商业银行个人住房贷款风险分析及预防措施

针对商业银行个人住房贷款面临风险的困境,本文基于SVM算法构建了商业银行个人住房贷款风险性评估模型。结果认为:构建的网络模型输入层中,房地产开发商贷款余额、金融机构贷款余额及房地产企业成本率对模型运算结果影响较大,而商品房平均销售价值、个人贷款余额、房价收入及房地产不良贷款总额对模型运算结果影响较小。针对模型中识别出的风险类型,提出了加快房地产个人信贷融资机制改革、健全房地产个人信贷融资信用体系,及进一步完善商业银行房地产个人贷款预警系统的三大预防措施,为降低商业银行个人住房贷款中存在风险提供了新的解决途径。