第五章 實證結果與分析
第二節 實證結果分析
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第二節 實證結果分析
一、 共線性檢定
雖然違約和無違約者在部分自變數下沒有顯著的差異，但是將十個自變數放 入模型中分析和個別用 T 檢定和卡方檢定分析的結果可能不同，所以我們依然將 十個自變數放入 Logistic 模型中分析這些因素對違約機率的影響。
若自變數間存在嚴重的共線性時，模型估計的各係數將會產生較大的誤差，
於是本研究先對十個自變數做多元共線性的檢定。如表 5-2-1 所示，各個自變數 的容忍度皆高達 0.82，亦即皆大於 0.2，表示各個自變數間不存在多元共線性的 問題，模型估計的係數是可信的。
二、 實證結果分析
(一) 模型適當性檢驗
本研究以 Logistic 迴歸模型分析契約屬性和借款人屬性等十項因素對房貸違 約機率的影響。如表 5-2-1 下方所示，在模型擬合優度方面，Hosmer-Lemeshow 值為 5.385，在自由度為 8 下不顯著，表示「無法拒絕模型很好地擬合資料的假 設」，亦即模型擬合優度良好，換句話說，模型的設定良好。自變數解釋能力方 面，Nagelkerke R2為 0.319，解釋能力尚可；然而，Model χ2為 77.326，在自由 度為 6 下呈現顯著，表示自變數對被解釋變數有良好的解釋能力。
(二) 自變數係數解釋
表 5-2-1 為自變數係數估計表，顯著的變數有貸款成數、利率加碼、信貸、
二胎和職業；不顯著的變數有房貸期限、寬限期、支付所得比、資金用途和保證 人，依實證結果各變數的說明如下。
1. 貸款成數
貸款成數與違約機率於 99%的信賴水準下存在顯著的正相關，表示貸款成數 越高，貸款違約機率越大。該結果證實借款人還款存在道德風險，符合本文預期。
顯示當房價下跌時，貸款成數較高的房貸比較容易處於負權益的狀態，借款人越 可能存在道德風險，導致違約機率提高。
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支持 Jackson and Kaserman（1980）提出的權益理論。
4. 寬限期-有寬限期
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6. 資金用途-自住
資金用途為自住者對於違約機率有正向關係，相對地，以投資為主者則對違 約機率有負向關係，這與預期相反，不過該關係並不顯著。由於 1984 到 2010 年 的資料期間台北市和新北市的房價有多段的漲勢，投資者抓準時機在房價上漲時 購屋，並在房價下跌前出售，所以才會出現投資者的違約機率較低，而自住者的 機率較高的現象。
7. 信用貸款-有信貸
擁有信用貸款與違約風險於 99%的信賴水準下存在顯著的正相關，符合本文 預期。當借款人同時擁有房貸和信用貸款時因為每月的還款支出增加，在相同所 得下還款壓力上升，導致房貸違約機率提高。
8. 二胎-有二胎
設定二胎與違約機率於 99%的信賴水準下存在顯著的正相關，符合本文預期。
當房貸借款人再將已抵押的房屋設定二胎後，借款人每月的還款支出將會增加，
在所得不變下還款壓力變大，又設定二胎後房屋權益減少，當房價下跌很容易形 成負權益，導致借款人存在道德風險，使得房貸違約的風險上升。
9. 保證人-有保證人
有保證人與違約機率呈現負相關，表示若房貸附有保證人會使其違約機率下 降，但該關係不顯著。保證人多為借款人的親朋好友，所以借款人為了避免拖累 其親友，會努力清償房貸不輕易違約，該結果顯示過往銀行要求借款人提供保證 人以降低違約風險是有根據的，但實證結果並不顯著。
10. 職業-公教人員與民營管理階層
借款人為公教人員或民營管理階層者對於違約機率於 99%的信賴水準下存 在顯著的正相關，即這類人員的房貸違約機率較民營基層人員和自行開業者低，
符合本文預期。公教人員的收入不受景氣影響所以比較穩定且可以預期，而民營 管理階層也有較高的薪資水準，所以這類人員的違約機率較低。相對地，民營從 業人員和自行開業者較容易受經濟景氣變化的影響，當收入突然減少或是被裁員 時，較容易發生違約。
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Hosmer-Lemeshow 5.385 8 .716
Nagelkerke R2 0.319 － －
Model χ2 77.326*** 10 .000
註：「*」表示在 10%之顯著水準下顯著；「**」表示在 5%之顯著水準下顯著；「***」
表示在 1%之顯著水準下顯著；未標示者表示不顯著。
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的關係，而林氏則是修改 Chiappori and Salanie（2000）模型和 Dionne et al.（2001）模型，用該二模型檢驗貸款成數和違約機率的關係，由於研究方法不同，所以很 難將結果做直接的比較。在房貸樣本方面也不盡相同，本文採用 A 商業銀行的 台北市和新北市的房貸資料，資料期間為 1984 至 2010 年；而林氏採用某大型商 業銀行之房貸資料，資料期間為 2003 至 2004 年。然而，林氏的研究在假設上有