| dc.contributor.advisor | 沈中華 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Shen, Chung-Hua | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 廖秋媚 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Liao, Chiu-Mei | en_US |
| dc.creator (作者) | 廖秋媚 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Liao, Chiu-Mei | en_US |
| dc.date (日期) | 2005 | en_US |
| dc.date.accessioned | 18-Sep-2009 16:06:36 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 18-Sep-2009 16:06:36 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 18-Sep-2009 16:06:36 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0932580361 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=37081 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 經濟研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 93258036 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 94 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 我國的信用卡市場在民國八十二年全面開放以來，發展至今不過10餘年，已成為全球成長最快速的信用卡市場之一。但近年來也隨著信用卡業務已有相當顯著的成長，然而信用卡不僅只是一種支付工具，也屬於免擔保的信用融資，對發卡銀行而言，風險很高。故本文對於銀行要如何快速且正確的掌握客戶信用與還款能力，以防範呆帳發生，也變得日趨重要。\n故本文利用Binary Quantile Regression可用於探討解釋變數對於被解釋變數在給定「特定分位數之下的邊際效果」，提供不同分位數的估計結果，可用於觀察被解釋變數的整個分配狀況。在實證上，二元分量迴歸模型不只可用來解釋平均的狀況，更常用來觀察分配尾端的情況。在以ROC與CAP的信用風險模型來驗證其Binary Quantile Regression的效力。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第壹章 緒論\n第一節 研究背景………………………………………………………………1\n第二節 研究目的………………………………………………………………4\n第三節 研究方法與資料範圍\n1.3.1研究方法…………………………………………………………………4\n1.3.2研究資料…………………………………………………………………4\n第四節 研究架構…………………………………………………………………5\n第二章 文獻回顧\n第一節 消費者信用貸款……………………………………………………… 6\n第二節 銀行授信評估原則之探討…………………………………………… 8\n第三節 信用卡市場的文獻探討……………………………………………..14\n第四節 信用風險模型的文獻探討\n2.4.1 因素分析…………………………………………………………………16\n2.4.2 Bivariate probit模型………………………………………………19\n2.4.3 CART MODEL…………………………………………………………… 20\n2.4.4 Logistic Regression……………………………………………… 22\n2.4.5 Quantile Regression與Binary Quantile Regression…… 23\n2.4.6 信用風險模型效力之驗證與比較-CAP&ROC……………………………27\n第三章 研究方法\n第一節 消費金融信用風險模型之實證研究架構……………………………31\n第二節 模型建立………………………………………………………………32\n第三節 操作型定義……………………………………………………………33\n第四節 樣本之資本整理………………………………………………………33\n第五節 樣本的違約情況輪廓描述……………………………………………34\n第四章 實證分析\n第一節 實證分析-利用Logit模型……………………………………………39\n第二節 實證分析-利用binary quantile regression模型………………………42\n第三節 實證分析-利用Data mining-Clementine(克萊門泰)………49\n第五章 預測效力比較…………………………………………………………52\n第一節 利用ROC曲線與CAP曲線作樣本內的Binary Quantiles Regression 與Logit Regression違約機率預測…………………………………………………………………………………55\n第二節 利用ROC曲線與CAP曲線作樣本外的Binary Quantiles Regression與Logit Regression違約機率預測………………………………………………………………………………….58\n第六章 研究結論與末來研究建議\n第一節 研究結論………………………………………………………………60\n第二節 未來研究建議…………………………………………………………61\n參考文獻\n\n表目錄\n【表1-1】 信用卡市場概況之流通卡數………………………………………1\n【表1-2】 信用卡市場概況之簽帳金額與預借現金…………………………1【表1-3】簽帳金額佔民間消費支出之比率……………………………………3【表 2-1】 本國銀行辦理消費者貸款餘額統表………………………………8\n【表2-2】現行金融機構授信評量方法…………………………………………10\n【表2-3】 實際情況與模型判定交叉分類表…………………………………29\n【表3-1】自變數與應變數之相關性……………………………………………34\n【表4-1】利用Logit模型求算出基本統計量…………………………………39\n【表4-2】利用Logit模型求算出年收入單獨影響持卡人違約機率…………40\n【表4-3】利用Logit模型求算出年收入與過去6個月平均繳款金額影響持卡人違約機率……………………………………………………………………………40\n【表4-4】利用Binary Quantile Regression求算出各分量影響持卡人違約機率的基本統計量………………………………………………………………42\n【表4-5】 9個解釋變數的共變異數……………………………………………43\n【表4-6】實際違約值與預測違約值……………………………………………51\n【表5-1】 各分量的係數的權數標準化………………………………………53\n【表5-2】 計算出平均分量的違約機率1|xP∧與實際違約機率相比較……54\n【表6-1】ROC&CAP在樣本內與樣本外之比較…………………………………60\n\n圖目錄\n【圖1-1】本研究整體架構流程圖…………………………………………………5\n【圖2-1】 信用卡風險管理考量變數及作業流程………………………………9\n【圖2-2】國內外授信評量相之重要變數………………………………………13\n【圖2-3】因素分析之幾何圖形……………………………………………...17\n【圖2-4】CART MODEL之Decision trees…………………………………21\n【圖2-5】CART MODEL之Decision trees例子……………………………21\n【圖2-6】CAP曲線………………………………………………………………28\n【圖2-7】ROC曲線………………………………………………………………30\n【圖3-1】職級與信用卡實際違約情況…………………………………………34\n【圖3-2】緍姻狀況與信用卡實際違約情況……………………………………35\n【圖3-3】年收入與信用卡實際違約情況………………………………………35\n【圖3-4】過去六個月平均繳款金額與信用卡實際違約情況…………………36\n【圖3-5】6個月平均期初應繳金額與信用卡實際違約情況…………………36\n【圖3-6】半年交易金額與信用卡實際違約情況………………………………37\n【圖3-7】過去六個月是否有循環息與信用卡實際違約情況…………………37\n【圖3-8】「過去六個月繳款金額/應繳金額」與信用卡實際違約情況……38\n【圖3-9】每月限額與信用卡實際違約情況……………………………………38\n【圖4-1】在各分量時年收入與信用卡預測違約情況…………………………44\n【圖4-2】在各分量時職級與信用卡預測違約情況……………………………45\n【圖4-3】在各分量時緍姻狀況與信用卡預測違約情況………………………45\n【圖4-4】在各分量時每月限額與信用卡預測違約情況………………………46\n【圖4-5】在各分量時過去六個月平均繳款金額與信用卡預測違約情況……46\n【圖4-6】在各分量時6個月平均期初應繳金額與信用卡預測違約情況……47\n【圖4-7】在各分量時6個月平均期初應繳金額與信用卡預測違約情況……47\n【圖4-8】在各分量時過去六個月是否有循環息與信用卡預測違約情況……48\n【圖4-9】在各分量時「過去六個月繳款金額/應繳金額」與信用卡預測違況……………………………………………………………………………………48\n【圖4-10】使用Data mining來預測信用卡違約情況………………………49\n【圖5-1】樣本內ROC曲線作Binary Quantiles Regression與Logit Regression違約機率預測………………………………………………………55\n【圖5-2】樣本內CAP曲線作Binary Quantiles Regression與Logit Regression違約機率預測………………………………………………………57\n【圖5-3】樣本外ROC曲線作Binary Quantiles Regression與Logit Regression違約機率預測………………………………………………………58\n【圖5-4】樣本外CAP曲線作Binary Quantiles Regression與Logit Regression違約機率預測………………………………………………………59 | zh_TW |
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| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0932580361 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 二元分量迴歸 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 信用卡 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 信用風險 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 預測效力 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Binary Quantile Regression | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | ROC | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | CAP | en_US |
| dc.title (題名) | 影響信用卡持卡人違約風險的因素-以Binary Quantile Regression作分析 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
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