三、衡量信保基金的違約損失率

第六章 違約損失率（LGD）與違約曝險額（EAD）的估計 第一節 信保基金 LGD 的估計

違約損失率（Loss Given Default, LGD）是指債務人一旦違約將給債權人造成的 損失數額，即損失的嚴重程度。就公式來看，LGD＝1－回收率。完整風險概念的 兩個基本要素是損失的機率（PD）和發生違約後的損失程度（LGD）。在 PD 既定 的情況下，LGD 越高，信用風險越大。而預期損失率（Expected Loss ,EL）即 LGD 和 PD 的乘積(EL 等於 PD 乘以 LGD)。

一、LGD 的性質與應用

LGD 的高低不僅受到債務人信用能力的影響，更受到契約中有無抵押、擔保 等的影響。因此，對於同一債務人，不同的交易可能有不同的 LGD。所以新版 BaselⅡ第 469 條：「銀行必須考量借款人風險和擔保品或擔保品提供者間之相互 依賴度。當結果顯示有顯著的依存度時，則必須以保守態度處理。」

二、LGD 的衡量方法：現金基礎法

BaselⅡ第 469 條：「銀行對每一產品應估計出可反映經濟衰退之違約損失 率。該違約損失率估計值，不可小於以該項產品在相同資料來源下，所有可觀察 違約之平均經濟損失計算之長期加權平均違約損失率。此外，銀行應考慮當信用 損失處於較平均值明顯為高之時期，該產品之違約損失率估計值可能高於違約加 權平均值。」

因為銀行借款無明確市場價值，因此損失率之求算通常以債權人最終回收之 現金金額作為依據。文獻上以現金為基礎之回收公式有二：

1、現金回收折現法

以 Asarnow 及 Edwards (1995)、Carty 及 Hamilton (1999)研究為代表。現金回收 法則主要將違約後各期所收到淨現金流量予以折現至違約當時價值。選用此法 時，選擇合適的折現率為採用此法最主要的挑戰。求出回收率後以 1 減去即為違 約損失率：

違約時點之帳面價值

t t

r 違約損失率

) 1 (

1

+

−

=

∑

1

2、餘額推估法

依據沈大白(2003)的研究，若違約債務之回收資訊不可得時，可將兩期債務 餘額差異數作為債務實際回收現金金額，再據以計算回收率，以 1 減去該值為違 約損失率(公式簡化後即相當於計算損失率時點之帳面餘額除以違約時點之帳面 餘額)

違約時點之帳面價值 計算時點之帳面價值

= 違約損失率

現金回收折現法與餘額推估法觀念相似，但後者是在回收資料不可得下，較 為簡便的替代方法。

三、衡量信保基金的違約損失率

新版 BaselⅡ第 470 條：「LGD 的估計值必須以歷史回收率為基礎。」，但上 述兩個估算貸款違約損失率的方法不易套用於信保基金，本研究將根據信保基金 的違約損失的歷史資料來估計其平均違約損失率。以下資料來源為信保基金出版 的「推行中小企業信用保證制度 30 年」一書，下表的「發生逾期保證金額」表 示信保基金各年度逾期金額，用來作為估計回收率的分母。而分子有二，一為「逾 期後到 93 年 6 月已收回金額」，即各年度的收回金額；但逾期後無法收回的金額，

信保基金須就其保證的部分代償給承作放款銀行，若代償後基金仍有收回金額，

也算入回收率的分子中。亦即：

93 6 +

= 逾期後到 年 月已收回金額 代償後收回金額

回收率 發生逾期保證金額

【表 6-1】信保基金各年度逾期收回金額

年度 到期保證金額 發生逾期保證金額 逾期後到 93 年 6 月已收回金額

63(7-12 月) 16,528 0 0

64 年 90,088 13,322 10,122

65 年 731,329 30,804 22,876

66 年 1,597,178 42,784 42,567

67 年 3,728,111 61,110 55,736

68 年 6,347,348 126,756 115,844

69 年 15,260,828 161,101 143,752

70 年 18,914,798 253,951 225,259

71 年 33,027,285 985,764 803,070

72 年 36,756,962 1,273,082 1,068,624 73 年 54,870,821 1,673,345 1,283,752 74 年 68,538,442 4,155,015 3,372,515 75 年 69,318,139 2,521,794 2,114,096 76 年 74,700,071 2,067,400 1,689,408 77 年 73,306,776 1,476,823 1,268,213 78 年 75,410,184 1,752,046 1,391,967 79 年 75,133,162 2,476,165 1,776,655 80 年 87,974,364 2,167,620 1,501,718 81 年 118,372,590 3,401,036 1,870,411 82 年 145,217,688 6,547,020 3,099,623 83 年 167,617,839 7,407,698 3,626,882 84 年 188,717,308 11,562,633 4,806,690 85 年 172,090,172 11,155,356 4,971,445 86 年 160,754,008 7,763,616 3,089,473 87 年 143,989,713 7,787,483 2,446,718 88 年 139,057,537 8,307,725 2,616,346 89 年 139,685,312 6,866,115 1,764,000 90 年 141,577,966 10,268,661 2,079,658 91 年 141,379,634 7,032,013 1,254,647 92 年 157,749,402 4,336,797 534,937 93(1-6 月) 103,018,801 2,224,125 142,416 合計 2,614,950,384 115,899,160 49,189,420

資料來源：推行中小企業信用保證制度 30 年 （單位：千元）

【表 6-2】 信保基金代償後收回金額

年度 代償件數 代償金額 代償後收回金額 年底代償餘額

65 年 3 8,021 8,021

66 年 5 7,597 871 14,747

67 年 8 3,018 1,773 15,992

68 年 15 10,074 1,908 24,158 69 年 36 28,604 5,079 47,683 70 年 41 28,784 5,854 70,613 71 年 143 115,675 8,709 177,579 72 年 210 194,248 15,334 356,493 73 年 339 287,150 30,184 613,459 74 年 492 434,503 29,874 1,018,088 75 年 885 788,805 41,622 1,765,271 76 年 827 802,458 72,310 2,495,419 77 年 890 767,166 139,631 3,122,954 78 年 494 426,542 171,429 3,378,067 79 年 500 537,426 141,157 3,774,336 80 年 446 521,920 166,754 4,129,502 81 年 359 462,860 183,700 4,408,662 82 年 406 628,515 159,136 4,878,041 83 年 565 1,068,513 109,691 5,836,863 84 年 800 1,448,340 143,495 7,141,708 85 年 1,595 2,994,413 95,587 10,040,534 86 年 2,262 3,953,336 149,261 13,844,609 87 年 2,959 4,830,897 343,540 18,331,966 88 年 3,133 5,167,805 265,935 23,233,836 89 年 3,201 4,721,819 299,388 27,656,267 90 年 3,750 5,179,182 271,348 32,564,101 91 年 3,867 5,220,069 278,227 37,505,943 92 年 4,574 5,339,907 338,755 42,507,095 93(1-6 月) 1,989 2,186,779 201,094 44,492,780 合計 34,794 48,164,426 3,671,646

資料來源：推行中小企業信用保證制度 30 年 （單位：千元）

以下會先計算 30 年來信保基金的平均回收率，另外考量到近期資料較具參

考性，且新版 BASELⅡ也強調：「銀行應考慮當信用損失處於較平均值明顯為高 之時期」，所以還會計算 83 年到 92 年的回收率，因為這段期間違約損失率較高。

計算結果如下表：

【表 6-3】 估計損失率結果

期間 分子 分母 回收率

損失率

(即 1-回收率) 民國 64 到 92 年 52,517,556 113,675,035 46.20% 53.80%

民國 83 到 92 年 29,486,023 82,488,097 35.75% 64.25%

研究中以信保基金的歷史回收率為基礎，來估計信保基金的違約損失率，亦 即估計當其保證對象發生違約情形時的平均損失率。唯以上計算並未將回收金額 折現，故估出的回收率會較實際情形高，損失率較實際情形低，需要特別注意。

此數據可以提供金融機構估計在承作無擔保授信時的違約損失率。將違約機率與 違約損失率相乘即為授信的預期損失率，在決定授信利率時，必須將之考慮在 內。計算預期損失率能提供信保基金於訂定保證費率的參考，使其能因風險差異 進行彈性費率的決定，有助於信保基金營運發展，並降低銀行承作基金保證時道 德危機發生的可能。

另外，估計違約損率的好處在於若估計方法經主管機關認可，可用自行估計 的違約損失率來計算資本適足率。而根據新版 BaselⅡ對基礎內部評等法（即只 估計違約率 PD，違約損失率依風險性資產使用其對應常數）的規定：「根據基礎 法，對於企業、主權國家型及銀行型暴險之優先順位債權，若無合格擔保品保障，

則一律適用 45﹪之違約損失率。 對於所有企業、主權國家政府及銀行型暴險之 次順位債權，則一律適用 75﹪之違約損失率。」而上述「次順位債權」是指某 金融商品明文表示其求償順位排在其他金融商品後面。在國家的裁量權下，監理 機關可選擇對次順位債權作更廣泛的定義，包括將無擔保品，且借款人大部分資 產已用於擔保其他債務之經濟實質上之次順位債權（economic subordination）納

入定義。 本研究認為以信保基金的信用保證而言，應適用無合格擔保品之次順 位債權，亦即 LGD 為 75％，原因除了信用保證無徵提擔保品外，且在催收時，

乃由承作授信銀行來催收，雖然依規定銀行須按承作信用保證成數，把求償回的 金額給信保基金，但實務上應非如此，這可從代償後收回比例偏低看出。所以合 理上信保基金應該用 75％作為基礎法 LGD 的估計數。相較基礎法的 75％，信保 基金若以自行估計的損失率來計提資本（雖然信保基金不須適用於 BaselⅡ的規 定），可計提較少自有資本即可。

四、簡介 LGD 的預測模型與影響變數

以下說明整理文獻上有關違約損失率預測模型的建立。Gupton Stein（2002）

以 Moody＇s 過去二十年的違約資料庫為基礎，擷取超過 1,800 筆違約債權資料，

發展出 LGD 的估計模型 LossCalc。該模型以回收率為應變數、影響回收率的因 素為自變數建立起回收率的多元迴歸估計模型，並以此模型來估計所有債權的回 收率，再以 1 減所估出的回收率即可推算違約損失率。

該研究歸納出影響 LGD 的因素包括：

„ 資本結構之位置：先順位、次順位等。

„ 資產負債結構：高低槓桿、股東組成、資產品質等。

„ 擔保品：擔保品之取得，其品質、流動性等。

„ 產業別：是否為高成長產業、產業集中度、產業之資產結構等。

„ 經濟因素：屬衰退期、成長期等。

唯此次本研究因資料限制，並未建構 LGD 的違約預測模型，將來若資料收集 完整且定義清楚，亦可嘗試建立，提供金融機構在預測對中小企業授信損失率時 作參考。

第二節 信保基金違約暴險額(EAD)的估計

根據定義，信用暴險額等於當期暴險額(current exposure)加潛在暴險額 (potential exposure)。而所謂當期暴險額是指衍生性商品之市值(取正值)或其

重置成本(replacement cost)；至於潛在暴險額是指未來隨著市場價格波動而可 能增加之金額。 而 若是貸款或保證等授信業務，信用暴險額為其名目本金。

然而就信保基金的保證業務而言，並未涉及衍生性商品，所以不適用上述定 義。信保基金的保證金額即其承諾若銀行的授信對象違約，信保基金必須代償給 銀行。因此本研究各以各年度的保證金額作為各年度違約曝險額。下表整理信保 基金民國 88 年到 93 年對各產業保證金額：

【表 6-4】 信保基金民國 88 年到 93 年對各產業保證金額

產業別 88 年 89 年 90 年 91 年 92 年 93 年

累計 結構比

平均歷年 成長率 農林漁牧業 725,242 700,349 714,893 716,506 874,870 1,078,753 0.44% 8.86%

礦業土石採取業 333,159 283,061 238,162 238,350 269,566 410,693 0.16% 6.93%

食品飲料業 2,024,996 1,891,924 2,302,133 2,344,522 2,691,936 3,899,400 1.40% 15.32%

紡織業 2,883,941 2,819,425 3,420,128 3,158,304 3,778,007 4,972,200 1.94% 12.53%

成衣、服飾品業 3,050,473 2,989,919 2,889,542 2,772,072 3,116,295 4,177,157 1.75% 7.41%

皮革、毛皮業 731,299 650,808 767,448 748,300 753,339 1,370,333 0.46% 17.40%

木竹製品業 869,404 804,566 861,999 751,657 908,712 1,217,587 0.50% 8.35%

家具及裝設品業 1,424,068 1,460,366 1,313,214 1,275,871 1,497,723 2,195,972 0.85% 10.73%

紙漿、紙製品業 1,299,526 1,533,532 1,692,330 1,635,216 2,011,558 2,824,692 1.01% 17.69%

印刷及有關事業 1,516,736 1,771,140 2,007,867 2,167,938 2,474,883 4,422,723 1.33% 26.19%

化學材料石油 1,849,838 1,748,965 1,920,694 2,116,606 2,450,413 3,295,031 1.24% 12.96%

橡膠製品業 753,098 637,877 730,967 784,697 888,719 1,119,550 0.45% 9.17%

塑膠製品業 5,978,093 6,050,957 6,854,451 6,450,030 7,551,633 11,138,614 4.06% 14.64%

非金屬礦物製品 2,563,413 2,148,960 2,476,675 2,675,841 2,804,137 3,323,722 1.48% 6.09%

金屬基本工業 4,780,816 5,272,706 5,974,541 6,306,993 8,487,311 13,288,357 4.07% 24.06%

金屬製品業 10,311,029 11,525,493 12,772,715 12,529,398 15,909,942 23,569,427 7.99% 19.16%

機械設備製修業 5,530,020 5,823,693 6,217,565 6,501,799 7,884,330 12,509,490 4.10% 19.31%

電腦通信視聽電子 3,136,333 2,868,625 3,381,366 3,473,562 3,463,553 4,810,448 1.95% 10.13%

電子零組件業 4,100,998 3,730,373 6,288,578 6,202,218 8,406,450 12,800,887 3.83% 29.20%

電力機械器材 5,510,301 5,933,049 2,925,979 2,931,155 3,334,910 5,220,683 2.39% 5.50%

運輸工具製修 2,144,390 1,923,427 1,858,513 1,953,892 2,277,580 3,629,701 1.27% 13.48%

光學醫療鐘錶 678,266 700,190 842,014 876,130 1,050,933 1,650,236 0.54% 20.90%

其他工業製品業 1,939,744 1,894,353 1,765,713 1,654,666 1,891,713 2,966,238 1.12% 11.14%

營造業 15,991,123 14,953,276 15,501,752 15,108,646 20,389,839 33,134,257 10.62% 18.42%

農畜水產什貨 3,658,750 3,721,744 4,150,944 4,378,785 6,776,147 11,210,610 3.13% 27.79%

布疋衣著服飾品 5,313,840 5,009,244 4,989,299 5,346,664 7,691,928 13,160,391 3.83% 23.20%

家庭電器設備 14,469,858 15,448,969 15,246,027 16,889,184 23,736,511 31,032,221 10.78% 17.50%

化學原料及製品 3,922,215 4,097,206 4,049,539 4,180,805 5,198,710 8,927,053 2.80% 20.52%

藥類、清潔用品 1,358,151 1,251,601 1,443,129 1,521,306 2,290,366 3,506,353 1.05% 23.30%

文教育樂用品 2,886,724 2,924,856 2,990,433 2,889,925 3,766,383 6,240,156 2.00% 19.24%

建材 5,662,884 5,817,043 6,005,135 6,146,642 8,345,085 19,497,082 4.75% 35.54%

機械器具 7,383,926 7,359,202 8,196,149 9,646,285 13,849,115 25,905,074 6.68% 31.87%

汽機車、自行車 1,867,254 1,824,986 2,097,712 2,171,678 3,393,531 6,074,799 1.61% 30.30%

其他批發零售業 3,521,631 3,698,514 3,633,558 4,031,725 5,589,497 9,727,485 2.79% 25.38%

住宿及餐飲業 264,140 374,427 438,916 600,564 1,371,348 2,094,027 0.47% 55.37%

運輸倉儲通信業 2,195,925 2,438,472 2,585,284 2,674,498 10,538,550 6,164,627 2.45% 54.61%

不動產及租賃業 57,171 81,170 318,757 203,406 419,624 677,440 0.16% 93.25%

工商個人服務 2,518,955 2,508,537 3,233,643 3,469,868 5,601,698 9,998,547 2.52% 35.15%

總計 135,207,730 136,673,005 145,097,764 149,525,704 203,736,845 313,242,016 100.00% 20.06%

資料來源：推行中小企業信用保證制度 30 年 由上表可看出信保基金每年保證金額都超過千億元，而 92 年、93 年的保證 金額成長幅度很大，93 年的保證金額高達 3000 餘億。

第三節 信保基金保證費率定價的探討

一、信保基金預期損失率

前已說明預期損失率（EL）為違約機率（PD）和違約損失率（LGD）的乘 積，而金融機構的定價須將預期損失率納入考量，而非預期損失則藉提撥經濟資 本來預防。亦即在信保基金在訂定保證費率時，應至少要等於預期損失率（乃以 營利角度而言，唯信保基金非屬營利機構。）

另外，根據「推行中小企業信用保證制度三十年」，基金於民國 63 年成立時 到 70 年 6 月，保證費率為 1%，如此定價乃根據當時金融機構放款利率之無擔保 放款（即信用放款）與擔保放款（即抵押放款）兩者相差 1%而訂。此乃假設申 請基金保證者皆屬無擔保品者，原須適用無擔保放款利率，繳付較高利息；但經 基金保證後即成為擔保放款，可改按擔保利率繳付較低的利息。由於無擔保放款

利率與擔保放款利率相差 1%，所以基金以 1%作為保證費率，如此中小企業實質 上並未因繳付保證手續費而增加財務成本。民國 70 年 7 月為減輕中小企業負擔 而將保證費率調降為 0.75%，此後就未再調整過。自民國 93 年底信保基金開始 施行差別訂價的保證費率。所以在本研究所選取的資料期間（民國 87 年到 93 年），信保基金的保證手續費多為 0.75％（假設 93 年仍採用 0.75％保證費率）。

以下將表列各年度產業別的逾期損失率，來檢視信保基金的定價是否合理，所使 用的損失率以 83 到 92 年這段期間的平均損失率（64.25％）。

【表 6-5】 各年度產業別預期損失率

產業別預期損失率 87 年 88 年 89 年 90 年 91 年 92 年 93 年 農林漁牧業 2.43% 0.40% 1.90% 1.35% 0.94% 1.12% 0.76%

礦業土石採取業 7.02% 8.64% 8.73% 7.74% 1.64% 0.59% 2.52%

食品飲料業 4.45% 6.51% 4.37% 5.44% 1.84% 1.90% 1.05%

紡織業 3.11% 3.27% 3.14% 4.05% 3.45% 2.41% 1.69%

成衣、服飾品業 2.61% 2.53% 3.17% 4.53% 2.41% 1.72% 1.87%

皮革、毛皮業 4.76% 4.73% 5.74% 5.28% 3.19% 2.85% 1.56%

木竹製品業 6.64% 3.36% 5.15% 7.94% 2.76% 6.77% 1.75%

家具及裝設品業 2.36% 5.41% 5.32% 7.19% 3.40% 2.96% 1.41%

紙漿、紙製品業 4.50% 5.90% 1.66% 6.15% 2.29% 0.98% 0.93%

印刷及有關事業 4.39% 2.02% 3.57% 3.98% 3.14% 3.78% 1.54%

化學材料石油 2.43% 4.30% 2.00% 1.43% 2.42% 1.17% 0.52%

橡膠製品業 2.15% 2.42% 5.68% 5.51% 2.42% 0.40% 0.95%

塑膠製品業 2.32% 1.81% 2.71% 3.42% 2.64% 2.06% 1.99%

非金屬礦物製品 4.34% 2.60% 5.08% 4.96% 2.49% 1.41% 0.72%

金屬基本工業 2.21% 3.25% 2.33% 3.54% 2.12% 0.97% 0.49%

金屬製品業 2.68% 4.03% 2.38% 4.25% 2.78% 1.34% 1.24%

機械設備製修業 2.59% 2.80% 3.31% 3.75% 2.28% 1.16% 1.84%

電腦通訊視聽 3.34% 1.19% 2.58% 4.34% 4.05% 0.79% 1.47%

電子零組件業 1.64% 2.68% 2.68% 3.97% 2.61% 1.18% 2.28%

電力機械器材 4.06% 3.72% 2.75% 4.01% 3.04% 2.00% 1.07%

運輸工具製修 2.57% 4.26% 3.55% 5.90% 5.31% 1.43% 0.45%

光學醫療鐘錶 4.30% 3.76% 1.09% 5.57% 1.36% 0.74% 0.90%

其他工業製品業 3.83% 5.16% 3.20% 4.64% 5.78% 2.23% 1.72%

營造業 3.67% 3.91% 3.61% 5.73% 3.73% 1.83% 2.54%

農畜水產什貨 6.81% 4.81% 4.29% 6.74% 4.97% 2.44% 3.18%

布疋衣著服飾品 1.83% 5.18% 4.06% 5.53% 4.35% 2.08% 1.93%

家庭電器設備 4.40% 4.51% 3.05% 5.17% 3.92% 2.29% 1.86%

化學原料及製品 3.14% 3.36% 1.29% 2.35% 2.87% 1.14% 0.53%

藥類、清潔用品 4.31% 2.22% 1.74% 3.51% 1.67% 1.13% 1.51%

文教育樂用品 4.03% 4.98% 3.07% 4.80% 3.84% 2.03% 1.67%

建材 4.93% 4.49% 3.39% 4.86% 2.56% 1.42% 0.93%

機械器具 2.59% 3.41% 2.55% 3.83% 3.02% 1.50% 2.58%

汽機車、自行車 5.75% 5.95% 3.13% 5.88% 2.95% 2.07% 1.89%

其他批發零售業 5.81% 5.85% 3.55% 6.05% 3.43% 1.11% 1.43%

住宿及餐飲業 7.25% 6.59% 8.32% 10.95% 8.25% 12.09% 5.51%

運輸倉儲通信業 3.00% 3.94% 2.00% 3.76% 3.33% 2.14% 1.91%

不動產及租賃業 0.26% 6.20% 7.78% 15.13% 6.30% 4.53% 0.70%

工商個人服務 2.18% 5.16% 4.61% 5.55% 4.46% 3.45% 2.20%

平均違約損失率 3.47% 3.83% 3.15% 4.63% 3.16% 1.74% 1.75%

上表中灰底部分表示保證費率(0.75%)大於預期損失率。也可以看出多數的預 期損失率都大於 0.75％，而這也正是信保基金無法損益兩平，而須每年提存保證 責任準備的原因。當然信保基金不是營利目的的機構，但仍然值得探討這樣的保 證費率是不是過低？會不會因而引發道德危機？所幸 93 年底信保基金已開始採 用差別保證費率，並推行「火鳳凰專案」(鼓勵、獎勵銀行進行催收逾期放款的 專案)，企圖提高回收率。

另外，以下計算各年度的預期損失值，即 PD 乘以 LGD 乘以 EAD，其中 LGD 仍用 83 到 92 年期間平均損失率，EAD 採各年度對各產業別的保證金額。

【表 6-6】 歷年預期損失值

預期損失金額 88 年 89 年 90 年 91 年 92 年 93 年

農林漁牧業 2,901 13,313 9,682 6,740 9,803 8,163 礦業土石採取業 28,802 24,722 18,436 3,920 1,593 10,338 食品飲料業 131,822 82,621 125,201 43,239 51,096 41,136 紡織業 94,298 88,549 138,495 109,068 91,030 83,804 成衣、服飾品業 77,025 94,691 131,009 66,682 53,749 78,166 皮革、毛皮業 34,598 37,346 40,541 23,874 21,445 21,409

木竹製品業 29,228 41,452 68,408 20,720 61,517 21,305 家具及裝設品業 77,053 77,651 94,371 43,323 44,335 31,004 紙漿、紙製品業 76,625 25,414 104,012 37,491 19,615 26,379 印刷及有關事業 30,701 63,274 79,980 68,097 93,534 67,988 化學材料石油 79,528 35,011 27,470 51,208 28,757 17,165 橡膠製品業 18,245 36,205 40,280 18,977 3,531 10,596 塑膠製品業 108,395 164,044 234,579 169,982 155,466 221,477 非金屬礦物製品 66,558 109,060 122,825 66,531 39,550 23,892 金屬基本工業 155,508 122,870 211,581 133,827 82,085 65,037 金屬製品業 415,074 274,736 543,453 348,568 212,868 293,065 機械設備製修業 154,845 192,540 233,259 147,945 91,738 230,437 電腦通信視聽電子 37,453 74,130 146,773 140,758 27,213 70,793 電子零組件業 110,034 99,998 249,561 162,145 99,194 292,495 電力機械器材 205,129 162,964 117,343 89,027 66,599 56,058 運輸工具製修 91,402 68,352 109,680 103,687 32,517 16,346 光學醫療鐘錶 25,500 7,636 46,928 11,877 7,747 14,803 其他工業製品業 100,169 60,600 81,888 95,641 42,198 51,047 營造業 626,010 540,409 888,201 563,884 372,352 841,408 農畜水產什貨 176,025 159,832 279,789 217,583 165,303 356,537 布疋衣著服飾品 275,419 203,550 275,683 232,449 159,799 254,307 家庭電器設備 652,132 470,525 788,082 661,351 544,233 578,488 化學原料及製品 131,667 52,935 95,128 119,810 59,203 47,671 藥類、清潔用品 30,123 21,758 50,670 25,341 25,977 52,842 文教育樂用品 143,800 89,704 143,652 110,994 76,464 104,510 建材 254,456 197,352 291,726 157,463 118,784 182,163 機械器具 251,893 187,595 313,724 290,839 207,564 669,639 汽機車、自行車 111,151 57,150 123,263 64,086 70,315 114,772 其他批發零售業 206,017 131,461 219,904 138,437 62,198 139,584 住宿及餐飲業 17,396 31,150 48,066 49,569 165,861 115,351 運輸倉儲通信業 86,501 48,674 97,137 88,935 225,374 117,855 不動產及租賃業 3,544 6,312 48,226 12,817 18,990 4,752 工商個人服務 129,976 115,524 179,513 154,856 193,175 220,316 預期損失值總計 5,247,001 4,271,111 6,818,519 4,851,740 3,802,768 5,553,098

信保基金各年度提

撥保證責任準備 NA NA NA 5,932,691 9,031,640 7,361,483 單位：千元

上表尾端附上信保基金 91 到 93 年真實的「提撥保證責任準備」以供比較，

其餘年度因未取得年報，而未提供數字。各年度預期損失值計算結果為約 50 億 元上下，該值可以提供信保基金提撥保證責任準備的參考，使其能預先掌握損失 程度而提早作準備，進而提高常續營運的可能，如此能持續協助中小企業獲得金 融機構融資。

另外也可以由預期違約機率（PD）、違約損失率（LGD）、和預期違約曝險 額（EAD）來估計預期損失值。例如若要估計信保基金 94 年的預期損失值，利 用遞減一期模型，代入 93 年解釋變數值來估計 94 年違約率；LGD 則以 83 到 92 年期間平均來作為違約損失率的估計值；EAD 則以 93 年各產業別保證額度乘以 88 到 93 年間保證額度的平均成長率來作為 94 年的估計值，如此可計算出下一年 會有多少預期損失值，信保基金可以預作準備與調整。