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https://ah.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30910| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 鄭宗記 | zh_TW |
| dc.contributor.author | 曾詩軒 | zh_TW |
| dc.creator | 曾詩軒 | zh_TW |
| dc.date | 2006 | en_US |
| dc.date.accessioned | 2009-09-14 | - |
| dc.date.available | 2009-09-14 | - |
| dc.date.issued | 2009-09-14 | - |
| dc.identifier | G0094354003 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30910 | - |
| dc.description | 碩士 | zh_TW |
| dc.description | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description | 統計研究所 | zh_TW |
| dc.description | 94354003 | zh_TW |
| dc.description | 95 | zh_TW |
| dc.description.abstract | 新巴塞爾資本協定(Basel II)之內部評等法(IRB)的運用關鍵，在建立一個有效的信用風險模型，而此模型的功用在於將銀行的風險程度，以量化的風險因子來表達；而本研究即是針對新巴塞爾資本協定，探討在新協定的最低要求(Minimum Requirement)下，銀行欲採用內部評等法(IRB)架構信用風險系統時，應如何建立信用風險模型中「違約機率(PD)」的量化流程。\r\n\r\n 本篇研究以國內某家金融機構的資料為例，利用羅吉斯迴歸來進行製作信用評分模型，在信用評分模型正確性的指標測試中，不論是在Kolmogorov-Smirnov值、ROC比率、Gini係數的測試上，皆比原此家金融機構在正確性指標測試中更為出色。\r\n\r\n 最後，更進一步依照該模型所預測之違約機率，建立信用評等，並同時探討不同等級之客戶特性，使金融機構能更有效率地加強其風險控管，進而改善其顧客關係管理系統。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 目錄\r\n表目錄............................................II\r\n圖目錄........................................... III\r\n第一章 緒論.......................................1\r\n第一節 研究背景...................................1\r\n第二節 研究動機...................................3\r\n第三節 研究目的...................................4\r\n第四節 論文架構...................................5\r\n第二章 文獻探討...................................7\r\n第一節 商業智慧...................................7\r\n第二節 消費性貸款.................................10\r\n第三節 信用風險...................................12\r\n第四節 新巴塞爾資本協定...........................15\r\n第五節 資料採礦...................................19\r\n第六節 相關研究文獻...............................24\r\n第三章 研究方法...................................26\r\n第一節 研究對象...................................26\r\n第二節 研究流程...................................27\r\n第三節 研究變數...................................28\r\n第四節 分析方法...................................31\r\n第四章 研究結果...................................39\r\n第一節 建構預測模型...............................39\r\n第二節 模型結果...................................56\r\n第五章 結論與建議.................................86\r\n第一節 結論.......................................86\r\n第二節 建議.......................................89\r\n參考文獻..........................................91\r\n\r\n表目錄\r\n表1-1-1：消費者貸款統計資料........................................2\r\n表2-3-1：信用風險評估方式比較表....................................14\r\n表2-4-1：新巴塞爾資本協定之基本架構................................17\r\n表2-6-1：消費者信用貸款相關文獻之整理..............................24\r\n表3-3-1：變數定義及說明............................................29\r\n表4-1-1：總母體分成訓練樣本和驗證樣本情況..........................40\r\n表4-1-2：利用KS 或Chi-Square 檢定各變數在非違約與違約的區別能力....42\r\n表4-1-3：地區與違約機率的統計資料..................................45\r\n表4-1-4：學歷與違約機率的統計資料..................................46\r\n表4-1-5：性別與違約機率的統計資料..................................47\r\n表4-1-6：住宅狀況與違約機率的統計資料..............................48\r\n表4-1-7：婚姻與違約機率的統計資料..................................49\r\n表4-1-8：是否有小孩與違約機率的統計資料............................50\r\n表4-1-9：職業與違約機率的統計資料..................................51\r\n表4-1-10：最近3 個月最大逾期天數與違約機率的統計資料...............52\r\n表4-1-11：最近12 個月平均繳款總額與違約機率的統計資料..............53\r\n表4-1-12：利率與違約機率的統計資料.................................54\r\n表4-1-13：開戶至今月份數與違約機率的統計資料.......................55\r\n表4-2-1：自變數對模型是否有解釋能力................................57\r\n表4-2-2：模型變數的相關係數矩陣....................................58\r\n表4-2-3：羅吉斯迴歸方程式..........................................60\r\n表4-2-4：違約機率與信用評等的統計資料..............................64\r\n表4-2-5：實際違約率與估計違約率的關係..............................65\r\n表4-2-6：利用Binomial Test 驗證等級區隔是否滿足同質性標準..........66\r\n表5-1-1：逾期違約重要影響變數之整理................................86\r\n表5-2-1：不同風險等級下與客戶特性作比較............................87\r\n\r\n圖目錄\r\n圖1-4-1：論文架構圖................................................6\r\n圖2-1-1：商業智慧之建構............................................8\r\n圖2-5-1：資料採礦的主要方法........................................21\r\n圖2-5-2：CRISP-DM 進行步驟.........................................22\r\n圖3-2-1：研究流程圖................................................27\r\n圖3-4-1：Kolmogorov-Smirnov 累積機率分配圖.........................33\r\n圖3-4-2：ROC.......................................................35\r\n圖3-4-3：Gini Coefficient..........................................36\r\n圖4-1-1：建構預測模型..............................................39\r\n圖4-1-2：地區與違約機率間的分布關係................................45\r\n圖4-1-3：學歷與違約機率間的分布關係................................46\r\n圖4-1-4：性別與違約機率間的分布關係................................47\r\n圖4-1-5：住宅狀況與違約機率間的分布關係............................48\r\n圖4-1-6：婚姻與違約機率間的分布關係................................49\r\n圖4-1-7：是否有小孩與違約機率間的分布關係..........................50\r\n圖4-1-8：職業與違約機率間的分布關係................................51\r\n圖4-1-9：最近3 個月最大逾期天數與違約機率間的分布關係..............52\r\n圖4-1-10：最近12 個月平均繳款總額與違約機率間的分布關係............53\r\n圖4-1-11：利率與違約機率間的分布關係...............................54\r\n圖4-1-12：開戶至今月份數與違約機率間的分布關係.....................55\r\n圖4-2-1：違約機率與信用評等的關係..................................64\r\n圖4-2-2：實際違約率與估計違約率的關係..............................65\r\n圖4-2-3：評等等級與地區的關係......................................67\r\n圖4-2-4：評等等級與工作年資的關係..................................68\r\n圖4-2-5：評等等級與學歷的關係......................................69\r\n圖4-2-6：評等等級與性別的關係......................................70\r\n圖4-2-7：評等等級與住宅狀況的關係..................................71\r\n圖4-2-8：評等等級與婚姻的關係......................................72\r\n圖4-2-9：評等等級與是否有行動電話的關係............................73\r\n圖4-2-10：評等等級與是否有小孩的關係...............................74\r\n圖4-2-11：評等等級與職業的關係.....................................75\r\n圖4-2-12：評等等級與信用額度的關係.................................76\r\n圖4-2-13：評等等級與利率的關係.....................................77\r\n圖4-2-14：評等等級與貸款期數的關係.................................78\r\n圖4-2-15：評等等級與開戶至今月份數的關係...........................79\r\n圖4-2-16：評等等級與信用卡張數的關係...............................80\r\n圖4-2-17：評等等級與儲蓄帳戶個數的關係.............................81\r\n圖4-2-18：評等等級與產品種類的關係.................................82\r\n圖4-2-19：評等等級與最近12 個月最大逾期狀態的關係..................83\r\n圖4-2-20：評等等級與最近12 個月平均繳款總額的關係..................84\r\n圖4-2-21：評等等級與最近3 個月平均貸款餘額佔信用額度比率的關係.....85 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354003 | en_US |
| dc.subject | 商業智慧 | zh_TW |
| dc.subject | 資料採礦 | zh_TW |
| dc.subject | 信用評分 | zh_TW |
| dc.subject | 信用評等 | zh_TW |
| dc.subject | 羅吉斯迴歸 | zh_TW |
| dc.subject | Basel II | en_US |
| dc.title | Basel II下應用商業智慧技術於個人信貸信用評等模型之建置 | zh_TW |
| dc.type | thesis | en |
| dc.relation.reference | 中文部份 | zh_TW |
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