臺灣博碩士論文加值系統

近年來，由於雙卡風暴的襲捲，卡奴的問題愈趨嚴重，又適逢新巴塞爾資本協定於民國95年底正式實施，為因應此趨勢，本研究將以國內某銀行為研究對象，透過資料採礦流程，針對該銀行之進件徵審資料建構一套符合自身銀行客戶特性的信用卡評分模型。
本研究分別利用羅吉斯迴歸、類神經網路、決策樹三種方法建立模型，並比較三種方法的預測能力及有效性，結果發現羅吉斯迴歸模型預測能力及有效性皆較其他兩者為佳，因此以羅吉斯迴歸方法所建立的模型為本研究最終模型。接下來便針對該模型，利用K-S 檢定、吉尼係數和ROC曲線進行模型評估，以評估模型的有效性，最後，更進一步依照該模型所預測之違約機率，建立信用評分等級，同時檢視各等級內客戶之特性。

摘要 I
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 3
第三節 研究架構 4
第二章 文獻探討 6
第一節 Basel II概述 6
第二節 信用風險評估原則 9
第三節 資料採礦概述 11
第四節 相關實證研究 14
第三章 研究方法 17
第一節 建模架構 17
第二節 資料介紹與變數說明 20
第三節 研究方法 23
第四章 研究結果 32
第一節 資料準備 32
第二節 建立模型 39
第三節 模型評估 45
第五章 結論與建議 52
第一節 結論 52
第二節 建議 53
參考文獻 55
附錄 57
一、檢視共線性 57
二、各變數分配狀況及違約狀況 59
三、羅吉斯迴歸模型 66
四、各變數於各群狀況 68
五、敏感度分析表格 77

表次

表 一 信用卡業務各年度狀況 2
表 二 新巴塞爾資本協定架構 8
表 三 本研究變數與5P原則 10
表 四 信用卡相關文獻 15
表 五 個人基本資料變數 21
表 六 與銀行往來記錄變數 21
表 七 聯合徵信中心所提供之變數 22
表 八 分類矩陣 26
表 九 給定臨界值下的決策結果 29
表 十 連續型變數選取 34
表 十一 類別型變數選取 35
表 十二 個人基本資料變數切割結果 37
表 十三 聯合徵信中心提供之變數切割結果 38
表 十四 三模型之分類矩陣 40
表 十五 信用評分等級分群結果 42
表 十六 違約機率之機率分佈表 46
表 十七 Binomial Test結果 49
表 十八 各信用狀況下，違約機率之表現狀況 51




圖次

圖 一 研究架構 5
圖 二 新巴塞爾資本協定三大支柱 7
圖 三 建模架構 19
圖 四 類神經網路示意圖 24
圖 五 正常授信戶和違約授信戶累積機率分配 27
圖 六 Lorenz曲線示意圖 28
圖 七 ROC曲線示意圖 29
圖 八 教育程度與違約機率關係圖 37
圖 九 樣本配置示意圖 39
圖 十 三模型之增益圖 41
圖 十一 信用評分等級分群結果 42
圖 十二 違約機率累積分配圖 45
圖 十三 Lorenz 曲線 47
圖 十四 ROC 曲線 48
圖 十五 違約機率分配圖 50

中文文獻
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英文文獻
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相關網站
中信證券，http://www.kgi.com.tw/rm/rm_5.htm/
金管會銀行局，http://www.banking.gov.tw/