文档介绍：商业银行个人住房贷款信用风险管理
【摘要】“衣、食、住、行”是人民生活的基本保障,中国人的观念中受到“居者有其屋”、“安得广厦千万间”等传统思想的影响颇深,因此,能否“居有定所”已经成为国人生活是否幸福的一个重要评价标准。1997年,为了提振中国经济,在当时经济硬着陆的不利背景下,国务院提出将我国住房建设作为新的经济增长点;次年,《关于进一步深化城镇住房制度改革、加快住房建设的通知》颁布实施,这项住房制度的重大变革也标志着我国福利分房时代的就此终结。同年,为了应对亚洲金融危机对我国经济的冲击,以扩内需为目的的消费信贷政策连续出台,大大刺激了国内的需求;伴随我国城市化进程的不断加快,对投资性住房需求的持续拉升,以及多方面原因促使我国房地产行业进入了一个迅猛的发展时期。
【关键词】商业银行个人房贷信用风险
与其他贷款相比,个人住房贷款具备分期性、保障性等特点,与其他贷款风险相比也较低,同时还有利于商业银行改善内部的资产结构。然而,随着我国大中城市的房价普遍上涨,一般收入人群难以一次性支付高额的购房款,不得不转向银行进行贷款。一方面是面对个人住房贷款规模不断地扩张,另一方面是面临房地产市场宏观调控力度不断加大,在这样博弈的市场环境下,使得商业银行个人住房贷款业务的风险有了较大的不确定性。近几年,我国的房地产市场情况更为复杂,热钱涌入和民间资本炒房现象严重,使得房地产市场的风险进一步加大,从银行内部风险管理的角度来看,这样的市场情况显然不太理想。本文通过对某家省分行的个人住房贷款业务进行压力测试,分析目前市场情况下的信用风险,以期对其他商业银行的风险控制有所助益。
一、某银行省分行个人住房贷款信用风险压力测试
(一)信用风险压力测试
现针对某银省分行利用 CPV 的信用风险模型来测试违约的概率。首先选取解释变量:
式中,GDP:国内生产总值增长率;CPI:居民消费价格指数;M2:货币供应量;LR:短期流动资金贷款基准利率;HPI:房地产价格指数;FE:财政支出。
首先带入解释变量:通过回归分析筛选出五个显著水平的宏观经济指标分别是:利率(LR)、国民生产总值(GDP)、房价指数(HPI)、居民消费价格指数(CPI)以及货币供应量(M2)。通过对国家统计局和中国人民银行网站公布的近年数据整理得到相关参数,分析得到如下的参数回归效果(见表1)。
由以上的回归结果可以得到,GDP、HPI与M2对某银行省分行违约的影响为负:也就是说当宏观经济指标GDP 、HPI、M2上升时,该银行省分行的违约率将呈现下降趋势。同时由于CPI 与利率对该银行省分行产生违约的影响为正,因此当我国出现通胀和贷款利率上升的情况,该银行省分行的违约率也会加大。通过前面介绍的混合法设计相关的压力情景,先假设五个相关指标受到轻度、中度或严重的风险压力,在辅以该银行省分行从事风险管理多年经验的内部风控专家,结合该行自身情况和国际通行的压力程度,给出如