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房屋擔保貸款違約因素之研究：兼論房地合一稅之影響

為了解決裕融車貸繳款方式的問題，作者劉螢儒 這樣論述：

本研究旨在探究影響房屋擔保貸款違約之因素，以及房地合一稅實施前後對房屋擔保貸款違約之影響。本研究以百分之百公股之公營銀行中部地區分行為研究對象，使用個案銀行2014年到2016年之房屋貸款戶實際撥款之貸款案件，其中房屋貸款戶正常戶318戶、違約戶259戶，共計577戶為研究樣本。研究方法採用影響房屋擔保貸款違約之4大類，分別為貸款戶特性、擔保品特質、貸款條件及加入政策實施因素，與是否違約延滯繳款狀況作分析。實證結果得知性別、婚姻狀況、年紀、教育程度、職業、保證人、擔保品使用狀況、貸款成數、貸款寬緩期對房屋擔保貸款違約有顯著影響，且發現房地合一稅政策實施後對房屋擔保貸款違約有顯著影響，顯示房地

合一稅政策實施後，致銀行擔保品價值減損，進而影響貸款戶還款意願；又因房貸違約較實施前增加，顯示該政策對抑制房價產生效用。本研究結果提供銀行在面臨主管機關稅負政策變化時注意授信風險對其之影響，並建議經常檢視與修正其授信策略，避免於景氣或經營環境改變時暴露更多潛在違約風險。

消費分期市場評等評分模型建置的方向

為了解決裕融車貸繳款方式的問題，作者邱挺晏 這樣論述：

綜觀國際上信用評等的研究與實際運用，已由主觀判斷分析方法和傳統財務比率評分法，轉向為以多變量、依據資本市場理論和利用電腦系統的動態計量分析法為主的發展趨勢，在國內僅有部分的金融業者對於小額信貸與信用卡的申請程序，建立相關的評等評分系統，但在個人消費分期付款上仍無相關公司與單位建立評等評分系統。 在消費分期付款市場中，主要承作對象為一般消費者而一般大眾的價值(Value)難以計算，無法採用市價模式(Mark –to– Market)，故針對個人進行相關的信用評等評分，使用的模型多以違約模式(Default Mode)為主要。而在衡量消費者違約機率的方法中，新興的研究方法中遺傳演算法(g

enetic algorithms, GAs)、類神經網路(artificial neural network, ANN)、模糊理論 (fuzzy theory)與灰色理論(grey theory)這些方式較少應用於個人風險評估模型中，再加上消費分期付款市場先前尚無發展國內信用評估模型，與消費分期付款市場特性(產品範圍廣但產品深度淺)，若使用上述新興研究方式對此市場中每一個行業設計適用的評等評分制度，將有實務上與時效的限制與困難性。 過去與現階段較常使用的方法中要素評估方式(5C,5P或5S等)容易流於主觀，而多變量信用風險判別模型中logit模型與probit模型的估計結果類似，也

就是說logit模型與probit模型所估計的係數方向一致，顯著結果也會相同，只是在實際的數值上有所不同；因此，通常在實證研究上只需要從中選擇其中一種模型即可。 消費分期付款市場若要進行評等評分系統建置，首要任務為資料庫的建立與整合，而分期付款行為與一般放款最大的不同為商品本身的使用與相關後需服務，會影響消費者繳款意願，在進行資料庫建置時，除要納入消費者本身因素外，尚需要考量建立客戶基本資料、信用資料的建檔、交易過程的建立(商品本身&廠商性質)與與客戶聯絡或對保過程等四個類別資料庫的建檔；而資料庫建立、相關系統操作介面與新舊系統間的整合，更是攸關評等評分系統是否可以運作順暢之關鍵。