臺灣博碩士論文加值系統

影響銀行業獲利之因素極為廣泛，包含外在經濟環境的影響及內部經營管理的方式，本研究擬由財務之實證研究，根據銀行財務報表之揭露，選擇以資產報酬率（ROA）與淨值報酬率（ROE）為分析工具，比較台灣地區31家上市（櫃）銀行之經營績效，此外，本文亦加上信用風險模型中由瑞士信貸銀行所推出的信用風險加成法（CreditRisk+）衡量銀行風險值，以評估銀行整體經營績效，即報酬與信用風險之評估。
信用風險加成法為目前信用風險評價模型中較實用且有效的方法，其在數學運算上也較具容易性，不像其它信用風險評價模型需有完整且充分的參數，亦或一定要將信用等級作轉移機率矩陣（rating migration likelihood matrix）。目前我國尚無利用此法評估信用風險之實證分析，多僅就信用風險加成法作模型之介紹，因此本文將利用信用風險加成模型衡量銀行之損失分配。
實證結果顯示，綜觀國內31家上市（櫃）銀行以工業銀行之整體經營績效表現最為亮眼；相反的，農業銀行最差。商業銀行中則以早期的公營行庫及地區性銀行表現普遍不佳。未來，也期望本研究能作為政府單位、銀行、一般民眾及投資人在學術上與實務上的參考指標。

The effect of banking profits are extremely widespread, they include effects of external economic environments as well as domestic operation management methods. The present research aims to draft a financial empirical study, in accordance with bank financial data forms disclosure, choosing Return of Assets (ROA) and return on equity (ROE) as primary tool for analysis to compare the performance of 31 banks within Taiwan. Furthermore, this paper will add the Credit Suisse First Boston (CSFB) credit risk measurement method CreditRisk+ to calculate VaR (Value at Risk） in order to evaluate their operation performance, rate return and credit risk.
The CreditRisk+ risk measurement model is presently the most efficient method; it is also of great use to lessen mathematical operations headaches, different from all the other credit risk measurement models, the latter does not need adequate parameters or rating migration likelihood matrix. Since this credit risk management model is not yet used for risk estimations in Taiwan, this present paper will thus introduce the CreditRisk+ model, and use the latter to measure domestic banks loss allocations.
As research outcome, generally speaking among the 31 domestic banks analyzed, operation performances of industrial banks have manifested the best results; in opposition to agricultural banks, which performed the worst. Commercial banks for their part, the earliest state-owned and regional banks, did not do that well. This present research as well hopes to become an index for government units, banks, the common of the people, and investors.

摘要……………………………………………………………………Ⅰ
Abstract………………………………………………………………Ⅱ
目錄……………………………………………………………………Ⅲ
表目錄…………………………………………………………………Ⅴ
圖目錄…………………………………………………………………Ⅵ
第一章 緒論……………………………………………………………1
第一節 研究動機 ………………………………………………………1
第二節 研究目的………………………………………………………8
第三節 研究架構………………………………………………………9
第二章 相關理論與文獻探討…………………………………………11
第一節 傳統的信用評分模型…………………………………………11
第二節 類神經網路法…………………………………………………15
第三節 信用風險評價模型的目前趨勢………………………………17
第四節 信用風險評價模型之綜合分析………………………………29
第三章 研究方法………………………………………………………32
第一節 樣本期間與資料來源…………………………………………32
第二節 模型建立 ……………………………………………………32
第三節 CreditRisk+模型的應用……………………………………43
第四章 實證分析………………………………………………………48
第五章 結論與建議……………………………………………………56
參考文獻………………………………………………………………60

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