| dc.contributor.advisor | 鄭宇庭<br>薛慧敏<br>鄧家駒 | zh_TW |
| dc.contributor.author (作者) | 劉如芸 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 劉如芸 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2007 | en_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 (其他 識別碼) | G0094354004 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30911 | - |
| 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) | 94354004 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 96 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 2005年，消費金融卡等小額貸款、現金卡以及信用卡的循環利息借貸因發卡浮濫、信用擴張過快而引發了卡債風暴，這個風暴不僅影響金融機構的財務風險，也因為小額債務人人數眾多，因而引發了嚴重的社會經濟問題。在發卡銀行深受打擊之際，金管會規定台灣金融機構於2006年底開始實施新巴塞爾資本協定（the New Basel Capital Accord），要求各銀行必須具備足夠的資本適足性及風險管理能力，並建立內部評等系統和風險預警機制。本研究即是針對信用風險，在符合新巴塞爾資本協定下運用商業智慧技術建立一套完善的控管制度，期望在潛在風險客戶在發生違約的行為前即能及時預警並採取相關措施。
本研究是以國內某家發卡銀行為研究對象，針對其信用卡持有人建構一套預警模型。建模資料是信用卡持有人部分基本資料以及在某年一整年的交易行為。原始資料共有47,888筆，總共有64個變數。分別利用羅吉斯迴歸、決策樹和類神經網路三種方法建模，最後以羅吉斯迴歸表現最好，以學歷、信用額度、最近一次逾期至今月份數、最近十二個月平均餘額、最近十二個月預借現金次數、最近十二個月循環動用月份數和最近十二個月平均繳款率七個預測變數對於影響客戶需要預警與否較為顯著，結果本模型的整體預測率為86.29%；而對於預警客戶中可以準確預測的比率為69.98%。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第壹章 緒論 7 第一節 研究背景 7 第二節 研究動機 9 第三節 研究目的 9 第四節 論文架構與研究流程 10 第貳章 文獻探討 12 第一節 新巴塞爾資本協定 12 第二節 信用風險管理與信用評等方法 16 第三節 資料採礦 19 第參章 研究方法 26 第一節 研究架構 26 第二節 資料介紹及名詞定義 27 第三節 研究限制 29 第四節 資料分析方法 29 第肆章 模型建構及驗證 40 第一節 變數說明與資料整理 40 第二節 變數選取 44 第三節 模型建立與比較 51 第四節 模型評估與驗證 56 第五節 顧客分組與同質性檢定 58 第伍章 結論與建議 63 第一節 研究結論 63 第二節 研究限制 64 第三節 研究建議 65 參考文獻 66 中文文獻 66 英文文獻 67 網站部份 67 附錄一 建模變數切割分類圖 68 附錄二 預警機率分布表 75 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354004 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 信用卡預警模式 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Basel II | en_US |
| dc.title (題名) | 新巴塞爾協定下信用卡預警模式之建構─以某金融機構為例 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 中文文獻 | zh_TW |
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