《住房贷款类金融资产证券化风险及案例分析研究》15000字

第第页5我国住房贷款类金融资产证券化风险的防范建议分析5.1防范提前偿付风险的对策建议借款人选择提前还款有很多因素的影响，而且其行为是非常难以预测的，具有很大的偶然性，可能借款人忽然中了大彩票，一般人在得到一大笔钱后正常的选择都是将自己所欠的贷款还掉，当然这是一个极小的例子。为了降低提前偿付风险发生的概率，最好的选择就是提高借款人进行提前偿付所付出的代价，当其代价足够高，人们就不会选择提前还款。5.1.1对提前偿付的借款者收取更高的利息提高提前偿付风险的成本是有效预防其发生的最有效的方法。事实上，银行可以事先在贷款合同上约定，当借款人选择提前还款时就需要比正常还款多交1%或者是更高的附加利息，只要提前还款的成本足够高，就不会有人选择提前还款，提前偿付风险就会变小。当然还可以按次数收费，次数越多，收费越高。5.1.2完善信息数据库由于各个银行和金融机构之间的的数据库流通性并不够强，还有信息也不够完整，所以应当有官方建立一个完整的全面的数据库，这个数据库要做到可靠，更新及时，统计单位统一，这样才可分析和计算，以便进行提前偿付风险的预测。5.2防范信用风险的对策建议5.2.1加强个人征信体系的建设目前存在我国个人住房公积抵押按揭贷款资产证券化服务交易市场普遍存在的主要金融风险之一是也就是企业信用风险。从我国住房房产抵押按揭贷款的资产杠杆利率比例这一多个方面数据分析结果来看，我国进行住房房产抵押按揭贷款资产证券化的这些基础性优质资产潜在的债务违约和信用风险正逐步提高上升，据目前中国政府及其相关金融行业主管部门的统计数据分析估计从2006年至2016年期间中国家庭居民贷款银行业金融部门的资产杠杆利率比例从11%逐步提高上升至达到45%，可以由此数据来准确性地判断我国住房房产抵押按揭贷款资产证券化的这些基础性优质资产与其杠杆率的比例也很有可能随之逐步升高。从当前我国宏观经济环境背景的一个角度分析来看，最近几年虽然目前我国一些大部分城市地区的住屋房价周期波动没有上涨太快，但目前由于宏观经济环境背景的一些周期性因素变化仍然导致我国房价未来的周期走势并不明确，居民的正常个人收入也可能会直接受到这种周期因素的直接影响，而导致信用风险的增加。下面分为三个部分来说明如何加强个人征信体系建设：第一，完善个人征信体系中的个人信息。个人征信系统最重要的一个基础部分是个人信用信息，个人信用信息越完善个人征信系统就越重要。但是我国对个人信用信息的搜集不够全面，政府应该把除了借款贷款之外的更多的信息也全部纳入到征信管理系统里面去，比如电信、水电等业务缴费的情况，以及学费和缴纳的情况等。第二，加快完善个人征信制度及其他相关的法律、政策制定。个人征信制度体系每个信息的使用环节均需要各种法律法规来作为个人信息的使用依据，无论是对个人信息的整理搜集，还是随后的个人信.息的检索和使用均需要各种法律法规来维持。具体措施包括：个人信息的隐私权保护两个方面，就是可以查看到个人信息所采集到的内容：就是查看出个人信用资料的机构所应当符合哪种条件;机构的查询者不同的业务种类可以获得查询不同的信息领域范围等等，这些均需要根据法律、政策明文规定。在防止个人信用信息被泄露的问题上，要进一步加大对违规单位的惩戒性处罚力度，改变其他单位的主观观念，减少其他单位的主观观念，从而增强其他单位的信用信息被泄露时所带来的危险性。对于网站中用户披露其个人信息行为的审判标准和惩罚规则都要求得更加严格，要做到必须有法可依。--旦被发现存在个人信用资料泄露，就应当马上针对被泄露的人员进行惩罚。第三，建立个性化征信制度共享服务和信息管理平台。目前，由于我国对个人征信制度主要划分为两个区域，一块主要是以商业银行等传统的金融机构作为其代表，另一快则主要是以移动互联网金融机构作为其代表。这两大类的个人征信体系由于其所搜集到的信息内容、数额及其对信用评估的体系各不相同，所获得的个人信用评估结果也就各不相同。这样直接造成了我国的征信制度不完善、没有统一和无限制的资源共享。为了使得传统的金融机构与互联网金融机构之间能够较好地了解到用户的信贷业务状况，各方都应该搭建起对信息资源共享的统一监督管理服务平台。基于当前我国现有的个人征信制度体系及其发展水平与银行互联网金融机构间的信赖程度，个人征信制度中的共享信息管理平台是否适宜由政府部门设置的公众机构来实施其建设与经营。使用政府的权威性能够增强双方对政策的信任程度与合作意志。5.2.2增强银行住房抵押贷款信用风险管理水平银行应该在其运作的过程中总是要均衡好其盈利能力与安全性之间的关系。银行与一般金融服务企业不同，银行本身作为一个金融机构什么样的负债运作，其安全性主要在很大程度上依赖于对资产负债进行安排时所需要的质量、规模及其结构。若由于对信用风险管理的认识与水平低，在实践工作中太过注重借款人的规模及其资产运营业务发展的成长，从而无法确定借款人的信息安全。那么银行的资产负债安排的质量、规模、结构等因素都难以获得有效的保障。所以我们有必要提高加强对银行的信用风险监督管理的意识与水平。5.2.3提升我国信用评级机构的公信力和科技水准用于企业评级中国专业信用技术水平，提供一份专业具有较高参考价值的中国企业信用水平评级技术报表。我们发现可以通过综合使用多种数理分析模型，并通过结合相关历史统计资料综合分析法应用来准确计算基本固定资产的预期违约概率比例等相关指标。同时它还加强了在今年经济周期不同运行阶段下对于预期违约贷款金额和未来几年收回的违约金额相互影响情况进行了分析预测，结合对于今年经济周期底部银行房贷的预期违约金额比例和底部房价的变化趋势情况进行了分析研究，审慎地统计设置了合理的违约压力强度乘数和合理压力强度检验值等参数。还要探索建立有效的信用奖惩制度约束管理机制，保障商业贷款行为商业化的银行及时、准确地及时提供商业贷款信用评估相关数据。参考文献[1]CommercialMortgage‐BackedSecurities（CMBS）andMarketEfficiencywithRespecttoCostlyInformation[J].AndreasD.Christopoulos,RobertA.Jarrow,YildirayYildirim.RealEstateEconomics.2008(3)[2]EstimatingDefaultProbabilitiesImplicitinCommercialMortgageBackedSecurities（CMBS）[J].JamesB.Kau,DonaldC.Keenan,YildirayYildirim.TheJournalofRealEstateFinanceandEconomics.2009(2)[3]StructuringIssuesforCommercialMortgage-BackedSecuritiesinAustralia[J].BwembyaChikolwa.PacificRimPropertyResearchJournal.2008(3)[4]TheDevelopmentofCommercialMortgage-BackedSecuritiesinAustralia[J].BwembyaChikolwa.PacificRimPropertyResearchJournal.2007(4)[5]李波．2020年资产证券化发展报告[J].中国债券，2021：66-70．[6]杨慧丹.浙江省住房抵押贷款证券化信用风险防范研究[J]．现代营销，2021：38-39．[7]黄湛．LPR改革下住房抵押贷款证券化研究[J]．时代金融，2020：122-123．[