準時還款英文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

機器學習在P2P市場的預測與報酬 - 以Lending Club為例

為了解決準時還款英文的問題，作者林婉愉 這樣論述：

信用風險是貸款或是投資中發生的一種風險，也是借款者因各種原因未能準時還款所導致的違約風險，隨著新興網路的借貸越來越盛行，借款者的信用風險是必須謹慎評估的！本研究主要探討金融科技下，使用 P2P 網路借貸的美國 Lending Club 這間公司，借款者信用風險的高低，研究期間為 2007 年到 2020 年第三季的借貸資料，針對不同借款者分別使用邏輯斯迴歸、隨機森林、類神經網路及極限梯度提升四種不同的模型去預測此借款者是否會違約，再透過準確率、精確率、召回率、偽陰性率、偽陽性率、F1 分數及模型投資者的報酬率來評估模型的優劣。實驗結果發現表現最好為欠採樣正常還款和違約比例為 80 : 20

中的類神經網路為最佳，其準確率為 81% 、精確率為 81% 、召回率為 99% 、偽陰性率為 1%、偽陽性率為 94.9% 、 F1 分數為 89% 及模型投資者的報酬率為 6.4%。

企業對銀行融資之賽局分析

為了解決準時還款英文的問題，作者秦子恒 這樣論述：

論金融機構，賺取存放款利差是其主要的獲利來源，依KPMG所編撰的臺灣銀行業報告，2019年利息淨收益占主要獲利的比率為59.3%，而銀行能否從賺取存放款利差業務中獲利或提高收益主要依賴：利差的多寡、放款量的大小及逾放比的高低，為了能控制上述因子，金融機構產生「徵授信」制度，惟申貸者狀況千奇百怪，要全盤瞭解談何容易，鉅額的成本也相應而生，侵蝕到應有的收益，是以如何有效且充份的對客戶徵授信，是金融機構一直在努力的課題。為研討企業與銀行間的融資行為關係，本文運用賽局理論的混合策略均衡進行分析，可得知以下幾種狀況，企業選擇創新有更高的機率可從金融機構獲取更多的資金，（一）當市場上採取仿效策略的企業營

業收入開始提高時；（二）當創新企業需要更多的資金才能完成創新時；（三）當創新企業能創造的收益越少時。而在以下幾種狀況，企業會有更高的機率選擇創新，（一）當金融機構拉高平均行業利息收取標準時；（二）當金融機構對創新企業收取利息越少時；（三）當金融機構徵授信能力足夠時；（四）金融機構花費在全面徵授信的成本提高時。運用本文可得知要鼓勵企業創新時，可透過金融機構拉高平均行業利息水準，再將額外收入轉予補貼創新企業，降低創新企業貸款利息，而針對金融機構所負擔的徵授信成本，亦可給予金融機構獎勵及補貼，或是改善國內徵授信環境，降低金融機構在進行徵授信時的成本，使金融機構在對企業徵授信時肯付出更高的成本及善盡更

大的努力，讓金融市場更趨成熟亦可增進國內企業的創新動能。