当今时代,房地产业务在我国国民经济中的占比日益增长,推动着宏观经济结构变化,关系着民生民情。近年来我国房地产交易市场旺盛,其对应产生的住房贷款业务也随之与日俱增。国内外的相关经验表明,个人房地产信贷风险对银行和金融机构的影响巨大。随着个人住房贷款业务的飞速发展,信贷风险也不容小觑。目前,我国大陆地区的银行贷款不良率显著高于欧美、中国香港等发达国家或地区的水平,并伴随着风险扩大的势头。国内银行业开始意识到增强个人住房贷款风险管控的重要意义,众多学者也对此进行了理论研究,然而针对住房贷款违约风险因素的实证分析并不多,尤其是具体到某一地区或某一分支行的房贷风险研究较少。立足上述背景,论文基于本人实习所在的G银行南京X支行个人住房贷款业务实际情况,结合南京地区房地产行业特征,以房贷违约风险的影响因素为主要研究对象,对G银行南京X支行进行违约风险因素筛选与分析,并试图为X支行提出有针对性的建议,以求在个人房贷审核发放之时就能有效地预防和控制违约风险。本文的主要研究成果包括以下几个方面:首先,根据过往学者的研究普遍形成的观点,可以把G银行南京X支行个人房贷违约风险的可能影响因素分为三大类别进行系统分析:贷款客户自身特征、购置房屋特征、贷款业务特征三个维度。本人收集了该支行2009年至2014年的个人住房贷款客户数据样本,利用粗糙集理论与二分类逻辑回归模型相结合的方法,先通过粗糙集算法对所有设定的自变量进行属性约简,得出七个主要影响因素:借款人年龄,受教育年限,家庭月收入,贷款期限,家庭收入还贷比,住房面积,首付款金额。其次,基于这些筛选出来的自变量,进行RS-Logistic回归分析,实证结果表明了诸项因子对借款人行为的相关关系和影响程度,得出以下结论:借款人年龄越大、受教育年限越多、初始投入金额越高,则个人房贷发生违约的概率越小;借款人月还款额占家庭月收入比越高、所购房屋面积越大,则个人房贷发生违约的概率越大;借款人的月收入、贷款期限对违约概率没有显著影响。经检验该RS-Logistic回归拟合效果良好。最后,论文根据实证分析得出的核心因素,针对性地提出了加强住房贷款的偿还动态监测、重点关注借款人学历和首付款、构建全面化个人征信体系、重视未来可能出现的潜在影响因素等相关建议。论文对于G银行南京X支行在个人住房贷款的违约风险预测和管控上具有实践性意义,并为该地区其他同业机构管理信贷风险提供了参考经验。