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房屋貸款授信風險評估研究－以ｃ銀行為例

為了解決mac優惠代碼的問題，作者黃佐民 這樣論述：

自從次級房貸風暴在2007年年中浮現之後，2008年7月美國金融業就出現嚴重問題，除了美國眾多的銀行倒閉外，二房（房利美（Fannie Mae）和房地美（Freddie Mac））也遭受政府接管，造成了繼30年代經濟大蕭條後的金融大海嘯。金融海嘯正襲擊各國經濟，我們面臨了空前未有的危機，全球經濟大蕭條成為揮之不去的陰霾。在現代社會中，銀行扮演金融中介的角色，其經營績效之良窳，一直是大眾所關切的課題。而授信是銀行收益之主要來源，故房屋貸款對銀行而言是非常重要且核心的業務。行政院金融監督管理委員會和財政部都規定本國銀行將實施新巴塞爾協定，這對國內金融業者風險控管能力將造成相當衝擊。為因應新版「巴

賽爾資本協定」，各金融機構應建立一套明確化、科學化且簡要化特性的房貸授信審核模式，以降低房屋授信風險。本研究係以國內某家金融機構，2005年1月到2009年12月底貸放之房屋貸款案件中，抽取正常戶318戶、逾期戶36戶，共354戶作為樣本，利用Probit模型及Logit模型分析貸款戶授信品質之優劣，希望能找出影響房屋貸款逾期的主要因素，以建構最佳的授信評量模式。而研究結果發現，經Probit迴歸分析後在所投入15項自變數中，得出四項與假設相符分別為：年齡、貸款金額 、寬限期、估價值。而經 Logit 迴歸分析後在所投入15項自變數中，得出五項與假設相符分別為：年齡、貸款金額、寬限期、估價值、

職位。研究發現，本研究與以往研究列為顯著之變數有不顯著的情形，是因為受到總體經濟的影響。故 本研究建議金融機構授信人員必須透過即時的統計資訊，適時修正審查的標準。