随着国内房地产市场的快速发展,商业银行个人住房贷款余额快速上涨,个人住房贷款不良率也随之水涨船高,作为防范系统性金融风险爆发的重要一环,普遍认为较为安全的个人住房贷款风险逐渐显现。因此,在房地产价格高企叠加宏观经济增速有下行压力的背景下,商业银行亟需加强个人住房贷款业务的风险管理能力。在个人住房贷款的风险管理中,与国外普遍使用的基于定量分析的风险管理方法相比,SZ银行等国内商业银行基于借款人贷前还款能力静态审查的风险控制措施较为落后,缺乏对房地产市场和宏观经济变化下的个人住房贷款风险的动态监控机制。众所周知,个人住房贷款的风险不仅受到借款人的还款水平和还款能力的影响,个人住房贷款的违约与否与宏观经济状况和房地产市场状况等因素息息相关,特别是房地产价格的快速下降很可能导致大面积的个人住房贷款信贷违约。基于这一现实背景和理论基础,本文对国外金融机构常用的风险度量模型进行对比分析,分析SZ银行个人住房贷款的违约案例和违约率,运用CPV模型的基本思想对个人住房贷款风险进行相关研究,发现CPV模型可以较好的通过宏观经济变动来解释SZ银行个人住房贷款违约率的变化,这在一定程度上可以起到度量和预测个人住房贷款信贷风险的作用,也丰富了SZ银行管理和控制个人住房贷款风险的手段。本文通过数理模型对SZ银行的个人住房贷款不良率进行度量、分析和预测,并在此基础上提出了一系列的建议和对策,有助于提高商业银行对个人住房贷款风险的重视程度和管理能力,进而有助于完善商业银行的信贷决策和风险预警系统,从而加强其个人住房贷款业务的风险管理和控制能力。