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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:呂長融
研究生(外文):CHANG-JUNG LU
論文名稱:運用決策樹於房屋貸款違約分析
論文名稱(外文):Using Decision Tree in Analysis of Housing Loan Default
指導教授:王日昌王日昌引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:長庚大學
系所名稱:資訊管理研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:96
中文關鍵詞:房屋貸款決策樹信用評等
外文關鍵詞:Housing MortgageDecision TreeCredit Rating
相關次數:
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隨著台灣房地產前景看好,房屋貸款戶需求大量增加,然而在銀行對於信用評等制度建構尚未完善,導致房貸戶的逾期放款率節節高升,對於台灣的經濟是一種傷害。長久以來金融機構在考量房屋貸款戶的個人因素上,房貸戶的還款來源分析不夠確實,對於房貸戶負債的資訊不足,造成違約風險。因此本研究希望透過房貸戶的各種負債、負債佔所得比率等各種因素,建構一個較完善的預測模式。本研究將利用決策樹模型進行五種實驗,分別將各種負債變數和負債佔所得比率變數放入到各實驗模式,最後我們證明負債佔所得比率變數,在房屋貸款違約分析上具有優良的預測效果,其模式預測準確準達85.33%,並利用決策樹模型產生出規則,以供核貸人員解讀和參考。
As real property in Taiwan develop very well, the need of Housing Mortgage is increasing rapidly. The structure of Credit Rating System in banks built imperfectly result of Non-performing Loans Ratio increasing. It is a Taiwan’s economic damage. In the long term, the personal factors of Housing Mortgage in Financial Institutions and the Refund source analysis of the housing loan is incomplete. The information about Housing Loan debt is not enough and that cause Default risk. Thus, this study thought these factors including in debt, in debt to take incomes ratio to build complete Predict model.The study will precede five kind of experiment by using decision tree, and input each of these factors in each kind of model. Finally, the result improve that in debt to take incomes ratio is a effective predictor in Analysis of Housing Loan Default. The accuracy of this model is 85.33% and produces some rules by decision tree model to providing clerk to reference.
指導教授推薦書
口試委員會審書
授權書iii
誌謝iv
中文摘要v
英文摘要vi
第一章 緒論1
1.1 研究背景1
1.2 研究動機4
1.3 研究目的5
1.4 論文架構5
第二章 文獻探討7
2.1 資料探勘7
2.1.1 資料探勘概述7
2.1.2 資料探勘的方法9
2.1.3 分類技術-決策樹12
2.2 銀行授信概述15
2.2.1 授信原則15
2.3房屋貸款定義17
2.3.1 房屋貸款特性17
2.4 信用評等定義與原則18
2.4.1 信用評等方式18
2.4.2 信用評等文獻22
第三章 研究方法29
3.1研究流程與架構29
3.2資料蒐集31
3.3資料定義31
3.4 C4.5演算法34
3.4.1 決策樹修剪36
3.4.2 決策樹產生規則36
3.5 資料驗證模型37
第四章 實證結果與討論38
4.1交叉分析38
4.2 決策樹模型結果分析64
4.2.1 決策樹實驗模型一64
4.2.2 決策樹實驗模型二68
4.2.3 決策樹實驗模型三73
4.2.4 決策樹實驗模型四79
4.2.4 決策樹實驗模型五83
4.3 本章小節88
第五章 結論91
5.1研究貢獻與結論91
參考文獻93
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〔6〕Quinlan, J. R., C4.5:Programs for machine learning, Morgan Kaufmann, San Francisco, 1993.

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〔22〕李桂榮,自用住宅購屋貸款特性與逾期還款關係之研究,國立高雄第一科技大學金融營運所,碩士論文,2003年。


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〔27〕林國順,房屋貸款逾期還款預警模式之研究,大同大學事業經營學系(所),碩士論文,2004年。

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〔29〕中央銀行—統計資料http://www.cbc.gov.tw/economic/statistics/total_index.asp
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