从我国第一笔个人住房按揭贷款的发放至今已有三十年,贷款购房越来越被人们所接受,它是帮助人们实现改善居住品质梦想的金融工具。住房贷款是把双刃剑,刺激了当地GDP的同时也使得居民的平均杠杆率骤升、消费力降低,也给商业银行带来了空前的潜在风险。根据监管要求,我国的商业银行必须要预留足够的风险准备金用来覆盖不良贷款,预留的准备金越多,银行的利润相应减少,这使得商业银行的收益能力、纳税能力大打折扣。因此,通过对发生逾期行为的借款人进行研究,分析其违约因素,有利于防止不良贷款的发生,并在不良行为发生前最大限度地减少银行的财产损失。本文共分为六个章节:第一章为绪论,包括本研究的研究背景、目的、意义和方法,指出研究个人住房贷款违约影响因素的重要性;第二章为文献回顾,主要通过查阅文献,了解关于商业银行个人住房贷款相关概念、理论基础以及违约影响因素等方面的研究成果,对违约影响因素的变量从微观和宏观角度进行文献梳理;第三章主要阐述A银行的业务与风险管理现状,分析管理中存在的问题;第四章主要是实证分析,通过对前因变量的量化处理、Z-score标准化处理、因子分析以及建立Logistic回归模型等步骤得出最后的研究结果;第五章是研究结论与对策,通过对研究结果的分析得出结论并提出有针对性的对策建议;第六章是管理启示与展望,主要是回溯本研究,得出的一些在商业银行的管理启示以及本研究的不足和需要改进的地方。在研究变量的选择上,本文借鉴国内外研究成果总结出影响借款人产生违约风险共计24个变量:借款人性别、学历、行职业、家庭月收入、年龄、名下房产数、婚姻状况、抚养子女及赡养老人情况、历史逾期次数、是否有其他未结清贷款、贷款金额、房产总价值、贷款价值比、贷款期限、首付比例、首付款来源、还款方式、房产面积、单位面积房价、房屋现状、房屋所在地理位置、月还款收入比、逾期时间和是否为本地户籍等影响因素,在变量选择的数量上是现有研究中最多最全的,以此来进行的实证研究会更有实践意义;在研究方法上,本文采用先提取公共因子再进行回归分析的方法进行研究,目的是在消除变量间重叠的同时提炼主要的影响因子,节省了大量的时间和成本,在精简研究变量的同时可信度也不会降低。本研究以东北地区A商业银行2018年到2021年的真实案例为基础进行实证分析,对变量的原始数据进行标准化处理后采用因子分析法对24个变量提取公共因子并命名,根据各个因子的得分系数对因子进行了赋值;以是否违约为因变量,构建Logistic回归模型,得出模型线性表达式。综合检验了模型系数的显著性和模型的拟合效果,根据各因子在回归模型中系数绝对值的大小,以及系数的符号方向,系统阐述了各个因子对风险贷款的影响程度和影响方向。研究结果表明借款人出现违约风险是多种因素共同作用的结果,对贷款违约影响程度由高到低的排序分别是:家庭负担因子、借款人因子、信用因子、贷款产品因子、房屋变现能力因子。商业银行在进行住房贷款审批时,应综合考虑各种影响因素,重点关注家庭负担等重要因素的动态变化,更充分、更准确地确保贷款发放质量,降低不良贷款发生概率。最后,对商业银行个人住房贷款业务的主要违约影响因素做出针对性的对策,并相应提出风险管理方面的建议,能够为我国商业银行的风险管理改善提供一定借鉴意义。