的這些住房抵押貸款信用風(fēng)險影響因素變量來對logit模型進行回歸分析，表1為我國住房抵押貸款違約率影響因素的Logit模型回歸結(jié)果。

其中，模型(1)是被解釋變量住房抵押貸款違約率(PD)對所有解釋變量:性別變量、婚姻變量、學(xué)歷變量、年收入變量、個體購買房屋總價、個體購買房屋單價、個體購買住房建筑面積、個體貸款期限、個體公積金額的Logit模型回歸結(jié)果。由表1中模型(1)的回歸結(jié)果可知，性別變量對住房抵押貸款違約率具有負向影響，即表明男性性別不容易違約，但這一變量結(jié)果不顯著;婚姻變量對住房抵押貸款違約率也具有負向影響，且1%水平顯著，即表明已婚個體不容易違約;學(xué)歷變量對住房抵押貸款違約率具有負向影響，且1%水平顯著，即表明個體學(xué)歷越高越不容易違約;年收入變量住房抵押貸款違約率也具有負向影響，且1%水平顯著，即表明越是收入高的個體越不容易違約;個體購買房屋總價對住房抵押貸款違約率具有正向影響，且1%水平顯著，即表明總價越高的住房，其購買的個體越容易違約;個體購買房屋單價對住房抵押貸款違約率具有負向影響，且1%水平顯著，即表明單價越高的住房，其購買的個體越不容易違約;個體購買住房建筑面積對住房抵押貸款違約率具有負向影響，即表明面積越大的住房，其購買的個體越不容易違約，但這個變量的回歸結(jié)果并不顯著;個體貸款期限對住房抵押貸款違約率具有正向影響，且1%水平顯著，即表明購房期限越長的購房者越容易違約;個體公積金額對住房抵押貸款違約率具有負向影響，且1%水平顯著，即表明購房個體的公積金越多他越不容易違約。

表1 我國住房抵押貸款違約率影響因素的Logit模型回歸結(jié)果

模型(2)是被解釋變量住房抵押貸款違約率(PD)對個體自然特征解釋變量:性別變量、婚姻變量、學(xué)歷變量的Logit模型回歸結(jié)果。模型(3)是被解釋變量住房抵押貸款違約率(PD)對個人住房特征解釋變量:個體購買房屋總價、個體購買房屋單價、個體購買住房建筑面積、個體貸款期限Logit模型回歸結(jié)果。模型(4)是被解釋變量住房抵押貸款違約率(PD)對所有除去個人住房特征的解釋變量:性別變量、婚姻變量、學(xué)歷變量、年收入變量、個體貸款期限、個體公積金額的Logit模型回歸結(jié)果。模型(5)是被解釋變量住房抵押貸款違約率(PD)對所有除去個體自然特征的解釋變量:性別變量、婚姻變量、學(xué)歷變量、年收入變量、個體貸款期限、個體公積金額的Logit模型回歸結(jié)果。由表1這些結(jié)果可以看出，回歸系數(shù)的符號和量綱基本與模型(1)的回歸結(jié)果一致，說明本文的回歸結(jié)果具有很強的穩(wěn)健性。

四、結(jié)論及政策建議

本文利用銀行違約率微觀數(shù)據(jù)并采用Logit模型分析了我國住房抵押貸款信用風(fēng)險的影響因素，得出個體學(xué)歷變量、年收入變量、購買房屋總價等因素對貸款人違約率具有很大影響的結(jié)論，實證結(jié)果經(jīng)檢驗具有很強的穩(wěn)健性。通過對本文回歸結(jié)果進行總結(jié)并結(jié)合我國的實際情況，本文提出相應(yīng)的政策建議。

(一)盡快建立和完善個人信用管理評估體系

個人信用制度是國家信用管理體系的重要組成部分，也是發(fā)展個人住房抵押貸款的重要組成部分，是發(fā)展個人住房抵押貸款的前提條件，也是防范住房抵押貸款信用風(fēng)險的微觀基礎(chǔ)。目前，我國商業(yè)銀行發(fā)放個人住房抵押貸款時主要還是依靠信貸員的分析和判斷，個人信用評分標準的應(yīng)用相對較少，貸款的發(fā)放主要受信貸員的主觀判斷影響，為更客觀地反映個人信用情況，亟需開發(fā)我國個人信貸評估體系，建立和完善個人資信評估和個人信用風(fēng)險預(yù)警制度。個人信用記錄可以在各種使用機構(gòu)之間實現(xiàn)共享，發(fā)放貸款的銀行只需支付一定的費用便可得到客戶的信用資料，簡化了審核程序，提高了審核工作效率。銀行可以通過對借款人的年齡、學(xué)歷、收入、職業(yè)等信息，判斷借款人目前還款狀況并評估未來職業(yè)發(fā)展對收入水平的影響;通過借款人的收入水平和財務(wù)情況，判斷其貸款償付能力;通過了解借款人目前居住情況及此次購房的首付支出，判斷其對所購房產(chǎn)的擁有意愿等。與此同時，銀行應(yīng)該定期對個人信貸評估資料進行更新，動態(tài)監(jiān)視借款人財務(wù)情況的變化。此外，借鑒發(fā)達國家的社會征信體系經(jīng)驗，采用政府推動和市場化運作相結(jié)合的方法，整合各個部門的公共記錄信息，有利于銀行在放貸過程中更全面、更及時地把握好每筆貸款的風(fēng)險狀況，從源頭上減少信用違約帶來的損失。

(二)大力提高我國商業(yè)銀行個人住房抵押貸款風(fēng)險管理水平

健全風(fēng)險管理水平首先要健全銀行內(nèi)控，商業(yè)銀行要制定嚴格的風(fēng)險管理程序，在貸前調(diào)查、貸中審查、貸款審批、貸后管理等各環(huán)節(jié)都要落實各項風(fēng)險管理措施，建立科學(xué)的、量化的風(fēng)險管理系統(tǒng)，增強風(fēng)險控制和預(yù)警功能。根據(jù)中國人民銀行的《貸款風(fēng)險分類指導(dǎo)原則》，可將個人住房抵押貸款劃分為五級，即正常、關(guān)注、次級、可疑、損失，后三類稱為不良貸款。對銀行貸款風(fēng)險進行分類，可以加強銀行信貸經(jīng)營管理，為計提貸款損失準備金提供依據(jù)。目前，我國個人住房抵押貸款的風(fēng)險分類還不完善，比如分類僅以貸款逾期天數(shù)和貸款方式作為標準，沒有考慮借款人的還款能力、抵押品的市價、擔(dān)保人支持度等因素的影響;分類更多地停留在定性分析上，定量分析較少，忽視影響貸款風(fēng)險分類的質(zhì)量，不能全面反映銀行面臨的違約風(fēng)險。因此，有必要對貸款風(fēng)險分類做進一步改進，例如構(gòu)筑新的風(fēng)險分類指標體系、細化風(fēng)險分類，并采用數(shù)學(xué)模型的方法量化風(fēng)險。國外的個人住房抵押貸款是銀行貸款發(fā)放的主要領(lǐng)域，美國個人住房抵押貸款余額占到銀行貸款余額的20%以上。目前，我國個人住房抵押貸款業(yè)務(wù)發(fā)展也極為迅速，但是相應(yīng)的科學(xué)貸款管理體系并未完全建立。因此，我國銀行應(yīng)根據(jù)自身特點，學(xué)習(xí)和借鑒先進的國際經(jīng)驗，突出客觀性、科學(xué)性和定量化的風(fēng)險管理技術(shù)，積累和完善數(shù)據(jù)資源，建立適應(yīng)中國國情的個人住房抵押貸款風(fēng)險管理的模型。

(三)穩(wěn)步推進個人住房抵押貸款證券化改革

住房抵押貸款證券化是發(fā)起銀行將缺乏流動性但能夠產(chǎn)生未來現(xiàn)金流的住房抵押貸款，出售給特殊目的的機構(gòu)，由特殊目的機構(gòu)對其進行結(jié)構(gòu)性重組，以資產(chǎn)所產(chǎn)生的未來現(xiàn)金流為支撐，在資本市場上發(fā)行資產(chǎn)支持證券的過程。住房抵押貸款證券化作為一種金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)，上世紀80年代后在美國、加拿大、澳大利亞等國家取得了長足的發(fā)展。目前，在美國超過半數(shù)的個人住房貸款已經(jīng)實現(xiàn)了證券化，個人住房抵押貸款債券市場的規(guī)模已經(jīng)超過股票市場和企業(yè)債券市場，并接近于國債市場，成為美國第二大證券市場。雖然此次金融危機使人們對個人住房抵押貸款證券化頗有微詞，但我們應(yīng)肯定住房抵押貸款證券化在金融創(chuàng)新中所起到的積極意義。首先，能夠增加商業(yè)銀行資金的流動性，緩解銀行資金的流動性壓力。其次，能夠轉(zhuǎn)移商業(yè)銀行的住房抵押貸款風(fēng)險，促進房地產(chǎn)金融的健康發(fā)展。再次，能夠提高商業(yè)銀行的資本適足率，增強銀行抵御風(fēng)險的能力。最后，發(fā)展住房抵押貸款證券化業(yè)務(wù)還能增加商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)收入。應(yīng)該看到，近年來我國在個人住房抵押貸款證券化方面進行了許多有益的探索和實踐，也取得了明顯的進步和積累了經(jīng)驗。因此，應(yīng)繼續(xù)穩(wěn)步發(fā)展個人住房抵押貸款證券化業(yè)務(wù)，降低銀行風(fēng)險。

F832

A

1003－4145［2012］03－0105－04

2011－11－20

劉喜和，男，經(jīng)濟學(xué)博士，天津財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院金融系副教授。

郭 娜，女，南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院金融學(xué)系博士研究生。

本文得到教育部規(guī)劃項目(06JA790057)的資助。

高波等人:《轉(zhuǎn)型期中國房地產(chǎn)市場成長:1978－2008》，北京:經(jīng)濟科學(xué)出版社2009年版。

(責(zé)任編輯:欒曉平E－mail:luanxiaoping@163．com)