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題名 應用資料採礦技術於信用卡進件徵審模型之建置
作者 黃秭榆
Huang, Tz Yu
貢獻者 鄭宇庭<br>蔡紋琦<br>鄧家駒
黃秭榆
Huang, Tz Yu
關鍵詞 資料採礦
信用評分等級
羅吉斯迴歸
日期 2006
上傳時間 2009-09-14
摘要 近年來,由於雙卡風暴的襲捲,卡奴的問題愈趨嚴重,又適逢新巴塞爾資本協定於民國95年底正式實施,為因應此趨勢,本研究將以國內某銀行為研究對象,透過資料採礦流程,針對該銀行之進件徵審資料建構一套符合自身銀行客戶特性的信用卡評分模型。
      本研究分別利用羅吉斯迴歸、類神經網路、決策樹三種方法建立模型,並比較三種方法的預測能力及有效性,結果發現羅吉斯迴歸模型預測能力及有效性皆較其他兩者為佳,因此以羅吉斯迴歸方法所建立的模型為本研究最終模型。接下來便針對該模型,利用K-S 檢定、吉尼係數和ROC曲線進行模型評估,以評估模型的有效性,最後,更進一步依照該模型所預測之違約機率,建立信用評分等級,同時檢視各等級內客戶之特性。
參考文獻 中文文獻
丁一賢 陳牧言,2005年,「資料探勘」,滄海書局。
江世傑,2001年,「模糊類神經網路在消費性貸款之應用」,國立成功大學工業管理研究所碩士論文。
江淑娟,2003年,「信用評等因素與信用卡違約風險之關係---以台灣A金融機構所發行之信用卡為例」,私立逢甲大學保險系碩士論文。
李明謙,2002年,「羅吉斯迴歸模型在信用卡評分制度之研究」,私立輔仁大學應用統計學研究所碩士論文。
林芝儀,2003年,「應用資料探勘於信用卡授信決策模式之實證研究」,元智大學工業工程與管理學系碩士論文。
韋端 鄭宇庭 鄧家駒 匡宏波 謝邦昌,2003年,「DATA MINING概述-以Clementine7.0為例」,中華資料採礦協會。
陳敬聰,1997年,「信用卡信用風險評估之研究」,國立雲林科技大學資訊管理技術研究所碩士論文。
陳義先,2004年,「應用Logit及ANN模型建構信用卡審核評分表」,私立真理大學財經研究所碩士論文。
陳錦村、江玉娟與朱育男,2006年,「商業銀行如何建置符合新巴塞爾資本協定的信用評等制度」,金融風險管理季刊,民國九十五年三月號。
彭慧雯,2001年,「建構信用卡資料挖礦架構及其實證研究」,國立台北科技大學生產系統工程與管理研究所碩士論文」。
曾玫苑,2005年,「信用卡信用風險評估」,私立東吳大學國際貿易學系研究所碩士論文。
程兆慶,2006年,「應用商業智慧技術於信用卡違約風險之預測」,國立政治大學統計研究所碩士論文。
廖仁傑,2005年,「信用卡業務信用評分制度與模型之有效性研究」,國立中央大學財務金融學系碩士在職專班論文。
劉泰谷,2004年,「信用卡信用評分模型之建構與分析」,私立世新大學財務金融研究所碩士論文。
孫銘誼 王思芳,2004年,「信用評等模型驗證之初探-相關方法與文獻回顧」,金融風險管理季刊,民國九十四年三月號。
謝邦昌 蘇志雄 鄭宇庭 葉劭緯,2006年,「資料採礦與商業智慧- SQL Server 2005」,中華資料採礦協會。
英文文獻
Mays, E., 2001, “The Basics of Scorecard Development and Validation.” Handbook of Credit Scoring, Ch. 5, pp. 89-106.
相關網站
中信證券,http://www.kgi.com.tw/rm/rm_5.htm/
金管會銀行局,http://www.banking.gov.tw/
描述 碩士
國立政治大學
統計研究所
94354006
95
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354006
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 鄭宇庭<br>蔡紋琦<br>鄧家駒zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 黃秭榆zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Huang, Tz Yuen_US
dc.creator (作者) 黃秭榆zh_TW
dc.creator (作者) Huang, Tz Yuen_US
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) G0094354006en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30913-
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) 94354006zh_TW
dc.description (描述) 95zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 近年來,由於雙卡風暴的襲捲,卡奴的問題愈趨嚴重,又適逢新巴塞爾資本協定於民國95年底正式實施,為因應此趨勢,本研究將以國內某銀行為研究對象,透過資料採礦流程,針對該銀行之進件徵審資料建構一套符合自身銀行客戶特性的信用卡評分模型。
      本研究分別利用羅吉斯迴歸、類神經網路、決策樹三種方法建立模型,並比較三種方法的預測能力及有效性,結果發現羅吉斯迴歸模型預測能力及有效性皆較其他兩者為佳,因此以羅吉斯迴歸方法所建立的模型為本研究最終模型。接下來便針對該模型,利用K-S 檢定、吉尼係數和ROC曲線進行模型評估,以評估模型的有效性,最後,更進一步依照該模型所預測之違約機率,建立信用評分等級,同時檢視各等級內客戶之特性。
zh_TW
dc.description.tableofcontents 摘要 I
     第一章 緒論 1
     第一節 研究背景 1
     第二節 研究動機與目的 3
     第三節 研究架構 4
     第二章 文獻探討 6
     第一節 Basel II概述 6
     第二節 信用風險評估原則 9
     第三節 資料採礦概述 11
     第四節 相關實證研究 14
     第三章 研究方法 17
     第一節 建模架構 17
     第二節 資料介紹與變數說明 20
     第三節 研究方法 23
     第四章 研究結果 32
     第一節 資料準備 32
     第二節 建立模型 39
     第三節 模型評估 45
     第五章 結論與建議 52
     第一節 結論 52
     第二節 建議 53
     參考文獻 55
     附錄 57
     一、檢視共線性 57
     二、各變數分配狀況及違約狀況 59
     三、羅吉斯迴歸模型 66
     四、各變數於各群狀況 68
     五、敏感度分析表格 77
     
     表次
     
     表 一 信用卡業務各年度狀況 2
     表 二 新巴塞爾資本協定架構 8
     表 三 本研究變數與5P原則 10
     表 四 信用卡相關文獻 15
     表 五 個人基本資料變數 21
     表 六 與銀行往來記錄變數 21
     表 七 聯合徵信中心所提供之變數 22
     表 八 分類矩陣 26
     表 九 給定臨界值下的決策結果 29
     表 十 連續型變數選取 34
     表 十一 類別型變數選取 35
     表 十二 個人基本資料變數切割結果 37
     表 十三 聯合徵信中心提供之變數切割結果 38
     表 十四 三模型之分類矩陣 40
     表 十五 信用評分等級分群結果 42
     表 十六 違約機率之機率分佈表 46
     表 十七 Binomial Test結果 49
     表 十八 各信用狀況下,違約機率之表現狀況 51
     
     
     
     
     圖次
     
     圖 一 研究架構 5
     圖 二 新巴塞爾資本協定三大支柱 7
     圖 三 建模架構 19
     圖 四 類神經網路示意圖 24
     圖 五 正常授信戶和違約授信戶累積機率分配 27
     圖 六 Lorenz曲線示意圖 28
     圖 七 ROC曲線示意圖 29
     圖 八 教育程度與違約機率關係圖 37
     圖 九 樣本配置示意圖 39
     圖 十 三模型之增益圖 41
     圖 十一 信用評分等級分群結果 42
     圖 十二 違約機率累積分配圖 45
     圖 十三 Lorenz 曲線 47
     圖 十四 ROC 曲線 48
     圖 十五 違約機率分配圖 50
zh_TW
dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354006en_US
dc.subject (關鍵詞) 資料採礦zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 信用評分等級zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 羅吉斯迴歸zh_TW
dc.title (題名) 應用資料採礦技術於信用卡進件徵審模型之建置zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 中文文獻zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 丁一賢 陳牧言,2005年,「資料探勘」,滄海書局。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 江世傑,2001年,「模糊類神經網路在消費性貸款之應用」,國立成功大學工業管理研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 江淑娟,2003年,「信用評等因素與信用卡違約風險之關係---以台灣A金融機構所發行之信用卡為例」,私立逢甲大學保險系碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 李明謙,2002年,「羅吉斯迴歸模型在信用卡評分制度之研究」,私立輔仁大學應用統計學研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 林芝儀,2003年,「應用資料探勘於信用卡授信決策模式之實證研究」,元智大學工業工程與管理學系碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 韋端 鄭宇庭 鄧家駒 匡宏波 謝邦昌,2003年,「DATA MINING概述-以Clementine7.0為例」,中華資料採礦協會。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 陳敬聰,1997年,「信用卡信用風險評估之研究」,國立雲林科技大學資訊管理技術研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 陳義先,2004年,「應用Logit及ANN模型建構信用卡審核評分表」,私立真理大學財經研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 陳錦村、江玉娟與朱育男,2006年,「商業銀行如何建置符合新巴塞爾資本協定的信用評等制度」,金融風險管理季刊,民國九十五年三月號。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 彭慧雯,2001年,「建構信用卡資料挖礦架構及其實證研究」,國立台北科技大學生產系統工程與管理研究所碩士論文」。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 曾玫苑,2005年,「信用卡信用風險評估」,私立東吳大學國際貿易學系研究所碩士論文。zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 廖仁傑,2005年,「信用卡業務信用評分制度與模型之有效性研究」,國立中央大學財務金融學系碩士在職專班論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 劉泰谷,2004年,「信用卡信用評分模型之建構與分析」,私立世新大學財務金融研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 孫銘誼 王思芳,2004年,「信用評等模型驗證之初探-相關方法與文獻回顧」,金融風險管理季刊,民國九十四年三月號。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 謝邦昌 蘇志雄 鄭宇庭 葉劭緯,2006年,「資料採礦與商業智慧- SQL Server 2005」,中華資料採礦協會。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 英文文獻zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Mays, E., 2001, “The Basics of Scorecard Development and Validation.” Handbook of Credit Scoring, Ch. 5, pp. 89-106.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 相關網站zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 中信證券,http://www.kgi.com.tw/rm/rm_5.htm/zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 金管會銀行局,http://www.banking.gov.tw/zh_TW