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信用卡違約態樣及循環信用者特性研究-以某銀行為例

為了解決第一銀行新竹分行代碼的問題，作者張家源 這樣論述：

近年來因銀行間彼此競爭激烈，信用卡業務獲利正逐漸減少，為避免虧損，及早地辨識信用風險將更顯得重要。 本研究採國內某銀行信用卡客戶作為分析對象，第一階段經觀察違約者之樣態後發現，多數違約者違約前會先有使用循環信用的歷程，爰第二階段以決策樹、隨機森林、支持向量機、羅吉斯迴歸、類神經網路及深度學習等演算法分析循環信用者之特性。 研究結果發現，多數違約者違約前會有遲延繳款情形，且違約時使用額度大於核給額度8成的現象；循環信用使用者之特性為帳單金額/額度之比率、差別利率級數、帳單金額、近3、6期循環信用次數，以及使用循環信用後將會有持續使用的情形；就模型表現而言，有近6個月繳款紀錄之各分類

模型，模型AUC值均大於0.9%，均有好的鑑別能力；深度學習在準確度、靈敏度、特異度、精度等四個指標中囊括兩項第一，而決策樹有運算速度快，容易理解等優點，兩者於建置相關模型時可共同列為優先適用之演算法。

應用動態網路DEA 評估台灣銀行業經營績效

為了解決第一銀行新竹分行代碼的問題，作者蕭沂鎮 這樣論述：

台灣地區銀行業經歷1997年亞洲金融危機及2007年次貸風暴襲擊後，政府雖進行二次的金融改革，卻因家數過多發生惡性競爭情形，致獲利大幅縮減，淨利急速萎縮。銀行業之收益從原來穩定的傳統存放款利差收益轉變為以服務性的價差收益為來源。本研究應用動態網路DEA，以台灣地區34家銀行為研究對象，研究期間為2009至2016年，區分兩階段進行評估，營運階段的變數以固定資產、員工人數、存款匯款及儲存會金為投入變數，產出變數為買匯貼現及放款，跨階段Link變數為投資(同時為投資階段之投入項)，投資階段的變數以營業收入淨額及稅後淨額為產出項，跨期Carry-over變數則採用每股盈餘及逾放比率。實證結果顯示：

1)台灣34家銀行業，整體效率值為0.6764，其營運階段效率值(0.8273)大於投資階段效率值(0.731)，顯示營運階段是影響整體效率的因素。2)總要素生產力變動(滾動基期)評估，2009至2016年總要素生產力變動為1.0165，其營運階段生產力變動(1.0165)大於投資階段生產力變動(0.9432)；進一步用固定基期衡量，2009至2016年總要素生產力變動為1.1729，其營運階段生產力變動(1.058)小於投資階段生產力變動(4.7933)；顯示2009至2016年以來，投資階段效率明顯進步。3) BCG 矩陣分析，受測的銀行屬於專業銀行有12家，屬於規模銀行有2家，屬於分層銀

行有13家，屬於僵持銀行有13 家。顯示台灣有12家專業銀行，在整體效率與總要素生產力呈現良好的經營績效。2家規模銀行及13家分層銀行，在經營管理、技術創新及研發新產品的競爭力尚待加強。另13家僵持銀行在經營管理方面有待改善。