一、上海市个人住房抵押贷款违约因素实证分析（论文文献综述）
张旭文[1]（2021）在《我国保障性住房有效供给研究 ——基于制度变迁的分析视角》文中研究表明当前我国进入由不平衡、不充分发展向平衡、充分发展的新时代,社会主要矛盾也在发生变化。在诉求缩小城乡、阶层差距,诉求经济社会协调发展的大背景下,保障性住房制度是城市弱势群体基本生存的“兜底”制度。而城市弱势阶层又以新时代的产业工人主体“农民工”为主,为此,从城乡一体化的视角分析保障性住房制度改革问题,以保障性住房制度为问题的“纽结”,关联到城乡土地、劳动力等资源的双向互动问题,从而跳出了城市谈城市保障房、跳出了保障房制度本身谈保障性住房制度改革,可以使研究更具有系统性和科学性。本研究主要采用理论分析与实地调研相结合的研究方法,分析我国保障性住房供给过程中存在的“有效性不足”问题,以制度经济学特别是制度变迁理论为主要分析视角,分析我国保障性住房制度发生和变革的逻辑,并得出本研究的核心观点:在市场发育不完全情况下,我国以“政府引导市场”模式推动保障性住房发展有其合理性,但是随着经济社会越来越复杂化,这种模式的路径依赖,使我国保障性住房供求结构失衡,供给有效性不足,为此,启用“市场引导政府”的模式,可以大大降低我国保障性住房改革达到有效供给目标的交易成本,增强保障性住房制度效率。在交代选题的背景与意义、理论与方法、以及回顾已有的相关理论观点的基础上（见第1章、第2章）,本研究主要涵盖以下内容:第一,我国保障性住房改革的历史与制度变迁逻辑（见第3章）。通过梳理我国保障性住房形成和改革的历程,得出我国保障性住房改革的逻辑:我国保障性住房制度体制的形成,是伴随着我国住房制度改革而发生和发展,它遵循着与我国住房市场化、商品化改革的互动逻辑。通过我国住房改革和保障性住房发展的历史变迁,分析我国保障性住房建设和管理政策的路径选择及其成因。我国经济体制改革是向市场经济不断深化的过程,基本的主导力量还是政府通过一定程度的资源垄断,利用不完全的市场,发挥强有力的经济介入和控制作用的过程,即外界称之为“中国模式”或“中国道路”的实施过程,由此,我国保障性住房改革基本上可定位为“政府引导市场”模式。第二,我国保障性住房供给的现实困境及制度原因（见第4章）。在相关政策文献和研究文献梳理和现实调研的基础上,设计我国保障性住房供给“有效性”的评价内容,这种评价内容涵盖量的标准、质的标准以及社会公平目标的价值标准。以此评价内容为评价标准,发现我国保障性住房的“有效性”是充分还是不足,找出与供给“有效性充分”的要求存在的差距。主要以制度经济学为分析框架,分析保障性住房存在供需不平衡,供给的有效性不足问题的制度原因,并以制度设计为手段,旨在打破过度通过行政权力配置保障性住房的旧制度路径依赖,形成市场配置保障性住房,以顺应新时代不平衡、不充分发展这一主要矛盾的破解所需,以及改变当前保障性住房建设过程中,追求高速度忽略内涵式发展之弊端。第三,我国保障性住房有效供给的实证研究（见第5章）。通过模型分析,从宏观与微观两个层面,分析了我国保障性住房与经济社会发展的契合度,以及与保障性住房住户满意度问题,实证得出的结论是总体来看我国保障性住房原有的政府引导市场模式已经造成了一定保障房效率不高现状,需要一种新的模式来重新引导保障房的保障职能。第四,我国保障性住房制度变革的个案分析（见第6章）。通过分析重庆模式、上海模式和丰城模式三个典型案例,及其模式产生的制度逻辑,分析我国保障性住房改革可资为借鉴的经验。三种模式最大的特点是破解了保障性住房制度运行过程中信息不对称导致的制度运行交易成本增大,而导致保障性住房供给的有效性不足甚至无效率供应的尴尬局面,其通过制度变更形成现有模式的内在的动力,是相关主体对于超额剩余,即“租”的寻求以及对于制度运行过程中交易成本减低需求的行为反应。第五,我国保障性住房改革关键制约因素与“市场引导政府模式”路径转向（见第7章第8章）。在前述我国保障性住房存在不足及制度原因的现实问题梳理基础上,提炼出导致供给有效性不足的核心制度因素,结合前述案例经验,论证了“政府引导市场”的改革模式要发挥较好的效率,其前提是政府掌握的信息存在非滞后性,而现实中政府的决策滞后于市场机制的反应能力,导致保障性住房在受惠主体的甄别、保障性住房的供给结构（安居房、廉租房、经济适用房还是特租房等）和布局、投资结构和方式等,均出现了较大的问题。与更充分、更有效供给要求有一定差距,为此,必须通过制度的安排,降低保障性住房建设和管理制度的实施效率,打破行政权力主导保障性住房建设而发生偏差的体制机制之弊,充分研究市场规律和市场供求,从而打破“政府主导市场”模式的路径依赖,向“市场主导政府”的新的改革路径转型。在明确了市场引导政府的大的改革方向后,本研究对于与市场导向相关联的产权问题、大数据赋能问题、交易的信用问题等,以制度经变迁的内在机理为分析框架,作了较深入剖析和制度设计的探索。本研究通过理论分析与实证分析相融通,历史与现实问题相结合,分析了保障性住房有效供给存在的问题,得出了以下结论第一,我国保障性住房有效供给不足,甚至出现局部无效供给现象;第二,保障性住房制度改革的关键是要理顺政府与市场的关系;第三,我国保障性住房制度形成及改革的历史逻辑在于政府引导市场。第四,保障性住房制度变迁应该是强制性变迁与诱致性变迁相结合,保障性住房相关主体交易成本的节约行为选择是保障性住房制度变迁的内在逻辑。为此,提出的制度建议是:契合新时代平衡发展、高质量发展的诉求,改革的主导价值应该是激发相关主体的内生力量主导制度变迁。为此,未来改革的总方向应该是市场引导政府,即政府作为保障性住房供给主体,须尊重市场规律,充分发挥市场激励机制对于资源配置的优化效率,为此要在产权改革、法制环境建设、大数据赋能等方面,为市场机制促成保障性住房供给“更加有效”提供体制机制保障。论文的创新点在于,第一次系统地通过制度变迁的理论视角,研究保障性住房供给问题;第一次从供给“有效性”的问题出发,系统研究保障性住房制度变迁的逻辑并提出改革的思路。得出了一些新的观点,体现在:对于我国保障性住房发展历史的高度概括性总结——政府引导市场;我国保障性住房有效供给制度的四重悖论问题的提出;我国保障性住房有效供给诉求下顺应新时代高质量发展要求的“市场引导政府”路径转向;打破城乡建设用地二元结构壁垒实现农村建设用地对接保障性住房建设以促成保障性住房供给成本降低,从而使保障性住房回归“可负担性”本来定位,等等。
刘璐[2]（2021）在《强监管背景下个人住房贷款业务风险管理研究 ——以Z银行济南分行为例》文中研究指明改革开放以来,我国经济快速发展,人民生活水平和城镇化水平不断提高,房地产行业实现了较快发展。房地产行业的繁荣为商业银行发展个人住房贷款业务提供了良好的市场环境。个人住房贷款业务作为商业银行的一项传统业务,由于其以所购房产作为抵押,商业银行认为业务风险可控,对业务的风险管理手段也相对单一和保守。近年来,为打好防范化解重大风险攻坚战,服务于供给侧结构性改革这条主线,监管部门对房地产市场出台了一系列调控政策,与此同时,对商业银行实施严格监管,要求商业银行审慎经营,个人住房贷款业务风险管理工作面临新的问题。2020年初,Z银行济南分行就因个人住房贷款审查不严被监管部门处以行政罚款、相关责任人受到行政处罚。本文以商业银行为研究对象,通过文献研究法、案例分析法、访谈调查法等研究方法,研究近年来一系列监管政策对商业银行个人住房贷款业务的影响,结合强监管下商业银行个人住房贷款业务面临的风险现状以及强监管对商业银行加强内部控制的要求,以Z银行济南分行为具体案例,研究强监管背景下商业银行个人住房贷款业务风险管理中存在的问题及深层次原因,最后提出商业银行应从加强房地产市场风险研判、加强房地产企业信用风险防控、优化风险管理手段、健全风险应对机制、加强合规文化建设等方面优化个人住房贷款风险管理工作。本文基于强监管的时代背景,重新审视商业银行个人住房贷款业务的风险点并研究风险管理工作中存在的问题,提出商业银行个人住房贷款业务的风险管理优化措施,对商业银行加强风险管理和内部治理具有十分重要的现实意义。
华广荣[3]（2021）在《基于集成学习的公积金贷款逾期预测》文中认为近年来,公积金贷款的逾期率与逾期额不断攀升,因此,对于公积金贷款用户是否会出现逾期还款行为的准确预测显得尤为重要。本文以公积金贷款用户的逾期行为评估为研究对象,通过建立集成学习模型对贷款用户是否会发生逾期行为进行预测,为银行等金融机构的信贷工作提供了 一定的借鉴。本文利用某银行公积金贷款领域的数据集,首先对部分变量与逾期率之间的相关性进行可视化分析,然后通过特征编码、特征选择等方法进行数据预处理,分别构建了基于XGBoost和随机森林算法的公积金贷款逾期预测模型,研究发现:（1）从整体准确率来看,两种模型的预测效果相当,都能够充分挖掘数据中所含的信息,模型的预测准确率较高,在公积金贷款逾期预测领域中有较好的适用性;（2）对比两种模型的调参过程,相较于XGBoost模型,随机森林需要调整的参数个数更少,调参过程相对比较简单;（3）模型的召回率与阈值之间存在反向关系,即阈值越小,召回率越高,从而可以通过调节阈值来提高召回率。（4）两种模型对于逾期用户的召回率均不高。本文针对召回率较低的问题提出了改进的随机森林模型。在建立随机森林模型的过程中会产生一些召回率较低的决策树,这些决策树最终会降低随机森林模型的召回率,改进的随机森林算法将召回率引入建模过程中,通过剔除召回率较差的决策树来改善模型的性能。最后,从准确率、召回率以及F1socre三个角度出发,将改进的随机森林模型与XGBoost模型、原始随机森林模型进行对比,结果显示,在保持原有模型准确率基本不变的条件下,改进的随机森林模型的召回率以及F1socre得到明显提升。
闫晋丽[4]（2020）在《商业银行个人住房抵押贷款违约风险及贷前控制研究》文中研究表明这些年伴随国内地产市场的飞快发展,将个人住房抵押贷款作为核心的地产金融获得迅速的发展。在银行消费信贷业务当中最为关键的构成部分之一则是个人住房信贷。我国贷款形式丰富多样,对于放贷机构来说,个人住房抵押类型的贷款形式是一种优质资产,然而依据当前的发展状况,隐含的风险已然逐步体现出来。要是不对当前个人住房抵押贷款相关的风险管控模式予以创新及优化,不但地产业无法获取充足的金融扶持,地产业难以顺畅地发展,同时将导致国内金融系统面临更高的风险。伴随国内经济的不断进步,民众的消费理念出现巨大的改变。在改革开放的引导之下,城镇化发展步伐的加快进一步推动了我国房地产行业的发展,特别是自2007年开始,进步更为快速,至于住房制度逐渐从计划经济阶段实施的福利分房制度,转变成市场化模式。由相关统计报告能够得知,自上世纪开始国内民众对住房抵押贷款的相关需求持续增加,关于贷款余额增速的状况,2000年为149%,2004年为35%,2008年为64.8%,至2016年达到了12.3万亿元,相较于1998年增加了162倍。可是相较于其他行业而言,地产业存在特殊之处,它同经济进步密切关联,也许将导致经济变动幅度增加。通过日本及英国等国家的运作模式及经验能够得知,通常在3-8年以后个人住房抵押贷款的相关风险将逐渐体现出来,就运作趋向而言,如今国内也许位于隐含的风险高发阶段。所以本文基于分析国内个人住房抵押贷款市场的状况下,就对国内个人住房抵押贷款产生作用的微观及宏观要素展开全面而深入地探究,试图由实证方面入手,研究个人住房抵押贷款出现违约的原因。2019年,商品房销售金额已经到达159725亿元的水平,当中销售住宅占了89154.5亿元。虽然受到2008年金融危机的冲击,房地产市场在我国进行了一些调整,我国的房产交易量有所降低,商品房交易量也因此受到影响,国内一些地区的房产交易呈低迷态势,但从整体上来看,我国房地产行业发展情况较为稳定,在2019年,经过国家政策的调整与扶持,如今繁荣景象又出现在我国房地产市场当中。近几年来,有许多人选择通过抵押个人住房的方式获取银行贷款,但是,目前尚未形成与这种贷款形式相适应的风险管理机制。站在社会的角度来说,个人住房抵押类型的贷款形式是居民对居住条件做出改善的有效形式,也是居民提升生活质量的直接方式。但是,银行设立了不同的门槛要求在个人住房抵押贷款上,造成把一些存在付款实力的借款者排除在外,无法借助个人住房抵押贷款优化居住环境。就银行方面而言,由于相较于其他消费贷款,个人住房抵押贷款为优质性贷款,当前政策更多地面向个人住房抵押贷款。因此,研究对个人住房抵押贷款违约风险的研究十分重要。本文选择A银行Y分行充当分析目标,对该分行所开展的个人住房抵押贷款业务的风控状况,展开分析且提及风控举措。本文在查询诸多关联文献,以及研究关联业务信息的状况下,先由A银行Y分行所开展的个人住房抵押贷款业务的风控状况入手,归纳及总结该分行目前个人住房抵押贷款风控举措,发现该业务出现人员风控意识较弱,贷款者征信审查不严格,以及业务程序运作不合规等诸多问题。为探索该分行住房抵押贷款产生风险的主因,以A银行Y分行个人住房抵押贷款近十年数据为基础,使用SPSS建立对该分行的Logistic回归研究模型,同时借助预估精准率对模型展开精准度检测。发现对住房抵押贷款违约产生作用的要素,通常包含借款者受教育程度、借款人工作行业、贷款期限、贷款金额、借款人购买住房的面积。最终对于该分行住房抵押贷款风控出现的缺陷,指明关联的改善举措。为健全该分行住房抵押贷款的风控机制而指出相关意见及办法,向国内其他银行住房抵押贷款风控机制给予较佳的参照。
张馨月[5]（2019）在《房地产市场非理性发展对国民经济的不良影响研究》文中研究说明自1998年住房制度改革之后,我国房地产市场获得了迅猛发展。不可否认,房地产业为国民经济的发展提供了前提和场所,也对经济增长起到了巨大的拉动作用。房地产业快速发展的同时,房地产价格也持续高涨,“房地产泡沫”问题引起了人们的关注。但是由于“房地产泡沫”定义的模糊性以及测度方法的不完备,并且泡沫通常是在产生并破裂之后才得到证实,用泡沫来形容我国房地产市场的发展现状是不合适的。有鉴于此,本文在第二章提出“房地产市场非理性发展”这一概念来代替“房地产泡沫”描述我国房地产市场当前的状态。具体地,本文将“房地产市场非理性发展”定义为由于房地产市场中各个参与主体（房地产商、购房者、地方政府、中央政府、银行等）为实现自身利益最大化进行的“理性”决策导致了房地产市场的集体行为非理性,房价因此违背市场规律不断上涨的现象。房地产市场非理性发展带来经济增长的同时也对国民经济产生一系列的不良影响。一方面,飞涨的房价抬高了工商业生产成本、限制了实体经济的发展;另一方面,面对着高昂房价,普通居民往往为了一套住房而耗费将近半生的收入,购房压力与巨额房贷使得居民背上沉重的负担不得不压缩消费。与此同时,房地产市场非理性发展带来了系统性金融风险的不断加剧,严重威胁了我国宏观经济安全。鉴于房地产市场在国民经济中的重要地位及其非理性发展可能引起的巨大危害,我们必须对我国房地产市场发展现状有着清醒的认识,理清房地产市场非理性发展对国民经济的不良影响及其机制。本文的研究有助于全面地把握房地产市场对我国国民经济的影响机制,对我国建立房地产市场平稳健康发展的长效机制,实现经济可持续发展具有重要意义。房地产市场对国民经济的诸多部门也有着极强的影响力,为了更好地把握房地产市场非理性发展对国民经济的影响机制,本文将从多角度进行考察。具体地,本文研究思路如下:首先,以美、日房地产危机的历史经验和我国房地产发展历史进程为切入点,从国民经济视角对房地产市场非理性发展的不良影响进行整体判断;然后,在整体判断的基础上,本文将分别从实体经济、居民消费和宏观金融风险等视角对我国房地产市场的非理性发展对国民经济的不良影响进行分维度的考察。文章共分为八章,遵循“提出问题——分析问题——解决问题”的研究思路进行展开。各章的具体安排如下。第一章,本文首先在对近年来我国房地产市场非理性发展的现状及其带来的不良影响进行了简单介绍,并由此提出了本文的主要研究问题:问题一:房地产泡沫破裂会造成何种后果?房地产泡沫对国民经济的影响路径是怎样的?我国是否存在房地产风险?问题二:我国房地产地产的非理性发展的成因与其他国家有何差异?房地产市场的非理性发展对国民经济有何影响?能拉动国民经济增长、增加财政收入吗?问题三:房地产的非理性发展会如何影响实体经济?具体地,房地产的非理性发展是否会影响实体投资?进一步,房地产市场的片面发展是否会阻碍我国的工业创新?问题四:房地产市场的非理性发展对我国居民消费会产生什么影响?房价过快上涨是如何影响居民消费的?高房价对不同居民群体消费的影响是否存在异质性?影响机制是什么?问题五:房地产市场的非理性发展是否会加剧宏观金融风险?房地产市场非理性发展对银行部门和非金融部门风险有何影响?风险传递机制是怎样的?本文的研究致力于解决以上五个问题,本文的研究脉络也依此展开。在第二章,本文主要从房地产泡沫化机理及其影响、房地产非理性发展对实体经济的影响、房地产非理性发展对居民消费的影响、房地产非理性发展对宏观金融风险的影响等方面进行了文献梳理,并通过文献梳理找出现有研究中的不足之处;并针对我国相关研究中的空白,确定本文的研究方向。第三章,首先,通过对美国、日本两国房地产危机的历史观察,明确了房地产非理性发展带来的严重后果,并建立变参数模型探明了房地产泡沫在金融危机爆发前后对国民经济的影响路径。接下来,通过与美、日的经验对比,本文将深入分析我国房地产市场发展的现状,检验我国房地产市场所处的非理性阶段。在第四章,本文主要讨论了房地产市场非理性发展对我国国民经济的影响。笔者首先将从历史角度对从1978年至今房地产市场的发展历史进行考察,明确政府在其中扮演的角色;并从现有历史数据出发,从国民经济视角对房地产市场非理性发展的不良影响进行整体判断,为后续研究做好铺垫。在第五章,本文从理论层面和实证层面探讨了房地产市场非理性发展对实体经济的影响机制。在理论层面,笔者提出了两个假说:第一、房价上涨与实体经济间呈倒U型关系,伴随着房价上涨速度的不断加快,实体投资将呈现先增长后下降的态势;第二、企业利润率在房价上涨和实体经济之间发挥着倒U型中介作用。在实证层面,本文将基于中介效应模型分别考察房价增速对实体投资和工业创新的影响效应,检验了上述假说。第六章中主要分析了高房价对城镇居民消费的影响机制。本文一方面利用宏观经济数据明晰了高房价对居民消费的总“量”效应,为现有的实证研究提供了新的证据;另一方面基于家庭生命周期理论,利用2016年中国家庭动态跟踪调查项目（CFPS）的微观数据,由房价对居民消费影响的异质性出发,深入探讨了高房价对城镇居民消费的影响机制。第七章则考察了房地产市场的非理性发展对宏观金融风险的影响。首先,笔者构造了房地产泡沫风险、银行风险和非金融部门风险指标,刻画了近年来房地产市场、银行部门和非金融部门中风险的变化情况。其次,通过上述指标,本文还通过利用TVP-VAR模型探究了房地产产市场非理性发展对宏观金融风险的影响机制。最后,本文在第八章对全文的研究结论进行了总结,为了解决上述问题提出了与研究结论相应的政策建议。本文的研究结论可以概括为以下几个方面:（1）房地产泡沫在不同时期对宏观经济的影响。首先,在房地产泡沫出现的初期,房价上涨对私人投资有着一定的拉动作用,但当泡沫程度超过某一限度之后,这种拉动作用会逐渐减弱;特别地,在金融危机后,房价上涨对私人投资的拉动作用甚至会转为抑制作用。其次,在我国,房地产价格的上涨总体来看有助于私人投资的增加,但其拉动作用正逐渐减弱,我国的房地产市场潜藏着巨大的风险。（2）房地产非理性发展对我国国民经济的影响的总体考察。我国政府出于增加财政收入和拉动经济增长的目的,将房地产业作为支柱产业来发展,导致了房地产市场的非理性发展。长远来看,政府刺激房地产发展的行为不仅无法拉动经济增长、增加财政收入,反而会破坏国民经济的正常运行。房地产非理性发展造成实体经济增长乏力,阻碍经济转型和产业结构的调整的同时,还会导致信贷资金大量流向房地产市场,风险不断累积,不利于宏观金融系统的稳定。（3）房地产非理性发展对实体经济的影响。房价上涨对实体经济的影响呈倒U型,房价的过快上涨会抑制实体经济的增长;房价上涨可以通过企业利润的部分中介效应对实体投资（工业创新）施加影响。（4）高房价对城镇居民消费的影响。首先,我国高房价一定程度上可以解释我国消费低迷的现状,高房价不利于促进我国居民消费的增长。其次,高房价对我国租房家庭的消费具有抑制效应,且抑制效应主要在年轻家庭群体中体现。再次,虽然房价上涨可以带来财富效应,但是高房价带来的待偿住房贷款的增加与家庭资产流动性的减弱对家庭消费有着显着的抑制效应。总体来说,现阶段我国房价上涨会抑制城镇居民特别是年轻群体的消费行为,高房价会促使年轻群体增加储蓄、压缩消费,不利于平滑他们一生的消费。（5）房地产非理性发展对宏观金融风险的影响。首先,房价上涨冲击在短期内会推动银行部门风险的上升,但中长期冲击影响会逐渐减弱。其次,房价上涨冲击对非金融部门风险的正向影响不存在“时滞”性,并且随着时间的推移,这种推动作用将会逐渐减弱。再次,房价上涨还可以通过“房价上涨——非金融部门负债增加——银行风险上升”这一机制对银行风险产生影响。最后,政府宽松的房地产调控政策与货币政策对各部门间的风险传递有放大作用。最后,本文的创新点主要体现在以下几个方面。第一,本文从世界金融危机历史出发,探究了房地产市场非理性发展对国民经济的影响机制和所带来的严重后果,为我国房地产行业的健康发展提供理论依据和和实证基础。本文一方面考虑了以往的文献大都未考虑金融危机前后经济环境发生的巨大变化对研究结果的影响,以美国和日本发生过的房地产危机为例,尝试利用变参数模型研究了房地产泡沫（房地产价格偏离）在不同时期对私人部门投资影响的时变路径,揭示了房地产市场非理性发展对国民经济的影响机制;另一方面,通过将我国房地产发展现状与美、日历史对比分析,正确认识了我国房地产市场非理性发展所处的阶段。第二,本文通过对我国房地产发展历程的考察,明确了政府在我国房地产非理性发展过程中扮演的角色,明晰了房地产市场非理性发展对国民经济的不良影响。一方面,本文基于我国房地产市场的特殊性,从政府调控的角度研究了我国房地产市场非理性发展的原因,并对政府干预房地产市场的动因和影响机制进行了分析;另一方面,本文利用房地产和国民经济的历史数据,对我国房地产市场非理性发展对国民经济的影响进行了总体考察,并得出结论;长远来看,政府刺激房地产无助于经济发展和财政收入的增加。最后,本文从多角度考察了房地产市场非理性发展对国民经济的不良影响,深入考察了我国房地产市场非理性发展对实体经济、居民消费和宏观金融安全等多方面的影响机制。具体来说,第一、实体经济视角。与现有文献不同的是本文从理论和实证方面证实了房价上涨对实体经济存在“倒U型”影响,企业利润率在其中发挥了部分中介效应（即存在房价上涨—企业利润率—实体经济这一传导机制）。同时考虑到“实体投资”和“工业创新”都是实体经济蓬勃发展不可缺少的要素,本文从“实体投资”和“创新活动投入”两个角度验证了房地产价格的过快上涨不利于实体经济的发展。第二、居民消费视角。高房价对城镇居民消费的不良影响方面,本文一方面利用宏观经济数据明晰了高房价对居民消费的抑制效应,为现有的实证研究提供了新的证据;另一方面,本文基于家庭生命周期理论,深入探讨了高房价对城镇居民消费的影响机制,发现现阶段我国的高房价会促使年轻群体增加储蓄、压缩消费,扭曲城镇居民的消费行为,不利于平滑他们一生的消费。第三、宏观金融视角。本文通过构建新的风险指标,准确刻画了房地产部门、银行部门和非金融部门的潜在风险,对我国宏观金融风险的现状有了清醒的认识。另一方面,本文充分考虑了外部环境发生变化时三者关系的时间演变特征,通过TVP-VAR模型探究了房价上涨对银行和非金融部门风险的时变影响,明晰了房地产市场非理性发展对宏观金融风险的影响机制。
魏阳光[6]（2019）在《农行Z分行个人住房贷款信用风险管理研究》文中提出对于商业银行来说,信用风险源自信贷业务,是资金使用者在资金的取得、使用、偿还等各个环节出现的虚假承诺或违背合同的行为所产生的风险。随着房地产市场的高速发展,商业银行个人住房贷款业务发展不断加快,相应的信贷风险也在逐渐增大。尤其是近年来,针对房地产行业的调控政策频出,也给个人住房贷款业务的发展带来了新的挑战。农行Z分行自2016年至2018年间,住房贷款的时点数从22.07亿到33.74亿,增速达52.88%。截止到2018年12月31日的数据,农行Z分行占Z市个人住房贷款市场份额为14.78%,居四大行第四位。一方面印证了该段时间Z市房地产市场的活跃度越来越高,随之而来的房价也节节升高;另一方面也是与农行Z分行在2016年建立专门的个人贷款中心、组建个人住房贷款信贷团队是分不开的。但与系统内相比,以2018年12月31日的统计数据来看,Z分行的个人住房贷款关注类余额达3987万元,占比1.20%,不良类贷款达3666万元,不良贷款占比1.10%。与农行省内其他二级分行相比仍有很大差距,虽然表面上个人住房贷款不良率不高,但这其中与近几年个人住房贷款的发放基数大有很大的关系,并不能掩盖实质存在的贷款风险。提升个人住房贷款风险管理水平是维持房地产市场发展和促进经济稳定发展的必然要求,也是农行Z分行提升风险管理水平、降低信贷风险的迫切选择。因此,在快速发展相关业务的同时,提高Z分行个人住房贷款风险管理水平,避免出现较高的信用违约率也是十分必要的。借款人的信用风险是个人抵押贷款业务的主要风险点,如何识别和度量借款人的信用风险,从源头上降低不良贷款率,对于提高商业银行的资产业务收益,有着至关重要的作用。本文对个人住房贷款的风险从宏观和微观层面分别进行界定。主要有宏观层面的市场风险、微观层面的信用风险和操作风险。然后分别对应阐述了个人住房贷款风险管理研究的理论基础。宏观层面的LTV理论以及微观层面的信息不对称理论和委托代理理论。为下文对风险管理的实践分析打下坚实的理论基础。本文结合农行Z分行个人住房贷款业务的现状,从Z市房地产市场情况、Z分行个人住房贷款业务发展情况展开分析,并总结了个人住房贷款业务面临的市场风险有房价下跌风险和同业恶性竞争风险。操作风险主要有信贷调查岗未尽职调查的风险、贷款审批及发放过程中的风险、贷后管理过程产生的风险。而信用风险主要有由借款人收入水平、征信状况不真实的信用风险以及开发商办理虚假按揭贷款、项目烂尾导致的贷款风险。并对Z分行个人住房贷款业务信用风险研究的必要性进行阐述。本文重点对Z分行个人住房贷款信用风险进行度量。首先阐述了 Z分行目前使用的贷款评分卡模型的度量,然后根据问卷调查实地考察Z分行相关信贷人员关注重点因素。调研结果发现除Z分行的个别新入职员工对信贷模型、制度等概念不清外,信贷人员对本行的模型认知情况基本合格。相关信贷人员重点关注的因素有借款人的征信记录、职业、交易流水、首付款比例及面谈情况,容易忽视借款人的学历水平和借款人的婚姻状况。并利用Z分行的实际数据结果及调研发现的重点因素,运用Logistic的回归模型分析,发现征信记录的违约次数、职业、首付比例、婚姻情况对违约率有显着影响,流水、学历水平和面谈情况对借款人违约率的影响不够显着,可为Z分行相关业务的开展提供参考。针对农行Z分行个人住房贷款信用风险管理中存在的问题,本文从内部信用风险防控措施和完善外部信用评价体制建设提出建议。内部措施主要在于建立全流程考核评价机制,定期调整风险评估测算模型,强化贷前信用审核及尝试推出住房贷款创新产品。然后,从整个宏观层面出发,针对当前信用评价机制情况提出加快整合个人信用数据、加强信息沟通机制建设、完善信用法制环境。
王盼盼[7]（2019）在《海域使用权资产证券化信用风险测度研究》文中研究说明党的十八大、十九大分别提出“建设”和“加快建设”海洋强国战略,我国海洋经济发展取得了巨大成就,但也面临诸多挑战。例如,多数海域使用开发需要较大投资,给海域使用权人带来较大流动性压力,海洋自然灾害等可能使投资收益突变为零,又使其承受巨大风险。作为一种结构化融资工具,资产证券化既能盘活发起人存量资产,又能分散其风险,可以有效解决上述问题。信用风险是金融产品最主要的风险之一,证券化产品也不例外,测度资产证券化信用风险,可以测算预期违约概率,确定安全发债规模,是信用风险控制的基础。相关研究虽已引起学界关注,但还处于刚刚起步阶段。论文立足我国海域使用权融资及资产证券化发展实际,提出将资产证券化应用在海域使用权领域,并测度其证券化信用风险。首先,分析海域使用权资产证券化的必要性和交易结构,进而分析资产证券化信用风险的来源和特征,确定信用风险测度对象;其次,构建改进的KMV模型,基于实物期权法初步确定基础资产价值,并运用信息扩散技术估计海洋自然灾害概率风险、校正基础资产价值,尽可能实现海域使用权证券化信用风险的合理测度;最后,以填海造地海域使用权为例,进行海域使用权资产证券化信用风险测度实证研究。选取胶东半岛X港散杂货堆场工程项目、Y港油品及液化品罐区回填一期、二期工程项目和堆场扩建回填一期工程项目共四处填海造地海域使用权项目组建资产池,进行实证检验,结果显示:（1）依据实物期权法初步确定基础资产价值为15714万元;依据信息扩散技术估计海洋自然灾害概率风险为0.476%,据此校正基础资产价值为15639万元。（2）改进的KMV模型在缺少海域使用权人历史违约数据时也可以较好地测度证券化信用风险。发债规模在13639～15639万元之间时,预期违约概率较大,信用风险较高;当发债规模低于13639万元时,预期违约概率较小,信用风险较低,结合信用评级得出的安全发债规模应不高于13652万元。
江涛[8]（2019）在《建元2005-1个人住房抵押贷款证券化提前偿付风险研究》文中认为20世纪90年代,我国开放了住房市场,虽然促进了房地产市场和经济的发展,但是带来发展的同时也蕴含着巨大风险,那就是由于住房抵押贷款占商业银行贷款规模比例过大,导致“短存长贷”巨大的风险敞口。由于我国RMBS市场基础资产质量相对优异,在证券利率确定上也是浮动利率发行,因此,提前偿付风险相较于利率风险和信用风险在我国显得更加突出,提前偿付风险不仅会影响RMBS产品本身资产池的现金流的稳定性和定价的准确性,也会使得产品的投资者和发行人利益受到损失,甚至会影响证券市场和房地产市场。所以,为了避免提前偿付风险可能带来的危害,对RMBS市场提前偿付行为进行研究则具有着重要意义。本文正文首先阐述了提前偿付风险的定义,并进一步梳理了造成提前偿付风险的因素组成;接着介绍了各种提前偿付度量方法:基于经验数据、基于计量模型、基于期权理论,分析了三种度量模型在“建元2005-1RMBS”的适用性,得出SMM和CPR作为提前偿付率衡量风险水平;然后进行了具体的案例介绍,分别从“建元2005-1RMBS”基本要素、交易结构、产品资产池、产品收益分配四个方面揭示了产品目前的提前偿付风险较高,并描述了其风险特征和重点分析了提前偿付风险受到的影响因素;最后从住房抵押贷款证券化产品“建元2005-1RMBS”提前偿付风险的影响因素开始入手,收集整理“建元2005-1RMBS”每期的信托机构受托报告的偿付数据,使用单月清偿率和条件提前偿付率得出产品的提前偿付率,利用多元回归模型进行提前偿付风险影响因素的实证检验,得出了因素的影响方向和程度。本文结论显示住房抵押贷款利率与提前偿付风险呈现负相关关系,资本收益率与提前偿付风险呈现正相关,但是两者皆有延期效应;房屋价格与居民可支配收入与提前偿付风险水平呈现结果不同,前者是负向,后者是正向的;对于贷款特征中提前偿付累计总额,该因素影响不是线性的;在季度效应中,处于2月份左右的春节效应则使提前偿付水平降低。对此基于本文实证结果,本文提出了调整条款设定、产品结构创新、资产池有效选择搭配、制定投资规划、适当缩短抵押贷款剩余期限和余额这些针对性建议。
郭光泽[9]（2019）在《居民杠杆率影响因素及风险案例分析 ——以上海为例》文中进行了进一步梳理2017年末,我国总杠杆率达到278%。居民部门债务总额达到44万亿元,居民贷款/GDP的比例达到50%。居民杠杆率过高已经引起各方的关注。国内学者对居民部门杠杆率过高所导致的风险进行了许多论证。但目前学者对居民杠杆率的研究大多仅是对中国居民杠杆率的现状进行描述,许多学者仅是将中国居民杠杆率的增速以及偿债能力与发达国家进行比较,得出我国居民杠杆率过高的结论。但是由于我国地区差异较大,因此需对具体地区做具体分析。而针对具体地区的居民杠杆率的研究较少,并且由于数据的缺失,使得学者针对具体地区的分析中,仅从总量上进行描述性统计,缺乏相关的数据支撑。因此本主选择相关数据较完善的上海进行具体分析居民杠杆率的影响因素与风险分析。针对以上研究。首先,本文以金融加速器理论、杠杆周期理论、金融不稳定性理论作为理论基础。通过对我国居民杠杆率的变化趋势以及各地居民杠杆率的差异分析,研究我国居民杠杆率的影响因素,并通过上海市居民杠杆率为案例进行分析。在主要影响因素中,选取上海房地产价格因素作为变量,实证研究其与上海居民杠杆率的相关关系,然后从房地产信贷杠杆、个人消费贷款杠杆和资本市场信贷杠杆三个方面剖析存在的风险。在上海房地产价格与上海居民杠杆率的实证分析中,发现两者确实存在长期均衡关系。实证结果表明:当上海住宅价格每上升1%,则会导致上海居民杠杆率上升0.501112点。在风险剖析中,发现风险主要聚集在房地产信贷杠杆方面,截止2017年末,居民住房贷款总额达到16252亿元,住房贷款总额与GDP之比达到53.93%,边际住房贷款杠杆率达到6.15%,超过全国水平,仅比美国次级贷款危机前的峰值水平低1.75%。在偿债能力方面,居民住房贷款总额与城镇居民可支配收入之比达到129.52%,偿付风险较高,并且在个人消费贷款杠杆分析中,个人消费贷款部分流向住房市场,挤压了居民消费。针对以上结论,本文提出以下几点建议:第一,防止居民杠杆率继续快速上升,稳定居民杠杆率预期;第二,深化住房市场改革,多管齐下解决好中低收入家庭住房问题;第三,健全财税体系,通过多种方式增加居民家庭收入;第四,强化大数据分析运用,完善居民债务风险监控。
张弛[10]（2019）在《住房抵押贷款证券化信用风险分析》文中提出随着我国经济四十年的快速发展,个人住房抵押贷款快速增长,随之而来的影响是银行信用风险增加和流动性降低。为了降低银行信用风险并增加流动性,我国借鉴国际上住房抵押贷款证券化的做法,在2005年发行了我国第一支住房抵押贷款支持证券“建元2005-1RMBS”。但是因为2007年美国爆发次贷危机,我国停止了住房抵押贷款支持证券的发行,直到2014年才重新开始了住房抵押贷款证券化的发行工作。我国目前正处在经济结构转型、全面建成小康社会的关键时期。住房抵押贷款证券化的信用风险必须给予高度关注。本文第一步是对住房抵押贷款证券化信用风险做了国内外的综述分析。第二步对住房抵押贷款证券化的参与方、运作流程和基本原理做了简要介绍。接着从理论上分析了住房抵押贷款证券化信用风险,并将信用风险分为了广义信用风险和狭义的信用风险同时对本文的研究目标进行了界定。第三步对我国目前住房抵押贷款证券化的发展现状和信用风险进行了分析。第四步是对选取的“建元2007-1RMBS”从基础资产方面和借款人方面做了信用风险分析。基础资产方面分别分析了住房抵押贷款单笔金额的大小、单笔贷款的分散度、加权平均住房抵押贷款抵押率等。借款人方面分析了借款人的年龄大小。第五步是运用单位根检验、Johansen协整检验和向量误差修正模型来研究五年期以上贷款利率、国房景气指数、汇率、居民消费价格指数和“建元2007-1RMBS”信用风险的长期均衡关系和短期调节行为。本文选取“建元2007-1RMBS”2008年2月到2018年12月的违约率数据为样本。实证结果显示:五年期以上贷款利率、国房景气指数、汇率、居民消费价格指数和“建元2007-1RMBS”的信用风险具有长期均衡关系。并且五年期以上贷款利率、居民消费价格指和“建元2007-1RMBS”信用风险是正相关,国房景气指数、汇率和“建元2007-1RMBS”的信用风险是负相关。当短期波动偏离长期均衡时将会以0.0311的调整力度将其调整到均衡状态。第六步是结合上文的分析进行总结并给出相应的政策建议。
二、上海市个人住房抵押贷款违约因素实证分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、上海市个人住房抵押贷款违约因素实证分析（论文提纲范文）
（1）我国保障性住房有效供给研究 ——基于制度变迁的分析视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题的背景 |
| 1.1.2 研究理论意义与实践意义 |
| 1.2 研究目标、内容与方法 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 主要研究内容与研究方法 |
| 1.3 核心观点、理论支点及分析框架 |
| 1.3.1 核心观点 |
| 1.3.2 理论支点与分析框架 |
| 1.4 可能的创新与不足 |
| 1.4.1 可能的创新点 |
| 1.4.2 研究的不足之处 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 保障性住房及其制度 |
| 2.1.2 有效供给与保障性住房有效供给 |
| 2.2 理论观点回顾与研究的新视角切入 |
| 2.2.1 保障房相关理论观点回顾 |
| 2.2.2 研究的新视角切入:制度变迁理论的视角 |
| 2.2.3 制度及其变迁与保障性住房供给政策的关联性 |
| 2.3 为什么要诉求保障性住房有效供给:制度变迁理论的解释 |
| 2.3.1 保障性住房“有效供给”政策诉求的背景与意义 |
| 2.3.2 推动保障性住房有效供给的制度变迁解释 |
| 第3章 历史回顾:我国保障性住房“政府引导市场”的制度变迁逻辑 |
| 3.1 住房政策和住房市场变迁:我国保障性住房制度历史背景 |
| 3.1.1 政府包办的福利分房制度时期(1949~1978) |
| 3.1.2 住房商品化改革试点与初步探索阶段(1978~1998) |
| 3.1.3 全面市场化启动与商品房市场初步发展阶段(1998~2003) |
| 3.1.4 受土地财政影响房地产非理性迅猛发展阶段(2004~2018) |
| 3.2 我国保障房与住房改革的互动:保障性住房政策的历史回顾 |
| 3.2.1 住房商品化试点与推进中的保障性住房制度探索阶段(1978~1998) |
| 3.2.2 保障房体系伴随住房商品化全面实施而初步确立阶段(1998~2001) |
| 3.2.3 保障性安居工程随土地财政凸显而逐渐萎缩阶段(2002~2006) |
| 3.2.4 保障房体系重新确立并逐步完善阶段(2007~至今) |
| 3.3 政府引导市场:我国保障性住房模式改革的历史逻辑与制度变迁解释 |
| 3.3.1 政府引导市场:历史背景与现实困局 |
| 3.3.2 “政府引导市场”:我国保障性住房制度改革路径选择的历史逻辑 |
| 3.4 制度变迁解释:交易费用逻辑下强制性与诱致性制度变迁的互动 |
| 第4章 现实反思:我国保障性住房有效供给不足的制度考察 |
| 4.1 我国保障性住房有效供给不足:现状与制度因素 |
| 4.1.1 我国保障性住房供给不足的现状剖释 |
| 4.1.2 我国保障性住房供给有效性不足问题的制度因素探究 |
| 4.2 重建设轻后续管理:我国保障性住房政策实施偏差的交易费用理论分析 |
| 4.2.1 厚此薄彼:保障性住房建设与后续管理的不平衡发展 |
| 4.2.2 问题的原因:认识偏差与制度障碍 |
| 4.2.3 问题的解释:交易成本影响决策与制度生成逻辑 |
| 4.3 我国保障性住房“有效供给”的悖论 |
| 4.3.1 “可负担性”成本控制与保障房制度可持续要求的悖论 |
| 4.3.2 产权“完整性”流转要求与产权“约束性”工具的悖论 |
| 4.3.3 获得住房保障资格与导致更高生活工作成本的悖论 |
| 4.3.4 人口结构性流动与各地省、市、区“计划供给”的悖论 |
| 4.4 保障性住房土地供应不足与城乡土地供给结构性矛盾 |
| 4.4.1 农村土地入市对接保障性住房建设机制不畅 |
| 4.4.2 保障性住房土地供应成本问题与城乡土地供需结构性矛盾 |
| 4.5 旧模式与新要求:当前“政府引导市场”困境与制度变迁诉求 |
| 4.5.1 政府引导市场的管理困境 |
| 4.5.2 双向互动与动态变迁:保障房制度变革诉求 |
| 第5章 实证分析:供给有效性不足折射制度与经济社会结构契合度欠缺 |
| 5.1 保障性住房供给有效性宏观考察的实证检验 |
| 5.1.1 研究设计 |
| 5.1.2 实证检验与结果分析 |
| 5.2 保障性住房供给有效性微观考察的实证分析 |
| 5.3 保障性住房供给有效性的调查及统计分析 |
| 5.4 基于制度变迁的结果分析 |
| 第6章 个案分析:保障性住房供给有效性不足制度突围典型模式 |
| 6.1 重庆“破除四重壁垒”模式 |
| 6.1.1 优惠政策突破人口流动壁垒 |
| 6.1.2 突破土地属性壁垒 |
| 6.1.3 突破住房品质差异壁垒 |
| 6.1.4 信息化平台突破后期管理壁垒 |
| 6.2 上海共有产权房模式 |
| 6.2.1 共有产权房制度及其目的 |
| 6.2.2 上海共有产权模式产生的背景 |
| 6.2.3 上海保障性住房共有产权模式的运行机制 |
| 6.3 江西省丰城市企业化经营模式 |
| 6.3.1 江西省丰城市保障性住房企业化运作模式背景 |
| 6.3.2 丰城市保障性住房制度企业化运作及其意义 |
| 6.4 上述个案的制度变迁逻辑:“租”与“交易费用”引致制度变迁 |
| 第7章 “内生”与“外生”:我国保障性住房有效供给制约因素两大关键点 |
| 7.1 外生制约因素:影响我国保障性住房有效供给的环境条件 |
| 7.1.1 制度环境缺陷:我国保障性住房有效供给不足的法制困惑 |
| 7.1.2 信息工具赋能不足:保障房制度运行交易成本降低的瓶颈 |
| 7.2 内生制约因素:产权、信用缺陷限制交易的发生和发展 |
| 7.2.1 产权问题:我国保障性住房有效供给的核心制约因素 |
| 7.2.2 重要制约因素:信用问题与保障性住房各主体间金融需求矛盾 |
| 第8章 推动我国保障性住房有效供给的制度设计 |
| 8.1 从“政府引导市场”到“市场引导政府”:我国保障性住房有效供给改革的总路向 |
| 8.1.1 “市场引导政府”内涵与意义 |
| 8.1.2 “市场引导政府”制度模式选择的必要性 |
| 8.1.3 市场引导政府新模式视角下政府与市场互动的逻辑 |
| 8.2 完善法律与契约制度,营造保障房制度运行环境 |
| 8.2.1 完善法律制度 |
| 8.2.2 完善契约制度 |
| 8.3 土地产权改革“破局”矛盾:农村集体土地入市对接保障性住房建设的帕累托改进 |
| 8.3.1 以法制硬核强化集体主体性地位,形成政府与集体地权的制衡机制 |
| 8.3.2 落实农村土地改革新政策,优化适应保障房市场的土地产权结构 |
| 8.3.3 实行土地指标交易,打破保障性住房建设地理空间局限性 |
| 8.4 政府与市场互动:破解悖论以增强保障房供给的“有效性” |
| 8.4.1 制度创新破解“重建设轻管理”的偏差:交易成本的分析 |
| 8.4.2 对接农村建设用地:节约保障性住房建设的土地成本 |
| 8.4.3 有为政府与有效市场:把握相关主体的行为逻辑 |
| 8.4.4 产权与保障模式优化:形成“约束性”与“流转性”对立统一机制 |
| 8.4.5 复合产权结构:破解保障性住房信用不足与融资难之间矛盾 |
| 8.5 网络与大数据工具赋能:精准识别破解保障性住房管理成本问题 |
| 8.5.1 落后于经济社会形势变化,保障性住房供给制度呼唤数字技术革命 |
| 8.5.2 多元数据平台建设措施,降低保障性住房供给制度实施的交易成本 |
| 8.5.3 降低保障性住房有效供给制度运行成本的管理信息系统设想 |
| 8.6 本章总结:制度与经济社会结构互动及其变迁的分析 |
| 第9章 研究结论与进一步展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的主要科研成果 |
| 致谢 |
（2）强监管背景下个人住房贷款业务风险管理研究 ——以Z银行济南分行为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 对个人住房贷款风险识别的研究 |
| 1.3.2 对个人住房贷款风险因素的研究 |
| 1.3.3 对个人住房贷款风险控制的研究 |
| 1.3.4 对金融监管相关要求的研究 |
| 1.3.5 总体评价 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究思路与方法 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 创新点 |
| 第2章 相关基础理论 |
| 2.1 商业银行个人住房贷款的基本内容 |
| 2.1.1 个人住房贷款的概念及分类 |
| 2.1.2 个人住房贷款的特征 |
| 2.2 个人住房贷款风险的基本内容 |
| 2.2.1 商业银行风险的定义 |
| 2.2.2 个人住房贷款风险的类型 |
| 2.3 商业银行风险管理的基础理论 |
| 2.3.1 信息不对称理论 |
| 2.3.2 预期收入理论 |
| 2.3.3 理性违约与被动违约理论 |
| 2.3.4 全面风险管理理论 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 我国金融监管变化趋势及对个人住房贷款业务的影响 |
| 3.1 金融监管现状与发展趋势 |
| 3.1.1 金融监管政策变化情况 |
| 3.1.2 金融监管发展趋势展望 |
| 3.2 强监管对商业银行个人住房贷款业务的影响 |
| 3.2.1 对房地产市场的影响 |
| 3.2.2 对商业银行个人住房贷款的影响 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 强监管下商业银行个人住房贷款业务风险现状分析 |
| 4.1 信用风险分析 |
| 4.1.1 借款人信用风险 |
| 4.1.2 房地产企业信用风险 |
| 4.2 操作风险分析 |
| 4.2.1 业务流程中的风险 |
| 4.2.2 人员管理中的风险 |
| 4.2.3 系统操作中的风险 |
| 4.3 市场风险分析 |
| 4.3.1 房价波动的风险 |
| 4.3.2 利率调整的风险 |
| 4.3.3 同业竞争的风险 |
| 4.4 其他风险分析 |
| 4.4.1 流动性风险 |
| 4.4.2 法律风险 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 强监管下个人住房贷款业务风险管理问题分析--以Z银行济南分行为例 |
| 5.1 Z银行济南分行个人住房贷款业务现状 |
| 5.1.1 Z银行济南分行简介 |
| 5.1.2 Z银行济南分行个人住房贷款业务资产质量情况 |
| 5.2 Z银行济南分行个人住房贷款业务风险管理采取的措施 |
| 5.2.1 信用风险控制措施 |
| 5.2.2 操作风险控制措施 |
| 5.2.3 市场风险控制措施 |
| 5.2.4 其他风险控制措施 |
| 5.3 Z银行济南分行个人住房贷款业务风险管理存在的问题 |
| 5.3.1 房地产项目准入参差不齐 |
| 5.3.2 对借款人提供的资料无法有效核实 |
| 5.3.3 员工尽责审查流于形式 |
| 5.3.4 员工出现道德风险违规放贷 |
| 5.3.5 不良处置进展缓慢 |
| 5.4 Z银行济南分行个人住房贷款业务风险管理存在问题的原因分析 |
| 5.4.1 对风险的重视程度不足 |
| 5.4.2 对房地产市场分析不足 |
| 5.4.3 社会征信体系尚不健全 |
| 5.4.4 风险防控体系不完善 |
| 5.4.5 风险应对机制不健全 |
| 5.4.6 客户经理队伍建设滞后 |
| 5.5 具体业务案例 |
| 5.5.1 一手住房贷款案例 |
| 5.5.2 二手住房贷款案例 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 强监管下商业银行个人住房贷款业务风险管理优化措施 |
| 6.1 加强房地产市场风险研判 |
| 6.1.1 建立房地产行业风险预警系统 |
| 6.1.2 建立政府-房地产企业-银行三方信息共享平台 |
| 6.2 加强房地产企业信用风险防控 |
| 6.2.1 加强准入名单管理 |
| 6.2.2 加强项目全流程跟踪 |
| 6.3 优化风险管理手段 |
| 6.3.1 优化业务流程和岗位设置 |
| 6.3.2 完善个人征信体系 |
| 6.3.3 优化风险评价模型 |
| 6.3.4 加强对第三方的管理 |
| 6.4 健全风险应对机制 |
| 6.4.1 优化整合贷后监测系统 |
| 6.4.2 加强抵押物管理 |
| 6.4.3 加快清收进度 |
| 6.5 加强合规文化建设 |
| 6.5.1 加强监管政策的传导 |
| 6.5.2 加强员工队伍建设 |
| 6.5.3 优化客户经理考核 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于集成学习的公积金贷款逾期预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 个人住房抵押贷款违约因素 |
| 1.2.2 个人信用风险评估方法 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 集成学习相关理论概述 |
| 2.1.1 Bagging方法 |
| 2.1.2 Boosting方法 |
| 2.2 随机森林相关理论概述 |
| 2.2.1 决策树 |
| 2.2.2 随机森林 |
| 2.3 XGBoost相关理论概述 |
| 2.3.1 AdaBoost |
| 2.3.2 Gradient Boosting |
| 2.3.3 XGBoost |
| 第三章 实证分析前的预备工作 |
| 3.1 数据来源及变量描述 |
| 3.2 数据可视化分析 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.3.1 特征编码 |
| 3.3.2 特征选择 |
| 3.4 分类模型评价指标 |
| 3.4.1 混淆矩阵 |
| 3.4.2 ROC曲线与AUC面积 |
| 3.5 划分训练集与测试集 |
| 3.6 多种分类算法对比 |
| 第四章 公积金贷款逾期预测实证分析 |
| 4.1 XGBoost建模实证 |
| 4.1.1 模型调参 |
| 4.1.2 模型评估 |
| 4.2 随机森林建模实证 |
| 4.2.1 模型调参 |
| 4.2.2 模型评估 |
| 4.3 改进随机森林建模实证 |
| 4.4 模型对比 |
| 4.4.1 XGBoost、随机森林与改进的随机森林 |
| 4.4.2 不同阈值下的准确率、召回率对比 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望与不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）商业银行个人住房抵押贷款违约风险及贷前控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、研究评述 |
| 第三节 研究内容与方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 创新点与不足 |
| 第二章 个人住房抵押贷款违约风险的理论 |
| 第一节 个人住房抵押贷款违约风险概述 |
| 一、个人住房抵押贷款基本概念 |
| 二、个人住房抵押贷款的主要风险分析 |
| 第二节 个人住房抵押贷款违约风险相关理论 |
| 第三节 影响个人住房抵押贷款违约因素的特征分析 |
| 一、借款人特征与违约风险 |
| 二、贷款特征与违约风险 |
| 三、房产特征与违约风险 |
| 第三章 A银行Y分行银行个人住房抵押贷款违约现状分析 |
| 第一节 A银行Y分行银行个人住房抵押贷款业务情况 |
| 一、A银行Y分行银行简介 |
| 二、A银行Y分行个人住房抵押贷款业务基本情况 |
| 第二节 A银行Y分行个人住房抵押贷款风险控制现状 |
| 一、A银行Y分行个人住房抵押贷款业务流程 |
| 二、贷前风险控制 |
| 三、贷中风险控制 |
| 四、贷后风险控制 |
| 第三节 A银行Y分行个人住房抵押贷款风险控制中存在的问题 |
| 一、流程操作不规范 |
| 二、贷款人征信调查不健全 |
| 三、员工贷款风险意识不强 |
| 第四章 个人住房抵押贷款违约影响因素的实证分析 |
| 第一节 样本数据与变量 |
| 一、样本数据与描述性统计 |
| 二、变量的选取与量化 |
| 第二节 研究假设与模型分析 |
| 一、研究假设 |
| 二、Logistic模型分析 |
| 第三节 模型检验 |
| 第四节 模型结果分析 |
| 第五章 结论与建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 建议 |
| 一、对借款人身份进行调查 |
| 二、对借款人财务状况的调查 |
| 三、对借款人婚姻状况的调查 |
| 四、对抵押物住房的调查 |
| 第三节 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及在学期间发表的研究成果 |
（5）房地产市场非理性发展对国民经济的不良影响研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究思路和框架 |
| 1.3 创新点和特色 |
| 1.4 局限和不足 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 房地产泡沫化机理及其影响研究 |
| 2.1.1 房地产泡沫的形成机制 |
| 2.1.2 房地产市场非理性发展与国民经济 |
| 2.2 房地产市场非理性发展与实体经济 |
| 2.2.1 实体经济的定义 |
| 2.2.2 房地产非理性发展对实体经济的影响 |
| 2.3 房地产市场非理性发展与居民消费 |
| 2.3.1 财富效应 |
| 2.3.2 抵押效应 |
| 2.3.3 流动性约束效应和替代效应 |
| 2.4 房地产市场非理性发展与宏观金融风险 |
| 2.4.1 宏观金融风险的定义 |
| 2.4.2 房地产市场非理性发展对宏观金融风险的影响机制 |
| 2.5 总结与评述 |
| 第三章 房地产市场非理性发展与金融危机的历史观察 |
| 3.1 美国和日本金融危机的历史观察 |
| 3.2 房地产泡沫对国民经济的影响路径分析——基于美国和日本金融危机的经验证据 |
| 3.2.1 理论分析 |
| 3.2.2 模型设计与研究样本 |
| 3.2.3 实证分析 |
| 3.3 美国、日本房地产危机对中国的启示 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 我国房地产市场非理性发展影响国民经济的综合分析 |
| 4.1 我国房地产市场非理性发展原因分析——基于政府干预视角 |
| 4.1.1 我国房地产市场发展的历史进程 |
| 4.1.2 政府行为对房地产市场发展的影响 |
| 4.2 房地产市场非理性发展影响国民经济的总体考察 |
| 4.2.1 房地产市场非理性发展对国民经济增长的影响 |
| 4.2.2 房地产市场非理性发展与经济“脱实向虚” |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 房地产市场非理性发展对实体经济的影响 |
| 5.1 房地产市场非理性发展影响实体经济的理论分析 |
| 5.2 房地产市场非理性发展对实体投资的影响 |
| 5.2.1 模型设定 |
| 5.2.2 数据来源与样本选择 |
| 5.2.3 实证分析 |
| 5.3 房地产市场非理性发展对工业创新的影响 |
| 5.3.1 模型设定 |
| 5.3.2 数据来源与样本选择 |
| 5.3.3 实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 房地产市场非理性发展对城镇居民消费的影响 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 高房价对居民消费的影响效应分析 |
| 6.2.1 研究背景 |
| 6.2.2 实证分析 |
| 6.3 高房价对城镇家庭消费的影响机制分析 |
| 6.3.1 理论分析 |
| 6.3.2 高房价影响城镇租房家庭消费的实证分析 |
| 6.3.3 高房价影响城镇自有房家庭消费的实证分析 |
| 6.3.4 实证考察结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 房地产市场非理性发展与宏观金融风险 |
| 7.1 研究背景 |
| 7.1.1 房价上涨与银行风险 |
| 7.1.2 银行风险与非金融部门负债 |
| 7.1.3 房价上涨与非金融部门负债 |
| 7.2 房地产、银行与非金融部门风险指标的构建 |
| 7.2.1 指标设计 |
| 7.2.2 样本数据选取与数据分析 |
| 7.3 房价上涨影响银行和非金融部门风险的实证分析 |
| 7.3.1 研究方法 |
| 7.3.2 实证结果及分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 研究结论与政策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）农行Z分行个人住房贷款信用风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 国内外关于住房贷款风险识别的文献综述 |
| 1.2.2 国内外关于住房贷款风险度量的文献综述 |
| 1.2.3 国内外关于住房贷款风险防控的文献综述 |
| 1.3 研究思路和方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究框架 |
| 1.5 论文的创新点 |
| 第2章 个人住房贷款风险的相关理论基础 |
| 2.1 个人住房贷款的定义及分类 |
| 2.1.1 个人住房贷款的定义 |
| 2.1.2 个人住房贷款的分类 |
| 2.2 商业银行住房贷款风险的界定 |
| 2.2.1 个人住房贷款宏观层面风险的界定 |
| 2.2.2 个人住房贷款微观层面风险的界定 |
| 2.3 个人住房贷款风险的理论基础 |
| 2.3.1 LTV理论 |
| 2.3.2 信息不对称理论 |
| 2.3.3 委托代理理论 |
| 2.3.4 风险管理理论 |
| 第3章 农行Z分行个人住房贷款业务情况及风险分析 |
| 3.1 Z分行个人住房贷款业务情况 |
| 3.1.1 Z市房地产市场情况 |
| 3.1.2 Z分行个人住房贷款业务现状 |
| 3.2 Z分行个人住房贷款业务风险分析 |
| 3.2.1 市场风险分析 |
| 3.2.2 操作风险分析 |
| 3.2.3 信用风险分析 |
| 3.3 Z分行个人住房贷款业务信用风险研究的必要性 |
| 第4章 农行Z分行个人住房贷款信用风险的度量 |
| 4.1 使用评分卡模型度量 |
| 4.1.1 评分卡模型介绍 |
| 4.1.2 评估因素分析 |
| 4.1.3 评分卡使用方法 |
| 4.2 Z分行信用风险因素调查问卷 |
| 4.2.1 调查问卷内容及反馈结果 |
| 4.2.2 调查因素分析 |
| 4.3 基于LOGISTIC的回归分析 |
| 4.3.1 Logistic模型介绍 |
| 4.3.2 违约因素的实证分析 |
| 第5章 农行Z分行个人住房贷款信用风险防控对策 |
| 5.1 Z分行个人住房贷款信用风险防控措施 |
| 5.1.1 建立全流程考核评价机制 |
| 5.1.2 定期调整风险评估测算模型 |
| 5.1.3 强化贷前信用审核 |
| 5.1.4 尝试推出住房贷款创新产品 |
| 5.2 加强信用评价机制建设的建议 |
| 5.2.1 加快整合个人信用数据 |
| 5.2.2 加强信息沟通机制建设 |
| 5.2.3 完善信用法制环境 |
| 第6章 结论及展望 |
| 附录——调查问卷 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）海域使用权资产证券化信用风险测度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 相关概念界定及理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 海域使用权资产证券化信用风险分析 |
| 3.1 海域使用权资产证券化必要性 |
| 3.2 海域使用权资产证券化交易结构 |
| 3.3 海域使用权资产证券化信用风险来源 |
| 3.4 海域使用权资产证券化信用风险特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 海域使用权资产证券化信用风险测度模型构建 |
| 4.1 KMV模型的基本理论框架 |
| 4.2 改进的KMV模型理论框架 |
| 4.3 改进的KMV模型计算步骤 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 海域使用权资产证券化信用风险测度实证分析 |
| 5.1 样本描述 |
| 5.2 基础资产价值确定 |
| 5.3 计算违约距离和预期违约概率 |
| 5.4 安全发债规模确定 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（8）建元2005-1个人住房抵押贷款证券化提前偿付风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 一、选题背景和意义 |
| 二、文献综述 |
| 三、研究思路和方法 |
| 四、研究创新点和不足 |
| 第一章 提前偿付风险的形成原因 |
| 第一节 提前偿付风险概述 |
| 第二节 提前偿付风险的成因 |
| 一、传统理念和心理因素 |
| 二、现行市场抵押利率 |
| 三、贷款种类 |
| 四、消费者的信用状况 |
| 五、政策与法律因素 |
| 六、其他因素 |
| 第二章 提前偿付风险度量方法 |
| 第一节 基于经验数据的度量方法 |
| 一、FHA经验法 |
| 二、12年生命周期法 |
| 三、单月清偿率指标法 |
| 四、条件提前偿付率指标法 |
| 五、PSA模型 |
| 第二节 基于计量模型的度量方法 |
| 一、比例危险率提前偿付模型 |
| 二、新高盛提前偿付模型 |
| 三、logistic提前偿付模型 |
| 第三节 期权理论方法 |
| 一、基于提前偿付期权理论 |
| 二、基于竞争风险期权理论 |
| 第三章 “建元2005-1RMBS”提前偿付风险情况与影响因素分析 |
| 第一节 “建元2005-1RMBS”产品案例介绍 |
| 一、产品的基本要素 |
| 二、产品的交易结构 |
| 三、产品资产池的分析 |
| 四、产品收益分配 |
| 第二节 “建元2005-1RMBS”提前偿付风险的管理 |
| 一、建立有风险因子的提前偿付模型 |
| 二、完善提前偿付行为数据库建设 |
| 第三节 “建元2005-1RMBS”提前偿付风险情况分析 |
| 第四节 “建元2005-1RMBS”提前偿付风险影响因素 |
| 一、宏观因素 |
| 二、微观因素 |
| 第四章 提前偿付风险度量的实证分析 |
| 第一节 “建元2005-1RMBS”提前偿付风险的度量 |
| 一、提前偿付风险的度量方法的选择 |
| 二、提前偿付风险的度量结果 |
| 第二节 “建元2005-1RMBS”提前偿付风险实证检验 |
| 一、模型选定 |
| 二、变量选取 |
| 三、数据来源 |
| 四、实证检验 |
| 第三节 结论分析和讨论 |
| 应对提前偿还风险的建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）居民杠杆率影响因素及风险案例分析 ——以上海为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 国内外研究文献综述 |
| 1.3.1 国外研究文献综述 |
| 1.3.2 国内研究文献综述 |
| 1.3.3 文献述评 |
| 1.4 本文创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 杠杆与金融风险及其联动性理论分析 |
| 2.1 杠杆率的含义 |
| 2.1.1 微观杠杆率的含义 |
| 2.1.2 宏观杠杆率的含义 |
| 2.2 杠杆率与金融风险的相关理论 |
| 2.2.1 金融加速器理论 |
| 2.2.2 金融不稳定性理论 |
| 2.2.3 杠杆周期理论 |
| 2.3 适度加杠杆的作用 |
| 2.3.1 提高金融系统流动性 |
| 2.3.2 加速财富积累 |
| 2.3.3 提高资金使用效率 |
| 2.4 过度加杠杆的危害 |
| 3 居民杠杆率及其影响因素 |
| 3.1 中国居民杠杆率现状 |
| 3.1.1 居民杠杆率度量 |
| 3.1.2 中国居民杠杆率及其变化趋势 |
| 3.1.3 中国各地区居民杠杆率及其变化趋势 |
| 3.2 中国居民杠杆率的影响因素 |
| 3.2.1 货币总量的超发 |
| 3.2.2 资产的财富效应 |
| 3.2.3 资产的投资属性 |
| 3.2.4 投资渠道狭窄 |
| 3.2.5 投资者的偏好 |
| 3.2.6 羊群效应 |
| 3.3 世界各国居民杠杆率水平的比较分析 |
| 3.4 过高居民杠杆率引发危机的国际经验与教训 |
| 3.5 小结 |
| 4 上海居民杠杆率及其特征分析 |
| 4.1 上海城市及其杠杆率简介 |
| 4.2 上海居民杠杆率现状 |
| 4.2.1 上海居民杠杆率及其变化趋势 |
| 4.2.2 主要城市杠杆率现状 |
| 4.3 上海居民杠杆率的主要影响因素 |
| 4.3.1 资产的财富效应 |
| 4.3.2 宽松的信贷环境 |
| 4.3.3 羊群效应 |
| 4.3.4 居民的投资偏好强烈 |
| 4.4 房地产价格与居民杠杆率静态分析 |
| 4.4.1 数据选择与模型构建 |
| 4.4.2 数据平稳性检验 |
| 4.4.3 实证结果 |
| 4.5 小结 |
| 5 上海居民杠杆金融风险剖析 |
| 5.1 上海居民资产负债情况 |
| 5.1.1 上海居民债务现状 |
| 5.1.2 上海居民资产分布 |
| 5.1.3 上海居民消费支出状况 |
| 5.2 上海居民房地产信贷杠杆风险分析 |
| 5.2.1 上海居民住房贷款存量分析 |
| 5.2.2 上海居民住房贷款总额及其增速 |
| 5.2.3 上海居民房地产信贷流量分析 |
| 5.3 上海居民消费杠杆风险分析 |
| 5.3.1 需求端 |
| 5.3.2 供给端 |
| 5.4 上海居民资本市场投资杠杆风险分析 |
| 5.4.1 居民加杠杆的金融工具 |
| 5.4.2 股市持续低迷,融资融券业务持续降低 |
| 5.5 小结 |
| 6 结论与政策建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）住房抵押贷款证券化信用风险分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文的创新点以及不足 |
| 第二章 住房抵押贷款证券化信用风险的理论分析 |
| 2.1 住房抵押贷款证券化相关概念和原理 |
| 2.1.1 住房抵押贷款证券化的含义 |
| 2.1.2 住房抵押贷款证券化的参与者 |
| 2.1.3 住房抵押贷款证券化的运作流程 |
| 2.1.4 住房抵押贷款证券化的基本原理 |
| 2.2 住房抵押贷款证券化信用风险的概念 |
| 2.3 住房抵押贷款证券化信用风险的特征 |
| 2.4 住房抵押贷款证券化信用风险的来源和研究目标界定 |
| 2.5 住房抵押贷款证券化信用风险的影响因素 |
| 第三章 我国住房抵押贷款证券化发展和信用风险分析 |
| 3.1 我国住房抵押贷款证券化发展分析 |
| 3.1.1 我国发展住房抵押贷款证券化的必要性 |
| 3.1.2 我国住房抵押贷款证券化发起机构发行的动因 |
| 3.1.3 我国住房抵押贷款证券化发展现状 |
| 3.2 我国住房抵押贷款证券化信用风险分析 |
| 3.2.1 制度建设方面 |
| 3.2.2 宏观经济影响因素方面 |
| 第四章 住房抵押贷款证券化信用风险微观影响因素分析 |
| 4.1 信用风险分析 |
| 4.1.1 资产池状况 |
| 4.1.2 借款人情况 |
| 第五章 住房抵押贷款证券化信用风险宏观影响因素分析 |
| 5.1 样本数据和变量选择 |
| 5.2 实证分析方法和模型 |
| 5.3 实证分析 |
| 5.3.1 序列平稳性检验 |
| 5.3.2 协整关系检验 |
| 5.3.3 向量修正误差模型 |
| 5.4 实证结果分析 |
| 第六章 结论和政策建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 提高住房抵押贷款证券化基础资产质量方面的建议 |
| 6.2.2 完善住房抵押贷款证券化信用风险管理方面的建议 |
| 6.2.3 稳定房价方面的建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、上海市个人住房抵押贷款违约因素实证分析（论文参考文献）
- [1]我国保障性住房有效供给研究 ——基于制度变迁的分析视角[D]. 张旭文. 江西财经大学, 2021(09)
- [2]强监管背景下个人住房贷款业务风险管理研究 ——以Z银行济南分行为例[D]. 刘璐. 山东财经大学, 2021(12)
- [3]基于集成学习的公积金贷款逾期预测[D]. 华广荣. 山东大学, 2021(02)
- [4]商业银行个人住房抵押贷款违约风险及贷前控制研究[D]. 闫晋丽. 上海财经大学, 2020(07)
- [5]房地产市场非理性发展对国民经济的不良影响研究[D]. 张馨月. 山东大学, 2019(02)
- [6]农行Z分行个人住房贷款信用风险管理研究[D]. 魏阳光. 山东大学, 2019(03)
- [7]海域使用权资产证券化信用风险测度研究[D]. 王盼盼. 山东科技大学, 2019(05)
- [8]建元2005-1个人住房抵押贷款证券化提前偿付风险研究[D]. 江涛. 中南财经政法大学, 2019(09)
- [9]居民杠杆率影响因素及风险案例分析 ——以上海为例[D]. 郭光泽. 广东财经大学, 2019(07)
- [10]住房抵押贷款证券化信用风险分析[D]. 张弛. 云南大学, 2019(03)