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中国的个人住房贷款业务是从第二十世纪八十年代开始的，直到第二十一世纪初才逐渐成为较大规模。我国对于个人住房贷款风险的接触时间短，又因为我国不完善的房地产市场，落后的资本市场，类似于期权、期货的风险分散的金融工具较少等，所以我国对于个人住房贷款风险的认识和防范很不足。而国外对于个人住房贷款风险的研究比较早，所以他们的有关知识，以及实践的经验都比较全面和完善。我们可以从国外得到很多借鉴来对中国的个人住房贷款风险进行研究。31273
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1.国外相关理论研究成果
（1）研究个人住房贷款违约的影响因素方面
Quereia（2002）和Kau, Keenaa, Kim（2001）通过许多的实证试验后发现：个人住房贷款违约决策受到贷款与住房价值之比的影响，它们的比值越高就表示个人住房贷款的风险越高。Bart Lambrecht（2002）通过研究两种分布情况，第一种是标准威布尔分布，第二种是一般威布尔分布。他选择了婚约、生命周期总价值、薪资和利率四个不同的变量，以英国地区20世纪90年代左右的个人住房贷款为数据，分析了当时的个人住房贷款违约情况。分析违约情况后得出：建立第一种分布模型上，薪资和利率是非常明显的影响因素，而婚约和生命周期总价值的影响却不是很明显；建立在第二种分布模型上，违约决策受到住房价值之比特别明显的影响。Quigley（2003）认为个人住房贷款损失程度的影响因素有两个：一个是违约频率，另一个是抵押物的损失程度。论文网
（2）关于风险评估和决策系统的研究
Bart Baesens等人（2003）发现神经网络模型的预测拥有非常高的准确率，但是它的缺点是没有解释的能力。他们选取了3个实际生活里的风险数据集，并通过神经网络规则的提取技术以及决策表来研究这些数据集，构建了一个进步的、方便的决策支持系统，这个系统可以对风险进行评测。Adnan khashman（2009）则研究出了七种学习—验证比例，以澳大利亚地区的信用批准数据作为材料，以BP神经网络模型为基础，构建了一个信贷风险评估体系，通过这个体系来决策批准或否决贷款的申请。
2.国内相关理论研究成果
（1）研究个人住房贷款违约的影响因素方面
陈雯，胡振华（2014）认为日益强大的房地产金融虽然增加了个人住房贷款业务的发展速度，但是也带来了风险隐患。首先，他们通过GMDH模型筛选出了广义货币、房地产景气指数、消费者物价指数和城镇人均可支配收入四个不同因子，这四个因子都会影响个人住房贷款余额。然后，通过运用蒙特卡罗模拟方法，得出了将来两年的我们国家的个人住房贷款余额。最后，度量出了个人住房贷款的短期风险和长期风险,其中短期风险是基于VaR的思想，而长期风险则是基于国际的经验警戒区间。他们认为：我们国家的个人住房贷款余额将一直积累下去，一定不能忽略其风险程度。姜明辉，陈昊洁，袁天琪等人（2012）研究了SEM模型，通过这种模型来分析个人住房贷款风险的影响因素。他们改进了原有的研究方法，把影响因素之间的相互路径分析加入进去。这样就建立了一个全方位的路径系统，通过这个系统我们可以找出影响个人住房贷款风险的主要因素，并得出防范和控制违约风险的方法。
（2）关于个人住房贷款风险管理方面的决策建议
罗志（2013）认为商业银行个人住房贷款风险管理的定性方法中出现了部分缺陷。通过借鉴国内外关于建立个人信用的评分指标知识，选择了五个子目来建立个人信用评分指标体系，这个体系一共由19个指标组成。他再通过FAHP分析法的运用，促进了定量模型的建立。这种模型可以对住房贷款申请者进行信用方面的评分，依据评分结果可以将住房贷款申请者划分为不同的等级。商业银行在面对不同等级的住房贷款申请者时，可以采用不一样的放款方式。张福海（2012）的观点是：在中国住房市场迅速成长的趋势下，个人住房抵押贷款业务发展迅速，个人住房贷款风险也随之显现出来。首先，他选择了GMDH的方法构建出方程。之后，通过Monte Carlo模拟方法得出个人住房贷款规模。最后，他计算出个人住房贷款的风险价值。通过这些研究，给出关于风险管理的一些决策建议。