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研究生:陳小萍
研究生(外文):Chen,Hsiao-Ping
論文名稱:房貸客戶產品選擇與提前清償行為之研究
論文名稱(外文):The Clientele's Attitude Toward Mortgage Products and the Behaviors of Prepayment
指導教授:蔡偉澎蔡偉澎引用關係
指導教授(外文):Tsai,Wei-Pen
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:金融研究所
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:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:58
中文關鍵詞: 提前清償 二元羅吉斯迴歸模型
外文關鍵詞:prepaymentbinary logistic regression model
相關次數:
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近兩年來國內房地產一片榮景,再加上「雙卡風暴」的衝擊,使得風險低且較容易控管的房貸業務成為金融機構爭相競逐之地,各金融機構為了搶佔市場紛紛以提供低利率的房貸產品做為競爭策略。在現階段經濟景氣好轉及央行持續升息的情況下,固定型房貸逐漸取代指數型房貸成為市場的主流,利率的上升除了使房貸客戶對房貸產品的選擇產生改變外,也會影響其提前還款的意願。
本文主要在探討在景氣逐漸好轉及利率緩步上升的趨勢下,究竟是什麼樣特性的客戶群,會選擇提前清償的行為?另外,在房市成交量與房價屢屢持續上升的情況下,消費者對於房貸的需求相對增加,金融機構面對此狀況,該如何推出適合的房貸商品來滿足消費者的需求呢?
本研究利用某壽險公司之房貸客戶資料以二元羅吉斯迴歸模型 (Binary Logistic Regression Model) 分析房貸客戶對房貸產品的選擇及提前清償行為,實證結果顯示選擇提前清償行為受到婚姻狀況、是否為保戶、屋齡、地區、借款金額、貸款成數、借款期限、契約利率、加碼利率、寬限期及還款限制等因素影響;選擇房貸產品受到性別、婚姻狀況、年齡、每月繳息金額、職業、是否為保戶、屋齡、房屋使用現況、地區、契約利率、加碼利率及寬限期等因素影響。
As a result of the booming domestic real estate and the storm of credit card debts in the past two years, the mortgage market become a highly competitive arena for financial institutions since this market has relatively lower risk and is considered as more manageable. Many financial institutions have strategically offered mortgage products at low interest rates to seize such market opportunity.
As the economy improves and the Central Bank continues to raise interest rates, the traditional fix-rate mortgages, instead of the index-type ones, become the mainstream products in the market. The rise of interest rates not only changed consumers’ preferences on loans, but also affected their willingness to pay back early.
Thus, the current paper is aimed to understand the characteristics of the mortgage consumers who will choose prepayment in such situation. In addition, the paper also discusses the strategies and product development to meet consumers’ demand at such time.
More specifically, the current data provided by one life insurance company was analyzed with a binary logistic regression model to predict the prepayment behavior. The findings showed that important factors included marital status, where currently holding an insurance contract with the company, age of house, house location, amount of loan, percentage of down payment, years of loan, interest rate, the length of interest-only period, and rules on prepayment.
As for the selection of mortgage products, important predictors were gender, marital status, age, monthly payment, occupation, where currently have life insurance with the company, age of house, condition of house, location, interest rate, and added rate, and grace period, etc.
第一章 緒論
第一節 研究動機與目的 …………………………………………………1
第二節 國內房屋貸款市場現況 …………………………………………4
第三節 研究流程與架構…………………………………………………10
第二章 文獻探討
第一節 房貸授信評估原則………………………………………………12
第二節 國外文獻…………………………………………………………15
第三節 國內文獻…………………………………………………………19
第三章 研究方法
第一節 研究樣本資料分析………………………………………………24
第二節 計量模型…………………………………………………………25
第三節 變數說明…………………………………………………………28
第四章 實證結果分析
第一節 房貸資料基本統計………………………………………………33
第二節 借款人提前清償行為實證結果…………………………………36
第三節 房貸產品類型與借款人特性研究………………………………40
第五章 結論與建議
第一節 研究之結論………………………………………………………53
第二節 對未來研究之建議………………………………………………56
參考文獻…………………………………………………………………57
中文部份
1、郭姿伶(2002),住宅貸款之提前清償與逾期還款,國立中正大學財務金融研究所碩士論文。
2、呂美慧(2000),銀行授信評等模式-Logistic Regression之應用,國立政治大學金融研究所碩士論文。
3、黃文啟 (2002),以LOGIT模型研究借款人特性與不動產抵押貸款提前償還之關係,國立政治大學財務金融管理學系研究所碩士論文。
4、陳健豪 (2004),台灣地區住宅抵押貸款-提前清償與違約之分析,國立清華大學科技管理研究所碩士論文。
5、鍾岳昌(2004),以比例危險模型估計房貸借款人提前清償及違約風險,國立政治大學財務管理研究所碩士論文。
6、黃建智(2004),以卜瓦松迴歸方法探討房貸抵押貸款提前清償及違約決策,國立政治大學企業管理研究所碩士論文。
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9、魏勝育(2002),台灣壽險業從事房貸風險研究,國立政治大學風險管理與保險學研究所碩士論文。
10、李桂榮(2003),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研究所碩士論文。
11、陳姍霓(2004),整合類神經網路、多元適應性雲形迴歸與分類迴歸樹於信用評等模式之建構-以房屋貸款為例,輔仁大學管理學研究所碩士論文。
12、李玉真(2003),房屋貸款戶資料探戡之研究,輔仁大學金融研究所碩士論文。
13、廖建隆(2005),應用Multinomial Logit模型探討借款人的還款行為研究,輔仁大學金融研究所碩士論文。
14、黃以馨(2005),以受限回歸模型探討影響房屋貸款人提前還款的因素,輔仁大學金融研究所碩士論文。
15、中央銀行網站 http://www.cbc.gov.tw/。
16、行政院金融監督管理委員會 http://www.fscey.gov.tw/。
17、住宅統計資訊網 http://housing.cpami.gov.tw/。
18、財團法人保險事業發展中心 http://www.tii.org.tw/。
19、信義不動產研究發展中心 http://www.ncscre.nccu.edu.tw/。
20、財團法人國土規劃及不動產資訊中心 http://www.realestate.org.tw/。
英文部份
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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