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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:賴義生
研究生(外文):Yi-Sheng Lai
論文名稱:消費者小額信用貸款授信風險評估之個案研究
論文名稱(外文):A Case Research of the Credit Risk Evaluation for Consumer Small-Amount Unsecured Loan
指導教授:吳瑞山吳瑞山引用關係
指導教授(外文):Ruey-Shan Wu
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:國際財務金融碩士在職專班
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:82
中文關鍵詞:消費金融市場
外文關鍵詞:Consumer banking market
相關次數:
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隨著金融市場的漸趨開放及產業的明顯外移,在市場規模有限的情況下,銀行業高度競爭的經營環境已然呈現,隨之而來的是,存放款利差的逐漸縮小與各銀行間割喉式的競爭;銀行為謀爭取更多的客戶及更大的利潤,往往會以降低徵、授信品質的方式,擴張放款規模。1997年爆發的亞洲金融風暴起因眾說紛云,惟一般咸信,此與長期以來金融機構過度授信間有著密不可分的關係;在金融風暴中,伴隨著地雷股陸續引爆、企業倒閉頻傳,導致金融機構逾放比迅速攀升,並嚴重侵蝕獲利。此後,為分散風險並提高獲利,屬高利差產品之消費金融業務,應運而成為國內銀行爭相發展的領域。
在上述時空背景作用下,隨著多家銀行轉戰消費金融市場,現階段消費金融市場仍是處於競爭激烈的環境中;故此,各銀行為提高放款量、減少審核時間並爭取放款時效,亦同樣以降低徵、授信品質之方式擴張無擔保授信規模,終致去年信用卡及現金卡等『双卡風暴』之發生,市場上各主要消費金融業務銀行之逾放比無不迅速攀升,嚴重侵蝕獲利,甚而危及部分銀行永續經營的能力。
時下國內消費金融業務居高不下的逾放比,是金融監理單位及各金融機構內部所共同關切的議題,從而,如何對消費金融業務之客戶進行信用風險衡量乃成為眾所關心的焦點;有鑑於此,本研究乃以個案銀行之消費者小額信用貸款之核貸客戶為樣本進行研究,並自樣本資料中分析選取22個變數,以了解影響相關貸款正常繳款與否之因素,而進一步地希望能於審核前預測客戶發生違約之可能性,以作為未來授信人員案件准駁之重要參考依據。此外,本研究尚藉由統計之方法,交叉分析各變數內違約率分佈情形,復利用逐步區別分析及多變量區別分析,建立信用違約預測模型,最終並經由實證結果,獲致下列結論:
一、經由交叉分析及逐步區別分析法所得之結果,確認對消費者小額信用貸款存有相對顯著貢獻的影響變數分別為:性別、年齡、教育程度、扶養子女人數、居住年數、任職機構職務別、現職年資、年收入、現金卡動用與否、信用卡持卡張數、信用卡持卡年數、信用卡循環動用與否、不動產加強設定與否,以及保證人之徵提與否等變數。
二、本研究透過區別分析法所建構之信用違約預警模型,其整體預測準確度為76.48%。
As the deregulation of the financial market and the obvious outward migration of the domestic industry, the highly competition environment for the bank industry is appeared. Following are the reduction of the profit from interest rate spread and the keen competition between the banks. In order to win more customers and more business, the banks often try to enlarge their lending bases by lowering their crediting criteria. It is hard to tell what caused the Asia financial crisis in 1997, but the general believed that the crisis was highly correlated to the over crediting of financial institutes. In the crisis, the ratio of non-performing loan of a bank scrambled and the profit decreased severely due to crash of the stock market and bankruptcy of the corporations. Therefore the consumer banking with high interest spread became a new area where the banks developed vigorously because of the risk diversification and the increase of profits.
In the market condition above, the consumer banking market is now still highly competitive when many banks step into the market. Therefore, the banks try to increase the lending, to short the time for credit, and to make the punctuality of the lending also by lowering the quality of lending to extending the unsecured loans. The consumer banking market end in the “Dual Card Storm”(about credit card and cash card) and the continued soaring of the ratio of non-performing loan seriously eroded the profits of banks and in addition damaged the ability to continued developing of some banks.
The soaring of the ratio of non-performing loan in the consumer banking market is now the issue financial supervision and every financial institution concern. Therefore, the public focuses on how to evaluate the credit risk of the customers in consumer banking business. There are 22 factors selected in the model for us to comprehend what facts will effect customers’ payments. Further the possibility of a customer fail to match the payment will be expected before the official evaluation of the bank so that the future crediting person can authorize a loan refer to the possibility. Moreover the research apply the cross-examine the distribution of contravention inside each variable and step discriminate analysis, multivariate discriminate analysis as well to construct a credit risk model. Finally have the conclusion:
1.Accounting to the outcome of the cross-examine and step discriminate analysis, the research confirms the significant factors: sex, age, education, number of children, years to stay in the same place, occupation, work years, income, the usage of cash card, number of credit cards, years to use credit card, the balance of credit card, mortgage, and guarantor.
2.In this research, the model constructed by multivariate discriminate analysis, the overall degree of accuracy is 76.48%.
中文摘要 I
英文摘要 II
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 4
第三節 研究目的 5
第四節 研究架構與流程 6
第二章 相關理論與文獻探討 8
第一節 消費者小額信用貸款之定義 8
第二節 消費者小額信用貸款之現況及特性 9
第三節 信用風險管理 14
第四節 授信評估原則 21
第五節 消費者小額信用貸款授信評量原則 26
第六節 相關文獻探討 29
第三章 研究樣本與研究方法 42
第一節 研究對象 42
第二節 研究變數介紹 43
第三節 研究方法 50
第四章 實證結果 54
第一節 樣本交叉分析結果 54
第二節 逐步區別分析結果 68
第三節 區別分析實證結果 71
第五章 結論、研究限制與建議 73
第一節 研究結論 73
第二節 研究限制 77
第三節 研究建議 78
參考文獻 80



圖目錄
圖 1-4-1 研究流程圖 7
圖 2-4-1 各項授信評估原則之關係 25
圖 3-3-1 區別函數(費雪法) 52



表目錄
表 1-1-1 消費者貸款餘額變化情形 3
表 2-3-1 信用風險評估方法之比較表 20
表 2-6-1 影響消費者貸款之信用風險要素彙整表 30
表 3-2-1 研究變數彙整 47
表 3-3-1 歸類矩陣 53
表 4-1-1 正常戶與違約戶交叉分析 65
表 4-2-1 逐步區別分析 SAS 步驟一 68
表 4-2-2 逐步區別分析 SAS 步驟二 69
表 4-2-3 逐步區別分析 SAS 各因素重要性排序 70
表 4-3-1 模型分類表 71
表 4-3-2 整體樣本區別模型分類表 72
中文文獻
1.江世傑(2001),利用模糊類神經網路系統評估消費性貸款,國立成功大學企業管理研究所碩士論文。
2.江淑娟(2002),信用評等因素與信用卡違約風險之關係,逢甲大學保險研究所碩士論文
3.呂美慧(2000),銀行授信評等模式分析-Logistic Regression之應用,政治大學金融研究所碩士論文。
4.呂金品(2002) ,運用決策樹分類方法估計小額放款倒帳率–兼論放款策略,國立中山大學財務管理學系研究所碩士論文。
5.李佳珍、游清芳、施孟隆(1999),Logistic 模式應用於信用卡信用風險審核系統之研究-以國內某銀行信用卡中心為例,金融財務月刊,第四期,頁85-104。
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29.簡安泰(1997),消費者信用評分制度之研究,國立政治大學企業管理研究所碩士論文。
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二、英文部份
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6.Robert, H. C.,(1972),Consumer and Commercial Credit Management, Fourth ,edition, Richard D. Irwin, inc.,PP.449-450.
7.Rock, A.,(1984),Sure Ways to Score with Lenders, Money.
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網路資料
中央銀行金融統計資料(2007),http://www.cbc.gov.tw/
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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