| 研究生: |
廖仁傑 Jen-Chien Liao |
|---|---|
| 論文名稱: |
信用卡業務信用評分制度與模型之有效性研究 |
| 指導教授: |
陳錦村
Jing-Twen Chen |
| 口試委員: | |
| 學位類別: |
碩士 Master |
| 系所名稱: |
管理學院 - 財務金融學系在職專班 Executive Master of Finance |
| 畢業學年度: | 93 |
| 語文別: | 中文 |
| 論文頁數: | 88 |
| 中文關鍵詞: | 信用卡 、信用評分 、評分模型 |
| 外文關鍵詞: | credit card, credit scoring |
| 相關次數: | 點閱:17 下載:0 |
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我國銀行業過去大多以企業金融、房屋貸款業務為主,但近年來由於國內景氣尚未完全復甦,及加上環境變化太大,故有些企業陸續出現財務困境,沒有財務困難的企業對於資金的需求也透過直接金融的方式籌措,並且房屋貸款利率更降至歷史低點;因此在企業金融放款逾放的比例逐漸上升及存放款利差縮小下,消費金融業務已成為各銀行積極參與的主要業務。信用卡業務高達近20%的循環利率,相較於銀行傳統放款利差,實屬於高風險高利差,故各家金融機構為搶先達到經濟規模,便不惜成本開辦各項優惠活動及及降低申請門檻,然面對銀行如此競爭環境及經濟環境尚未轉好的前提下,加上新巴塞爾資本協定對信用風險提出嚴格的規範及信用卡358分級管理措施下,將迫使銀行業者正視信用卡的風險管理議題,而信用卡信用風險審核系統與風險評估模型的建立,則有助於發卡銀行解決此問題。
本研究將以國內某大發卡機構為研究對象,樣本資料期間為2001年1月至2003年1月,資料內容為已核卡持卡人之個人申請信用卡資料,總共515個樣本,樣本中410個為正常戶,105個為逾期戶。本研究根據個案銀行間所延用之信用評分表及參考相關文獻後,納入持卡人個人基本資料、銀行往來狀況聯徵中心查詢紀錄等三大構面、二十項研究變數,利用Sas統計軟體進行Logistic Regression分析,探討信用卡申請人可能發生逾期違約的重要變數,並將建構好之信用風險評估模型,預測每個申請人可能逾期之機率值,另外利用KS檢定值於信用評分模型建立後,決定核驗的最適分數,最後利用ROC分析檢定統計模型建構是否優於銀行內部評等(信用評分表)。
經由Logistic Regression分析建構結果中,發現對於信用卡持卡人是否違約具有顯著性的變數為婚姻狀況、教育程度、服務年資、年收入、帳單地址與持有信用卡張數等變數,,並且婚姻為「未婚者」相對於「已婚者」,教育程度為「高中職」與「高中職以下」相對於「研究所(含)以上」,服務年資為「3年(含)~5年」、「1年(含)~3年」與「1年以下」相對於「10年(含)以上」,年收入為「22萬(含)~40萬」與「22萬以下」相對於「200萬(含)以上」等較容易違約,但帳單地址為「中部」相對於「北部」,持有信用卡張數為「持1~2張」與「持3張(含)以上」相對於「持0張」較不容易違約;並發現在0.35機率界限下使K-S值為最大,即最能區分申請人違約風險最適點,表示申請人申請信用卡時,其違約機率超過0.35時,該個案銀行應予以拒絕。
經由卡方檢定,可以發現銀行內部評等和信用評分模型都優於隨機決定,且信用評分模型卡方值200.49 大於銀行內部評等卡方值72.81,故信用評分模型表現較佳,但若個案銀行於信用評分模型尚未建立之前,銀行內部評等仍可採納,另利用ROC 分析發現內部評等ROC比率為79.3%,遠低於信用評分模型98%,故可以得知信用評分模型建構後, 不僅能大幅提高對核發信用卡處理效率外,且能有效降低個案銀行所面臨客戶的信用風險。
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