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商业银行个人住房贷款信用风险实证研究

作　者: 薛强
导　师: 侯剑平
学　校: 西安工业大学
专　业: 区域经济学
关键词: 商业银行 个人住房贷款 信用风险 近似支持向量机
分类号: F832.45
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


个人住房贷款一直作为优质资产被银行当作调整信贷质量的有效方法。近年来伴随着我国高速发展的房地产业,个人住房贷款年增长数量逐年攀升,借款人的违约风险也逐渐显现,危害信贷市场安全。美国次贷危机的爆发对金融市场以致命打击,对我国个人住房贷款以警示作用。因此,对个人住房贷款违约的影响因素进行深入分析,提高信用风险管理方法,有利于银行提高信贷资产安全。本研究在总结国内外学者对个人住房贷款信用风险研究成果及相关理论的基础上,选择某商业银行西安市2005-2008年的个人住房贷款数据,对个人住房贷款信用风险进行实证研究。首先,本研究对个人住房贷款违约风险的影响因素进行分析,对选取的指标进行方差分析,通过对样本数据的统计分析,描述各指标与违约的分布情况。其次,应用近似支持向量机(Proximal Support Vector Machine, PSVM)对个人住房贷款信用风险进行预测,通过构建属性矩阵和判别矩阵以及模型检验,证明PSVM模型在个人住房贷款信用风险预测的实用性和适用性。最后,对模型评价,进行模型局限性分析和误差原因分析,并提出改进意见。本研究通过分析大量真实有效的个人住房贷款数据,得出以下结论：用PSVM模型预测个人住房贷款借款人是否违约的正确率为85.6%,正确率较高且第一类错误率较低；PSVM模型比Logistic模型在处理大样本问题时更加快速和准确；通过模型检验和对模型评价,本研究认为PSVM模型可以对个人住房贷款信用风险进行预测。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-15
  1.1 研究背景及意义  8-9
    1.1.1 研究背景  8-9
    1.1.2 研究意义  9
  1.2 国内外相关研究综述  9-12
    1.2.1 个人住房贷款违约风险研究的模型和方法  9-10
    1.2.2 个人住房贷款违约的影响因素研究  10
    1.2.3 违约风险主体行为研究  10-12
    1.2.4 国内外研究评价  12
  1.3 研究的主要内容及技术路线  12-14
    1.3.1 研究的主要内容  12-13
    1.3.2 技术路线图  13-14
  1.4 研究方法  14
  1.5 本文的创新点  14-15
2 个人住房贷款违约风险相关理论  15-22
  2.1 相关概念界定  15-16
    2.1.1 个人住房贷款  15
    2.1.2 个人住房贷款信用风险  15-16
  2.2 国内外个人住房贷款风险管理方法  16-18
  2.3 美国、中国香港个人住房贷款信用风险评估的经验  18-20
    2.3.1 美国的信用评级制度  18-19
    2.3.2 香港的按揭贷款制度  19-20
  2.4 美国、中国香港个人住房贷款信用风险评估的经验启示  20-21
    2.4.1 不断健全信用信息基础数据库  20
    2.4.2 经验判别法与信用评分法相结合  20
    2.4.3 加强风险审核与风险组合控制  20-21
  2.5 小结  21-22
3 个人住房贷款违约风险影响因素分析  22-35
  3.1 借款人特征维度  22-26
  3.2 贷款特征维度  26-31
  3.3 房屋特征维度  31-33
  3.4 区域特征维度  33
  3.5 小结  33-35
4 基于PSVM的实证研究  35-49
  4.1 近似支持向量机分类原理  35-39
    4.1.1 支持向量机  35-37
    4.1.2 近似支持向量机(PSVM)分类原理  37-39
  4.2 构建属性矩阵和判别矩阵  39-44
    4.2.1 构建属性矩阵  39-43
    4.2.2 构建判别矩阵  43-44
  4.3 模型检验  44-48
    4.3.1 基本思想  44-45
    4.3.2 数据来源与预处理  45-46
    4.3.3 模型参数计算  46-47
    4.3.4 结果评价  47-48
  4.4 小结  48-49
5 模型评价与改进建议  49-56
  5.1 模型的局限性  49-50
  5.2 误差原因分析  50-53
  5.3 实际应用建议  53-54
  5.4 小结  54-56
6 结论  56-58
  6.1 主要结论  56-57
  6.2 展望  57-58
参考文献  58-62
攻读硕士学位期间发表的论文  62-63
致谢  63-65

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中图分类: > 经济 > 财政、金融 > 金融、银行 > 中国金融、银行 > 信贷 > 房地产信贷
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