以存活分析法預測通信貸款之還款期限

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陳勝忠(Sheng-Chung Chen) 查詢紙本館藏

畢業系所

財務金融學系在職專班

論文名稱

以存活分析法預測通信貸款之還款期限
(Utilizing Survival Analysis to Predict Duration of Mail Loan Products)

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摘要(中)

次貸金融風暴的發生，金融業的流動性風險更顯重要，資金移轉訂價是現行資產負債管理重要的範疇，而要合理執行資金移轉訂價，評量產品存續期間是重要的課題，所以本研究運用比例危險模型(Proportional Hazard Model)研究影響存續期間的因子，並利用存活分析(Survival Analysis)預測存續期間的長短。
本研究利用T銀行2001~2008年信用卡通信貸款共93,929筆資料分析，比例危險模型實證發現男性比女性存續期間較短，教育程度越高存續期間越短，年齡越高存續期間越長，貸款金額越高存續期間越短，貸款利率越高存續期間越短。以存活分析預測存續期間發現Extreme分配預測能力較佳。

摘要(英)

In the aftermath of the sub-prime crisis, the liquidity risk to financial institutions have become more and more important, Fund transfer pricing is also a major key factor in the current practices of asset and liabilities management. To determine a fair and reasonable pricing for the transfer of funds, each product’s duration must be accurately estimated. This study applies the Proportional Hazard Model to analyze the various factors which may effect the duration of an individual product, and to employ Survival Analysis to estimate the length of the duration.
Using 93,929 mail loan transactions from T-bank during 2001 to 2008, the finding reveal that under the Proportional Hazard Model female have a longer duration than male, higher education means a shorter duration, older individuals have a longer duration than their younger peers, higher loan balance means shorter duration, higher loan rate means shorter duration. We also discover that the Extreme distribution resulted in a more accurate duration forecast from the survival analysis.

關鍵字(中)

★ 比例危險模型
★ 存續期間
★ 存活分析

關鍵字(英)

★ Duration
★ Survival Analysis
★ Proportional Hazard Model

論文目次

目錄
頁次
中文摘要……………………………………………………………i　　
ABSTRACT……………………………………………………………ii　
誌謝辭………………………………………………………………iii　
目錄…………………………………………………………………iv　
圖目次………………………………………………………………vi　
表目次………………………………………………………………vi　
附錄…………………………………………………………………vii　　
一、緒論
1-1 研究背景………………………………………………………1
1-2 研究動機與目的………………………………………………2
二、文獻回顧
2-1 資金移轉訂價…………………………………………………3
2-2 Proportional Hazard Model 財務方面相關研究…………3
2-3 存活分析財務方面相關研究…………………………………7
三、研究方法
3-1存活設限資料之型態……………………………………………9
3-2比例轉機模型(Proportional Hazards Model, PHM) ………11
3-3參數模型存活分析………………………………………………12
四、變數說明
4-1 資料來源………………………………………………………17
4-2 變數說明………………………………………………………17
4-2-1借款人特徵……………………………………………………17
4-2-2貸款條件………………………………………………………19
4-2-3總體經濟因素…………………………………………………19
4-3 基本統計量……………………………………………………20
4-3-1估計期間樣本…………………………………………………20
4-3-2預測期間樣本…………………………………………………22
五、實證結果
5-1 實證結果分析…………………………………………………25
5-1-1通信貸款起始點估計期間樣本固定變數估計結果…………25
5-1-2通信貸款估計期間樣本全部變數估計結果…………………29
5-2 預測樣本結果…………………………………………………34
5-3 逐年預測結果…………………………………………………37
六、結論與建議
6-1 研究結論………………………………………………………38
6-1-1 Proportional Hazards Regression Model………………38
6-1-2 Survival Regression Model………………………………39
6-2 研究建議………………………………………………………39
參考文獻
英文部分 ……………………………………………………………41
中文部分 ……………………………………………………………43
圖目次
頁次
圖3-1 設限資料型態………………………………………………10
圖5-1 PHM Regression固定變數存活曲線………………………29
圖5-2 PHM Regression全體樣本存活曲線………………………34
表目次
頁次
表4-1 樣本型態統計………………………………………………17
表4-2 解釋變數的設定與預期方向表……………………………20
表4-3 估計期間樣本性別虛擬變數分配表………………………20
表4-4 估計期間樣本教育程度虛擬變數分配表…………………21
表4-5 估計期間樣本職業虛擬變數分配表………………………21
表4-6 估計期間樣本職位虛擬變數分配表………………………21
表4-7 估計期間樣本地區虛擬變數分配表………………………21
表4-8 估計期間樣本基本統計量…………………………………22
表4-9 預測期間樣本性別虛擬變數分配表………………………22
表4-10 預測期間樣本教育程度虛擬變數分配表…………………22
表4-11 預測期間樣本職業虛擬變數分配表………………………23
表4-12 預測期間樣本職位虛擬變數分配表………………………23
表4-13 預測期間樣本地區虛擬變數分配表………………………23
表4-14 預測期間樣本基本統計量…………………………………24
表5-1 PHM 母體樣本固定變數估計結果…………………………28
表5-2 PHM 母體樣本全部變數估計結果…………………………33
表5-3 Survival Regression Model 下不同分配的預測結果…36
表5-4 逐年預測結果………………………………………………37
附錄
頁次
附錄一 Weibull分配下Survival Regression Model結果………44
附錄二 Exponential分配下Survival Regression Model結果…45
附錄三 Logistic分配下Survival Regression Model 結果……46
附錄四 Log Normal分配下Survival Regression Model 結果…47
附錄五 Log logistic分配下Survival Regression Model結果 48
附錄六 Extreme分配下Survival Regression Model結果………49
附錄七 Rayleigh分配下Survival Regression Model 結果……50

參考文獻

參考文獻
英文部分
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指導教授

黃鴻明、何耕宇
(Hongming Huang、Keng-Yu Ho)

審核日期

2009-6-24

推文