房屋贷款范文

房屋贷款篇1

1、借贷人向银行提出按揭贷款申请。

2、银行审查确认购房者符合按揭贷款的条件后，发给购房者同意贷款通知或按揭贷款承诺书。

3、申请人获得按揭贷款后，借款人可与发展商或其商签订《商品房预售、销售合同》。

4、申请人明确按揭贷款数额、年期、利率、还款方式及其他权利义务。

6、申请人需要办理房产抵押手续和保险。通常由于按揭贷款期间相对较长，银行为防范贷款风险，要求购房者申请人寿、财产保险。

7、申请人开立专门还款账户。

8、银行放款。

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银行房屋贷款办理基本就是向银行提出申请，然后银行对贷款者进行审核，审核通过后放款。贷款买房之后，一定要按时还款，防止出现生征信不良记录。

房屋贷款篇2

男性办理房屋贷款最高可到70岁。贷款具体可以办多少年，和贷款人的年龄有关，根据相关规定，贷款人年龄与贷款年限之和不得超过贷款年龄限制。如果贷款人50岁，那么最多只能申请20年房贷。

（来源：文章屋网 https://www.wzu.com）

房屋贷款篇3

1、购房者买房如果申请银行贷款的话，通常是在签订购房合同并且交纳首付款之后就要向银行申请房贷，等到银行审核通过并放款之后，那么房屋贷款就开始计算了。

2、可见贷款的计算时间，不是从交房后才计算，而是从贷款发放之后开始算的。

3、住房公积金贷款，借款申请人每月有缴存一定额度的住房公积金，在购房时就可以申请拿出来抵押贷款和申请贷款，其贷款利率低、期限长，能缓解贷款人的经济压力；个人商业性贷款，要求申贷人有足够代偿能力和抵押物，征信记录要求良好；组合贷款，即以住房公积金存款与个人商业贷款结合的方式来购房。

（来源：文章屋网 ）

房屋贷款篇4

购房人通过银行按揭所购买的房屋。

二、责任范围

由下面列明的原因引起的房屋物质损失和费用，保险公司负责赔偿：

1.火灾；2.爆炸；3.雷电；4.飓风、台风、龙卷风；5.风暴、暴雨、洪水；但不包括正常水位变化、海水倒灌及水库、运河、堤坝在正常水位线以下的排水和渗漏；6.冰雹；7.地崩、山崩；8.火山爆发；9.地面下沉，但不包括由于打桩、地下作业及挖掘作业引起的地面下陷下沉；10.空中运行物坠落以及外来的建筑物和其他固定物体倒塌； 11.水箱、水管爆裂，但不包括由于锈蚀引起水箱、水管爆裂。三、除外责任

本公司对下列名项不负责赔偿：

1.投保人、被保险人及其代表的故意行为或重大过失引起房屋的任何损失和费用；2.地震、海啸引起的损失和费用；3.贬值、丧失市场或使用价值等其他后果损失；4.战争、类似战争行为、敌对行为、武装活动、谋反、政变、罢工、暴动、民众骚乱引起的损失和费用；5.政府命令或任何公共当局的没收、征用、销毁和毁坏；6.核裂变、核武器、核材料、核辐射以及放射性污染引起的任何损失和费用；7.大气、土地、水污染及其他各种污染引起的任何损失和费用，但不包括由于保险单第二条责任范围列明的风险；8.本保险单明细表有关条款中规定的应由被保险人自行负担的免赔额；9.其他不属于本保险单第二条责任范围列明的风险引起的损失。

四、保险期限

与购房贷款期限相同。

五、保险金额

为所购房屋全部的实际价值。

六、赔偿处理

1.如果发生本保险责任范围内的损失，本公司可选择下列方式赔偿：（1）按受损财产的价值赔偿；（2）赔付受损财产基本恢复原状的修理、修复费用；（3）修理、恢复受损财产，使之达到与同类财产基本一致的状况。 2.受损财产的赔偿损失按当时的市价计算。市价低于保险金额时，赔偿按市价计算；市价高于保险金额时，赔偿按保险金额与市价的比例计算。如本保险所载项目不止一项时，赔款按本规定逐项计算。3.保险项目发生损失后，如本公司按全部损失赔付，其残值应在赔款中扣除，本公司有权不接受被保险人对受损财产的委付。4.任何属于成对或成套的项目，若发生损失，本公司的赔偿责任不超过该受损项目在所属整对或整套基础上的保险金额中所占的比例。5.发生损失后，被保险人为减少损失而采取必要的措施后产生的合理费用，本公司予以赔偿，但本项费用以保险财产的保险金额为限。 6.本公司赔偿损失后，由本公司出具批单将保险金额从损失发生之日起相应减少，并且不退还保险金额减少部分的保险费。如被保险人要求恢复至原保险金额，应按约定的保险费率加缴恢复部分从损失发生之日起至保险期限终止之日起按日比例计算的保险费。7.被保险人的索赔期限，从损失发生之日起，不得超过2年。七、被保险人义务

被保险人及其代表应严格履行下列义务：

1.在投保时，被保险人及其代表应对投保申请书中列明的事项以及本公司提出的其他事项作出真实、详尽的说明或描述；2.被保险人投保时一次交清保险费；3.保险期限内，被保险人应采取一切合理的预防措施，包括认真考虑并付诸实施本公司代表提出的合理的防损建议，由此产生的一切费用，均由被保险人承担；4.在发生引起或可能引起本保险单项下索赔的损失时，被保险人及其代表应：（1）立即通知本公司，并在7天或经本公司书面同意延长的期限内以书面报告提供事故发生的经过、原因和损失程度；（2）采取一切必要措施防止损失的进一步扩大并将损失减少到最低程度；（3）在本公司的代表或检验师进行勘查之前，保留事故现场及有关实物证据；（4）根据本公司的要求提供作为索赔依据的所有证明文件、资料和单据。 八、特别约定在保险期限内，购房人还贷完毕，由贷款人出具证明，贷款人的保险权益丧失，保险人出具批单，保险人继续负责本保单项下的保险责任。

九、争议处理

被保险人与本公司之间的一切有关本保险的争议应通过友好协商解决。如果协商不成，按（ ）项办法解决：（1）向仲裁机关申请仲裁；（2）向法院提出诉讼。 中国太平洋保险公司购房贷款借贷者人身保险条款

第一条 合同构成

本保险合同（以下简称“本合同”）由保险单或其他保险凭证及所附条款、投保单、与本合同有关的投保文件、合法有效的声明、批注、附贴批单、其他书面协议构成。 第二条 投保范围一、投保人：凡年满18周岁，具有完全民事行为能力的人，可为符合投保条件本人或其配偶、直系亲属向中国太平洋保险公司（以下简称“保险人”）投保本保险；凡开办购房贷款业务的金融机构也可作为投保人，为其购房贷款者投保本保险。非本人投保时必须经被保险人书面同意。二、被保险人：凡年满在18周岁至55周岁，身体健康，能正常工作和劳动，具备购房贷款条件并向金融机构申请并获得购房贷款的个人，均可作为本保险的被保险人。第三条 保险责任

被保险人在保险有效期内，因疾病、遭受意外伤害事故所致身故或高度残疾，无法继续偿还购房贷款，保险人于事故发生后的第一个贷款归还日，按照贷款合同约定，将被保险人在此时的贷款余额（含本息）一次付清（若经核保后实际确定的保险金额小于贷款金额，则按照实际保险金额与贷款金额的百分比偿还此时的贷款余款的本息），保险责任终止。对于被保险人按购房合同的规定，在事故发生前应缴的贷款部分，无论什么原因导致的迟缴或未缴的贷款部分，保险人对这部分贷款都不负偿还责任。第四条 责任免除

因下列情形之一导致被保险人身故或高度残疾，以致无法继续偿还购房贷款，保险人不负保险金给付责任，同时终止保险合同。

一、投保人、受益人对被保险人故意杀害、伤害；

二、被保险人故意犯罪或拒捕、故意自伤；

三、被保险人服用、吸食或注射毒品；

四、被保险人在本合同成立或复效之日起2年内自杀；五、被保险人驾驶无照或法律禁止的机动交通工具及无有效驾照或酒后驾驶机动交通工具；

六、爱滋病或感染爱滋病毒期间所患疾病；

七、战争、军事行动、暴乱或其他武装叛乱；

八、核爆炸、核辐射或核污染及由此引起的疾病。

发生上述第四款情形时，保险人对投保人退还保险单的现金价值。 发生上述其他情形，本合同终止。如投保人已交足2年以上保险费的，保险人将退还保险单的现金价值。第五条 保险责任开始

保险人承担的保险责任自保险人同意承保并收取首期保险费的次日零时开始，保险人应签发保险单作为保险凭证，至贷款期满的24时或本合同约定的保险责任终止时止。第六条 保险金额和保险费

一、本保险在合同成立时的最高保险金额以购房贷款余额为限，实际初始保险金额以保险人的核保结果确定，保险金额根据贷款情况逐年递减。

二、本保险的保险费因投保时的年龄及贷款期限而异，缴费方式为趸缴，费率详见附表。

第七条 如实告知

本合同订立时，保险人可以就投保人、被保险人的有关情况提出书面询问，投保人、被保险人应当如实告知。

投保人、被保险人故意不履行如实告知义务，保险人有权解除本合同，并对于本合同解除前发生的保险事故，不负给付保险金的义务；足以影响保险人决定是否同意承保或提高保险费率的，保险人有权解除本合同，对保险事故的发生有严重影响的，保险人对于本合同解除前发生的保险事故，不负给付保险金的责任，但在扣除手续费后，退还保险费。自合同成立之日起逾两年的，退还保险单的现金价值。

第八条 受益人

本保险的受益人为发放购房贷款的金融机构或购房贷款的担保方。

第九条 保险事故的通知

房屋贷款篇5

［关键词］房屋贷款类神经网络

一、引言

对金融机构授信部门而言，数据挖掘技术已经开始扮演着日益重要的角色，如何发掘房屋贷款户数据库中所包含的信息，并利用这些信息及早预测出可能发生违约的不良房屋贷款户，并拒绝贷款给这些高危群，藉此降低呆账发生机率，同时减少金融机构损失，这就是房屋贷款信用风险管理。以往银行大多使用人工方式对申请人的信用状况，依照5C的原则，即房屋贷款户的特性、还款能力、资本、抵押品及总体经济环境，进行相应审核，但面对日渐增多的申请案件，若要维持人工审件，银行势必花费可观的人力成本。同时，人工审件时，审核人员大多根据经验主观判断申请人的信用状况，为此银行必须研发正确、有效且快速的信用审核制度。

二、审核系统建构方法

1.类神经网络模式

类神经网络是目前发展极为迅速的一门学科，其最大的优点是除可应用于拟合非线性形式外，还能弥补多元回归及建立ARIMA 模型时受诸多假设约束的缺陷。

类神经网络的网络型态有许多类，其中以倒传递类神经网络为最具代表性、应用最广的模式之一。其网络结构一般而言包含三层神经元：输入层、隐藏层及输出层。类神经网络对于变量的选取有较大的自由度，没有如回归分析般的限制，研究者须以文献、专家意见判断或经由统计方法处理，进而选取输入层的输入变量。而在输入层之变量决定后，对于网络结构中的隐藏层数目、隐藏层中神经元数目、训练的学习率大小等，都需要以主观逻辑判断，或以不同组合加以测试，以找到能产生最佳预测结果的参数。

2.判别分析

判别分析要求数据满足独立同分布，以及正态性的要求（Johnson等，1998)，根据Fisher(1936)的线性判别模型，具体可表示如下：D=B0+B1X1+B2X2+…+BnXn

其中：D为鉴别分数;B0为估计常数项；Bn为估计系数；Xn为自变数。

判别分析主要优点是简洁方便，并能整合预测变量，而其主要的问题则为违反正态性等假设时模型的拟合效果会较差，目标维度的简化难以说明每个变量的相对重要性、难以使用在时间序列数据上，且当数据型态不符合相关研究工具的要求时，可能得到相当不理想的分类结果。

3.logistic回归

Logistic回归种应变量Y仅有两个可能类别结果，以0与1表示二元变量，例如分析发卡银行是否核准发卡给信用卡申请人，按照审核结果，其反应变量定义为发卡或是拒绝发卡，而自变量可以是任何形式的变量数据，其回归模型的参数利用最大似然法估计得到。

三、实证研究

本文采用我国台湾地区某金融机构大台北地区房屋贷款户共510笔资料进行实证研究，分成两组作实证研究，第一组为人口统计变数，采用性别、申贷时年龄、婚姻状况、教育程度、职业、服务年资、月收入等七个人口统计变量作为评估房屋贷款户是否违约的自变量。第二组为所有变量，采用除上述七个人口统计变量外，另加入其他十一个变量，即月付金占总收入比例、贷款成数、有无保证人、借保人关系、有无政府优惠贷款、自住或非自住、贷款型态、贷款金额、屋龄、借保人申贷时之信用状况、房屋是否为小坪数/国宅/工业区等，共十八个变量作为评估房屋贷款户是否违约的变量。

数据库中共包含510个样本，其中有90％的房屋贷款户属于缴息正常的客户，10％的房屋贷款户属于违约的客户。所谓缴息正常客户，表示房屋贷款户在贷款期间未发生异常行为，包括逾期缴款、催收或呆账等行为；至于曾发生异常行为中任意一项，银行均将此客户视为违约客户。

在实证过程中，本文将分别采用SPSS 10.07和Vesta出版的Qnet(1998)软件分别进行分析。

1.判别分析实证结果

由于房屋贷款户申请数据的可能自变量较多，为取得较精简的自变量，本研究使用逐步判别法进行判别分析，并且依据各变量的U统计量作为删减变量的准则。根据逐步判别分析的结果，第一组人口统计变量被删减成婚姻状况及教育程度2个较为显着的变数；第二组所有首先依违约比率10％随机抽出350笔样本作为回归样本，其余160笔(违约比率变量(即人口统计变量及其它变量)，被删减成月付金占总收入比例、贷款成数及贷款金额等3个较为显着的变数。

根据相关分析结果，第一组整体的正确判别率为75.0%，第二组整体的正确判别率为79.4%，第二组所有变量所建立的判别方程优于第一组人口统计变量所建立的判别方程。

2.logistic回归实证结果

本文利用逐步logistic回归进行分析，并且依据各变量的t值作为变量采用的准则。根据分析的结果，第一组人口统计变量中7个变量筛选出婚姻状况及教育程度等2个较为显著的变量；第二组所有的18个变量筛选出贷款成数、月收入及自住或非自住等3个较为显著的变量。再按照所选出来的显著变量分别建立房屋贷款户核准与否的logistic回归方程。

根据相关分析结果，第一组整体的正确判别率为84.4%，第二组整体的正确判别率为85%，第二组所有变量所建立的判别方程优于第一组人口统计变数所建立的判别方程。

3.类神经网络实证结果

Cybenko (1989)等指出包含单一隐藏层之类神经网络模式已足够描述任何复杂的非线性系统，因此建构的倒传递类神经网络将只包含单一隐藏层。而由于第一组人口统计变量输入层包含七个神经元，第二组所有变量包含十八个神经元，因此隐藏层中神经元的数目分别选择 14及36进行测试；最后在网络的输出层部份则只包含一个神经元，即房屋贷款户是否违约。在参数的相关设定中，Rumelhart(1986)建议较小的学习率通常会得到较佳的结果，因此学习率将测试 0.002、0.003、0.004、0.005及0.006五种组合。而停止训练准则方面以训练数据的 RMSE值小于或等于0.0001，或最多训练3000次为准，拥有最小测试数据RMSE值的网络结构被认定为最佳结果。

建立类神经网络模式时，第一组采用人口统计变量、第二组采用所有变量作为预测房屋贷款户是否违约的输入层变量，以进行模式的建立，并以房屋贷款户缴息正常或违约作为反应变量；从510笔的房屋贷款户资料中随机抽样所得350笔样本作为训练样本，另外160笔样本数据则作为测试模式用。

利用Qnet（1998) 软件进行分析，测试不同神经元及学习率组合下类神经网络预测模式结果，当节点个数分别为14及36，学习率为0.005时可得到最大的正确判断率以及最小误差。而将样本数据测试测试模式准确度进行比较发现 ，利用类神经网络方法来判断房屋贷款户缴息正常或违约，第一组及第二组分别可得到96.9％及99.4%的整体正确判别率，第二组所有变量所建立的判别方程优于第一组人口统计变数所建立的判别方程。

四、研究结论

1.加入其他变量比单纯利用人口统计变量更能预测房屋贷款户违约的发生

判别分析实证结果部分，仅含人口统计变量的模型，整体分类正确率为75.0%，而加入其他变量后的模型，整体正确率提升为79.4%。在分类误差方面，加入其他变量的模型的型一、型二误差率都较仅含人口统计变量的模型有所改善。

logistic回归实证结果部分，仅含人口统计变量的模型，整体分类正确率为84.4%，而加入其他变量后的模型，整体正确率提升为85.0%。在分类误差方面，加入其他变量的模型降低型二误差率，但型一误差率并未改善。

在类神经网络模式中，仅含人口统计变量的模型，整体分类正确率为96.9%，而加入其他变量后的模型，整体正确率提升为99.4%。在分类误差方面，二模型的型一误差率皆为0，而加入其他变量后的模型的型二误差率有较佳的表现。

由上述实证结果显示，加入其他变量能有效增加房屋贷款户违约预测模式的预测精准度。

2.对于房屋贷款户违约的预测能力比较

以判别分析建立判别房屋贷款户信用状况的分类模式，使用线性判别模式(LDA)进行模式建构,采用月付金占总收入比例、贷款成数及贷款金额作为准则变量(X),可以得到79.4%的正确辨识率。以logistic回归进行判别模式建立时,以贷款成数、月收入及自住或非自住作为准则变量(X),可以得到85%的正确辨识率。而对类神经网络而言，当节点个数为36，学习率为0.0005时可得到99.4%的正确辨识结果。整体而言，类神经网络可以提供较佳的预测结果,对于未来的研究方向,可以考虑利用其他的分类工具,如回归分类树、模糊理论等建构辨识率较高的房屋贷款户分类模型。此外,利用统计或人工智能的工具针对自变量的部分进行重要变量的筛选，以增加类神经网络模式输入层变量决定的理论基础也值得深入探讨。

参考文献:

[1]黄文启:以LOGIT模型研究借款人特性与不动产抵押贷款提前偿还之关系.国立政治大学财务管理学系硕士论文，2002

[2]杨适予:房贷灰色信用风险管理模式之建立与应用.铭传大学管理科学研究所博士论文，2002

房屋贷款篇6

目前，央行的基准利率为：

一、商业贷款：

1、贷款期限一年以内(含一年)，利率为4.35%;

2、贷款期限一至五年(含五年)，利率为4.75%;

3、贷款期限五年以上，利率为4.90%。

二、公积金贷款：

1、贷款期限五年以下(含五年)，利率为2.75%;

2、贷款期限五年以上，利率为3.25%。

房屋贷款篇7

1、个人商业用房贷款。贷款额度最高是所购商业用房总价的50%。

2、个人一手房住房贷款。贷款额度最高为所购住房总价的70%。

3、个人二手住房贷款。贷款额度不超过所购房产的评估价格或所购房产交易价格的70%，取价格最低的一项。

4、个人住房公积金贷款。按当地公积金管理中心的相关规定执行。

（来源：文章屋网 ）

房屋贷款篇8

一、商业贷款：

1、1年以内(含1年)年利率为4.35%。

2、1到5年(含5年)年利率为4.75%;

3、5年以上年利率为4.90%。

二、住房公积金贷款：

1、5年以下(含5年)年利率为2.75%;

2、5年以上年利率为3.25%。