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之后个区间内的贷款在总数和笔数不良率上相差不多，但是由于前者还本速度更快因此不良率明显较低。

最后类贷款期限最长的贷款虽然笔数并非最多，但是由于还款较慢因此总额占比最高，同时其还款压力较小因此发生不良的概率最低，最为值得采用。

叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究表贷款利率分析贷款利率总额万元总额占比笔数笔数占比折以下折含基准基准含上浮上浮及以上总额占比折以下折含基准基准含上浮上浮及以上笔数占比折以下折含基准基准含上浮上浮及以上图贷款利率分析表贷款利率不良分析贷款利率不良余额万元不良率不良笔数笔数不良率折以下折含基准基准含上浮上浮及以上不良率折以下折含基准基论文结构与研究思路国内研究现状国外研究现状研究现状与相关文件个人住房贷款风险的定义和特征个人住房贷款的定义与特点研究对象与含义选题背景与意义目录第章绪论目录第章绪论选题背景与意义研究对象与含义个人住房贷款的定义与特点个人住房贷款风险的定义和特征研究现状与相关文件国外研究现状国内研究现状论文结构与研究思路研究方法与存在不足第章个人住房贷款风险管理概述我国个人住房贷款的发展历程和政策演变起步阶段年年发展阶段年年调控阶段年至今我国个人住房贷款的主要风险分析我国个人而言笔数不良率仍较小，但应当在受理时更谨慎防止大额不良的出现。

表贷款期限分析贷款期限总额万元总额占比笔数笔数占比年及以下含年含年年叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究总额占比年及以下含年含年年笔数占比年及以下含年含年年图贷款期限分析表贷款期限不良分析贷款期限不良余额万元不良率不良笔数笔数不良率年及以下含年含年年不良率年及以下含年含年年笔数不良率年及以下含年含年年图贷款期限不良分析分析由统计数据可以看出，贷款期限在年以下的短期贷款数量最少，不良余额却显著高于其他区间，这是因为出现了单笔超过万不良的特殊情况，实际上的不良概率并不高，且可以看出前个区间的笔数不良率随贷款期限增加呈递增趋势，因为选择短期贷款的客户通常经济实力较强，当然，在审核短期贷款时应当更为严格。

之后个区间内的贷款在总数和笔数不良率上相差不多，但是由于前者还本速度更快因此不良率明显较低。

最后类贷款期限最长的贷款虽然笔数并非最多，但是由于还款较慢因此总额占比最高，同时其还款压力较小因此发生不良的概率最低，最为值得采用。

叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究表贷款利率分析贷款利率总额万元总额占比笔数笔数占比折以下折含基准基准含上浮上浮及以上总额占比折以下折含基准基准含上浮上浮及以上笔数占比折以下折含基准基准含上浮上浮及以上图贷款利率分析表贷款利率不良分析贷款利率不良余额万元不良率不良笔数笔数不良率折以下折含基准基准含上浮上浮及以上不良率折以下折含基准基准含上浮上浮及以上笔数不良率折以下折含基准基准含上浮上浮及以上图贷款利率不良分析分析由统计数据可以看出，折以下的贷款无论是数量还是余额都占了绝大多数，这是因为贷款利率受国家政策影响较大。

排除单笔大额不良特殊因素后，在不良率和笔数不良率上处于折含基准及基准含上浮区间的贷款明显叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究高于其他区间，原因是采取这个利率区间的贷款多为历史信用记录不佳的客户，而享受折以下优惠贷款利率的客户和第二套房贷上浮的客户则明显情况较好。

根据上述原因，贷款利率并不能有效反映不良发生的概率。

表还款方式分析还款方式总额万元总额占比笔数笔数占比次性还本付息等额本息等额本金总额占比次性还本付息等额本息等额本金笔数占比次性还本付息等额本息等额本金图还款方式分析表还款方式不良分析还款方式不良余额万元不良率不良笔数笔数不良率次性还本付息等额本息等额本金不良率次性还本付息等额本息等额本金笔数不良率次性还本付息等额本息等额本金图还款方式不良分析分析由统计数据可以看出，采用次性还本付息法的客户未出现不良，这是因为该种还款方式对借款人的收入和资产要求非常高，故多为非常优质的客户，但也难叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究以普及。

在笔数不良率上采用等额本息的客户明显高于采用等额本金的，虽然不良率呈现了相反的结果，但这是由于出现单笔超过万不良的特殊情况所致，排除单笔大额不良特殊情况后等额本金方式的不良率为。

可见，还款方式为等额本金的客户不良现象明显好于等额本息，这因素可以作为甄别客户风险高低的依据。

表贷款性质分析贷款性质总额万元总额占比笔数笔数占比手房纯商手房组合二手房纯商二手房组合公积金总额占比手房纯商手房组合二手房纯商二手房组合公积金笔数占比手房纯商手房组合二手房纯商二手房组合公积金图贷款性质分析表贷款性质不良分析贷款性质不良余额万元不良率不良笔数笔数不良率手房纯商手房组合二手房纯商二手房组合纯公积金叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究不良率手房纯商手房组合二手房纯商二手房组合纯公积金笔数不良率手房纯商手房组合二手房纯商二手房组合纯公积金图贷款性质不良分析分析由统计数据可以看出，如果排除单笔大额不良的特殊情况，那么贷种与不良发生的概率有着显著的关联，即二手房的不良概率明显大于手房，纯商业性贷款的不良概率明显大于组合贷款，公积金贷款的不良概率略高于组合贷款。

很显然，贷款种类可以作为甄别客户风险的依据，尤其对于纯商业性二手房贷款应当谨慎受理。

个人住房贷款的客户信息特征分析表借款人年龄分析借款人年龄总额万元总额占比笔数笔数占比岁以下含岁含岁含岁岁以上总额占比岁以下含岁含岁含岁岁以上笔数占比岁以下含岁含岁含岁岁以上图借款人年龄分析叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究表借款人年龄不良分析借款人年龄不良余额万元不良率不良笔数笔数不良率岁以下含岁含岁含岁岁以上不良率岁以下含岁含岁含岁岁以上笔数不良率岁以下含岁含岁含岁岁以上图借款人年龄不良分析分析由于统计数据为借款人目前年龄而非购房时的年龄，因此存在定偏差，因此在设置区间时将原计划的类似岁划分改为岁的划分，从而使数据较能反应真实情况。

由统计数据可以看出，岁以下贷款客户未出现不良，原因为该类客户全部为父母参与还贷，在审核时较为严格，同时该类客户大多为近年为了应对调控政策而出现，贷款发放时间较短在其他区间中，含岁的客户无论不良率还是笔数不良率均最低，该部分客户处于职业生涯的上升期，故风险较小含岁的客户处于职业生涯的初期，不良发生概率也不高，但是仍不够稳定且旦发生不良余额较大其余个年龄较大区间客户相对而言风险较高，主要原因为该年龄的客户通常较为保守，采用贷款方式购房通常因为资金较为紧张故而增加了风险，同时该类客户般会选择提前还款，所以目前仍有余额的客户中不良比例偏高。

表借款人性别分析借款人性别总额万元总额占比笔数笔数占比男性女性叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究总额占比男性女性笔数占比男性女性图借款人性别分析表借款人性别不良分析借款人性别不良余额万元不良率不良笔数笔数不良率男性女性不良率男性女性笔数不良率男性女性图借款人性别不良分析分析由统计数据可以看出，男性贷款客户在余额和笔数上均大于女性客户，这与我国国情相符，同时男性客户的不良率显著大于女性客户，排除单笔大额不良的特殊情况后，不良率为，仍明显大于女性客户，笔数不良率也是如此。

因此，性别因素可以作为甄别客户风险的依据。

叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究表借款人户籍发放笔数前名分析借款人户籍总额万元总额占比笔数笔数占比上海浙江江苏江西福建其他总额占比上海浙江江苏江西福建其他笔数占比上海浙江江苏江西福建其他图借款人户籍发放笔数前名分析表借款人户籍发放笔数前名不良分析借款人户籍不良余额万元不良率不良笔数笔数不良率上海浙江江苏江西福建其他叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究不良率上海浙江江苏江西福建其他笔数不良率上海浙江江苏江西福建其他图借款人户籍发放笔数前名不良分析分析由统计数据可以看出，发放笔数中仍以上海本地居民占了大半，但包括了大量早期的贷款因此余额占比相对并不高，在不良率和不良笔数方面均较理想浙江户籍的客户作为第二大客户来源在不良方面明显高出其他客户，即便排除特殊的单笔大额不良贷款后不良率仍高达，笔数不良率也最高，鉴于该类客户多为小企业主等本来即属于高风险的客户群体，应当在受理时加以重视福建户籍的客户是近年来增长较快的购房群体，其性质与浙江户籍客户相仿，也应予以关注其他地区的客户表现较为平均，但若在短期内突然大幅增长则也需提高警惕。

表借款人婚姻状况分析借款人婚姻状况总额万元总额占比笔数笔数占比未婚已婚无子女已婚有子女离异等总额占比未婚已婚无子女已婚有子女离异等笔数占比未婚已婚无子女已婚有子女离异等图借款人婚姻状况分析叶晶建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究表借款人婚姻状况不良分析借款人婚姻状况不良余额万元不良率不良笔数笔数不良率未婚已婚无子女已婚有子女离异等不良率未婚已婚无子女已婚有子女离异等笔数不良率未婚已婚无子女已婚有子女离异等图借款人婚姻状况不良分析分析由统计数据可以看出，已婚有子女的客户在不良率和不良余额方面均表现较好，已婚无子女的客户虽然总数较少但呈现出的风险情况也比较好，可见稳定的家庭对于客户的风险程度是有明显影响的。

相较而言未婚和离婚等客户的不良情况要差了不少，尤其是离婚的客户群体，即便排除大笔大额不良贷款后不良率依然有，鉴于目前离婚类客户的较快增长，应当予以高度重视。

表借款人学历分析借款人学历总额万元总额占比笔数笔数占比初中及以下高中中专大专本科研究生及以上届硕士研究生学位论文学校代码学号建行上海市分行个人住房贷款风险管理研究院系教育