近年来,我国住房抵押贷款市场得到了快速发展,提前还款风险也随之不断放大,而银行业对提前还款行为的忍痛放任或被动限制将会严重影响资金的使用效率和收益;同时,随着2005年住房抵押贷款支持证券(MBS)的发行,解决其合理定价问题已成为决定其发展前景的重要因素,而准确预测提前还款是合理定价的关键所在,可见,加强对住房抵押贷款提前还款风险的研究已成为当务之急。借鉴国内外的研究成果,本文在搜集、整理住房抵押贷款数据的基础上,引入定量分析法,通过因子分析、判别分析等多元统计方法寻找提前还款的主要影响变量,并据此建立模型来预测提前还款风险。通过研究发现:影响我国住房抵押贷款提前还款的主要因素涵盖贷款特征因素、经济环境特征因素、借款人特征因素和房屋特征因素,具体分为8大因子变量——利率因子、部分提前还款因子、贷款期限价值比因子、时间过程因子、借款人性别因子、借款人年龄因子、借款人财力因子和借款人单位类别因子;在构建预测提前还款模型的过程中发现,非线性Logistic模型比线性判别函数的总体预测准确率更高,但判别函数对提前还款这类贷款的判别正确率更高,可以说前者属于保守型预测模型,后者属于激进型预测模型。