经过10多年的发展,我国的个人住房贷款从无到有、从小到大,住房贷款余额从1997年的190亿元,发展到2009年6月末的3.86万亿元,11年半时间增长了203倍,增速可谓惊人。房地产市场与金融运行乃至整个国民经济运行之间的相互影响日益显著。我国商业银行对贷款信用风险的识别、防范和管理尚处于起步阶段,在实际操作中,多以经验判断为主。从国际先进的管理经验来看,信用风险的识别正从传统的经验法、指标法向风险量化管理和计算机模型等定量分析的方法演进。我国香港地区对于住房贷款风险的管理经验同样值得借鉴。因市场环境的不同,国内外对信用风险的研究存在差异。在市场发达国家,基于健全的数据,对借款人的违约特征相对容易进行判别,而在我国,由于信用环境不健全,信用数据缺失,个人的收入、纳税和负债情况难以核实,银行很难从借款人提供的表面资料知晓其真实的收入和还款能力。因此在我国国内,借贷双方的信息不对称非常明显,逆向选择是我国个人住房贷款市场上的一个难题,也是商业银行贷款决策中面临的重要课题。在实证研究中,本文选取了国内某股份制商业银行的1.6万多个数据样本,主要运用因子分析、判别分析、Logistic回归分析等方法进行论证。通过实证研究,证明了在中国国情下,贷款成数、家庭结构等因素对信用风险具有重要影响,而作为私人信息的收入未对违约产生显著影响。在实证研究的基础上,本文认为,应切实加强我国信用基础设施建设,商业银行和监管机构须特别重视贷款成数对住房贷款信用风险的影响,实行动态的贷款成数管理,对收入等私人信息不仅从借款人学历、职业等特征加以判别,还可以从借款人的资产变量加以技术性核定。