某市个人住房抵押贷款提前还款风险因素实证研究

【摘要】 文章基于因子分析模型及判别函数，利用某市多家商业银行2005―2013年个人住房抵押贷款数据，对影响某市个人住房抵押贷款提前还款的因素进行了实证研究。结果表明借款人财务状况、房价指数、家庭收入、贷款利率等因素对提前还款有着重要的影响。

【关键词】 个人住房 抵押贷款 提前还款

个人住房抵押贷款提前还款风险是指借款人在还款期限内，在贷款合同规定的还款计划外，提前偿还本金，造成贷款人损失的可能。提前还款风险造成的贷款人损失主要表现在三个方面。

第一个方面，提前还款会打破贷款人现金流计划和资金安排，贷款人必须为提前回流的资金寻找新的投资渠道，支付再投资成本;第二个方面，如果市场利率下降，贷款人再投资收益就会降低;第三个方面，过早的本金偿还可能使贷款人蒙受发起费用、服务费用和管理费用损失。

一、因子分析实证模型的建立

因子分析是一种多元分析方法，是将影响个人住房抵押提前还款因素的众多指标合成少数几个指标，将众多的原始变量浓缩为少数几个有效的因子变量，使变量具有更高的解释性的研究方法。

二、变量选取

本文把变量的选择基本归结为借款人特征、贷款特征、房产特征和区域特征四个维度共19个变量。其中借款人特征维度主要有性别、年龄、家庭月收入、月还款额占家庭月收入比例、职业、受教育程度、婚姻状况、是否当地人;贷款人特征维度主要有贷款金额、贷款余额、贷款期限、贷款利率、贷款已运行时间、还款方式、贷款价值比;房产特征维度主要有单位房价、住房面积、住房总价值。

三、变量量化

变量选择完成后，我们需要对所选变量进行量化，以便于以后的模型分析。因变量为贷款提前还款情况，用虚拟变量表示，提前还款贷款赋值为0，正常贷款赋值为1。对本论文选取的13个自变量的量化方法用表给出，见表1，其余6个变量采用实际数额。

四、研究样本的来源及说明

样本来源某市多家商业银行个人住房抵押贷款信贷档案资料，涵盖了2005年以来历年的全部个人抵押住房数据，截止于2013年6月30日。经过严格检查和筛选，最终获得正常贷款样本5796个，提前还款样本286个，有效样本总容量为6082个。

五、变量描述性统计分析

采用SPSS16.0软件对样本进行描述性统计分析，得出个人住房抵押贷款提前还款样本中的变量信息，见表2。

从借款人特征分析，得出提前还款中男性居多且更倾向于提前还款;从年龄分布来看得出提前还款者年龄较正常还款组大。

从职业来看，工作越稳定，提前还款的概率越大;从受教育程度来看，学历越高提前还款倾向越大;从婚姻状况来看，无法说明已婚家庭提前还款的可能性更大;从借款人籍贯来看，当地人更容易发生提前还款现象。

从贷款人特征分析，贷款金额较大者偏向提前还款;从贷款期限看，具有较短贷款期限者更容易发生提前还款现象;从贷款利率来看，利率越高越容易发生提前还款现象。

从还款方式看，等额本金还款法更容易发生提前还款现象;从贷款价值比（LTV）看，提前还款组LTV均值为40.51%小于正常还款组的40.77%。

从房产特征来看，单位房价越高越容易发生提前还款现象;从区域特征来看，房价越高提前还款现象越明显。

六、因子赋值

本文中在用因子分析法提取因子时，我们选用了SPSS

16.0软件中的主成份分析法，采用方差解释度大于85%的原则来选取因子的个数，共抽取了9个因子。

接着对提取出来的9个因子进行赋值，记为Fi（i=1，2，…，8）。在给因子赋值之前首先要对原始变量进行标准化，然后将标准化后的原始变量矩阵乘以因子得分系数矩阵即得到赋值后的因子分值，见表3。

同时由表三我们可以看出，在因子1中，贷款金额、贷款余额、住房面积对因子1的贡献度最大，具有最强的解释力，其次是年龄、月还款额占家庭收入比例、还款方式、贷款价值比和住房总价值对因子1的贡献度较大，而其因子的分析同理。

至此得到了新的因子变量，这些因子变量包含了原先19个变量的绝大部分信息，同时又避免了原始变量的多重共线性问题，为后面的判别分析奠定了基础。

七、判别函数

应用判别分析，可以研究各变量对个人住房抵押提前还款风险的影响方法和影响程度，进而达到判别未知分类贷款可能所属类别的目的。

判别函数的一般形式是：

Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+…+anxn

其中，Y为判别值;x1，x2，…，xn为反映个人住房抵押贷款违约特征的变量;a1，a2，a3，…an为各自变量的系数，即判别系数。

Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+…+anxn

判别函数分析的程序是先将所研究的样本分为违约贷款组和正常贷款组，根据“组内离散性最小、组间离散性最大”的原则建立判别函数来对未知分组属性的样本的可能归属进行判别。

八、判别结果

根据判别分析，可以得出这样的结论：借款人财务状况越好，提前还款的可能性越大。月还款额占家庭收入比例越高、贷款期限越长、贷款运行期数越长、单位房价越高，个人住房抵押贷款提前还款可能性越大。房价指数越高，提前还款可能性越大。男性、收入稳定者、受教育程度越高越倾向于提前还款。家庭收入越高，越容易发生提前还款现象。等额本金还款法更容易发生提前还款现象。已婚借款人较未婚借款人提前还款的可能性较大。贷款利率越高，提前还款可能性越大。本地人提前还款的可能性大于外地人。

【参考文献】

[1] 刘洪玉、孙冰：个人住房抵押贷款提交还款风险因素实证研究[J].同济大学学报（自然科学版），2007（1）.