| 姓名 |
謝宜芳(I-FANG HSIEH)
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畢業系所 |
財務金融學系 |
| 論文名稱 |
信用卡業務的徵審過程、繳款改變與違約之研究
(A Study in Granting Mechanism, Payment Transition and Default in Credit Card Business)
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| 摘要(中) |
我國的信用卡業務已有相當顯著的成長。然信用卡不僅只是一種支付工具，也屬於免擔保的信用融資，對發卡銀行言，風險很高。中華信評於2003年底也指出，信用卡逾放損失通常會延後二年浮現。可見，除有效地篩選客戶避免違約發生外，對於逾繳帳款的處理也應被銀行高度重視。基於此，本研究旨在探討信用卡業務的徵審過程，如何影響持卡戶違約，並且欲瞭解影響持卡戶每月繳款狀態移轉的因素為何。本文以國內某知名金融機構的信用卡客戶為研究對象，並將研究分成兩個部份：(1)分層隨機抽取3萬戶：核卡戶24,000筆與拒絕戶6,000筆，核卡戶又細分為23,398筆正常戶與602筆違約戶。參照Jacobson-Roszbach(2003)的作法，利用Bivariate Probit 迴歸模型解決選樣偏誤問題後，試圖探討申請者或持卡戶的人格特質，擷取自金融聯合徵信中心的信用資訊，及與發卡銀行往來關係三大構面20項研究變數，如何顯著影響信用卡業務的徵審過程與持卡戶違約；(2)整合Smith-Lawrence(1996)、Lin-Yang(2000)，以及羅文綺(2002)的研究，以2002年7月至2004年2月，共20期為研究期間，分層隨機抽取3萬筆開戶日期為2001年1月1日至2001年12月31日的持卡戶，並納入持卡戶的人格特質、與發卡銀行往來關係，及繳款歷史三大構面22項變數，利用馬可夫鍊機率移轉矩陣與Multinomial Logit迴歸模型，進一步剖析影響持卡戶繳款狀態移轉的因素。
主要實證結果發現：(1)學歷與職位兩項變數對信用卡審核呈正向關係，卻對持卡戶違約呈負向關係，顯示銀行為提高收益，未視降低違約風險為第一要務。銀行徵審時除以學歷、職位為衡量標準外，應更加注意財力相關證明，以免造成職位相當，經濟水準差異極大而出現違約的窘境；(2)核卡額度與卡別並非Bivariate Probit 模型的關鍵因素，表示樣本銀行傾向不浮濫核予額度以獲得更高報酬，此與Jacobson-Roszbach(2003)論調不謀而合；(3)輕微逾期的可能回收率近9成，然使用循環信用償還逾繳款者，將是影響未來回收率高低的關鍵，且管理者應主動避免持卡戶發生長期逾繳，勝於事後催討行動；(4)北區、中區、信用額度越高之持卡戶，習慣全額繳清消費額，南區持卡戶則充分利用循環信用方式繳足最低額，值得列南區持卡戶為推展信用卡業務的主要目標；(5)金卡戶容易發生輕微的遲繳，但這些欠款也較容易收回。反觀普卡戶，雖是信用卡業務循環利息的主要收入來源，一旦發生逾繳，持續積欠帳款的機率也較高，回收墊付款的機率相對較低。 |
| 摘要(英) |
Credit card market is well-developed during these 30 years in Taiwan. However, credit card is not only the paying tool, but a kind of non-asset backed loan which would make the banks suffer from great credit risk. Also, according to the research from Taiwan Ratings at end of 2003, loss given default from credit card usually will not appear until two years later, meaning that except telling good from bad applicants, banks should put emphasis on how to deal with the delinquent payment, too. The contribution of this research is to find out how the card granting mechanism affects cardholders’ default as well as what kind of factors would affect the monthly payment transitions. Dividing the thesis from two parts: (1)Stratified random sampling 6,000 rejected and 24,000 approved applicants including 23,398 good and 602 bad cardholders. Based on Jacobson-Roszbach(2003),we use Bivariate Probit Model to solve the sample selection bias problem and discuss the factors both influence the granting mechanism and cardholders’ default; (2)Integrating the concept of Smith-Lawrence(1996) and Lin-Yang(2000), we sampled monthly data for 30,000 cardholders, who open their credit card during 2001,from July 2002 to February 2004 to have a research on the issue of monthly payment transitions by Multinomial Logit Regression and Markov Chain.
The main results of this research as following described: (1)Two variables, education and job position ,have opposite coefficient in the loan granting and default equations. That means the bank was not minimizing credit risk, but willing to increase the revenue more; (2)Loan size and the class of credit card both have no significant influence on default risk showing that the bank wouldn’t grant bigger loans because they are riskier which is the same with Jacobson-Roszbach(2003)’s result; (3)Around 90% of slightly delinquent payment loans will transit to normal payment ones, but the cardholders using the involving interests to avoid default would greatly influence the recovery rate. The bank should prevent these loans from getting worse instead of collecting the loans when they have already been delinquent seriously; (4) As we mention cardholders’ living area, no one would tend to use the involving interests to pay the monthly bill but the ones living in south of Taiwan, so it ‘s worthy to focus on this kind of cardholders to expand the earnings; (5) Gold cardholders are more likely slightly delinquent, however, the recovery rate is higher. Moreover, although the income of involving interests is mainly from general cardholders, the probability of remaining staying in default conditions is also greater and that would cause the lower recovery rate for the bank. |
| 關鍵字(中) |
★ 信用卡
★ 信用風險
★ Bivariate Probit 迴歸模型
★ Multinomial Logit迴歸模型
★ 馬可夫鍊移轉機率矩陣 |
關鍵字(英) |
★ credit card
★ credit risk
★ Bivariate Probit Model
★ Multinomial Logit Regression
★ Markov Chain |
| 論文目次 |
謝誌 i
中文摘要 ii
英文摘要 iii
目錄 iv
圖表目錄 vii
第一章 緒論
1.1研究動機 1
1.2研究目的 3
1.3研究範圍與限制 4
第二章 信用卡業務介紹與文獻回顧
2.1信用卡業務介紹 5
2.1.1信用卡業務的架構 5
2.1.2信用卡的主要功能 7
2.1.3信用卡業務的收益來源 8
2.1.4信用卡業務的信用風險管理 10
2.2文獻回顧 13
2.2.1違約因素之探討 13
2.2.2違約機率預測模型之探討 15
第三章 研究設計
3.1信用卡業務的徵審過程如何影響持卡戶日後違約 17
3.1.1選樣設計 17
3.1.2研究方法 18
3.1.3變數蒐集與定義 22
3.2持卡戶繳款改變之研究 30
3.2.1選樣設計 30
3.2.2研究方法 30
3.2.3變數蒐集與定義 35
第四章 實證結果與分析
—信用卡業務的徵審過程如何影響持卡戶日後違約
4.1發卡銀行接受信用卡申請與拒絕信用卡申請之比較 39
4.2持卡戶正常繳款與逾期繳款之比較 44
4.3以Logit、Bivaraite Probit Model檢測影響持卡戶違約因素 48
4.3.1以Logit模型探討影響持卡戶違約的因素 48
4.3.2以Bivariate Probit 驗證信用卡徵審與持卡戶違約的影響因素 52
第五章 實證結果與分析
—持卡戶繳款改變之研究
5.1以各種月別繳款狀態為分類標準之比較 56
5.1.1持卡戶曾正常繳款與未曾正常繳款之比較 57
5.1.2持卡戶曾延遲繳款與未曾延遲繳款之比較 60
5.2藉由Logit迴歸模型檢測影響持卡戶每月繳款狀態的因素 64
5.2.1持卡戶正常繳款(狀態1與狀態2) 64
5.2.2持卡戶按時繳清且使用循環信用或已繳足最低應繳額(狀態2) 68
5.2.3持卡戶逾繳一個月(狀態3) 70
5.2.4持卡戶逾繳二個月(狀態4) 72
5.2.5持卡戶逾繳二個月以上(狀態5) 74
5.3建構馬可夫鍊移轉機率矩陣 78
5.4以Multinomial Logit Model探討影響月別繳款狀態改變因素 80
第六章 結論與建議
6.1結論 88
6.2建議 91
參考文獻 92
附錄 95 |
| 參考文獻 |
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| 指導教授 |
陳錦村(Jing-Twen Chen)
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審核日期 |
2004-6-25 |
| 推文 |
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