簡易檢索 / 詳目顯示
| 研究生： |
廖秋媚 Liao, Chiu-Mei |
|---|---|
| 論文名稱： |
影響信用卡持卡人違約風險的因素-以Binary Quantile Regression作分析 |
| 指導教授： |
沈中華
Shen, Chung-Hua |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
社會科學學院 - 經濟學系 Department of Economics |
| 論文出版年： | 2006 |
| 畢業學年度： | 94 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 61 |
| 中文關鍵詞： | 二元分量迴歸 、信用卡 、信用風險 、預測效力 |
| 相關次數： | 點閱：172 下載：122 |
| 分享至: |
| 查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報 |
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。
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。
第壹章 緒論
第一節 研究背景………………………………………………………………1
第二節 研究目的………………………………………………………………4
第三節 研究方法與資料範圍
1.3.1研究方法…………………………………………………………………4
1.3.2研究資料…………………………………………………………………4
第四節 研究架構…………………………………………………………………5
第二章 文獻回顧
第一節 消費者信用貸款……………………………………………………… 6
第二節 銀行授信評估原則之探討…………………………………………… 8
第三節 信用卡市場的文獻探討……………………………………………..14
第四節 信用風險模型的文獻探討
2.4.1 因素分析…………………………………………………………………16
2.4.2 Bivariate probit模型………………………………………………19
2.4.3 CART MODEL…………………………………………………………… 20
2.4.4 Logistic Regression……………………………………………… 22
2.4.5 Quantile Regression與Binary Quantile Regression…… 23
2.4.6 信用風險模型效力之驗證與比較-CAP&ROC……………………………27
第三章 研究方法
第一節 消費金融信用風險模型之實證研究架構……………………………31
第二節 模型建立………………………………………………………………32
第三節 操作型定義……………………………………………………………33
第四節 樣本之資本整理………………………………………………………33
第五節 樣本的違約情況輪廓描述……………………………………………34
第四章 實證分析
第一節 實證分析-利用Logit模型……………………………………………39
第二節 實證分析-利用binary quantile regression模型………………………42
第三節 實證分析-利用Data mining-Clementine(克萊門泰)………49
第五章 預測效力比較…………………………………………………………52
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
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
第六章 研究結論與末來研究建議
第一節 研究結論………………………………………………………………60
第二節 未來研究建議…………………………………………………………61
參考文獻
表目錄
【表1-1】 信用卡市場概況之流通卡數………………………………………1
【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
【表2-2】現行金融機構授信評量方法…………………………………………10
【表2-3】 實際情況與模型判定交叉分類表…………………………………29
【表3-1】自變數與應變數之相關性……………………………………………34
【表4-1】利用Logit模型求算出基本統計量…………………………………39
【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
【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
【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
【表4-5】 9個解釋變數的共變異數……………………………………………43
【表4-6】實際違約值與預測違約值……………………………………………51
【表5-1】 各分量的係數的權數標準化………………………………………53
【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
【表6-1】ROC&CAP在樣本內與樣本外之比較…………………………………60
圖目錄
【圖1-1】本研究整體架構流程圖…………………………………………………5
【圖2-1】 信用卡風險管理考量變數及作業流程………………………………9
【圖2-2】國內外授信評量相之重要變數………………………………………13
【圖2-3】因素分析之幾何圖形……………………………………………...17
【圖2-4】CART MODEL之Decision trees…………………………………21
【圖2-5】CART MODEL之Decision trees例子……………………………21
【圖2-6】CAP曲線………………………………………………………………28
【圖2-7】ROC曲線………………………………………………………………30
【圖3-1】職級與信用卡實際違約情況…………………………………………34
【圖3-2】緍姻狀況與信用卡實際違約情況……………………………………35
【圖3-3】年收入與信用卡實際違約情況………………………………………35
【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
【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
【圖3-6】半年交易金額與信用卡實際違約情況………………………………37
【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
【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
【圖3-9】每月限額與信用卡實際違約情況……………………………………38
【圖4-1】在各分量時年收入與信用卡預測違約情況…………………………44
【圖4-2】在各分量時職級與信用卡預測違約情況……………………………45
【圖4-3】在各分量時緍姻狀況與信用卡預測違約情況………………………45
【圖4-4】在各分量時每月限額與信用卡預測違約情況………………………46
【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
【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
【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
【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
【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
【圖4-10】使用Data mining來預測信用卡違約情況………………………49
【圖5-1】樣本內ROC曲線作Binary Quantiles Regression與Logit Regression違約機率預測………………………………………………………55
【圖5-2】樣本內CAP曲線作Binary Quantiles Regression與Logit Regression違約機率預測………………………………………………………57
【圖5-3】樣本外ROC曲線作Binary Quantiles Regression與Logit Regression違約機率預測………………………………………………………58
【圖5-4】樣本外CAP曲線作Binary Quantiles Regression與Logit Regression違約機率預測………………………………………………………59
一、中文文獻
1.張文生(2001),"銀行建構「信用卡信用風險即時預警系統」之研究,中原大學企業管理研究所碩士論文。
2.林建州(2001),"銀行個人消費信用貸款授信風險評估模式之研究",國立中山大學財務管理研究所碩士論文。
3.林重光(2004),"影響現金卡信用風險因素之實證研究",雲林科技大學財務金融所碩士論文。
4.李明謙(2002),"羅吉斯迴歸模型在信用卡評分制度之研究",輔仁大學應用統計研究所碩士論文。
4.戴嘉甫(2003),"銀行現金卡客戶違約機率之衡量",義守大學管理科學研究所碩士論文。
5.江淑娟(2003),"現金卡發行風險評估模型之研究-以國內某一發卡銀行為例,逢甲大學保險研究所碩士論文。
6.林旭青(2004),"現金卡發行風險評估模型之研究-"以國內某一發卡銀行為例,淡江大學國際貿易所碩士論文。
7.胡美容(2005),"銀行對中小企業授信評等模型",國立政治大學經濟學研究所碩士論文。
8.梁子修(2004),"個人小額消費信貸授信風險之評估-以國內某銀行消金中心之
案件為例,逢甲大學經營管理碩士在職專班碩士論文。
9.顧紘誠(2004),"公司財務危機預警模型之研究",逢甲大學經營管理碩士在職專班碩士論文。
10.李美笑(2002),"信用卡持卡人信用風險之研究",逢甲大學保險學系研究所碩士論文。
11.陳炳霖(2004),"現金卡授信風險之評估-以國內某銀行為例,逢甲大學經營管理碩士在職專班碩士論文。
12.陳瑞雲(2004),"信用卡持卡人使用循環信用之研究-以南部某銀行為例",中正學學國際經濟研究所碩士論文。
13.李育桓(2005),"信用風險相關文獻探討",國立政治大學國際貿易學系碩士論文。
14.王心妙(2005),"影響新生兒體重的因素分析-分量迴歸的應用,國立政治大學經濟研究所碩士論文。
15.林建州(2001),"銀行授信客戶違約機率之衡量",國立中山大學財務管理學系研究所碩士論文。
16.陳鴻文(2002),"個人小額信用貸款授信模式之個案研究",國立高雄第一科技大學財務管理所碩士論文。
17.蔡明憲(2002),"金融機構消費信用貸款授信評量模式",國立中山大學財務管理學系研究所碩士論文。
18.吳樂山(2004),授信風險分析方法對企業財務危機預測能力之研究-以logit模型驗證,國立政治大學經營管理碩士學程碩士論文。
19.鄭廳宜(1999),"信用卡授信審核之實證研究",朝陽大學財務金融系碩士班碩士論文。
20.林公韻(2005),"信用違約機率之預測─Robust Logitstic Regression",國立政治大學金融研究所碩士論文。
21.許瑞宏(2003),"台灣貨幣需求實證研究─誤差修正模型之分量迴歸"國立臺灣大學經濟學研究所碩士論文。
22.施孟隆、游清芳、李佳珍(1999),「Logit模式應用於信用卡信用風險審核系統之研究-以國內某銀行信用卡中心為例」,金融財務季刊,第四期,金融研訓院,頁85-104。
二、英文文獻
1. Buchinsky, Moshe (1994): "Quantile Regression, Box-Cox Transformation Model, and the U.S. Wage Structure, 1963-1987", Econometrica,65,109-154.
2. Buchinsky, Moshe (1995): "Estimating the asymptotic covariance matrix for quantile regression models", Journal of Econometrics 68, 303-338.
3. Jacobson, T. and Roszbach, K. (2003). "Bank Lending Policy, Credit Scoring and Value-at-Risk". Journal of Banking and Finance. April 2003; 27(4):615-33.
4. Kordas, G.,(2000),Binary Regression Quantiles ,Ph.D Thesis, University of Illionis at Urbana-Champaign.
5. Kordas, Gregory(2002), "Credit Scoring Using Binary Quantile Regression", University of Pennsylvania, USA.
6. Koender and Bassett(1978) "Regression Quantiles",Econometrica,46,33-50.
7. Manki, C. F. AND Thompson, T. S.(1985): "Operational Characteristics of Maximum Score Estimation",Journal of Econometrics,32,85-108.
8. Roger Koenker and Kevin F. Hallock(2001),"Quantile Regression". Journal of Economic Perpective,15,143-155.
9. Whittaker, Joe(2003), "Using quantile regression in credit scoring",Lancaster University
10. RATS Reference Manual, Version 6.