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研究生:沈志峰
研究生(外文):Chih-Feng Shen
論文名稱:租賃業貸款提前清償與逾期還款之研究
論文名稱(外文):A Study of the Prepayment and Default in the Lease Loan
指導教授:黃嘉興黃嘉興引用關係
指導教授(外文):Chia-Hsing Huang
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:79
中文關鍵詞:逾期還款租賃資產證券化提前清償
外文關鍵詞:LeaseAsset-Backed Securitizationprepayment
相關次數:
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摘要
本研究主要利用國內某租賃公司提供之高屏地區共計377筆的租賃貸款及分期付款的資料,進行Logistic Regression分析,其研究的變數以提前清償及逾期還款兩個選擇權,藉此了解租賃公司的授信行為特徵及租賃債權在發行過程中,提前清償及逾期還款的影響其現金流量的變化。
主要研究結果包括如下:(1)在提前清償方面,僅信用評分在無分次撥款呈負的顯著水準,顯示信用評分對提前清償的機率有著舉足輕重的影響,未來租賃公司選擇將租賃資產證券化時,可將容易提前清償的變數,即信用評分較低資產作一調整,以利精確估計提前清償的機率,作為評價證券的基礎。(2)在逾期還款方面,顯示擔保品及貸款期間越短越易逾期,即風險值高的授信戶,租賃公司在產品別分期付款上給予授信時,基於越早回收本金情況下,貸款期間會越短,擔保品部份亦會增加;而在行業別方面,則在分期付款及擔保方面會影響逾期還款。在無擔保方面,則有產品別及財簽/稅報呈負的顯著水準。(3)根據全體樣本進行Logistic Regression ,估計企業授信戶提前還款的機率為79.17﹪;而逾期還款的機率值為83.98﹪,顯示在全體樣本數下提前清償與逾期還款機率高。
根據以上的實證結果,對租賃業者而言,在建立租賃資產模組時,可提供企業內之授信評等機制作一參考,除有助於提前清償模型之建立外,另可降低租賃資產的違約風險,以改善其資產品質,進而創造租賃業者之獲利。
Abstract
This research studied lease loan and installment cases in Kaohsiung and Ping-Tong areas provided a domestic lease company. The variables, prepayment and default, were used in Logistic Regression Analysis to investigate the characteristics of credit behavior of lease firms and how prepayment and default affect the cash flows in the issuing process of lease credit.
The results of this research are: First, in the aspect of prepayment, the results reveal that credit ratings have hefty influence on the probability of prepayment. When future lease companies choose asset-backed securities, the easy-to-be-prepaid variables, assets with loser credit ratings, become the basis of evaluating securities in order to precisely estimate the probability of prepayment. Second, in the aspect of default, the shorter the period of pledge and loan, the higher probability the default. Therefore, while the lease firms offer credits on the installments of product category to high-risk new customers, the period of loan would be shorter and pledge would increase based on receiving the principal in advance. In addition, regarding the industry category, installment and pledge would affect default. For the non-collateral part, the product category and annual financial report had negative impacts . Third, based on the logistic Regression, customers’ probability of prepayment is 79.17 percent and probability of default is 83.98 percent. The probabilities of prepayment and default were both very high.
In brief, the lessors can offer their models of lease asset as a reference to the mechanism of credit rating within industries. This not only builds a prepayment model but also lowers the default risk of lease asset. In addition, it improves the asset quality and brings more profits to the lease companies.
目 錄
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
第一節 研究背景與動機..................................1
第二節 研究目的........................................5
第三節 研究內容與流程..................................7
第二章 文獻回顧
第一節 租賃之相關介紹..................................9
第二節 授信之相關介...................................16
第三節 金融資產證券化之相關介紹.......................21
第四節 相關文獻探討...................................34
第三章 研究方法
第一節 資料來源.......................................44
第二節 變數衡量.......................................45
第三節 實證方法.......................................52
第四章 實證結果與分析
第一節 敘述統計結果...................................55
第二節 相關係數分析結果...............................59
第三節 提前清償與逾期還款之實證分析結果...............62
第五章 結論與建議
第一節 結論...........................................69
第二節 研究限制與建議.................................73
參考文獻

表目錄
表1.1、美國ABS與MBS發行餘額統計........................ 2
表1.2、民國85年至90年第三季主要金融機構放款餘額一覽表.. 3
表2.1、台北市租賃商業同業公會會員名單................... 15
表3.1、台灣經濟研究院編訂之行業分類......................50
表3.2、研究變數與預期關係彙整............................51
表4.1、全體樣本變數敘述統計值............................56
表4.2、虛擬變數之敘述統計................................58
表4.3、提前清償與逾期還款全體樣本之相關係數..............61
表4.4、提前清償全體樣本之機率迴歸結果....................62
表4.5、無分次撥款之提前清償機率迴歸結果..................63
表4.6、有分次撥款之提前清償機率迴歸結果..................64
表4.7、逾期還款全體樣本之機率迴歸結果....................65
表4.8、租賃之逾期還款機率迴歸結果........................66
表4.9、分期之逾期還款機率迴歸結果........................67
表4.10、有擔保之逾期還款機率迴歸結果.....................67
表4.11、無擔保之逾期還款機率迴歸結果.....................68


圖目錄
圖2-1、租賃資產擔保證券典型架構..........................24
圖2-2、租賃資產證券化架構支付流程........................24
圖2-3、資產證券化主要架構關係圖..........................25
參考文獻一 中文文獻1.中華民國台灣地區金融統計月報(2001),中央銀行經濟研究處編。2.王志英(2001),「金融資產證券發行之實證分析─以日本銀行為例」,中原大學企業管理研究所碩士論文。 3.江奕倫(2000),「租賃業授信決策之研究」,銘傳大學國際企業管理研究所碩士論文。4.江惠櫻(2001),「商業銀行對企業授信決策考量因素與授信品質之關係」,靜宜大學企業管理研究所碩士論文。5.李榮燾(1998),「企業界資本投資的另一財源--租賃」,會計研究月刊,第147期,pp.14~20。 6.汪台中(2 000),「銀行對企業貸款之實證分析--以中國農民銀行為例」,中正大學財務金融研究所碩士論文。7.呂美惠(2000),「銀行授信評等模式-- Logistic Regression之應用」,政治大學金融研究所碩士論文。8.邱靖博(1993),財務管理,三民書局,第六版。9.林柏生、張錦源(1994),國際金融貿易大辭典,中華徵信所,第六版。10.林啟彥(1993),「租賃資產證券化之研究」,和信企業團企業內碩士班碩士論文。11.吳以苓(2000),「美國住宅抵押貸款擔保債券之研究」,台灣大學財務金融研究所碩士論文。12.洪文慶(1995),「銀行對借款者經營績效評鑑與信用評等之研究」,淡江學管理科學研究所碩士論文。13.張瑜真(1997),「類神經網路在銀行授信風險之應用」,交通大學管理科學研究所碩士論文。14.陳家彬、賴怡洵(2001),「台灣地區銀行放款有無擔保之決定因素─Logit模型之實證分析」,管理評論,第二十卷第一期,pp.129~159。15.陳錦村(1996),「銀行授信客戶之甄選:層級分析法的應用與比較」,台大管理論叢,第七卷,第二期,pp.1~28。16.郭姿伶(2000),「住宅貸款之提前清償與逾期放款」,中正大學財務金融研究所碩士論文。17.章慧光(1990),「抵押擔保證券之提前還款風險」,台北市銀行月刊,第二十一卷第十一期,pp.46~59。18.彭昭英(1996),「SAS與統計分析」,儒林出版社。19.黃俊雄(1993),「企業財務危機預警模型在銀行授信決策之運用」,政治大學企業管理研究所碩士論文。20.黃建銘(2001),「金融資產證券化的運用」,華信金融季刊,第十五期,pp.83~90。21.黃重菁(1998),「銀行對中小企業授信考量因素之研究」,政治大學企業管理研究所碩士論文。22.賀力行、林少斌(2000),「由美國抵押擔保債券探討我國金融資產證券化之可行性」,台灣經濟金融月刊,第三十六卷第四期,pp.15~30。23.楊雅(2001),「銀行授信預警模型之研究-以國內銀行個案為例」,銘傳大學金融研究所碩士在職專班論文。24.廖咸興、李阿乙、梅建平(1999),「不動產投資概論」,華泰書局。25.劉展宏、張金鶚(1999),「一般購屋貸款與首次購屋貸款提前清償之比較研究」,中華民國住宅協會第八屆年會論文集,pp.177~195。26.劉展宏(1999),「購屋貸款提前清償之研究」,台銀季刊,第51卷第四期,pp.1~15。27.黎兆盈(1993),「我國企業使用融資性租賃租賃之研究」,台灣大學財務金融研究所碩士論文。28.羅明聰(1992),「資產證券化之研究」,台北市銀行月刊,第二十三卷第六期,pp.44。29.羅際棠(1996),「銀行授信與經營」,三民書局。 二 英文文獻1.Blackwell, D. And D. Kidwell(1998), “An Investigation of Costs Differences between Public Sales and Private Placements of Debt, ” Journal of Financial Economics,22, pp.253-278.2. Blackwell and Winters(1997), “Banking Relationships and The Effect of Monitoring on Loan Pricing, ”The Journal of Financial Research,2,pp.275-289.3.Booth, J.R.(1992), “Contract Costs, Bank Loans, and the Cross-Monitoring Hypothesis, ”Journal of Financial Economics,31,pp.25-41. 4.Chen, C.P.(1994), “The Lending Behavior of Global Banks: A Relative Comparison of U.S. vs. Non-U.s. Banks, ”Ph.D. dissertation, University of Kentucky, Lexington, Kentucky, U.S.A.5.Chen, S., G.H.H. Yeo and K.W. Ho(1998), “Further Evidence on the Determinants of Secured versus Unsecured Loans, ” Journal of Business Finance and Accounting,25, pp.371-385. 6.Green, Jerry and John B. Shoven, February (1986), “The Effects of Interest Rate on Mortgage Prepayment, ”Journal of Money,Credit,and Banking,18(1),pp.41-59. 7.John M. Quingley(1987),“Interest Rate Varitions , Mortgage Prepayment and Household Mobility, ”The Review of Economic and Statistics,4,pp.636-643. 8.Leeth, J.D. and J.A. Scott(1989), “The Incidence of Secured Debt:Evidence from the Small Business Community, ” Journal of Financial and Quantitative Analysis,24,pp.379-394.9. Phillips, Richard A., Eric Rosenblatt and James H. Vanderhoff(1996), “The Probability of Fixed- and Adjustable- Rate Mortgage Termination, ” Journal of Real Estate Finance and Economics,13,pp.95-104. 10.Scott, J.A. and T.C. Smith(1986), “The Effect of the Bankruptcy Reform Act of 1978 on Small Business Loan Pricing, ” Journal of Financial Economics, 16,pp.119-140.11.Smith, C.W.(1980), “On the Theory of Financial Contracting:The Personal Loan Market, ” Journal of Monetary Economics,6,pp.333-357. 12.The Bond Market Association.(2001), Bond Market Statistics,The Bond Market Association.Available:http://www.bondmarkets.com/Research/statist.shtml.13.Zorn,Peter M. and Michael J. Lea,(1989), “Mortgage Borrower Repayment Behavior: A Microeconomic Analysis with Canadian Adjustable Rate Mortgage Date, ”AREUEA Journal,17(1),pp.118-136.
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