第四章 研究設計與變數交叉分析
第二節 資料說明與敘述統計
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
- 63 -
第二節 資料說明與敘述統計
一、資料說明
(一)、個別房貸資料
本研究個別房貸資料係由 H 金控旗下 H 商銀分行個金授信部門所提供。房 貸資料期間自 1984 年 07 月 20 日至 2010 年 12 月 31 日，所蒐集房貸樣本資料，
對資料不完整(指必要欄位資料遺漏者-如無初貸金額)、資料不合邏輯(指非必 要欄位資料應相互存在或同時不存在，而有一方缺漏者-如部分提前清償日期或 金額有缺漏)及資料內容不符(指資料雖具完整性，惟非本研究之範圍-如借款年 限未滿 7 年)者，經剔除後樣本數共計 812 筆。其中違約 146 筆占全體樣本 18%，
提前清償 320 筆占全體樣本 39%。(如表 4-2 所示)。
表.4-2 房貸類型(應變項 Y1)之敘述統計
類型 次數 百分比 有效百分比 累積百分比
違約 146 18.0 18.0 18.0
提前清償 320 39.4 39.4 57.4 正常結案 346 42.6 42.6 100.0 總和 812 100.0 100.0
資料來源〆本研究整理
由表.4-3 所示，本研究樣本資料案例中，房屋抵押貸款撥貸後，最快 122 天就有違約倒帳發生，帄均違約天期約 1,138 天(相當於 3 年 1 個月又 13 天)々 房屋抵押貸款撥貸後，借款人最快 17 天就提前清償完畢，帄均提前清償天期約 為 1,532 天(相當於 4 年 2 個月又 12 天)。
表.4-3 違約天期與提前清償天期之敘述統計
個數 最小值 最大值 帄均數 標準差 違約天期 146 122 5641 1138 883.543 提前清償天期 320 17 7305 1532 1465.195
資料來源〆本研究整理
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
- 65 -
(二)、總體經濟變數
本研究選取總體經濟變數包括失業率、CPI 年增率、帄均放款利率及經濟 成長率共 4 項。資料來源為中央銀行金融統計月報。資料期間為 1983.12.31〜
2010.12.31。
1. 失業率與逾放比交叉分析
如圖.4-1 所示，2007 年以前本國失業率與逾放比大致呈現同向走勢關係，
1994 年 1 月失業率從 1.2%谷底，往上升至於 2001 年 10 月達到 5.33%高峰後
，即緩步下降。具落後指標之逾放比，在 5 個月後(即 2002 年 3 月)亦飆至最高 峰 11.74%後，隨即一路陡降，僅 2008 年 8 月從 1.53%微幅上升至 2009 年 4 月 1.63%，之後仍往下滑落，至 2010 年 12 月底(本研究資料截止日)落入 0.61%之 歷史新低。
受金融海嘯後續影響，2009 年 8 月失業率竄升至歷史最高點 6.13%後，逾 放比卻頭也不回地往下探底，兩者由同向關係轉變成負向關係。此現象係因當 時失業率主要來源為高科技公司之無薪假與裁員潮，此種短期摩擦性失業現 象，並非借款人選擇違約之導火線。
0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00
Dec-85 Dec-86 Dec-87 Dec-88 Dec-89 Dec-90 Dec-91 Dec-92 Dec-93 Dec-94 Dec-95 Dec-96 Dec-97 Dec-98 Dec-99 Dec-00 Dec-01 Dec-02 Dec-03 Dec-04 Dec-05 Dec-06 Dec-07 Dec-08 Dec-09 Dec-10
失業率 逾放比
年度
%
圖 4-1 逾放比與失業率趨勢圖 資料來源〆中央銀行金融統計月報、本研究整理
2.帄均放款利率與逾放比交叉分析
一般而言，帄均放款利率愈高，借款人需負擔利息愈多，還款壓力大，造 成違約風險愈大，預期對違約應具正向影響，此種帄均放款利率係全體金融機
‧
Dec-85 Dec-86 Dec-87 Dec-88 Dec-89 Dec-90 Dec-91 Dec-92 Dec-93 Dec-94 Dec-95 Dec-96 Dec-97 Dec-98 Dec-99 Dec-00 Dec-01 Dec-02 Dec-03 Dec-04 Dec-05 Dec-06 Dec-07 Dec-08 Dec-09 Dec-10
逾放比本國銀行帄均放款利率
Dec-85 Dec-86 Dec-87 Dec-88 Dec-89 Dec-90 Dec-91 Dec-92 Dec-93 Dec-94 Dec-95 Dec-96 Dec-97 Dec-98 Dec-99 Dec-00 Dec-01 Dec-02 Dec-03 Dec-04 Dec-05 Dec-06 Dec-07 Dec-08 Dec-09 Dec-10
逾放比 消費者物價指數CPI年增率
年度
%
圖 4-3 逾放比與 CPI 年增率趨勢圖 資料來源〆中央銀行金融統計月報、本研究整理
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
- 67 -
4.經濟成長率與逾放比交叉分析
經濟成長率為一國家景氣榮枯之表徵，經濟成長率越高則景氣越繁榮，帄 均國民所得提高，個別家戶收入增加，對還款壓力具有減輕效果，則發生違約 風險將降低，預期經濟成長率與違約具有反向影響。反之，借款人受惠於大環 境經濟成長，所累積財富對提前清償風險因之增加，經濟成長率與提前清償具 有正向影響。
如圖.4-4 所示，經濟成長率與逾放比趨勢比較，就趨勢線觀察，兩者具有 反向關係。當經濟成長力道減弱逾放比逐漸升高，2000 年至 2001 年經濟呈現反 向成長(-1.65%)，逾放比隨之陡升至 2002 年 5 月最高點 11.74%，之後隨著經濟 逐步成長，逾放比亦一路下滑。交叉分析顯示經濟成長率對違約具有反向影響，
對提前清償是否具有相關影響性〇仍有待進一步實證。
-3.00 -2.00 -1.00 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00
Dec-84 Dec-85 Dec-86 Dec-87 Dec-88 Dec-89 Dec-90 Dec-91 Dec-92 Dec-93 Dec-94 Dec-95 Dec-96 Dec-97 Dec-98 Dec-99 Dec-00 Dec-01 Dec-02 Dec-03 Dec-04 Dec-05 Dec-06 Dec-07 Dec-08 Dec-09 Dec-10
經濟成長率 逾放比
年度
%
圖 4-4 逾放比與經濟成長率趨勢圖 資料來源〆中央銀行金融統計月報、本研究整理
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
- 68 -
(三)、小結
綜上所述，茲將各類資料以來源別、個別房貸資料內容及期間等彙整，詳 如表 4-6。
表.4-6 資料來源彙總表
類別 資料內容 資料來源 資料期間
提前清償戶〆320件 正常結案戶〆346件 總樣本數〆812件 部分提前清償〆309戶件 次級房貸戶〆341戶 帄均違約天期〆1,138天 帄均提前清償天期〆1,532天
失業率(%) 中央銀行金融統計月報 1984.06.30〜2010.12.31 CPI年增率(%) 中央銀行金融統計月報 1984.06.30〜2010.12.31 帄均放款利率(%) 中央銀行金融統計月報 1984.06.30〜2010.12.31 經濟成長率(%) 中央銀行金融統計月報 1983.12.31〜2010.12.31
資料來源〆本研究整理
個別 房貸 資料
違約戶〆146 件
1984.07.20日〜2010.12.31 H金控旗下商業銀行
分行個金授信部門提供
總體 經濟 資料
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
- 69 -
二、敘述統計 (一)、變數整理
整理歸納國內外研究房屋抵押貸款違約與提前清償終止行為相關文獻，影 響之自變數依其屬性大致可區分為四類〆(1).金融機構屬性變數。(2).借款人 屬性變數。(3).擔保品屬性變數。(4).總體經濟屬性變數。
參酌相關文獻所整理之變數，篩選出適合本國情況，以及與提供樣本資料 銀行之資深授信人員充分討論後，本研究蒐集整理之房貸資料，摘取自變數共 28 項，其中金融機構屬性變數 11 項，包括〆初貸金額、借款年限、初貸利率、
貸款成數、寬限期、保證人、次級房貸、部分提前清償、降利率頻率、資金用 途-購屋投資與購屋自住。借款人屬性變數 10 項，包括〆支付所得比(PTI)、信 貸收入比大於 22 倍(DBR＞22)、年資、保證金額、年所得、年齡、扶養人數、
職業-軍警公教人員、學歷-高中職以下與大專以上。擔保品屬性變數 3 項，包 括〆設二胎、區域-台北市及新北市。總體經濟屬性變數 4 項，包括〆失業率、
CPI 年增率、帄均放款利率及經濟成長率。
應變數分兩類〆1.房貸終止行為(Y1)〆包括違約、提前清償及正常結案戶，
2.提前清償動機(Y2)〆包括出售、轉貸及不需資金。詳如表 4-7。
表.4-7 變數屬性類別
貸款行為類型Y1 提前清償動機Y2 金融機構屬性 借款人屬性 擔保品屬性 總體經濟屬性
3 3 11 10 3 4
Y1.1違約 Y2.1-出售 初貸金額X1 支付所得比(PTI)X12 設二胎(虛)X22 失業率X25 Y1.2提前清償 Y2.2-轉貸 借款年限X2 信貸收入比＞22倍
(DBR＞22)(虛)X13 區域北二都 CPI年增率X26 Y1.3正常結案 Y2.3-不需資金 初貸利率X3 年資X14 台北市X23 帄均放款利率X27
貸款成數(LTV)X4 保證金額X15 新北市X24 經濟成長率X28 寬限期(虛) X5 年所得X16
保證人(虛) X6 年齡X17 次級房貸(虛)X7 扶養人數X18 部分提前清償(虛)X8 職業
降率頻率(虛)X9 軍警公教人員X19
資金用途 學歷
購屋純投資X10 高中職以下X20 購屋自住X11 大專以上X21
資料來源〆本研究整理
應 變 數 自 變 數
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
- 70 -
(二)、變數敘述統計
表.4-8 變數敘述統計
個數 最小值 最大值 帄均數 標準差 初貸金額(萬元) 812 25 10000 481.90 616.581 借款年限(年) 812 7 30 17.71 3.901 初貸利率(%) 812 1.080 13.000 4.31751 2.722872 貸款成數(%) 812 15 86 71.58 9.762 PTI(%) 812 17 1470 261.50 189.678 DBR(倍) 812 0 58 3.39 6.122 年資(年) 812 1 46 12.30 8.778 保證金額(萬元) 812 0 7775 94.88 556.713 年所得(萬元) 812 20 3443 98.60 149.457 年齡(歲) 812 22 72 41.69 9.419 扶養人數(人) 812 0 6 1.12 1.090 失業率(%) 812 1.23 6.07 3.8033 1.01498 CPI年增率(%) 812 -2.33 6.16 1.4911 1.78324 帄均放款利率(%) 812 1.95 10.50 5.0097 2.30413 經濟成長率(%) 812 -1.65 11.00 5.1288 2.03138
資料來源〆本研究整理
‧
職業、資金用途、區域北二都會等均屬名義變項(nominal variable)或稱 為類別變項(categorical variable)，主要用於分類物件，轉變為間斷類別。
其無法表示類別之間的大小、次序、差異或優劣，亦不能進行數學上四則運算。
學歷則屬於次序變項(ordinal variable)，其具有分類特性，又有等級排 序關係，可用數值表示物件之間的高低、大小、次序、差異或優劣等。惟數值 之間仍不能進行數學邏輯運算。
上述名義變項與次序變項在 SPSS 運用上，均需轉換為比原類別數少一之虛 擬變項。除該兩類變數外，其餘金融機構屬性變數、借款人屬性變數、擔保品 屬性變數與總體經濟屬性變數，均投入作皮爾森(Pearson)相關性檢測。
如表 4-9 係以皮爾森(Pearson)相關分析法，檢視樣本變數間相關性，對於 相關係數之絕對值≧0.7 之變數組，選擇排除部分變數，減少變數之間共線性關