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製作中小企業信用評分卡 / An implementing "Small & Middle enterprises Credit Scorecard System王明國, Wang,Ming- Kuo Unknown Date (has links)
根據經濟部中小企業處統計,中小企業融資餘額占整體企業融資餘額近20%,若以商業活動往來頻率觀點而言,目前臺灣之經濟主體架構係以中小企業為主軸,故中小企業對臺灣就業水準、物價、所得分配及經濟榮枯有決定性的影響。本研究思索如何有效將資訊不對稱的因素列入風險評估中,以有效衡量中小企業信用風險,幫助優良中小企業取得所需資金,並提供銀行建立進階法 BIS計算之參考,建立衡量信用風險之機制。
本研究以國內某商業銀行之中小企業授信客戶為研究基礎,該銀行係目前台灣少數經營中小企業授信業務成功之銀行,累計至2005年授信往來戶數達20,000餘家,具足夠之研究樣本。依規模大小區分為小型企業及中型企業,本研究採用Weight of Evidence (WOE)模式來進行變數有效性篩選,透過統計分析建置信用評等及加成式評分卡,同時為了兼顧巴塞爾資本協定要求模型必須公開揭露以及計算正確之違約機率之考量,因此選定羅吉斯迴歸(Logistics Regression)作為統計演算法。
經實證分析兩評分卡內容歸納如下:
小型企業信用評分卡:由於小型企業特殊之經營型態,在原始變數之篩選即不導入財務變數,在最終會顯著影響申貸企業信用危機之因素中,除「公司最近三個月查詢銀行家數」及「負責人有無配偶」倆變數外,餘8個變數是負責人(部份加計配偶)之銀行往來狀況及歷史信用記錄,其中有5個變數與現金卡及信用卡使用情況有關,足見小型企業資金需求仍透過負責人名義向銀行籌措,且以高資金成本之借款為主。
中型企業信用評分卡:由於中型企業營業顯然較小型企業具規模,且以公司名義向銀行申請融資的現象亦較為普遍,但其財務報表絕對數字失真情形嚴重,故在原始變數之篩選導入財務變數趨勢。在最終會顯著影響申貸企業信用危機之因素中,除「公司最近三個月查詢銀行家數」、「負責人有無配偶」及「公司最近三個月不含逾催呆總餘額成長率」參變數外,餘10個變數是負責人(部份加計配偶)之銀行往來狀況及歷史信用記錄,其中有5個變數與現金卡及信用卡使用情況有關,可見中型企業與負責人之財務具有絕對關連性(資金互用),利用高成本資金之情況應仍普遍。
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