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金融機構房貸客戶授信評量模式分析-Logistic 迴歸之應用

摘要


金融機構承作房屋貸款,要求房地產抵押品作擔保僅是防範呆帳損失的消極作為。金融機構應該更積極的預測借款人的償債能力與意願才能事前預防呆帳的發生。本文發現,在不考慮借款人通信區域時,由Logistic迴歸所建立最佳模式的整體區別貸款正常與否的比例達98.07%,其中對於實際歸類為正常貸款的預測分類能力高達100%,而對於實際歸類為催收款的預測分類能力則有93.27%。如果我們再加入「通訊區域細分」變數進入模式,則可再度提升模式之整體分類預測能力至98.62%,而對於實際歸類為催收款之預測分類能力也可以提高為95.19%。本文也發現,在不考慮借款人通信區域時,房貸客戶信用評量模型中,婚姻狀況、學歷、金融往來關係、貸款期間、借款人與擔保人關係以及借款人通信地址與擔保品位置的相對關係,是影響房屋貸款品質好壞的主要因素。其次,借款人與擔保人是否為同一人或有夫妻關係對借款人償債能力或意願有顯著但相反的影響;夫妻的擔保關係將有助於正常的貸款償還,而本人作擔保則對貸款的償還有不利的影響。

被引用紀錄


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