重庆三峡银行住房抵押贷款业务违约风险研究

　　我国近些年高度重视小微企业的发展并鼓励个人创业。1992年2月底中国人民银行对所有的中资商业银行发布了《关于开展个人消费信用贷的指导意见》，允许商业银行把消费信用贷业务作为新的业务增长点，面向中小型企业、商业个体户、农户以及个人积极开展小额贷款业务。从2004年开始，连续七个“中央一号”要求逐步推进小额贷款业务，扩大小额贷款的覆盖范围，积极发展相关小额贷款机构和组织。根据我国关于金融体制改革和创新的方向，指导各地XX建立相关职能机构，地方现行策与其他外部环境，以推动小额贷款业务的发展。自1998年以来，我国的房地产抵押贷款得到了快速迅猛的发展，商业银行也将房地产住房抵押贷款当作自己调整资金结构的主要措施。

　　市场对于贷款的需求量如此之大，我国各大商业银行也纷纷开展具有自己特色的贷款业务，但开展业务的同时，商业银行所面临的贷款违约风险也在不断升高。200年X次贷危机的发生及其对世界经济造成的破环，人们开始意识到贷款违约大批量出现时候的恐怖之处。虽然我国还未像X那样出现大规模的金融危机，但就近些年的数据统计来看，我国商业银行的住房抵押贷款业务发展势头迅猛，但与此同时贷款违约率也节节攀升。就2016年上半年的数据来看，我国的18家上市银行住房抵押贷款业务的新增总量在2万亿元左右，工、农、中、建四大行个人住房抵押贷款的新增规模，仅2016年上半年就已经达到2015年全年的80%左右，15家银行抵押贷款业务的增速高10%，7家的业务增速高于20%，增发展较好的民生银行的增速已达70%。以五大行2016年年报为例，可观察得出个人住房抵押贷款业务在个人贷款业务占了很大的比重，以及其在银行业务方面所占据的重要地位（见图1-1、1-2），可见其依然发展为个人贷款业务中的支柱业务。2007年以来，商业银行住房按揭贷款不良额一直在200亿元以上，2014年不良额还达到了882.26亿元，不良率达到0.62%。由此可见我国商业银行关于个人住房抵押贷款方面的业务仍存在一定的风险。

　　

　　随着个人住房占有率以及国家不断鼓励小微企业发展经济，住房抵押贷款与其他的个人贷款业务相比，有以下几点特征：个人住房抵押贷款的市场需求较大，占用银行经济资本很小，贷款收益稳定以及资产的稳定性很好，因此我国商业银行近几年把个人住房抵押贷款业务的发展作为银行贷款业务发展的重中之重。但现阶段个人住房抵押贷款的还款期限普遍为二十至三十年，因此对于商业银行来说，甄别客户能否在这么长的时间长度内保持自己健康的还款能力就显得尤为重要，金融机构在这么长的时间战线上会面临一个很大的不确定性，因此对于我国的各大商业银行来说，从哪个角度对客户的真是还款能力进行考察以及如何降低后期的客户违约风险是各商业银行在抵押贷业务中不得不去考虑的问题。若住房抵押贷款违约率不断上升，则会进一步影响我国的房地产市场，而房地产市场的波动又会对我国的经济结构造成一定的影响。但鉴于我国各个省市的贷款政策以及抵押物情况不尽相同，因此国内的大多数研究缺乏针对性，本文针对性地对重庆三峡银行的抵押贷业务违约情况进行分析，以此探究流程中可能存在的不足以及影响借款人违约的主要因素有哪些，并如何减少这些风险，对重庆三峡银行抵押贷业务的更好开展，现金流的稳定，以及我国银行市场的健康发展有着一定的参考价值。

　　1.3.1研究方法

　　（1）文献研究法：通过文献检索综述，围绕住房抵押贷款业务的相关概念，分析了一下国内外关于住房抵押贷款业务的开展情况，并从而为探讨我国商业银行住房抵押贷款业务的相关问题并提出有效的解决方案。

　　（2）统计分析法：通过整理近些年重庆三峡银行住房抵押贷款业务业务量变化，观察并分析原因。以便发现其中存在的问题。

　　1.3.2研究思路

　　本文从国内外背景开始分析，以重庆三峡银行为研究对象，结合理论研究与统计分析方法，对其放款流程进行了分析，同时对其可能存在的影响因素进行了分析。从而为改善银行现阶段抵押贷业务存在的问题提出相关建议。本文逻辑结构见图1-3

　　图1-3本文逻辑结构

　　1.4.1微观因素文献综述

　　（1）借款人特征与违约风险

　　个人住房抵押贷款的借款人特征大致可以分为以下几个方面：性别、年龄、家庭状况、婚姻状况、受教育程度、职业、家庭赡养负担、抵押贷款月还本付息占家庭收入比、借款人信用状况等。

　　陈莹（2015）利用多层次线性回归分析（MCLP）模型，经过其分析研究得出住房抵押贷款违约的主要因素是贷款人的受教育程度、工作性质与状况、收入情况和户籍信息。

　　樊颖(2016）在早期期权理论的基础上，其经过研究建立了个人住房抵押贷款主动违约边界模型，根据此模型进行测算，并根据测算结果绘制出了北京市“主动违约概率—还贷时间曲线房产特征与违约风险”，该曲线的整体趋势是先升后降。

　　陈莹、武志伟、李心丹、翁炳辰（2015）认为个人抵押贷款风险产生的主要因素是住房抵押贷款人的受教育程度、工作情况、家庭收入能力和户口信息。其经过统计调查得出，本地城镇户口的违约率同比较低。

　　李范婷（2017）认为具有更高受教育程度的借款人，大多数具有着较强的工作能力，换言之其在工作中获得较高收入的概率同比偏高一些，且收入稳定性更强。受教育程度高的借款人对于自己的财务规划能力和个人发展路径的规划清晰度更为专业，此类人的还款能力较稳定，违约风险较低。

　　（2）房产特征与违约风险

　　Von Furstenberg和Green（2011）其通过收集整合房产违约档案数据得知，新房的贷款违约风险比旧房的违约风险低，同比大概低出43个百分点。抵押贷款逾期的峰值时间段出现在接待发生的第四年。当贷款的周期超过1/3时，其发生违约的风险在逐步降低。且其还指出城区的住房比郊区的住房违约风险高出46个百分点。

　　王福林（2012）通过的杭州某银行的抵押贷款数据进行分析，得知影响个人住房抵押贷款的违约主要因素是抵押物面积和抵押物房产类型。抵押物的面积越小，该笔贷款发生违约的可能性也就越小，当抵押物的类型为现房时，该笔贷款比抵押物是期房的贷款的违约性要高。采

　　刘庆杰（2014）将前人的理论与实际数据相结合，在效用最大化的理论基础上进行构建模型。通过其研究发现：FRM对LVT的敏感度更高，ARM对LTI的敏感度更高，选择ARM贷款的发生违约的最大可能性是现金流的不足导致还款能力的缺失，LTI的指数高则代表的所对应的还款压力的增加；而FRM的贷款的违约最大可能性是因为借款人的财富原因。

　　巫和懋（2010）的研究表明抵押贷款违约率对房价的影响并不是一成不变的，其影响比例是具有分段效应的。其表示不同的带宽具有其与众不同的相对独立的保留速度，当这个保留速度高于市场房价实际增长率时在实际房价增长率低于这个保留速度时，两个增长率之间存在负相关关系；当保留速度低于市场房价实际增长率时，两者没有显著的相关性。

　　石慧（2017）表示可以根据抵押物的所在区域来判别其抵押物的周边环境，社区文化价值以及物业情况及居里关系等，而这些综合考虑便可以从侧面反映出借款人的受教育程度及其经济能力。因此，其认为关注并检测抵押物所在区域可以有效地帮助判断抵押贷款违约风险存在的可能性。

　　（3）贷款特征与违约风险

　　个人住房贷款特征主要包括以下几点：贷款目的、贷款种类、贷款金额、贷款期限、贷款利率和贷款价值比等。

　　姚俊峰（2017）表明目前我国的住房抵押市场主要存在于银行和借款人之间，而鲜有投资机构进入，目前我国的住房抵押贷款二级市场还未大规模出现，因此其与资本市场的连通度较低，当出现风险时，很难进行风险的分散，也很难进行分析风险的有效转化。我国现阶段还未在普及应用一系列衍生的利率工具，以此就抵押贷款的利率风险角度来说，现阶段有效地规避风险较难。

　　宜凤霞（2013）表示个人住房抵押贷款近些年出现了大批提前还款的违约情况，这与我国居民人均收入的不断攀升有着直接的关系。如何抵制借款人提前还款已经成了研究住房抵押贷款违约风险的一大难题。

　　钱争鸣（2012）用四个维度来概括可能造成贷款违约的因素：其使用了非参数随机森林法进行异常点度量和特征变量选取，对中国某城市的个人住房按揭贷款数据样本进行统计测算，得到了“贷款总额、每期还款额与违约概率正相关”的结论。

　　Clauretie（2011）整合统计了X联邦住宅协会（FHA）的个人住房抵押贷款数据，其研究了抵押物的按揭比例和对贷款发生违约的比例的相关性。通过其进行测算，通过其测算，得出按揭比例高于8成时，贷款违约率大概为13%，而当按揭比例高于9成时，贷款违约率则会从13%升至20%。

　　Quercia（2012）通过分析二十九个实证,认为在贷款人的违约行径中，贷款价值比具有比较大的影响力。

　　Von Furstenberg（2013）对比了近六年的违约档案信息，研究得出个人住房抵押贷款违约的主要因素时LTV，当抵押物的贷款价值比从90%上升到97%时,期贷款发生违约的可能性增长了6倍。

　　何晓晴(2005）表示利率可能会影响住房抵押贷款违约，房市价格的波动与违约率的波动呈正相关。

　　Lisa（2010）发现高风险的借款人一般会选择浮动利率来进行抵押贷款，低风险的借款人选择固定利率来进行贷款的可能性更高，其认为商业机构可以根据借款的选择的利率类型来判断借款人的违约风险。

　　1.4.2宏观因素文献综述

　　Ong和Maxam分析了新加坡的个人住房抵押贷款数据，其认为房市价格的涨幅速度以及房市交易的活跃度与借款人提前还款的可能性呈现正相关关系。

　　王福林等（2012）通过对杭州市某银行的住房抵押贷款数据进行分析，得出区域经济与违约行为间存在巨大的联系。

　　张新艳（2011）研究了个人住房抵押贷款违约压力测试模型运算结果，其表示当房市不景气且贷款利率上涨的情况下，个人住房抵押贷款的违约的可能性会大大增加。当房屋价格同比下降30个百分点，同时利率上涨2.7个百分点的压力情境下，个人住房贷款违约率上升了6.13个百分点。

　　黄学元、冯镜波等（2012）表示股票指数与个人住房抵押贷款的违约率呈负相关关系，而工作的失业率与个人住房抵押贷款的率呈正相关关系。

　　Ford(2014)通过对英国的个人住房抵押贷款业务进行分析，得出其违约业务的主要影响因素是失业，其次还有家庭收入的降低以及贷款利率的上升等因素。

　　1.4.3文献评述

　　国外学者在个人住房抵押贷款违约风险方面做出了大量研究，从研究的发展阶段来看，主要经历了个人住房抵押贷款违约相关特征研究、违约行为研究和集群违约问题研究。从所用模型来看，主要有各种多元降维技术、判断函数分析、Logistic分析、聚类模型等。大多数研究表明，LVT、LTI、贷款利率、收入支出比、离婚率等变量与违约风险成正相关关系，而房价、学历、个人收入等变量与违约风险成负相关关系。

　　由上述资料可知，国外对个人住房地的研究已经相当成熟，但由于国外的经济环境、市场因素、法律法规等与国内差异很大，而且我国各省的经济结构、个人住房抵押贷款信贷政策也存在区域差异，另外我国的房价波动较大，以重庆2014-2018年房屋成交均价来看，房屋成交单价上涨了近90%，因此研究难度较大，只能因地因政策制宜，进行相关分析。本文对重庆三峡银行的个人住房抵押业务及其抵押贷违约档案信息进行分析，以探究影响贷款人违约的因素有哪些，以便针对这些风险来探究更好的预防和解决方式。

　　理性违约是指借款人主观上认为放弃继续还款能给自身带来更大的利益而产生的违约行为。它是一种主动的违约行为，与借款人的实际支付能力无关。当房地产价格下跌时，住房净权益为负，借款人转让房地产所得的收入不足以偿还贷款、收回投资成本时，理性违约就可能发生。

　　弗里德曼的观点是一个人的收入可分为两种类型，即持久性收入和暂时性收入。其认为持久性收入很大程度上影响着人们的消费支出，大多数人对自己的经济进行规划是依据其长期收入水平。

　　赵新华（2000）得出了各风险因素与理性违约的相关性关系，如表2-1所示

　

　　由上表可知：当房产价格下跌、初始按揭比例较大、违约概率增大。市场利率下降时，借款人可以借旧还新，提前还款概率增大，交易费用、本金偿还率、违约成本与违约概率成负相关。此理论有助于我们找出借款人违约的相关因素以及他们与风险的正反向相关性，为笔者后文的分析起一定的铺垫作用。

　　“因子分析”的名称是Thurstone在1931首次提出的，但二十世纪初Karl Pearson和Charles Spearmen等人早已提出关于因子分析的相关概念。近些年来，因子分析法应用于心理学，统计学，金融学，生物学等各个领域，多领域地发展也使得因子分析理论更加的丰满。

　　因子分析就是从相互关联的多个变量提取出少数的能代表所有变量的主成分，然后通过对主成分在各个变量中的打分及综合得分对整体进行评价的分析方法。主要是由构造因子变量和对因子变量进行命名解释两个步骤所构成的。利用因子分析法可以以较少的因子来反映原始指标的大部分信息，以剥离出影响原始变量的一些关键性因素。

　　据查阅及总结，可将因子分析法分为以下几个步骤：

　　（1）首先我们要确定事件中所存在的变量有哪些，以及他们是否可以用于进行因子分析。我们的目的是从大量的原始变量中选择出较少的能具有代表意义的因子变量，因此我们要选择那些相关性较强的变量进行分析，只有这样，才方便后面旋转因子时候找出这些变量间的“共有属性”。

　　（2）确定了因子变量后要进行的是构造因子变量。在因子分析方法中存在着许多进行确定因子变量的途径。而其中，使用频率最高的方式是基于主成分模型的主成分分析法。

　　（3）然后要进行的步骤的将得到的因子进行旋转，通过旋转从而使这些银子之间存在一定的关联与可解释性。以方便我们后续的观察与分析，进而得出因子与原变量之间存在的联系，继而对新的因子进行命名，并对其进行解释。

　　（4）根据旋转结果利用公式进行得分分析。当我们确定了因子变量，对每个因子下面的数据，以及其对应不同因子上的不同数据值，所得因子得分，原变量与这些因子得分是互相对应的。

　　（5）根据得分进行相关性分析。根据变量得分计算相关因子的贡献率以观察因子的因子对事件发生的影响程度。

　　运用因子分析法能使研究者便于分析出事件发生的关键性因素，通过的出这些关键性因素便可以得知研究主体可能存在哪方面的薄弱环节，进而提出针对性的意见。

　　重庆三峡银行股份有限公司成立于2008年2月，是由中国银监会批准认可的一家商业银行，其是在万州商业银行进行重组后变为现在的股份有限公司。重庆三峡银行作为总部在重庆的一家本地的商业银行，其有着较强的生命力与活力，有着丰厚的群众基础。重庆三峡银行的注册资本为23亿元人民币，现阶段在重庆市的主城区及区县拥有57个营业厅。其经营理念是“一切为你着想”。主要的服务对象是城乡居民和中小企业。2014年7月，重庆三峡银行入选全球银行1000强的第711位。。近几年随着人们消费观念的改变以及国家对于小微企业的扶持力度的增加，人们对于贷款业务的需求量也与日俱增，经查阅重庆三峡银行近三年年报，我们可得到图3-1，以及图3-2。

　　重庆三峡银行针对客户申请的个人住房抵押贷款业务主要有两种。第一种是客户贷款用于消费(主要是用于装修款项)，另一种是客户用于自身的经营。这两种贷款的年限都是3-20年，利率是6.8%至7.2%上下浮动，贷款上限为1000万元。

　　

　　得出近三年重庆三峡银行的贷款余额在不断上涨，这与其每年的放款量增长有着直接的关系，其中抵押贷款余额占总余额的比例大概维持在45%左右，可以得出抵押贷业务是其贷款业务的重要组成部分，把握了其贷款业务的命脉。

　　

　　由表可知，重庆三峡银行的不良贷款率近几年一直控制在我国商业银行不良贷款率以下，但2016至2017年不良贷款率增长较大，因而还需加强管理。因此本文从重庆三峡银行贷款流程进行分析，再结合其违约人的贷款档案进行数据分析，以得出本文结论。

　　3.2.1重庆三峡银行个人住房抵押贷款流程

　　图3-3：重庆三峡银行个人住房抵押贷款的业务流程

　　经实地考察重庆三峡银行黄杨路支行的贷款业务，总结可将其流程大概分为图3-3中的七个大步骤：首先是借款人跟与自身的需求，贷款用途及抵押物大致信息向客户经理提出贷款的申请；接下来客户经理根据客户提供的信息，依据自己以往放贷的经验进行判断该笔贷款是否可以办理；若可以办理，客户需提供个人身份证，房产证等相关证件与征信查询授权书等；然后由两位客户经理现场实地检查抵押物使用现状并拍照留存；接下来客户经理将客户资料汇总整理，撰写小额抵押贷业务报告并将整合的资料在内网上传至总行进审核；总行在线审核客户经理提供的信息，并判断该笔贷款放款的可行性，若无问题则三个工作日之内完成放款；放款完成后由客户经理每年固定四次进行对客户的贷后检查，检查其贷款用途是否与之前提出的需求一致以及抵押物现状。

　　3.2.2重庆三峡银行个人住房抵押贷款流程特征归纳分析

　　通过对借款人及重庆三峡银行黄杨路支行的客户经理进行询问并总结，可将其放款流程特征总结为以下几点：

　　(1)流程少

　　借贷人申请流程简单，只需提供相应的上述所需材料，由各支行客户经理进行审核，并现场参观抵押物并拍照记录，而后将客户的申请信息和调查报告上传总行进行审批。审批成功后放款。

　　(2)时间短

　　①对客户的申请回复快：其承诺客户经理在客户发出申请后4小时内会向客户回复能否办理该业务。

　　②对材料的审批快：若客户资料齐全可一天内完成审批

　　③放款快：若审批通过，即可在三个工作日内完成放款工作。

　　（3）抵押物价值通过估价网站进行评估

　　其对抵押物的评估是用上海中估联技术有限公司开发的网站“微估价”，由客户经理将客户的房产证拍照上传并填写房屋相关信息，房屋评估价格以该网站回复价格为准。

　　（4）贷后检查流于形式

　　目前客户经理对于那些按时还款的借款人的贷后检查工作并不到位，其评判因素停留在表面，对于客户借款的资金用途等并无很好的监测工作。

　　经总结可见，重庆三峡银行小额抵押贷业务的审批趋于流水线工作。于客户角度而言虽然流程简单，效率高，但是于银行角度而言，这样的申报和审批流程中难免会出现一些虚假信息以及房屋评估与现实差距过大等问题，而且贷后检查存在问题较大，因此可能导致客户违约概论的增加。

　　3.2.3现阶段重庆三峡银行个人抵押贷款业务中可能存在的问题

　　（1）申报过程中存在虚假客户信息

　　由于资料大部分都是客户提供，因此许多客户在提供自身资料时，为了能申请更多的额度以及更低的还款利率，则可能会出现一些虚假信息。比较常见的有以下几种情况：

　　①当配偶的征信情况不好的时候，其可能会在贷款申请前办理离婚手续，也就是所谓的“假离婚”。即夫妻间将个人征信好的个体作为独立的个体进行贷款申请，所以这种情况并不能很好地反应借款人家庭的征信情况及经济现状

　　②当其进行二手房装修申请资金以进行装修时，提供的装修合同中可能存在虚报价格等情况。客户经理评判其贷款的真实性是依据其提供的住房装修合同以及合同上的装修单位印章，但借款人可能与装修公司传统私改价格。

　　③当其自身条件不允许申请抵押贷款时，其可能会让其亲友，父母代替其进行贷款。如其自身无经营许可证，其通过与具有经营许可证的亲属协商，以其亲属名义，让其进行贷款，但是贷款使用主体并不是其亲属，存在借款主体与借款使用者并不统一的问题

　　④提供的银行对账单存在与其他人进行大笔资金互相转让的行为，以粉饰自己的还款能力。现阶段客户经理对于借款人现金流的审核主要依据是借款人半年内的银行流水信息，但其中不排除有一些借款人蓄意进行大笔金额转账以刻意“提升”自己的现金流来提高自己的还款能力。

　　（2）抵押物估值存在误差

　　在微估价平台上进行评估的价格的主要影响因素是房屋的地段，对房屋的装修程度并无太多参考，且浮动较大，比如同一个楼盘的同一个抵押物，第一天和第二天的估价可能存在较大的差异，这虽然与方式的价格波动有关，但是通过对数据的分析可见，其对于房屋单价的估值存在大概15天的滞后性，而且通过询问了解得知，借款人房屋单价可由客户经理联系微估价平台相关负责人，就房屋实际情况进行后台数据的修改，那么在此环节中可能会出现客户经理帮助客户舞弊的现象。

　　（3）办理流程短，导致审核的细节不够

　　总行对于支行客户经理提交的客户信息审核时，通常情况下对于细节的检查力度不够，如当其审查客户近一年的银行对账单时，其参考的主要信息是支行客户经理根据客户的银行对账单总结的银行流水总额，而无法评判其是否能够反映客户的真实还款能力，再比如针对客户提供的抵押贷款用途，并为根据客户提供的购销合同或装修合同进行电话询问、实地考察等手段进行甄别。

　　（4）贷后检查力度较小

　　其对于贷后的检查现阶段是由支行客户经理根据其还款情况进行电话回访或者实地考察，这其中可能存在客户虚报情况，如其申请的是经营贷款以用于购货，但其将此资金用于其他用途。现阶段主要检测手段是监测其每个月的还款情况，但对于客户贷款的款项落实以及抵押物使用现状及其行业风险并无监测，故可能导致客户突发性违约的可能性增大。

　　3.2.4从放贷流程角度对降低客户违约风险的建议

　　针对以上的四点问题及实际现状并于黄杨路支行刘某进行交流，得出以下几点改进措施：

　　（1）适当延长客户经理对客户的答复时间：

　　客户经理在足够了解客户的信息后再进行回复，不光要观察客户提供的资料，可采用实地考察，走访其周边等方法对客户进行全方位的考察，以减少客户的虚假信息比率。

　　（2）估价细化以及提高价格修改的标准：

　　因一般贷款额度是评估价值的50%-60%，再考虑房屋的变现能力等，建议与平台商沟通，综合考虑房屋信息，而不是只考虑房屋的地址位置和占地面积，应更加细化，如房屋周边的交通设施，房屋使用现状等。当确实存在估价过低的状况时，应请客户以及客户经理提供足够多的物证，如近期商品房成交价格等以支撑价格的修改，目前修改价格的流程不够严谨。

　　（3）加大审核抽查力度：

　　在审查过程中，应加大检查力度并应适当对支行客户经理申报的材料进行抽查。如发现舞弊等虚假情况，对客户经理严肃处理

　　（4）加大贷后检查力度：

　　在现阶段的电话回访情况下，可适当穿插进行定期的巡检工作，实施检测抵押物信息以及贷款人的还款能力以及经营状况。

　　3.3.1建立相关因子分析模型

　　下面针对重庆三峡银行黄杨路支行的125组不良贷款档案记录，采用因子变量法进行分析

　　

　　通过对125组样本数据进行描述性统计分析可知，婚姻状况均值分别为0.34，初步说明了未婚群体更有可能出现违约状况；而首付比例和工作行业的均值分别为0.29和1.68则意味着首付比例越低、工作行业越不稳定，越容易违约；贷款价值比和住房建筑面积均值分别为0.702和106.12，说明贷款价值比越高、住房建筑面积越大，其违约的可能性也就越高。描述性统计分析只是初步对样本的均值方差进行比较，还需要做进一步的统计分析。因此，本文利用SPSS19.0软件对这125组样本数据进行因子分析，以特征值大于1的标准来确定因子的个数。如表所示，通过计算相关系数矩阵的特征值发现前5个因子的特征值均大于1，对原始变量的累积贡献率为74.35%，包含了原有变量的大部分信息，说明选取这五个因子比较合适。（详见图3-5）

　　图3-5：对违约造成影响的重要因子的贡献率

　　为了使每个因子载荷上的变量数向0-1分化，采用方差最大旋转法对初始因子载荷矩阵进行旋转，结果如表3所示。从下表可以看出因子1与X1年龄、X2婚姻状况和X3拥有孩子的数量这三个变量存在着显著的相关性，命名因子1为借款人基本特征因子,记为Y1；因子2在X12欠利息、X13案件受理费和X14律师代理费上的载荷较大，定义因子2为法律成本因子,记为Y2。因子3在X4受教育程度、X5工作行业和X6月还款额占家庭月收入比例这四个变量上有较大载荷，命名因子3为借款人收入能力因子,记为Y3；因子4与X7贷款价值比、X8贷款利率和X9首付比例的相关系数比较大，命名因子4为贷款特征因子,记为Y4；因子5在X10住房建筑面积和X11住宅区域分布上具有较高的载荷，定义因子5为房产特征因子,记为Y5；分别采用这五个因子的贡献率作为其组合系数，记变量Z为违约风险的综合得分，则因子分析的评价模型为：Z=0.20459Y1+0.19440Y2+0.16039Y3+0.10481Y4+0.07931Y5

　　图3.6旋转后的因子载荷矩阵数据来源：SPSS软件

　　从综合得分模型可知，借款人基本特征因子和法律成本因子的贡献率较大，是评估个人住房抵押贷款违约风险的最重要因素；而借款人的收入能力因子和贷款基本特征因子为次重要因素，对违约风险有着显著影响，需要引起重视。从实证部分中的因子载荷矩阵，可以得知拥有孩子的数量、律师代理费、工作行业、贷款价值比和住房建筑面积是各因子载荷中最高的解释变量，对各因子的贡献最大，具有很强的解释力，对借款人违约与否起着关键性的作用。其中，拥有孩子的数量越多，越有可能出现违约状况；在机关事业单位和垄断行业工作的借款人还款情况要明显好于其他行业的借款人；贷款价值比越高，其违约的可能性就越高；住房建筑面积越大也越容易违约。特别的是，本文将法律成本相关变量纳入到违约影响因素的研究中，表明律师代理费、案件受理费等因素对违约与否有直接关联。

　　3.3.2从不良贷款分析结果角度对降低客户违约风险的建议

　　银行针对客户提出的贷款需求，首要任务是调查清楚借款人的基本特征，应进行走访询问等调查，不应根据客户提供的信息进行评判；其次，银行可以在客户办理业务的过程中，告知其违约后所面临的法律风险，以起到警示客户的目的；另外，银行还应重视客户的真实还款能力，要检查客户提供的收入能力证明是否属实。

　　本文通过分析重庆三峡银行个人抵押贷业务的放款流程及对其不良贷款档案进行因子分析，得出其存在虚假客户信息，抵押物估值误差，审核细节不够，贷后力度小的四方面可能存在的问题，借款人基本特征因子和法律成本因子的贡献率较大，是评估个人住房抵押贷款违约风险的最重要因素；而借款人的收入能力因子和贷款基本特征因子为次重要因素，对违约风险有着显著影响，需要引起重视。此结论可对我国其他商业银行的个人抵押贷业务提供参考及建设性意见

　　第一，商业银行在审批个贷的过程中，除了注意借款人的年龄、学历、工作行业、贷款价值比、住房建筑面积等特征外，还要重点关注借款人拥有孩子的数量。我国作为一个发展中国家市，人们依然保持着传统的消费观念和家庭相处模式，养育孩子的支出常常在总支出中占有很大比重。银行可增加对借款人的调查角度，现阶段还角度还较局限

　　第二，商业银行应善于运用法律成本因素，切实提高催收逾期贷款的能力。对于未按时还款的客户，除了采取电话或上门粘贴催收通知等方式催收外，也可以利用律师事务所发律师函、提起上诉等手段明确告诫借款人所要承担的诸如律师代理费、案件受理费等法律成本，使其认识到违约行为的法律后果，同时也警示和教育了其他借款人，达到有效遏制不良贷款的目的。

　　第三，商业银行在银行贷款流程管理上需要更加规范严密的流程，尽量在借款发生前有效甄别借款人的还款情况，以及做好贷款审批工作和贷后检查工作，从这三个不同的时间段都要做好防范核查工作。

　　第四．我国XX应适当针对各个省份的不同抵押贷款情况，国家出台一系列的相关法律政策。并明确借款人违约后可能造成的法律风险，以此来提高借款人对于违约行为发生的畏惧感。

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