自2015年《个人住房抵押贷款资产支持证券信息披露指引（试行）》颁布以来,我国RMBS业务蓬勃发展,规模日益庞大。目前,我国的RMBS存量占ABS全部存量的16.6%,占比很大,故RMBS的合理定价对于市场有效性和稳定性非常重要。虽然国外起步较早,研究理论也较为成熟,但是由于我国的利率等一些政策与国外有所不同,所以我们有必要基于我国的情况,对定价模型进行探究。本文在综合前人研究的基础上,对影响借款人提前偿付行为和违约行为的因素进行分析,并以2017年建设银行发行的第一期个人住房抵押贷款资产支持证券的产品信息为例,计算其提前偿付率和违约率,并进行实证分析。论文主要采用静态利差法和蒙特卡洛模拟法开展定价模型分析。静态利差法的数据预测主要运用ARIMA模型,选择五年期个人住房抵押贷款资产支持证券的即期收益率与同期限国债即期收益率之差作为利差,同时用债券市场利差和证券票面利差进行价格模拟,对比利差的优劣。蒙特卡洛模拟法则是以CIR利率模型为基础,对五年期国债到期收益率进行路径模拟,同时得到相应的提前偿付率和违约率路径,从而计算各条利率路径下的现金流,利差同样选择五年期个人住房抵押贷款资产支持证券的即期收益率与同期限国债即期收益率之差,并与其他利差作对比。用以上两种定价模型对证券多个时点进行模拟定价,对比模型适用性。通过以上研究发现,在我国,影响借款人提前偿付行为和违约行为的因素有经济景气程度、人均收入水平、投资市场收益率和一些重大的突发事件,比如本文研究的新冠疫情等。在定价研究方面,对比两种方法在不同利差下所得价格,本文选用的利差所得价格与证券票面余额更为接近,表示本文选择的利差更为合适。对比静态利差法和蒙特卡洛模拟法可以发现,虽然静态利差法有时可能会比蒙特卡洛模拟法的结果更优,但是模型稳定性较差。蒙特卡洛模拟法受数据内生性的影响较小,模型更为稳定,所以蒙特卡洛模拟法模拟结果更优。