房屋授信評估方法相關文獻探討

因此銀行對於授信條件，除了上述五個原則外，應就整體經濟金融情勢對借 款人行業別的影響，及借款人本身將來的發展性加以分析，再決定是否核貸。

第三節 房屋授信評估方法相關文獻探討

目前國內外有關授信評估方法的研究，其研究對象可區分為企業、個人及 房屋等貸款授信評估。研究授信評估方法大多以多變量統計方式為主，例如利 用區別分析法、因素分析法、Logistic或Probit迴歸分析法，取得授信評估的主 要考量因素，以評估不同借款人的信用風險，並尋找最有效的授信評估模式；

再者，利用 AHP法獲致授信評估項目的權重， 兹將相關研究分別整理說明如下：

J. R. Diertrich & Robert S. Kaplan（1982）使用普羅比法(Probit)及一般化最 小平方法(OLS)兩種迴歸分析方法所建立的信用評估模式，取樣未破產企業

（142家）及破產企業(58家)為樣本做分析，研究結果發現，在企業信用分類上 Probit模式較OLS模式為佳，且利用負債比率、營運資金流量及銷貨成長率來進 行信用預測，其預測能力相當高。

陳樞（1983）以第一商業銀行的「信用評等制度之研究」為藍本，加上理 論與實務上銀行授信準則為依據，向我國銀行六家及外商銀行四家，做問卷調 查。看我國銀行與外商銀行是否有共通的授信考慮要素與標準，且對目前銀行 在授信前如何評估企業的定性資料（如經營領導、人管、生管、財管、銷管、

外在環境、其他授信要素等）和定量資料（如財務比率方面）提供參考，期以 改善銀行授信品質。

李惠民（1983）以中小企業於申貸中長期資金時，金融機構所編製的徵信 報告內容為主，在現有評估基礎上，結合財務報表分析與信用評等制度，以多 變量統計分析方法，來建立授信風險評估模式，並以統計決策分析方法做各種 比較探討。

曾俊堯（1990）以應用區別分析研究，發現影響信用卡客戶未來信用好壞 的關鍵因素計有年齡、教育程度、所屬公司的資本額、現職的年數、家族狀況、

銀行平均存款餘額、居住狀況、保險人現職的年數、與保證人的關係，共七項。

根據以上七項關鍵因素所建立的信用風險評估模式，其正確區別率達到75％。

未來利用信用卡消費的總消費額，會隨著季節性而有所變動，但每年的總消費 額會呈現出穩定性成長的趨勢。

吳淑芬(1993)作者使用問卷之調查與分析，經由 AHP 模式所建立之信用 評等系統，可知傳統授信評等標準需要重新予以認定。作者獲得以下結論：一、

不論公營或民營銀行皆以，不良記錄、擔保品價值、擔保品之安全性、貸款目 的、資力與還款能力為評估信用的基礎。

馮志剛（1996）以因素分析法決定一般銀行授信從業人員進行授信評估主 要考量之構面和項目，然後再以模糊分析層級法建立各類評估構面和項目之授 信權重，進而建立授信評估之一般化模式。

陳錦村（1996）以國內全國性商銀201個授信客戶作為實證研究對象，觀 察個別客戶的授信風險，經由層級分析法的應用與比較，來探討銀行授信客戶 之甄選，該研究指出層級分析法模型對於授信客戶的評分，準確度至少維持八 至九成左右，有時甚至高達95%。

張志向（1997）以因素分析法得到銀行授信人員對中小企業進行授信評估 時主要考量是的構面及項目；然後再經由模糊AHP法獲致各類授信評估構面及 項目的權重；最後將所有評估項目區分為「財務比率分析項目」及「非財務比

率分析項目」，在「財務比率分析項目」方面，透過模糊排序法與模糊數原理，

建立「財務比率分析項目之分數量測系統」，而在「非財務比率分析項目」方 面，則透過模糊德菲法及模糊綜合評判，建立「非財務比率分析項目之分數量 測系統」，並藉由模糊排序法及模糊德菲法，建立「授信企業信用等級區分標 準」，進而構建「新中小企業信用評等表」之內涵。

鄭博銘（1998）以因素分析法得到銀行授信人員對建築業進行授信評估時 主要考量的構面及其涵蓋項目；然後再經由模糊分析層級程序法求得各類授信 評估構面及其涵蓋項目的權重；並依評估項目的屬性，在「財務比率分析項目」

方面，透過模糊數原理及模糊排序法建立「財務比率分析項目之分數量測系 統」，而在「非財務比率分析項目」方面，則透過模糊德菲法及模糊綜合評判 來建立「非財務比率分析項目之分數量測系統」，最後則由模糊排序法及模糊 德菲法，建立授信建築業信用等級區分標準，進而發展建築業授信評估模式，

以改善目前銀行對建築業進行授信評分方式，並研擬「建築業信用評等表」之 內涵，以提供銀行對建築業進行授信評估及貸款融資的另一層思考方向。

呂美慧（2000）以國內某金融機構為研究對象，採用Logistic Regression Model為信用評等模式，針對其目前所使用之個人擔保放款的信用評分表表列 變數和表外變數，深入探討並從中找出影響授信成敗之顯著變數，建立最適之 信用評等模式。

李海麟（2002）從民國85年10月起至民國88年10月止，針對消費者房屋貸 款業務之案件隨機分層抽取繳息正常之正常件120件與逾期繳款超過三個月以 上不良件30件為本文研究樣本，比較正常戶及逾期戶兩群體之差異，並運用羅 吉斯迴歸模型（logistic regression model）建立消費者房屋貸款授信評量模式，

以做為准駁依據、利率高低及額度多寡的參考，俾有利於銀行放款業務工作之 遂行。

李雅琪（2004）以國內某個案商業銀行為主要研究對象，對個案銀行全省 北、中、南、東部地區分行已承做之個人房屋授信戶進行隨機抽樣，並以貸放 之案件為抽樣母體，抽取正常還款的正常戶，以及逾期三個月以上的不良戶共 計132戶，藉由影響房屋貸款之各項行為變數中運用因素分析法及鑑別分析默 氏法，萃取出某些重要之構面，將資料分成實驗組及驗證組，採取二階段來進 行實證。第一階段就實驗組之資料，運用因素分析法產生因素分數配合鑑別分 析默氏法，構建一個預測房屋貸款發生違約機率可信賴模型；第二階段就驗證 組資料先以因素分析法產生因素分數，配合第一階段所建構之預測模型，搭配 運用鑑別分析默氏法，來驗證此一預測模型是否準確可行。

黃程瑋（2006）以國內某金融機構的房貸資料庫為研究對象，使用交叉分 析及相關分析了解資料結構外，更進一步運用Logit迴歸分析及倒傳遞類神經網 路及決策樹CART模型分析來做實証分析。

林蔓蓁（1993）以研究影響銀行授信政策的主要因素－授信客戶之信用風 險為主題，藉由評估模式之建立，偵測個別客戶的信用風險與綜合得分，俾有 利於銀行徵信工作之進行，銀行授信客戶如發生經營不善，因其影響層面將既 深且廣，故授信客戶信用風險之評估，向為金融主管當局與個別銀行所重視的 課題。況且，自民國八十年七月以後，新銀行已陸續開放設立，並進而導致市 場競爭趨於激烈，我們實更應關心授信客戶經營績效的問題。