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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳鴻文
研究生(外文):Chen Hung-Wen
論文名稱:個人小額信用貸款授信模式之個案研究
論文名稱(外文):A Case Study of Bank’s Credit-Granting Model to EvaluateIndividual Small-Amount Loans
指導教授:林英星林英星引用關係
指導教授(外文):Ying-Shing Lin
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:財務管理所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:60
中文關鍵詞:信用貸款授信模式羅吉斯迴歸
外文關鍵詞:Logistic RegressionCredit-Granting Model
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由於個人信用貸款有著時效性要求高的特性,所以銀行必須有更健全的授信模式,以避免呆帳的造成,以報到銀行穩健的經營。

本論文主要的目的在於建立一個適用於銀行個人小額信用貸款貸款評量模型,係以表內變數及表外變數為參考值。本研究以某新銀行的南部分行87-89年所承辦的個人小額信用貸款件為樣本,從正常件抽取150件,呆帳件(貸款本息未繳逾6個月),利用羅吉斯迴歸(LR)為本論文研究方法。

實證結果:
1、表內變數有性別及服務年資為顯著變數;表外變數有是否使用循環利息,近期是否有它行查詢及信用卡張數為顯著變數。
2、顯著變數的重要性由大至小依序為是否使用循環利息,近期是否有它行查詢、性別、服務年資,最小為信用卡張數。
3、本研究在只有表內變數時鑑別度為67%,再加入表外變數後鑑別度可提升至91%,其中對呆帳件的預測準確度為92%,對正常的貸款件的預測準確度為90%。
4、而本研究可導出下列授信模式:
Z=6.000+2.187*XI1-0.721*XI3-0.382*XI8-4.603*XI9-5.453*XI10
XI1代表性別;XI3代表服務年資;XI8代表信用卡張數;XI9代表是否使用循環
利息;XI10代表近期是否有它行查詢。

綜上所述良好的授信模式有利銀行的經營,個人小額信用貸款尤其需良好的評分表及風險控管,本論文發現表外變數的加入更可大幅提升模型的鑑別能力,而增加模型的可利用性。
The purpose of this thesis is to establish a proper credit-granting model to evaluate bank’s small-amount loans according to inside and outside factor of bank''s application form important factors. This study collected 150 normal samples and bad-loan samples (principal and interest overdue for six months or longer) from the southern branch office of a newly established bank from 1998 to 2000. The Logistic Regression (LR) statistical method was used to abalyze these samples .
The results are shown below:

1.The factors of sex and working years are significant, so are the factors of whether individuals use circular credit line ,and whether other banks inquire individuals’ credit information recently and the number of credit card held by individuals.
2.The order of significant factors are individuals'' use of circular credit line, and banks inquiry, sex, working years , the number of credit card held by individuals.
3.The ability of prediction of factors inside the application form is 67%.The prediction rate is further improved to 91% when out of the form factors are added into the Logistic Regression analysis . The accuracy of prediction is 92% for bad-loan cases and 90% for normal cases.

In conclusion , it is essential for bank''s t; have a good credit-granting model especially
when individual small-amount credit loans need good appraisal and risk control. The study found that adding out of the form factors can greatly improve the ability of prediction and accuracy of model.
中文摘要………………………………………………………………………Ⅰ
英文摘要………………………………………………………………………Ⅱ
誌 謝………………………………………………………………………Ⅲ
目 錄………………………………………………………………………Ⅳ
表目錄 ………………………………………………………………………Ⅴ
圖目錄 ………………………………………………………………………Ⅵ
第一章緒論…………………………………………………….………...1
第一節 研究背景與動機…………………………………………………1
第二節 研究目的…………………………………………………………2
第三節 研究流程…………………………………………………………3
第二章文獻回顧……………………………………………………………4
第一節 授信意義、功能及種類……………………………….……….4
第二節 個人信用貸款…………………………………………..……..7
第三節 授信評估原則 ………………………………………………….9
第四節 國內外信用評分製度相關文獻…………………………….…14
第三章 研究設計與研究方法………………………………………………..23
第一節資料來源………………………………………………………..23
第二節研究限制…………………………………………………..…..23
第三節 變數選取…………………………………………………………23
第四節 研究方法………………………………………………………..25
第四章 實證分析……………………………………………………………..29
第一節資料來源與內容……………………………………….………31
第二節資料分析……………………………………………………….32
第三節樣本t檢定…………………………………………..……….41
第四節 LR模型的建立………………………………………..…….42
第五章 結論與建議…………………………………………………..………54
第一節結論……………………………………………………….……54
第二節研究建議……………………………………………………….57
中文文獻………………………………………………………………….……58
英文文獻………………………………………………………………….……59
附 錄……………………………………………………………………………60
表 目 錄
表2-1國內銀行辦理個人信用貸款資料…………………………….…………7
表2-2影響消費者信用放款的信用要素…………………………….……..…16
表2-3各項風險評估方法比較表……………………………….…….…….…19
表2-4運用統計方法建立授信模式之相關文獻…….……………..…………21
表3-1變數選取表…………………………………………………….…..……24.
表4-1呆帳和性別之間的交叉分析表……………………………………….…32
表4-2呆帳和婚姻狀況之間的交叉分析表………………………………….…33
表4-3呆帳和服務機構之間的交叉分析表…………………………….………34
表4-4呆帳和教育程度之間的交叉分析表……………………………….……34
表4-5呆帳和年資之間的交叉分析表…………………………………….……35
表4-6呆帳與申請人現居地是否為其所有之間的交叉分析表………….……36
表4-7呆帳與借款人借用此貸款不讓家人知道之間的交叉分析表…….…..37
表4-8呆帳和信用卡張數之間的交叉分析表………………………….….….38
表4-9呆帳和使用循環利息之間的交叉分析表……………………………….39
表4-10呆帳和客戶近期是否有它行查詢之間的交叉分析表…………..…..40
表4-11 t檢定衡量各變數的解釋能力………………………………………..41
表4-12 LR模式Ⅰ(表列原始變數)之歸類表……………………………….…42
表4-13 LR模式Ⅰ(表列原始變數)之參數估計……………………….………42
表4-14 LR模式Ⅱ(表外變數)之歸類表……………………………………….43
表4-15 LR模式Ⅱ(表列原始變數)之參數估計……………………………….44
表4-16LR模型Ⅰ和LR模型Ⅱ顯著變數…………………………………….….44
表4-17T檢定和LR模型Ⅰ、Ⅱ顯著變數比較表………………………..…….45
表4-18 LR模式Ⅲ之歸類表…………………………………………………….46
表4-19 LR模式Ⅲ之參數估計………………………………………………….46
表4-20 LR模式Ⅳ之歸類表……………………………………………..…….47
表4-21 LR模式Ⅲ之參數估計…………………………………………..…...47
表4-22 最終LR模式之歸類表…………………………………..…..………48
表4-23 最終LR模式之參數估計…………………………………..…………48
表4-24忽略變數後的最終LR模型正確率………………………..….…….…51
圖 目 錄

1、圖1-1研究論文架構圖………………………………………....3
2、圖2-1 授信評估原則關係圖……………………………………13
3、圖4-1實證流程圖……………………………..………………30
中文文獻1、何太山,1977年,「運用區別分析建立商業放款信用評分制度」,政大企業管理研究所碩士論文。2 、李金泉,1992年5月,SAS/PC應用手冊─多變量應用統計與研究分析實務,松崗電腦圖書資料股份有限公司。3 、呂美慧,2000年,「金融機構房貸客戶授信評量模式分析─Logistic迴歸之應用,政大金融所碩士論文。4 、林建州,2001年,「銀行個人消費信用貸款授信風險評估模式之研究」,中山大學財務管理所碩士論文。5、洪仁杰、莊維瑩、秦榮志,2000年,「地區金融機構授信決策之研究-以高 屏 地區為例」,台灣土地金融季刊,第37卷第一期。6 、馮志剛,1996年,「公營與民營金融機構個人擔保與信用放款授信評估之研究」,高雄工學院管科所碩士論文。7 、施孟隆、游清芳及李佳珍,1999年10月,P.85-104,「 Logit Model 應用於信用卡信用風險審核系統之研究─以國內某銀行信用卡中心為例」,金融財務月刊,第4期。8、 許愛惠,1994年,「信用卡信用風險審核範例學習系統之研究」,政大資訊管理研究所碩士論文。9、陳順宇,2000年,多變量分析,華泰書局。10、張仁哲,1982年,「我國信用卡現代化問題之研究」,政大企研所碩士論文。11、曾俊堯,1995年,「信用卡信用風險評估模式之研究」,中州學報,第八期,。12、彭昭英,2000年3 月,SAS與統計分析,儒林圖書有限公司。13、黃俊英1991年,多變量分析,中國經濟企業研究所,。14、黃俊英、林震岩,1997年5月,SAS精析與實例,華泰書局。15、黃小玉,1988年,「銀行信用評估模式之研究」,淡江大學資訊科學研究所 碩士論文。16、黃建森、張捷晶,1998,金融管理,華泰書局。17、郭敏華,2000年,債信評等,智勝文化事業有限公司。18、鄭廳宜,1999年,「信用卡授信審核之實證研究」,朝陽科技大學財務金融所碩士論文。19、簡安泰,1977年,「消費者信用評分制度之研究」,政大企研所碩士論文。20、簡安泰,1996年,「銀行評估信用準則」,財團法人聯合徵信中心。21、龔昶元,1998年Logistic Regression「模式應用於信用卡信用風險審核之研究─以國內某銀行信用卡中心為例」,台北銀行月刊,第28卷第9期。22、財團法人金融聯合徵信中心編,1995年10月,金融機構授信管理要覽。23、泛亞銀行,1999,徵授信業務手冊。英文文獻1.Efron , B.,"The Efficiency Ffficiency of Logistic RegressionCompared to Normal Discriminant Function Analysis",( 1975), journal of the American Statistical Association, Vol. 70, P.892-898.2.Espahibodi , P., "Identification of Problem Bank and Binary Choices Models", Journal of Banking Finance, Vo115, P.53-71.3.Hauck , W.W. and Donner , A., "Wald’s Test as Applied to Hypothesis in Logit Analysis", (1977), Journal of the American Statistical Association, Vol.72, P.851-853.4.Hosmer , D.W., and Lemeshow , S., Applied Logistic Regression , 1989, New York : John Wiley &Sons, Inc.5. Lo ,A.W.,"Logit Versus Discriminant Analysis- A Specification Test and Application to Corporate Bankruptcies", 1986, Journal of Econometrics , Vol. 31, P151-1786.Orgler , Y.E., "A Credit Scoring Model for Commercial Loans" , 1970,Journal of Money, Credit, and Banking , P435-4457.Rock , A., "Sure Ways to Score With Lender", 1984, Money8.Steenackers , A. and Goovaerts , M.J., "A Credit Scoring Model for Personal Loans", 1989, Insurance Mathemaics Economics Economics, P31-3
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