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研究生:王菁萍
研究生(外文):WANG,CHING-PING
論文名稱:消費者信用貸款違約風險的預測分析
論文名稱(外文):A Predictive Analysis of Consumer Credit Default Risk
指導教授:呂瑞秋呂瑞秋引用關係
口試委員:洪偉峰簡正儀
口試日期:109/06/09
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:金融碩士在職學位學程
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:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:48
中文關鍵詞:信用貸款違約風險財團法人金融聯合徵信中心決策叢林羅吉斯迴歸
外文關鍵詞:credit loan default riskfinancial joint credit information centerdecision jungleLogistic-Regression model
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本論文在分析信用貸款客戶違約風險的因素與違約預測。研究資料為國內中部某銀行既有信貸客戶記錄,資料項目包含客戶性別、婚姻狀況、年齡、學歷、房屋是否自有、貸款額度、貸款利率、年資、職稱、工作區域、聯合徵信中心分數(JCIC)及有無正式違約紀錄共得12項資料,資料期間自103年4月至108年4月止共計1,500筆。本論文運用AZURE軟體為資料分析工具,以決策叢林(Two-Class Decision Jungle)及羅吉斯迴歸(Logistic-Regression)兩種模型來預測與分析信貸客戶違約風險。將資料其中70%作為訓練樣本來建立預測模型,另外30%的資料作為測試樣本。研究結果顯示,以決策叢林模型而言,測試樣本預測的召回率(Recall),即實際違約樣本被正確預測的比率,為72.4%,精確率(Precision),即被預測違約樣本中實際有違約的比率為57.3%,F1 Score,即召回率與精確率的調合平均為64%。而在羅吉斯迴歸模型中,測試樣本預測的召回率(Recall)為72.4%,精確率(Precision)為39.9%,F1 Score 為51.4%。由F1 Score 顯示決策叢林模型較佳。另外,羅吉斯迴歸模型實證結果顯示,研究變數中JCIC、年齡、利率及職稱皆為對解釋客戶的違約風險都有顯著影響。整體預測準確率不是特別高,所以在應用此預測模型時,除了有模型客觀判斷外,主觀判斷也很重要。

關鍵詞:信用貸款違約風險、財團法人金融聯合徵信中心、決策叢林,羅吉斯迴歸
This paper analyzes the default risk of individual credit loan in a bank in Taiwan. The data include the customer's gender, marital status, age, education, house owned, loan amount, loan interest rate, working experience, job title, working area, JCIC credit score and default record. The total samples are 1500. The Two-Class Decision Jungle model and Logistic-Regression model in AZURE of Microsoft are used to predict and analyze the default probabilities. 70% of the samples are used as training samples for building a prediction model, and the rest samples are used for testing. The empirical results show that in the decision jungle model, the recall rate which is the percentage of the actual default sample being correctly predicted for the testing samples, is 72.4%; The precision rate which is the correct faction of the predicted default samples, is 57.3%; the F1 Score which is the harmonic average of the recall rate and the precision rate is 64%. In the logistic regression model, the recall rate, the precision rate and the F1 score are 72.4%, 39.9% and 51.4%, respectively. Thus, overall, the decision jungle model outperforms the logistic regression model. In addition, from the logistic regression model, we can find that the JCIC score, age, interest rate and job title have statistically significant impacts on the customer's default risk. The overall prediction accuracy is not particularly high, so when applying this prediction model, in addition to objective judgment of the model, subjective judgment is also very important.

Keywords: credit loan default risk, financial joint credit information center, decision jungle, Logistic-Regression model

目  錄
第一章 緒論
第一節 研究動機及背景
第二節 研究目的
第三節 研究架構
第二章 文獻探討
第一節 消費者貸款
第二節 信用風險、徵信報告
第三節 信用風險管理的文獻
第四節 決策叢林
第三章 資料來源與說明
第一節 資料來源與樣本處理
第二節 分析方法
第四章 實證結果與分析
第一節 決策叢林實證結果
第二節 羅吉斯迴歸實證結果
第五章 結論與建議
第一節 結論
第二節 建議

一、中文文獻
江世傑,(2001),利用模糊類神經網路系統評估消費性貸款,成功大學企業管理 研究所碩士論文。
呂金品,(2001),運用決策樹分類方法估計小額放款倒帳率-兼論放款策略,中山大學財務管理學系研究所碩士論文
李美笑,(2002),信用卡持卡人信用風險之研究,逢甲大學保險學系碩士論文
何貴清,(2001)消費者小額信用貸款之信用風險研究-以一商業銀行客戶為例,中山大學人力資源管理研究所碩士論文
林建州,(2001),銀行個人消費信用貸款授信風險評估模式之研究,中山大學財務管理學系研究所碩士論文
林勉今,(2004),消費性貸款授信風險評估之研究—以X銀行為例,大同大學事業經營學系(所)碩士論文
林佩樺(2019),信用卡客戶違約風險的預測分析-決策樹分類方法與羅吉斯迴歸的應用,逢甲大學金融碩士在職學位學程碩士論文
胡秋蘭,(2015),授信評估因素應用於信用風險辨別可行性之研究-以個人信用貸款為例,僑光科技大學國際貿易研究所碩士論文
馬芳資,(2004),決策樹形式知識整合之研究,國立政治大學資訊管理研究所碩士論文
馬振武,(2009),基因演算法為基礎之決策樹於信用卡使用者之違約分類預測,華梵大學資訊管理學系碩士班碩士論文
張淑珍,(2004),利用一次性的SQL改良決策樹建立信用卡審核之信用評等,東吳大學資訊科學系碩士論文
陳宗豪,(2000),消費者小額信用貸款之信用風險研究-甄選的觀點,中山大學 人力資源管理研究所碩士論文
陳鴻文,(2002),個人小額信用貸款授信模式之個案研究,國立高雄第一科技大 學財務管理研究所碩士論文。
陳泰如,(2005),消費性信用貸款違約風險因子分析-以F銀行為例,逢甲大學經營管理碩士在職專班碩士論文
黃秋凌,(1992),信用卡管理問題之研究,國立政治大學會計研究所碩士論文
葉國興,(1980),授信管理理論與應用,台北:三民書局
鄭志新,(2005),小額信貸信用評分模型之建構,世新大學經濟學研究所(含碩專班)碩士論文


謝維國,(2005),產品涉入剖面在市場區隔應用之研究,淡江大學管理科學研究所碩士論文
Murray Bailey等著,陳志秀譯,(2009),信用評分 : 理論與實務,臺北市 : 臺灣金融研訓院發行。


二、相關網站
財團法人金融聯合徵信中心
https://www.jcic.org.tw/main_ch/docDetail.aspx?uid=38&pid=38&docid=346

電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20260101)
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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