个人住房抵押贷款业务在我国迅速发展，由于自身的特点，存在着操作风险、市场风险、流动风险、信用风险、法律政策风险等，个人信用风险是银行防范的重点，所以建立规范科学的住房贷款信用风险评估体系非常必要。我国个人信用评估起步较晚，有些银行已建立了个人信用评估体系，但还存在一些不足。并且没有统一标准的评估体系运用于住房贷款业务，这严重影响了住房贷款业务的健康发展。 本文以目前我国银行现有的个人信用评估体系为基础，借鉴西方发达国家相对成熟的个人信用评估体系，结合我国住房贷款信用评估专家的主观经验，对个人信用风险的影响因素进行分析，建立一个相对合理科学、定量化的信用评估指标体系。把信用评分系统与人工神经网络模型相结合，采用信用评估体系的指标及分值作为训练数据，利用BP人工神经网络模型进行评估，结果具有一致性。 对目前我国现有的个人信用评估指标做了修改，使指标更具有效性，同时把住房贷款抵押物、贷款状况也作为指标，使指标体系更贴近住房信贷业务，更具有专业性质；根据银行住房信贷专家意见，利用层次分析法对指标进行权重分析，把他们对指标的重视程度由定性转化为定量，具有一定的标准性，为个人信用评估提供了相对合理的指标权重，弥补了我国信用评估体系指标权重以主观判断为主的随意性；利用神经网络对个人信用评估体系进行模拟，把信用评估体系对不同借款人状况评估的定量化指标及信用分数，作为训练样本，克服了训练数据残缺不全的状况，模拟结果与层次分析法加权计分的结果基本一致，网络有很好的稳定性与泛化能力，可以作为以后信息化操作的基础。 本文研究成果对于加强我国商业银行住房贷款个人信用风险评估，构建和完善我国商业银行住房贷款信用评估体系提供了参考，为商业银行对个人住房贷款的发放提供了一定的依据，也为防范个人信用风险提供了参考方法。