(3.92.96.236) 您好!臺灣時間:2021/05/07 00:03
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:吳文科
研究生(外文):Wen-Ke Wu
論文名稱:銀行中小企業授信評分系統研究-某銀行小型企業授信實證分析
論文名稱(外文):A Study of Credit Scoring System for Small Business Banking- A Local Commercial Bank’s Experience
指導教授:黃北豪黃北豪引用關係
指導教授(外文):H.P. Huang
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:高階經營碩士班
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:80
中文關鍵詞:信用評分系統小型企業授信
外文關鍵詞:small businessloan credit scoring
相關次數:
  • 被引用被引用:4
  • 點閱點閱:357
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:3
在經歷將近十五年的Over Banking之後,一場世紀金融海嘯,更突顯出台灣銀行業界的經營困境,近十年來,從企業金融、消費金融到海外投資理財,銀行身為經濟體系的最後風險承擔者,不僅損失慘重,而且前途仍極艱辛,如何在兼顧安全性、收益性及公益性的原則下,找出獲利管道,實為迫切。傳統上,中小企業授信能給銀行帶來較合理的存放利差和整體往來的附帶利益,因此再度成為許多銀行關注的目標。

要讓名目利差成為真實的利潤,最重要的,當然是要能有效的控制信用風險和作業成本。此時,適值主管機關實施新的Basel II監理規範,鼓勵銀行採IRB方法評量信用風險,但必須符合多項最低的作業要求和統計分析規範,而且要在授信實務上確實採用,因此,如何運用科學的統計分析方法,建立適用於銀行辦理中小企業授信的內部信用評分系統,是各銀行都要認真實際面對的議題。

本研究以某本國商業銀行在民國九十四年五月至九十五年五月間辦理的小型企業授信案件,共計2,517件為樣本母體,使用WOE模式對各項變數作篩選,最終評選出11項較有代表性和統計意義的變數,然後遵照主管機關對採用IRB方法評量信用風險的方法規範,運用羅吉斯迴歸(Logistics Regression)及相關統計分析方法,建置信用評等及加成式評分卡,再採用違約率分佈、Lorenz’s Curve、K-S Test與Log Odds等方法予以檢測,確認模型的合理性和可信度。依照這個模型,小型企業授信在進件審核時,最關鍵的變數,是客戶的借款現況、增貸的急迫性和還款習慣等,共8項變數,合計佔總評分分數的80%,相當符合銀行實務的專業認知,運用本模型,可以協助各相關人員快速、有效的計算信用評分,進而作出正確的判斷。
After the fifteen years over banking, the financial tsunami reveals that Taiwan banking industry has been in a predicament. In the recent ten years, due to being impacted by the risks of the enterprise finance, the retailer finance, the overseas investment, and even the whole economic system, the banks in Taiwan not only have lost seriously, but also been managed more hardly. How to find out a profit model based on the security, the benefit, and the public welfare principles is the critical issue.
The traditional loan to small and medium-sized enterprises that brings the reasonable interest gains and the overall financial intercourse spin-off benefits has become the focal point once again. In order to create the real profit, it is important to control credit risks and the cost of operation. At this time, the government implements the new BaselⅡ supervisory standard with the purpose of encouraging the banks to adopt the IRB to estimate the loan credit risks. It has to meet various the lowest operational requirements and statistical analysis patterns as well as should be practiced in the banking loan business definitely. Consequently, to build an internal loan credit scoring system with the scientific method is a key point.
The research aims to produce the credit scoring model using a series of logical processes, which derived from the 2,517 small business loan samples from May, 2005 to May, 2006 of one Taiwan commercial bank. It adopted WOE model to evaluate a variety of variables, and sift out the 11 representative and the statistical items. Then, following IRB standard, Logistics Regression and related statistic analysis techniques established the credit estimating method and the linked addition scoring card. Finally, the investigation employed the violation rate distribution, Lorenz’s Curve, K-S Test and Log Odds to make sure the rationality and reliability. Based on this model, there are eight essential variables that affects the verification of the loan to small businesses, including customer present loan situation, the urgent of increasing the loan, repayments custom, and so on, which conform to the banking practical know-how. Therefore, the model could assist the banking employees to calculate the loan credit grades efficiently and further make the accurate judgment.
論文提要.................................................................................................................... i
誌謝詞..................................................................................................................... ii
中文摘要.................................................................................................................... iii
英文摘要(Abstract).................................................................................................... iv
目錄.......................................................................................................................... v
第一章 緒論
第一節 研究背景 --------------------- 1
第二節 研究目的 --------------------- 3
第三節 研究範圍與限制 ------------------ 4
第二章 文獻探討
第一節 銀行企業授信規範 ----------------- 6
第二節 財務危機預警模型回顧 --------------- 8
第三節 國外文獻探討 ------------------- 9
第四節 國內文獻探討 ------------------- 10
第五節 信用評分之研究文獻 ---------------- 12
第三章 研究方法
第一節 研究流程 --------------------- 16
第二節 樣本資料收集與處理 ---------------- 16
第三節 變數選取 --------------------- 18
第四節、參數調整 --------------------- 22
第五節 評分卡的分級(Scaling)--------------- 23
第六節 評分卡評估 -------------------- 26
第四章 實證分析
第一節 樣本資料收集與處理 ---------------- 27
第二節 變數選取 --------------------- 28
第三節 建構信用評分模型 ----------------- 39
第四節 信用評分模型可信度評估 -------------- 43
第五節 違約機率與核准率評估 --------------- 47
第六節 結果驗證 --------------------- 50
第五章 結論與建議
第一節 結論 ----------------------- 56
第二節 建議 ----------------------- 57
參考文獻 --------------------------- 60
附表
附表一、 變數顯著性總覽 ------------------ 62
附表二、 各項變數評分表 ------------------ 64
附表三、 九十七年底本國銀行淨值與資本適足率比較表 ----- 67
附表四、 近年來我國直接金融與間接金融年成長率比較表 ---- 68
附表五、 銀行存款、放款利率及各種資金運用收益率比較表 --- 68
附表六、 近十年本國一般銀行放款佔資產總額比率一覽表 ---- 69
附表七、 全體銀行企業貸款與個人貸款消長比較表 ------- 70
附表八、 中小企業佔整體企業比率 - 民國96年度 ------ 70
附表九、 中小企業放款佔企業放款比重一覽表 --------- 71
附表十、 民國97年底對中小企業放款餘額前十大銀行 ----- 71
國內部份
1.鍾經樊、黃嘉龍、黃博怡、謝有隆(民95)台灣地區企業信用評分系統的建置、驗證和比較,中央研究院經濟研究所經濟論文。
2.台灣經濟新報(95) 台灣企業信用評等(TCRI)新版方法簡介,「貨幣觀測與信用評等」第16期。
3.白欽元 (民91) 國內中小企業財務危機預警模型之研究,交通大學經營管理研究所碩士論文。
4.王建漳 (民80) 以財務比率預測中小企業失敗之研究一省屬行庫中小企業聯合輔導中心輔導廠商之實證,中興大學企業管理研究所碩士論文。
5.吳俊儒 (民90) 中小企業信用評等模式之研究,輔仁大學應用統計學研究所碩士論文。
6.李惠民 (民74) 中小企業信用風險評估模式之研究-(金融授信評估模式之研究) ,淡江大學管理科學研究所碩士論文。
7.黎法寬 (民85) 中小企業信用分析模式,暨南大學國際企業學系碩士論文。
8.蘇紋慧 (民89) 中小企業信用評估模式之研究,中山大學財務管理學系研究所碩士論文。
9.陳錦村 & 李智芳 (民94) 中小企業信保案件之違約機率、回收率與信用風險值的實證研究,台灣金融財務季刊,第六輯第四期。
10.財團法人金融聯合徵信中心 (民95年) 企業信用評分模型技術手冊(JCIC Commercial 1.0)。
11.李明謙 (民90) 羅吉斯迴歸模型在信用卡評分制度之研究,輔仁大學應用統計學研究所碩士。
12.劉泰谷 (民92) 信用卡信用評分模型之建構與分析,世新大學財務金融學系碩士論文。
國外部分:
1.Altman E. I. ”Financial Ratios,Discriminant Analysis and the Prediction of Corporation Bankruptcy”。Journal of Finance,September 1968,p589-609。
2.D.J.HAND & W.E.HENLEY ”Statistical Classification Methods in Consumer Credit Scoring:a Review”。J.R.Statist.Soc 1997,Part3,p524-541。
3.Jalal Akhavein & W.Scott Frame & Lawrence J.White “The Duffusion of Financial Innovation:An Examination of the Adoption of Small Business Credit Scoring by Large Banking Organization”。Journal of Business, 2005,vol.78,no.2。
4. Allen N.Berger & W.Scott Frame ”Scoring and Credit Availability”Federal Reserve Bank of Atlanta,Working Paper 2005.10.。
5.W.Scott Frame & Machael Padhi & Lynn Woosley ”The Effect of Credit Scoring on Small Business Lending in Low-and Moderate-Income Areas” Federal Reserve Bank of Atlanta, Working Paper 2001.4.
6.W.Scott Frame & Aruna Srinivasan & Lynn Woosley ”The Effect of Credit Scoring on Small Business Lending” Journal of Money,Credit and Banking, 2001,vol.33,no.3。
7.U.S. Small Business Administration Office of Advocacy “The Changing Banking Structure and Its Impact on small Business”A Conference Report,September 2000.。
8.Hand.D.J. & Henley.W.E.”Can Reject Inference Ever Work?” IMA J.Math.Appl.Bus.Indstry,1993.5,45-55.。
9.Robert A. Eisenbeis ”Problems in applying Discriminant Analysis in Credit-Scoring Models” Journal of Banking and Finance, 1978,2,205-19。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
系統版面圖檔 系統版面圖檔