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應用資料採礦技術建置符合新巴賽爾協定之企業信用風險模型

摘要

巴赛尔银行监理委员会於2001年1月公布新版巴赛尔资本协定,并於2006年底正式实施.新协定鼓励银行能建立自己的内部评等系统评估违违约风险,并重视银行放款风险考量资讯的量化和降低计提所需资本,进而提高金融机构风险敏感性,以弥补传统标凖法的不足.爲因应此趋势,本研侒以台湾公开资料库的资料爲实例,资料的观察基间爲1996至2005年,透过资料采矿流程,以制造传统産业公司之授信样本爲嘛要研究对象,建构企业违约风险模型及其信用评等系统.rn 本研究分别利用类神经网络、罗吉斯回归和C5.0决策树三种方法建立模型并加以评估比较基预测能力.结果发现罗吉斯回归模型对违约户的预测能力及有效性皆较其他两者爲佳,因此,以罗吉斯回归方法所建立的模型爲本研究最终模型.接下来便针对该模型进行各项验证,验证後发现此模型即使应用到不同期间或其他宝际资料,仍具有一定的稳定性与预测效力,确宝能够在银行授信流程宝务中加以应用.

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