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房产抵押贷款风险评估及决策支持系统
BOMAT 房产抵押贷款风险评估及决策支持系统
作者：上海博苑信息科技有限公司
房产抵押贷款是指借款人以自有产权商品房为抵押物，向银行申请贷款用于各种 消费用途，如买房、装修、买车、旅游、医疗、助学等，也可用于各种资金周转和经 营性用途。抵押后的房产仍然可以正常使用或出租。
房产抵押贷款业务虽起步较晚，但市场需求旺盛，已成为许多银行新产品开拓的 重点，比如“房易贷”、“创业易”、“消费易”等等。与此同时，由于该业务个案分散、 金额低、数量大，从事消费信贷业务的人手紧、网点少，采用当面对证和上门察看等 原始征询方式已经不能保证信用信息的可靠性和时效性，加上国家宏观政策调整预期 以及借款人自身状况变化比较难以把握，因此在发展房产抵押贷款业务的同时，必须 及时加强信用管理和风险控制，防止出现业务与风险同步增长的不利局面。
房产抵押贷款风险管理的关键在于控制贷前的借款人信用风险和贷后的抵押物 贬值风险。因此，除了制定科学的信贷政策，严格贷款审批流程外，还必须对借款人 信用状况变迁和抵押物资本价值变化做出科学的评价和预测，并根据不同风险等级的 客户群采用不同的授信策略，对贷款期限、贷款利率、贷款成数等做出科学合理的决 策。由于房产抵押贷款的抵押物为房屋，因此对抵押物现有的公允市场价格变化的把 握非常关键，切实规避抵押物的价格评估风险、资本价值风险和处置法律风险，确保 第二还款来源的安全可靠。
因此，在现有信贷管理信息系统基础上，结合房产抵押贷款业务的新特点，借鉴 国外银行消费贷款信用风险管理的成功经验，采用先进适用的信用风险量化评估和决 策模型，对贷款业务流程节点进行风险防范和控制，实现信用风险贷前可防，贷后可 控，最大限度的实现房产抵押贷款风险的计算机自动分析和智能化决策，提高贷款资 产风险防范能力和管理决策水平具有重要的现实意义。同时也为房产抵押贷款业务的 顺利发展创造良好的内部和外部环境。
一、 房产抵押贷款存在的主要风险
现阶段房产抵押贷款虽然面临较多的风险因素，但主要风险归纳起来包括法律政 策风险、借款人信用风险以及抵押物资本价值风险这三大类。具体来说，需重点防范 的风险包括： 1、选择项目风险
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房产抵押贷款的用途主要分为家居消费和投资经营两种。前者的风险相对较 小，除非恶意骗贷，借款人一般能做到量入为出，但对因突发性急需用钱（比如抢救、 大病等）而申请贷款的需另加注意。后者的风险相对较大，借款人容易将投资经营本 身的风险转嫁给银行。因此，对投机冒险型客户应从严审查，规避风险。 2、借款人信用风险
借款人信用风险主要指贷后借款人还款意愿和还款能力变坏时所产生风险。目前， 借款人因故意违约而恶意拖欠银行消费贷款的现象毕竟是少数，大部分是因借款人经 济状况恶化，以及发生借款人死亡、失踪而无人代其履行合同或继承人拒绝履行合同 等情况造成的借款人被动违约。因此，在借款人信用风险评估时，正确评价其还款稳 定性是关键。上海博苑科技公司多年从事信用风险管理的具体实践经验也表明，评估 借款人还款意愿所耗费的资源，与防范借款人信用风险的效果并不成正比。这是由我 国经济发展水平和文化传统所决定的。
因此，准确评估借款人的还款稳定性是关键。而还款稳定性和收入稳定性、职业 稳定性又是密切相关的。如果贷款是用于家居消费，则要落实个人或家庭收入来源的 稳定性。如果贷款是用于投资经营，则要评估其投资收益的稳定性。 3、抵押物资本价值风险
住房作为抵押物是借款人的第二还款来源。其资本价值风险是指该住房的预期市 场价格与现实市场价格之间的差异。影响住房的资本价值的因素主要有：
⑴、住宅类房地产市场的走势。房地产市场是个周期性的市场，房价水平处于波 峰时期的贷款风险肯定大于其他阶段的风险。即使房地产市场价格整体走势持续趋 高，也不能排除一些楼盘价格趋低的可能。故要对不同阶段、不同区域、不同楼盘， 在按揭成数上区别对待，从宏观上控制住该风险。
⑵、住宅功能陈旧。人们对住宅的功能要求（如户型设计、外部景观、室内设施 等）总是日新月异、不断增强的，当前的住宅在功能上以后总会逐渐陈旧过时，相应 地，其资本价值也有贬值的可能。
⑶、房地产估价。如果某地区的房地产估价机构均有高估房地产价格的倾向，则 房地产的融资能力、获利能力均被抬高，相应地，房地产的资本价值也就容易高估， 从而增加银行处置贷款抵押物的风险。
二、 风险特征指标体系
建立房产抵押贷款风险特征指标体系，揭示产生风险的关键因素以及这些因素导 致贷后还款违约的作用机理，是构建房产抵押贷款风险评估和决策支持系统的前提和
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关键。 信贷风险具有区域经济发展不同阶段和地域差异性特征。不同的区域经济水平造
就了借款人不同的价值取向和行为准则，而不同的价值取向和行为准则又决定了借款 人不同的风险特征。
1、 风险特征指标体系 风险特征指标体系主要包括两个特征维度，即借款人特征维度和抵押房特征维
度。每个特征维度又包括静态和动态风险因素。信用风险的产生是由各维度静态和动 态风险因素综合作用的结果，而不仅取决于一项或几项静态或动态因素。 ⑴、借款人静态特征维度
包括月还款额占家庭月收入比、年龄性别、婚姻状况、最高学历、从事行业、职 务职称、家庭成员、健康状况、与本行信用往来状况（持卡情况、负债情况、银行账 户和成为本行客户时间）等。
对于贷款用于投资经营的，还应包括投资收益稳定性、办公场地、经营规模、资 本贡献率、雇员人数、市场预期、销售范围、产品可替代性等特征变量。 ⑵、借款人动态特征维度
包括借款人的收入稳定性、职业稳定性、在本行银行账户发生的逾期天数、未偿 还的金额、逾期还款的次数、逾期发生距现在的时间等。
对于贷款用于投资经营的，还包括投资行业的景气指数、平均附加值、平均资本 指数、企业平均工资、行业附加值成长、行业波动性、劳动力生产率、资本贡献率等 动态特征变量。 ⑶、抵押房静态特征维度
包括楼盘类型、楼盘位置、开发商资质、楼盘配套设施、楼盘周边环境、物业管 理费、楼盘入住率、容积率，房屋购入价、房屋评估价、建筑面积、得房率、房屋产 权证、房屋楼层、户型和朝向等静态特征变量。 ⑷、抵押房动态特征维度
包括抵押房市场公允价、区域生产总值、居民储蓄存款余额、职工平均工资、居 民人均可支配收入、房地产业景气指数、居民消费价格指数、新开工住宅面积、空置 商品房面积、商品房销售面积/居民人均可支配收入、利率和汇率变化、深沪股市综 合指数、房地产宏观政策指数等。
根据上述众多的静态和动态的风险特征因素，形成借款人收入稳定性、借款人投 资收益稳定性、抵押房屋保值性等六个综合评价指数。
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2、 信息的主要来源
一方面，由于我国个人征信体系建设刚刚起步，尚未建立起一套完备的个人信用 制度，许多关键信息不充分、不详实、不及时。因此利用个人征信信息开展风险评估 的时机还远未成熟。
另方面，当前与房产抵押贷款相关的风险信息不是没有，而是太多且鱼目混珠。 问题在于银行如何根据具体授信业务对信贷风险管理的特殊要求，有效的进行信息收 集和整理工作。信息的主要来源包括：
⑴、银行内部掌握的借款人信用信息（基本信息、业务信息和违约记录）； ⑵、国家和地区权威机构发布的宏观经济统计分析数据； ⑶、行业协会和房产中介机构等发布的楼盘市场信息。 由于信息征集的来源多种多样。信息的权威性、信息质量的好坏，与信用评估质 量好坏呈正比例关系。如果使用的原始信息本身不完整、有错误、有偏见或误导、陈 旧过时，信息处理的深度不够、解读不正确、分析不及时，这本身就带来一种新的风 险─信息风险。
3、 信息的处理
信息包括以下处理过程： ⑴、信用信息清洗 包括填补遗漏的数据、平滑异常数据、识别或除去错误数据。 ⑵、信用信息集成 将来自多个数据源的数据合并在一起，消除数据的冗余和相互矛盾的数据。 ⑶、信用信息转换 信息规格化处理。对各种属性基于其物理单位的取值转换为标准化数据，给所有 数据属性相同的权值，避免对属性测量单位的依赖。 ⑷、信用信息消减 缩小信息规模，却不影响最终结果。主要通过数据聚合、消减维数、数据压缩、 数据块消减和概念树泛化等予以实现。
三、 风险评估及风险决策模型
对借款人进行风险评估是房产抵押贷款风险管理的基础工作，国外银行对借款人 信用风险评估采用模型定量分析和专家定性分析相结合的办法。模型定量分析效果比 较突出并得到广泛应用的是采用特征分析类模型。
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特征分析类模型主要是将影响借款人的信用状况、违约风险的各类特征因素进行 定量化的评定，并经过数学模型综合分析，最终获得关于该借款人信用状况的判断。 特征分析类模型简便明了、动态、易于掌握，是在风险评估和分析实践中非常实用的 工具。
信贷风险决策的目标是使银行从房产抵押贷款业务中获得最大利润的同时，将借 款人的信用风险控制在最低的限度内。因此，需要根据各个银行的实际情况建立专门 用于个人消费信贷业务的信用量化分析模型，有效衡量借款人的信用状况和抵押物的 价值风险，对发放贷款（贷款利率、期限和成数等）做出科学的辅助决策。
具体主要采用如下分析模型：
RDMT?模型:建立信用风险特征指数，量化分析产生信用风险的主要因素和影响程度。
RVMT?模型: 借款人信用评分、信用风险动态预测。
RIMT?模型: 贷款风险决策。包括贷款期限、贷款成数、贷款利率等。 上述模型中采用的理论包括：信用理论、风险理论、期权理论、再协商理论、最
优选择理论、状态跃迁理论等。采用的技术包括统计分析技术、数据挖掘技术、智能 决策技术和计算机技术等。
四、 系统结构及主要功能
1、系统架构
非实时连接 异步读取数据库导出文件
信贷管理信息系统 WEB 服务器
WEB 浏览
信贷业务人员
信贷审批人员
管理决策者
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其他使用人员
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2、体系结构 采用国际通用的 Web Services 标准，提供与各类商业数据库（DB2、Oracle、
Sybase 及 SQL Server 等）的数据接口。
表示层
客户端浏览器
中间逻辑层
风险分析服务引擎
（风险分析、信用评估）
信用评估服务引擎
模型核心层
RDMT? 模型
RVMT? 模型
RIMT? 模型
数据层
房产抵押贷款信用风险数据库
3、 业务流程
申请资料真实 性辅助检查
借款人 信用风险评估
信用风险综合 报告
借款申请人
信贷 调查模块
信用风险 度量
抵押物 价值风险评估
信贷 审查模块
贷后 管理模块
信用风险动态 预警模型
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信贷 审批模块
信贷风险 决策模型
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4、 主要功能 系统本着“把复杂计算留给系统，把简单操作留给用户”的设计宗旨，给商业银行
信贷调查、贷款审批、风险管理、营销管理、贷后监督等人员提供一个简单实用的信 用评价、风险分析和贷款辅助决策的软件工具。
贷前的信用风险评估：
借款人、楼盘、抵 押房静态特征信 息
信用信息真实性、合 理性检查； 信用风险度量与评估
贷后的信用风险预警：
个人申请房产抵 押贷款信用风险 评估报告
防范抵押物评价风险 防范借款人信用风险
借款人信用变迁评估 抵押房价值贬值预测
借款人、楼盘、抵 押房动态特征信 息
五、 系统实施效果
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区域风险预警 楼盘风险预警 借款人逾期还款预警
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1、提高贷前风险防范能力。 通过对借款人当前的信用状况和潜在的信用风险进行科学的定量分析和评估，正
确把握借款人还款意愿和还款能力，确保第一还款来源的安全性。通过对抵押房屋的 资产保值进行科学评估，确保第二还款来源的安全性。使银行在降低房产抵押申请门 槛，提高抵押贷款额度，抢占市场份额的同时，提升信贷风险控制能力。 2、提高贷后风险管理水平。
实现借款人违约风险动态监测和预警机制，动态把握借款人信用风险和抵押物贬 值风险，做好资产质量从关注变为次级的风险预警，及时给出贷款重点清收建议，有 效降低房产抵押贷款的不良贷款率，以实现贷款风险收益的最大化，使房产抵押贷款 业务得到快速健康的发展。 3、指导房产抵押贷款业务的进一步开展。
及时发现业务开展中的问题和风险，加大对低风险区域、低风险人群和低风险楼 盘的信贷力度，对不同客户群采取不同的贷款策略，不断给银行对私业务带来优质的 客户群体和长期稳定的收益。
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