發(fā)布時間：2018-04-30 15:01

  本文選題：商業(yè)銀行 + 個人住房抵押貸款�。� 參考：《金融論壇》2010年11期

【摘要】：運用國內(nèi)商業(yè)銀行積累的大量數(shù)據(jù),統(tǒng)計得到銀行個人客戶住房抵押貸款多年度、不同信用等級、不同身份特征、分行業(yè)和分地區(qū)的違約情況,進行非線性的擬合分析,并采用Copula函數(shù)度量個人客戶違約之間的相關(guān)性及厚尾特征。研究表明,房屋價格、客戶性別以及受教育程度等與違約概率相關(guān)性比較低,在考察的樣本區(qū)間內(nèi),這些因素不顯著導(dǎo)致違約發(fā)生。另外,信用等級、收入結(jié)構(gòu)和抵押擔(dān)保剩余額度是影響個人違約決策的重要變量。所采用的模型在個人住房抵押貸款定價與風(fēng)險管理中獲得較好效果,銀行可以根據(jù)違約狀況的變動制定動態(tài)利率,隨時準(zhǔn)備彌補損失。
[Abstract]:By using the large amount of data accumulated by domestic commercial banks, we get the nonlinear fitting analysis of the bank's personal customer housing mortgage loan for many years, different credit grades, different identity characteristics, different industries and sub regions, and use the Copula function to measure the correlation and thick tail between individual customers' default. The correlation of housing price, customer sex and education degree is relatively low with the probability of default. In the sample interval, these factors do not significantly lead to breach of contract. In addition, credit rating, income structure and mortgage guarantee surplus are important variables affecting personal default decision. The pricing and risk management achieved better results. Banks can make dynamic interest rates according to the change of default conditions, and are always ready to make up for losses.

【作者單位】： 西安交通大學(xué)管理學(xué)院;中國工商銀行信貸管理部;
【分類號】：F830.5

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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7 王s，

本文編號：1825022