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題名 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
作者 曾詩軒
貢獻者 鄭宗記
曾詩軒
關鍵詞 商業智慧
資料採礦
信用評分
信用評等
羅吉斯迴歸
Basel II
日期 2006
上傳時間 2009-09-14
摘要 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。
     
      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。
     
      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。
參考文獻 中文部份
1. 尹相志，2006，SQL Server 2005資料採礦聖經，學貫行銷股份有限公司。
2. 王南豪、汪海清、黃景泰、謝維國、楊培宏，2000，消費者貸款實務，財團法人台灣金融研訓院。
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8. 吳東霖、林傑斌、劉明德，2002，SAS與統計模式建構，文魁資訊股份有限公司。
9. 吳振晃，2003，資料採礦技術於銀行授信之應用 : 以消費者貸款為例，碩士論文，中國文化大學資訊管理研究所碩士在職專班。
10. 吳琮璠、謝清佳，2003，資訊管理 : 理論與實務 = Management information systems，第五版，智勝文化。
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19. 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，碩士論文，國立中山大學人力資源管理研究所。
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21. 陳俊佑、羅靖霖，2005，評等制度的效力驗力驗證(上)，貨幣觀測與信用評等，第55期，頁100－111。
22. 陳鴻文，2002，個人小額信用貸款授信模式之個案研究，碩士論文，國立高雄第一科技大學財務管理所。
23. 彭昭英，2004，SAS與統計分析，第十三版，儒林圖書有限公司。
24. 彭昭英，2005，SAS 1-2-3，第五版，儒林圖書有限公司。
25. 黃高鴻，2006，混合信用評分與評等制度之研究-以國內某金融機構為例，碩士論文，輔仁大學應用統計學研究所。
26. 楊蓁海，2005，在金融控股公司架構下如何防範銀行安全網遭濫用，碩士論文，政治大學EMBA。
27. 葉建良，2006，利用CART分類與迴歸樹建立消費者信用貸款違約風險評估模型之研究-以國內A銀行為例，碩士論文，輔仁大學應用統計學研究所。
28. 趙坤芳，1995，SAS統計圖形，儒林圖書有限公司。
29. 潘雅惠，2004，新巴塞爾資本協定及信用風險模型化之研析，中央銀行季刊，24期，頁35-53。
30. 鄭志新，2005，小額信貸信用評分模型之建構，碩士論文，世新大學管理學院經濟學系。
31. 戴堅撰，2004，個人消費性信用貸款授信評量模式之研究，碩士論文，國立中正大學國際經濟研究所。
32. 薛兆亨，1991，信用管理政策之訂定(一)剖析信用管理，會計研究月刊，第66期，頁98-106。
33. 謝邦昌，2001，資料採礦入門及應用-從統計技術看資料採礦-，資商訊息顧問股份有限公司。
34. 謝邦昌、蘇志雄、鄭宇庭、葉劭緯，2006，資料採礦與商業智慧- SQL Server 2005，中華資料採礦協會。
35. 顏月珠，1994，無母數統計方法，台大法律學院圖書文具部。
36. 顏月珠，2001，應用統計學 : 最新課程含Microsoft Excel, SAS範例，台大法律學院圖書文具部。
37. 龔昶元，1998，羅吉斯迴歸模型應用於信用卡風險審核之研究-以國內某銀行信用卡中心為例，台北銀行月刊，第28卷，第9期，頁35-49。
網頁
1. Gini Coefficient
http://en.wikipedia.org/wiki/Gini_coefficient
2. GraphPad Software
http://www.graphpad.com/welcome.htm
3. Receiver Operating Characteristic
http://en.wikipedia.org/wiki/ROC_analysis
4. SAS Samples
http://support.sas.com/ctx/samples/index.jsp
5. 中央銀行 - 統計資料
http://www.cbc.gov.tw/total_index.asp
描述 碩士
國立政治大學
統計研究所
94354003
95
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354003
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 鄭宗記zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 曾詩軒zh_TW
dc.creator (作者) 曾詩軒zh_TW
dc.date (日期) 2006en_US
dc.date.accessioned 2009-09-14-
dc.date.available 2009-09-14-
dc.date.issued (上傳時間) 2009-09-14-
dc.identifier (Other Identifiers) G0094354003en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30910-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 統計研究所zh_TW
dc.description (描述) 94354003zh_TW
dc.description (描述) 95zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 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。
     
      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。
     
      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
     表目錄............................................II
     圖目錄........................................... III
     第一章 緒論.......................................1
     第一節 研究背景...................................1
     第二節 研究動機...................................3
     第三節 研究目的...................................4
     第四節 論文架構...................................5
     第二章 文獻探討...................................7
     第一節 商業智慧...................................7
     第二節 消費性貸款.................................10
     第三節 信用風險...................................12
     第四節 新巴塞爾資本協定...........................15
     第五節 資料採礦...................................19
     第六節 相關研究文獻...............................24
     第三章 研究方法...................................26
     第一節 研究對象...................................26
     第二節 研究流程...................................27
     第三節 研究變數...................................28
     第四節 分析方法...................................31
     第四章 研究結果...................................39
     第一節 建構預測模型...............................39
     第二節 模型結果...................................56
     第五章 結論與建議.................................86
     第一節 結論.......................................86
     第二節 建議.......................................89
     參考文獻..........................................91
     
     表目錄
     表1-1-1：消費者貸款統計資料........................................2
     表2-3-1：信用風險評估方式比較表....................................14
     表2-4-1：新巴塞爾資本協定之基本架構................................17
     表2-6-1：消費者信用貸款相關文獻之整理..............................24
     表3-3-1：變數定義及說明............................................29
     表4-1-1：總母體分成訓練樣本和驗證樣本情況..........................40
     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
     表4-1-3：地區與違約機率的統計資料..................................45
     表4-1-4：學歷與違約機率的統計資料..................................46
     表4-1-5：性別與違約機率的統計資料..................................47
     表4-1-6：住宅狀況與違約機率的統計資料..............................48
     表4-1-7：婚姻與違約機率的統計資料..................................49
     表4-1-8：是否有小孩與違約機率的統計資料............................50
     表4-1-9：職業與違約機率的統計資料..................................51
     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
     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
     表4-1-12：利率與違約機率的統計資料.................................54
     表4-1-13：開戶至今月份數與違約機率的統計資料.......................55
     表4-2-1：自變數對模型是否有解釋能力................................57
     表4-2-2：模型變數的相關係數矩陣....................................58
     表4-2-3：羅吉斯迴歸方程式..........................................60
     表4-2-4：違約機率與信用評等的統計資料..............................64
     表4-2-5：實際違約率與估計違約率的關係..............................65
     表4-2-6：利用Binomial Test 驗證等級區隔是否滿足同質性標準..........66
     表5-1-1：逾期違約重要影響變數之整理................................86
     表5-2-1：不同風險等級下與客戶特性作比較............................87
     
     圖目錄
     圖1-4-1：論文架構圖................................................6
     圖2-1-1：商業智慧之建構............................................8
     圖2-5-1：資料採礦的主要方法........................................21
     圖2-5-2：CRISP-DM 進行步驟.........................................22
     圖3-2-1：研究流程圖................................................27
     圖3-4-1：Kolmogorov-Smirnov 累積機率分配圖.........................33
     圖3-4-2：ROC.......................................................35
     圖3-4-3：Gini Coefficient..........................................36
     圖4-1-1：建構預測模型..............................................39
     圖4-1-2：地區與違約機率間的分布關係................................45
     圖4-1-3：學歷與違約機率間的分布關係................................46
     圖4-1-4：性別與違約機率間的分布關係................................47
     圖4-1-5：住宅狀況與違約機率間的分布關係............................48
     圖4-1-6：婚姻與違約機率間的分布關係................................49
     圖4-1-7：是否有小孩與違約機率間的分布關係..........................50
     圖4-1-8：職業與違約機率間的分布關係................................51
     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
     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
     圖4-1-11：利率與違約機率間的分布關係...............................54
     圖4-1-12：開戶至今月份數與違約機率間的分布關係.....................55
     圖4-2-1：違約機率與信用評等的關係..................................64
     圖4-2-2：實際違約率與估計違約率的關係..............................65
     圖4-2-3：評等等級與地區的關係......................................67
     圖4-2-4：評等等級與工作年資的關係..................................68
     圖4-2-5：評等等級與學歷的關係......................................69
     圖4-2-6：評等等級與性別的關係......................................70
     圖4-2-7：評等等級與住宅狀況的關係..................................71
     圖4-2-8：評等等級與婚姻的關係......................................72
     圖4-2-9：評等等級與是否有行動電話的關係............................73
     圖4-2-10：評等等級與是否有小孩的關係...............................74
     圖4-2-11：評等等級與職業的關係.....................................75
     圖4-2-12：評等等級與信用額度的關係.................................76
     圖4-2-13：評等等級與利率的關係.....................................77
     圖4-2-14：評等等級與貸款期數的關係.................................78
     圖4-2-15：評等等級與開戶至今月份數的關係...........................79
     圖4-2-16：評等等級與信用卡張數的關係...............................80
     圖4-2-17：評等等級與儲蓄帳戶個數的關係.............................81
     圖4-2-18：評等等級與產品種類的關係.................................82
     圖4-2-19：評等等級與最近12 個月最大逾期狀態的關係..................83
     圖4-2-20：評等等級與最近12 個月平均繳款總額的關係..................84
     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 (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354003en_US
dc.subject (關鍵詞) 商業智慧zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 資料採礦zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 信用評分zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 信用評等zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 羅吉斯迴歸zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Basel IIen_US
dc.title (題名) 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 (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 中文部份zh_TW
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