第第頁5我國住房貸款類金融資產證券化風險的防范建議分析5.1防范提前償付風險的對策建議借款人選擇提前還款有很多因素的影響，而且其行為是非常難以預測的，具有很大的偶然性，可能借款人忽然中了大彩票，一般人在得到一大筆錢后正常的選擇都是將自己所欠的貸款還掉，當然這是一個極小的例子。為了降低提前償付風險發生的概率，最好的選擇就是提高借款人進行提前償付所付出的代價，當其代價足夠高，人們就不會選擇提前還款。5.1.1對提前償付的借款者收取更高的利息提高提前償付風險的成本是有效預防其發生的最有效的方法。事實上，銀行可以事先在貸款合同上約定，當借款人選擇提前還款時就需要比正常還款多交1%或者是更高的附加利息，只要提前還款的成本足夠高，就不會有人選擇提前還款，提前償付風險就會變小。當然還可以按次數收費，次數越多，收費越高。5.1.2完善信息數據庫由于各個銀行和金融機構之間的的數據庫流通性并不夠強，還有信息也不夠完整，所以應當有官方建立一個完整的全面的數據庫，這個數據庫要做到可靠，更新及時，統計單位統一，這樣才可分析和計算，以便進行提前償付風險的預測。5.2防范信用風險的對策建議5.2.1加強個人征信體系的建設目前存在我國個人住房公積抵押按揭貸款資產證券化服務交易市場普遍存在的主要金融風險之一是也就是企業信用風險。從我國住房房產抵押按揭貸款的資產杠桿利率比例這一多個方面數據分析結果來看，我國進行住房房產抵押按揭貸款資產證券化的這些基礎性優質資產潛在的債務違約和信用風險正逐步提高上升，據目前中國政府及其相關金融行業主管部門的統計數據分析估計從2006年至2016年期間中國家庭居民貸款銀行業金融部門的資產杠桿利率比例從11%逐步提高上升至達到45%，可以由此數據來準確性地判斷我國住房房產抵押按揭貸款資產證券化的這些基礎性優質資產與其杠桿率的比例也很有可能隨之逐步升高。從當前我國宏觀經濟環境背景的一個角度分析來看，最近幾年雖然目前我國一些大部分城市地區的住屋房價周期波動沒有上漲太快，但目前由于宏觀經濟環境背景的一些周期性因素變化仍然導致我國房價未來的周期走勢并不明確，居民的正常個人收入也可能會直接受到這種周期因素的直接影響，而導致信用風險的增加。下面分為三個部分來說明如何加強個人征信體系建設：第一，完善個人征信體系中的個人信息。個人征信系統最重要的一個基礎部分是個人信用信息，個人信用信息越完善個人征信系統就越重要。但是我國對個人信用信息的搜集不夠全面，政府應該把除了借款貸款之外的更多的信息也全部納入到征信管理系統里面去，比如電信、水電等業務繳費的情況，以及學費和繳納的情況等。第二，加快完善個人征信制度及其他相關的法律、政策制定。個人征信制度體系每個信息的使用環節均需要各種法律法規來作為個人信息的使用依據，無論是對個人信息的整理搜集，還是隨后的個人信.息的檢索和使用均需要各種法律法規來維持。具體措施包括：個人信息的隱私權保護兩個方面，就是可以查看到個人信息所采集到的內容：就是查看出個人信用資料的機構所應當符合哪種條件;機構的查詢者不同的業務種類可以獲得查詢不同的信息領域范圍等等，這些均需要根據法律、政策明文規定。在防止個人信用信息被泄露的問題上，要進一步加大對違規單位的懲戒性處罰力度，改變其他單位的主觀觀念，減少其他單位的主觀觀念，從而增強其他單位的信用信息被泄露時所帶來的危險性。對于網站中用戶披露其個人信息行為的審判標準和懲罰規則都要求得更加嚴格，要做到必須有法可依。--旦被發現存在個人信用資料泄露，就應當馬上針對被泄露的人員進行懲罰。第三，建立個性化征信制度共享服務和信息管理平臺。目前，由于我國對個人征信制度主要劃分為兩個區域，一塊主要是以商業銀行等傳統的金融機構作為其代表，另一快則主要是以移動互聯網金融機構作為其代表。這兩大類的個人征信體系由于其所搜集到的信息內容、數額及其對信用評估的體系各不相同，所獲得的個人信用評估結果也就各不相同。這樣直接造成了我國的征信制度不完善、沒有統一和無限制的資源共享。為了使得傳統的金融機構與互聯網金融機構之間能夠較好地了解到用戶的信貸業務狀況，各方都應該搭建起對信息資源共享的統一監督管理服務平臺。基于當前我國現有的個人征信制度體系及其發展水平與銀行互聯網金融機構間的信賴程度，個人征信制度中的共享信息管理平臺是否適宜由政府部門設置的公眾機構來實施其建設與經營。使用政府的權威性能夠增強雙方對政策的信任程度與合作意志。5.2.2增強銀行住房抵押貸款信用風險管理水平銀行應該在其運作的過程中總是要均衡好其盈利能力與安全性之間的關系。銀行與一般金融服務企業不同，銀行本身作為一個金融機構什么樣的負債運作，其安全性主要在很大程度上依賴于對資產負債進行安排時所需要的質量、規模及其結構。若由于對信用風險管理的認識與水平低，在實踐工作中太過注重借款人的規模及其資產運營業務發展的成長，從而無法確定借款人的信息安全。那么銀行的資產負債安排的質量、規模、結構等因素都難以獲得有效的保障。所以我們有必要提高加強對銀行的信用風險監督管理的意識與水平。5.2.3提升我國信用評級機構的公信力和科技水準用于企業評級中國專業信用技術水平，提供一份專業具有較高參考價值的中國企業信用水平評級技術報表。我們發現可以通過綜合使用多種數理分析模型，并通過結合相關歷史統計資料綜合分析法應用來準確計算基本固定資產的預期違約概率比例等相關指標。同時它還加強了在今年經濟周期不同運行階段下對于預期違約貸款金額和未來幾年收回的違約金額相互影響情況進行了分析預測，結合對于今年經濟周期底部銀行房貸的預期違約金額比例和底部房價的變化趨勢情況進行了分析研究，審慎地統計設置了合理的違約壓力強度乘數和合理壓力強度檢驗值等參數。還要探索建立有效的信用獎懲制度約束管理機制，保障商業貸款行為商業化的銀行及時、準確地及時提供商業貸款信用評估相關數據。參考文獻[1]CommercialMortgage‐BackedSecurities（CMBS）andMarketEfficiencywithRespecttoCostlyInformation[J].AndreasD.Christopoulos,RobertA.Jarrow,YildirayYildirim.RealEstateEconomics.2008(3)[2]EstimatingDefaultProbabilitiesImplicitinCommercialMortgageBackedSecurities（CMBS）[J].JamesB.Kau,DonaldC.Keenan,YildirayYildirim.TheJournalofRealEstateFinanceandEconomics.2009(2)[3]StructuringIssuesforCommercialMortgage-BackedSecuritiesinAustralia[J].BwembyaChikolwa.PacificRimPropertyResearchJournal.2008(3)[4]TheDevelopmentofCommercialMortgage-BackedSecuritiesinAustralia[J].BwembyaChikolwa.PacificRimPropertyResearchJournal.2007(4)[5]李波．2020年資產證券化發展報告[J].中國債券，2021：66-70．[6]楊慧丹.浙江省住房抵押貸款證券化信用風險防范研究[J]．現代營銷，2021：38-39．[7]黃湛．LPR改革下住房抵押貸款證券化研究[J]．時代金融，2020：122-123．[