| dc.contributor.advisor | 鄭宇庭<br>蔡紋琦<br>鄧家駒 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | 盧音萱 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 盧音萱 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2006 | 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 (Other Identifiers) | G0094354016 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30918 | - |
| 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) | 94354016 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 95 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 隨著人民生活水準提高，時代進步，「信用卡」已經是重要的支付工具。然而，金融機構對於審核信用卡申請人的作業不夠嚴謹，導致卡債風暴。為了因應相關問題，政府近兩年訂立緊縮發卡政策，金融機構對於信用卡審核作業也投注了更多心力。但是除了一開始的信用卡進件徵審作業需嚴格把關，金融機構對於已通過審核成為信用卡客戶仍需要風險控管，另外新巴塞爾協定已於2006年底正式實施，風險控管便是在符合相關規定下來進行。 本研究主要目的即是針對信用卡客戶，利用他們的信用卡使用行為跟基本資料，來預測判斷客戶往後的違約可能性，藉此在發生違約行為之前，先採取因應措施，也就是所謂的Behavior score。 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違約機率模型。建模資料是信用卡持有人在某年一整年的交易行為，且只針對持卡必須6個月以上的客戶，也就是在那年7月才開卡的客戶不在範圍內。原始資料共有71832筆，總共有66個變數。分別利用羅吉斯回歸、決策樹和類神經網路三種方法建模，最後以羅吉斯回歸表現最好，以學歷、開卡至今月份數、信用額度、最近一次逾期至今月份數、R12的平均餘額、R12的循環動用總額、R12的預借現金總額和R3的平均繳款率八個預測變數對於影響客戶違約與否較為顯著，結果本模型的整體預測率為86.90%；而對於違約客戶中可以準確預測的比率為71.14%。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 表 次 II 圖 次 III 第壹章 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 3 第四節 研究流程 4 第貳章 文獻探討 6 第一節 新巴塞爾協定 6 第二節 資料採礦 9 第三節 信用風險管理 13 第四節 相關研究文獻 15 第參章 研究方法 17 第一節 建模分析架構 17 第二節 資料介紹與名詞定義 20 第三節 分析方法 26 第四節 研究限制 35 第肆章 研究結果 36 第一節 建模變數選取 36 第二節 模型比較與違約機率模型建構結果 50 第三節 模型驗證 56 第四節 顧客分組與同質性檢定 63 第伍章 結論與建議 70 第一節 結論 70 第二節 建議 72 參考文獻 73 一.中文文獻 73 二.英文文獻 75 三.網站部份 75 附錄一 各變數與違約機率關係圖 76 附錄二 建模變數切割分類圖 97 附錄三 違約機率分佈表 100 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094354016 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 違約機率模型 | zh_TW |
| dc.title (題名) | 新巴塞爾資本協定下應用資料採礦技術於信用卡違約機率模型之建置 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
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