第三章 研究設計
第一節 風險因子的選取
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第三章 研究設計
本章的研究設計共分為四個部分，第一部分討論有關房屋貸款風險因子 的選取問題，參考過去的文獻或是專家的意見，找出與房屋貸款擔保品有關 的風險因子以做為後續研究的變數，第二部分為建立給定權重的方法，其內 容是在討論運用 AHP 法及 ANP 法取得變數權重前所製作的調查問卷，應符合 那一些特定規則，第三部分是討論目前運用於實務中的評分及評等的方法及 指標處理與評分評等的方法，第四部分則是問卷調查的設計。
第一節 風險因子的選取
經過文獻回顧的探討，可以歸納出有關房屋貸款擔保品的風險因子有幾 個面向應該考慮，第一個面向是有關影響房屋貸款違約風險的擔保品風險因 子，第二個面向是在不動產景氣循環中影響擔保品價值的風險因子，第三個 面向則是在不動產供給面及需求面中對擔保品價值產生影響的風險因子。
在文獻回顧中第一面向的風險因子有房屋的型態、屋齡、房屋的鑑價、
產權的狀況及借款人通信地址與擔保品座落的相對關係等項目。第二個面向 可以分為總體經濟景氣及房地產市場景氣兩個部分，總體經濟景氣的影響因 素有貨幣供給、利率水準、所得水準、股價指數、匯率水準，物價水準、通 貨膨脹率、失業率等項目，在不動產市場的景氣的部分其影響因素主要在於 不動產市場價格的波動，房價指數是一個很重要的參考依據。在第三個面向 中影響不動產價格的供給及需求面的因素有房地產價格、生產要素的價格、
存量品質、融資條件、人口的變動、家庭結構的改變、家戶所得的變動、就 業環境的改變、房地產偏好的改變及金融市場的改變等項目。
由於在研究之初希望儘量擴大變數內容，因此參考「台灣房地產景氣動 向季報」所選取的影響因素，增加國內生產毛額、營建股股價指數、消費者 物價指數、建照執照面積、使用執照面積、建物買賣移轉棟數、土地增值稅 額、素地交易量指數、房屋租金價格指標、住宅使用率、新推個案標準單價、
新承做房屋貸款金額、家戶數年增率等項目以增加變數內容。
綜合文獻回顧及引用資料所歸納出的風險因子可以分為二大部分，第一 個部分為非市場面的因素其中包括了經濟的因素、社會的因素及金融的因 素，第二個部分為市場面的因素包括了景氣面的因素、供給面的因素、需求 面的因素、價格面的因素及成交量的因素。每一項影響因素都有特定的風險 因子，其分類如表 3-1，本論文將以這些風險因子作為研究變數，嘗試找出 影響區域房屋貸款風險的因子以作為劃分區域房貸風險等級的參數。
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表 3-1 房屋貸款風險因子的分類 風險因素的構面 風險因素 風險因子
非市場面因素
經濟因素 利率水準
貨幣供給 股價指數 匯率水準 物價水準 通貨膨脹率 國內生產毛額
社會因素 人口的變動
家庭結構的改變 家戶所得的變動 就業環境的改變 失業率
金融因素 融資條件
新承做房屋貸款金額 營建股股價指數
市場面因素
景氣面的因素 房地產價格指標 房地產景氣動向季報 供給面的因素 空屋率
建照執照面積 使用執照面積 需求面的因素 房地產偏好的改變
房價所得比 預期心理 住宅使用率 家戶數年增率 價格面的因素 房屋租金價格指標
新推個案標準單價 信義房價指數 素地交易量指數 成交量的因素 建物買賣移轉棟數
土地增值稅額
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第二節 建立給定權重的方法
在為風險評分評等的過程中，除了確定造成房屋貸款風險的因子外，最 重要的工作就是要找出各風險因子適當的權重，以作為量化風險的依據，本 研究將分別利用定性的方法找出風險因子的權重。
在定性方法的運用上，由於調查問卷的設計要符合 AHP 或 ANP 法的架構，
因此要先對 AHP 及 ANP 法作一個了解。
一、分析層級程序法(Analytic Hierarchy Process,AHP) 層級分析法是於 1971 年時，由美國匹茲堡大學敎授 Thomas L.Saaty 為 美國國防部從事應變計劃問題研究工作時所發展出的一種分析法，它是一種 多準則決策方法，在複雜多重屬性的問題上，提供一個分析問題的架構。應 用 AHP 法分析問題時，首先是將複雜且多重結構的問題加以分割成各個組成 要素，再將這些要素依彼此的關聯性加以分群，形成具有階層次序結構的層 級，並對每一層級的相對重要性給予一個主觀的判斷值，再藉由名目尺度或 比率尺度進行同一層級中要素之間的兩兩相互比較，進而得到成對比較矩陣 (Pairwise Comparison Matrix)，經由求得矩陣的特徵向量，將可獲得比較 矩陣的一致性指標(Consistency Index,CI)與一致性比率(Consistency Ratio,CR)，以作為評估決策品質的參考依據。最後將特徵值(Eigen value) 運算求出，以決定各層級的優先順序(張魁峰，2009：3)。AHP 的應用過程中 先是利用歸納法將複雜的問題分解成具有階層次序的屬性因子，其次再利用 演繹法來分析各層級的特性，結合專家意見利用邏輯的概念加以整合，以計 算出各層級的權重值(吳至雅，2003)。
AHP 法的特色就是將複雜非結構性的系統問題，利用簡單的層級架構來 表示，並且能夠將專家學者及決策者討論的結果或是意見，作為劃分層級的 依據。在使用 AHP 法時必須有以下的基本假設(鄧振源、曾國雄，1898)：
(一)、一個系統(或問題)可以被分解成許多種類(Classes)或成份 (Components)，並形成網路型的層級結構。
(二)、在各個層級結構中每一個要素均假設具有獨立性(Independence)。
(三)、每一層級內的要素，可以用上一個層級的某些或是全部要素為評 估準則，進行評比。
(四)、比較評估時可以將絕對尺度轉換成比例尺度。
(五)、成對比較(Pairwise comparison)後，可以用正倒置矩陣(Positive Reciprocal Matrix)處理。
(六)、偏好關係滿足遞移性(transitivity)，不僅優劣關係(如：A>B，
B>C，則 A>C)滿足遞移性，同時強度關係(如：A=2B，B=2C，則 A=4C) 亦滿足遞移性。
(七)、要素滿足完全遞移性不容易，因此容許不具遞移性的情形存在，
但需進行一致性(Consistency)程度的檢定。
(八)、要素的優劣程度，可經由加權法則(Weighting Principal)而求得。
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(九)、任何要素只要出現在層級結構之中，不論其優勢程度如何的小，
均被認為與整個評估結構有關，而並非檢核階層結構的獨立性。
在運用 AHP 法處理複雜問題時，可先將問題分割成結構性的數個層級，
由上而下分別為整體目標(Apex)、子目標(Subobjectives)、影響子目標的力 素(Force)、影響力素的人們(People)、人們的目標及政策(Policies)、達成 目標的策略(Strategies)及這些策略所達成的結果(Outcome)等。層級的多寡 則視系統的複雜性及分析所需而定。將影響系統的要素分解成數個群體，每 個群體再細分為數個次群體，逐級下去以建立全部的層級結構。
利用分析層級程序法(AHP)進行決策問題分析時可分為三個階段，分別為 建立層級結構、計算各層級要素間的權重及最適計劃或方案的決定，其過程 可分為下列步驟(鄧振源，1989)：
(一)、決策問題的界定：
對於問題所處的系統宜儘量擴大，所有可能影響問題的要因，均需 納入問題中，同時成立規劃群，將問題的範圍加以界定。
(二)、成立決策群體：
根據決策問題所涉及的領域及複雜程度，延聘專家成立決策群體，
專家人數以 5~15 人為宜。若為單一決策則可省略此步驟。
(三)、建立層級結構
在處理問題時利用層級結構將問題加以分解，在此階段尚包括形成 問題、確立定義、確定要素及階層三個步驟。AHP 的層級結構大致 可分為最終目標決策準則及替代方案等三個層級，其結構圖如 3-1。在建立層級時，基於人類不易對七種以上的事物進行比較的 假設下，每一層級的要素不宜超過七個。且假設複雜問題有n個要 素時，欲利用成對比較而獲得比率尺度，則需要作n(n-1)/2 個判 斷，在最大要素 7 個以內，則可進行合理的比較，同時可保證其一 致性，有效的層級數可用n/7 來估計。
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AHP 法在處理認知反應的評估得點時，採用比例尺度(Ratio Scale) 的方法，評估尺度可劃分為五項，即同等重、稍重要、頗重要、
通常運用誤差均方根(Root Mean Square，RMS)與中位數絕對誤差 (Median Absolute Deciation，MAD)兩個指標，Saaty(1980)從 27 種不同尺度值進行實試，發現 1~9 尺度的 RMS 與 MAD 最小，同 時能提供一致性測試。
表 3-2 AHP 法評估尺度的相關內容說明 評估尺度 定義 說明
1 同等重要
(Equal Importance)
依據評比基準，兩相比較的要素 某一要素或方案。Moderately
5 頗重要
(Essential importance)
依據評比基準，評比者肯定判斷 兩相比對的要素或方案，其中之 一的貢獻度頗重要。Strongly 最終目標
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(Very Strong Importance)
依據評比基準，評比者可以舉出 實例或有證據顯示，兩相比對的 要素或方案，其中之一的貢獻度 極重要。Very Strong
9 絕對重要
(Absolute Importance)
依據評比基準，有絕對證據顯 示，兩相比對的要素或方案，其 中之一的貢獻度絕對重要。
Extremely 2、4、6、8 相鄰尺度的中間值
(Intermediate Values)
尺度與尺度間的折衷值。
(五)、計算特徵值與特徵向量(Eigenvalue & Priority Vector)：
取得成對比較矩陣後，即可求取各層級要素的權重，可使用數值
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檢定前必需先瞭解一致性指標(Consistency Index,C.I.)一致性 指標主要在告訴決策者，在評估過程中其所作的判斷合理程度為 的程度前後判斷一致，若 C.I.>0 則表示前後判斷不一致，Saaty 建議 C.I.≦0.1 為可接受的偏誤範圍，如此一致性才可以獲得保 證(王彥傑，2005)。根據 Dak Ridge National Laborstory 和 Wharton School 所進行 的研究，從評估尺度 1~9 所產生的正倒值矩陣，在不同的階數下，
會產生不同的 C.I.值(或稱為隨機指標(Random Index,R.I.))、
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C.I.值與 R.I.值的比值被稱為一致性比率(Consistence
Ratio,C.R.) ，在相同階層的統計矩陣下，也可以用來檢視一致 性，C.R.公式如下：
二、分析網絡程序法(Analytic Network Process，ANP) 在 AHP 的模式建立過程中可以發現人們在進行決策時會對相關的準則進
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ANP 是源自於 AHP 的進階決策模式，其決策過程更加貼進人類的決策過 程，不同於 AHP 視各準則為獨立，ANP 允許集群內(內部相依)與集群間(外部
ANP 是源自於 AHP 的進階決策模式，其決策過程更加貼進人類的決策過 程，不同於 AHP 視各準則為獨立，ANP 允許集群內(內部相依)與集群間(外部