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user: 4. 实证结果 为建立最终的LR方式，首先针对该金融机构目前所使用的评分表作分析，希望通过信用评分表撷取有效信息。此外，也希冀能由转档后的资料得到与授信成败攸关之关键变数，再将二部份的显着变数一并放入正式之LR方式以作为授信自动化、效率化且降低逾放比的工具。我们将所有搜集的变数分为该金融机构目前所使用之信用评分表列变数，包含：婚姻状况、家庭月收入、借款人年龄、贷款期限、还款方式、贷款金额、贷款利率、建筑面积、住房购买价格、贷款价值比、月还款额占家庭月收入比例与房价指数。 以下将依上述部份，对个别变数与贷款好坏(正常件、违约件)之间的关系进一步探讨。 本研究中，将缴息正常的贷款(正常件)定义为好贷款(Good Loan)、目前已达诉讼阶段的贷款(违约件)定义为坏贷款(Bad Loan)，而好贷款和坏贷款为因变数的两种出象(Outcome)。为使该金融机构日后对LR方式使用的方便性、实用性提高，本研究的目的系为求出贷款申请者将来为“好贷款”的概率而非“坏贷款”的概率，故将不良贷款视为事件不发生，将正常贷款视为事件发生。本节将表列变数全部强迫进入LR模式，不仅可检讨该金融机构所使用之评分表其区分好、坏借款者的能力，且亦可找出显着变数，并与上一节所检定出显着的变数相互对照、比较。 (一) 常态性检定 既然我们把表列变数视为等距尺度，等同于连续变数，而信用评分表本身也给各变数的每个选项不同分数，所以，我们又把表列变数采乃根据表上给予各选项的实际数值。我们使用Kolmogorov-Smirnov统计量检定两组独立样本在各变数下是否为常态分配，样本数大于50，故需考虑Lilliefors之显着性修正，实证结果如表1所示。 从表1明显可见：两组独立样本不管在表列原始变数，其Kolmogorov-Smirnov统计量之P值均显着低于0.05，均违反单变量常态分配。因此，对于两组独立样本之差异性检定，需采用无母数统计法之卡方齐一性检定和Kruskal-Wallis检定。 (二) 差异性检定 为检定好、坏贷款在各个变数是否存在显着差异，故虚无假说、对立假说设立如下： H0：好、坏贷款在此变数上无明显差异(亦即两组样本具齐一性) H1：好、坏贷款在此变数上有明显差异(亦即两组样本具差异性) Table 1 The normalization of the original variable 项目 Kolmogorov-Smirnov a Statistic df Sig. 婚姻状况 6.218 1861 0.00 ** 家庭月收入 11.726 1861 0.00 ** 借款人年龄 4.040 1861 0.00 ** 贷款期限 5.097 1861 0.00 ** 还款方式 6.542 1861 0.00 ** 贷款金额 7.660 1861 0.00 ** 贷款利率 8.324 1861 0.00 ** 建筑面积 7.436 1861 0.00 ** 住房购买价格 5.973 1861 0.00 ** 贷款价值比 3.947 1861 0.00 ** 月还款额占家庭月收入比例 2.040 1861 0.00 ** 房价指数 4.365 1861 0.00 ** 表1. 表列原始变数之常态性检定 a. Lilliefors Significance Correction. 由于先前两组样本在各个变数均为非单变量常态分配，故对于间断性变数(包括名目变数、顺序变数)需用卡方齐一性检定而非t检定；至于唯一连续性变数-贷款期间亦违反常态，故采Kruskal-Wallis检定，以找出使两组独立样本具有显着差异的变数。表2即为各变数与因变数(贷款好坏)的卡方与Kruskal-Wallis检定结果： 表2差异性检定，经由无母数统计之差异性检定，在显着水准α = 0.05下，好、坏贷款只有在变数为家庭月收入、贷款金额、贷款利率、建筑面积、住房购买价格、贷款价值比、月还款额占家庭月收入比例等为差异显着，亦即拒绝虚无假说，宣称贷款好坏在这些变数存在明显差异。同时也说明假设1:LTV越大，抵押贷款违约的可能性越高。 (三) 表列原始变数之LR模式 以机率值0.5为分类的临界值模式的总正确率为57.2%，归类情形如表3，变数在方程式中的参数估计值和相关统计量如表3所示： 由表3、表4可知，以原始表列变数为主之LR模式，其正确率不高，尤其在原本为坏贷款部份，只有65.0%经LR模式归类为坏贷款，而高达35.0%的坏借款人被误认为好借款人，模式的总正确率也呈现偏低的情形。至于个别参数部分因为其P值高过0.05，呈现不显着，故我们对其完全不加考虑；显着变数有家庭月收入、贷款期限、贷款金额、贷款利率、建筑面积、住房购买价格、贷款价值比、月还款额占家庭月收入比例成为进入最后LR模式的显着变数。同时也证明假设2：个人月收入占家庭收入比例大，贷款违约概率也就越大。 为探讨相同等级之不同原始变数是否对授信成败有显着影响，因此，接下来的分析将显着变数有家庭月收入、贷款期限、贷款金额、贷款利率、建筑面积、住房购买价格、贷款价值比、月还款额占家庭月收入比例成为进入最后LR模式进行分析。同时也证明假设3：借款人的财务情况好的，其贷款违约率也自然越小。 此模式之配适度比原始变数模式高一些，但整个模式归类正确率也提高如下表5与表6所示，对于模式原有变数的符号没有影响、参数估计值也产生变化大。可见将家庭月收入、贷款期限、贷款金额、 Table 2 Discrepancy Verification: Chi square and Kruskal-Wallis Tes 变数名称 卡方值/K-W值 自由度 P值 显着与否(α = 0.05) 婚姻状况 0.474 1 0.491 NO 家庭月收入 3.935 1 0.047 * YES 借款人年龄 2.065 1 0.151 NO 贷款期限 3.375 1 0.066 NO 还款方式 0.252 1 0.616 NO 贷款金额 7.206 1 0.007 * YES 贷款利率 5.652 1 0.017 * YES 建筑面积 3.916 1 0.048 * YES 住房购买价格 4.728 1 0.030 * YES 贷款价值比 5.125 1 0.021 * YES 月还款额占家庭月收入比例 7.548 1 0.003 * YES 房价指数 2.149 1 0.079 NO 表2. 差异性检定：卡方与Kruskal-Wallis检定 Table 3 LR Pattern (table column original variable) classification tabl 预测归类 实际归类 好贷款 坏贷款 正确率 好贷款 505 520 49.3% 坏贷款 292 544 65.0% 总正确率 57.2% 表3. LR模式(表列原始变数)之归类表 Table 4 Parameter Estimation of the LR Pattern (table column original variable 变数 β β之标准误(S.E) Wald 自由度 P值(Sig) 婚姻状况 0.062 0.103 0.358 1 0.549 家庭月收入 −0.036 0.040 0.827 1 0.021 * 借款人年龄 0.024 0.031 1.429 1 0.232 贷款期限 −0.056 0.049 0.808 1 0.014 * 还款方式 0.012 0.011 0.943 1 0.997 贷款金额 0.054 0.059 9.681 1 0.002 * 贷款利率 −0.011 0.020 0.508 1 0.034 * 建筑面积 0.234 0.255 0.844 1 0.016 * 住房购买价格 −0.090 0.007 1.563 1 0.004 * 贷款价值比 0.063 0.049 1.035 1 0.013 * 月还款额占家庭月收入比例 0.054 0.062 0.984 1 0.037 * 房价指数 0.096 0.085 1.215 1 0.063 常数 0.265 0.444 0.356 1 0.551 表4. LR模式(表列原始变数)之参数估计 Table 5 Subdivision Pattern LR schema categorization tabl 预测归类 实际归类 好贷款 坏贷款 正确率 好贷款 721 304 70.3% 坏贷款 159 677 81.0% 总正确率 75.7% 表5. 细分之模式LR模式归类表 Table 6 LR model parameter estimation of subdivision patter 变数 β β之标准误(S.E) Wald 自由度 P值(Sig) 家庭月收入 −0.049 0.110 9.645 1 0.002 * 贷款期限 −0.048 0.025 8.751 1 0.011 * 贷款金额 0.061 0.043 5.321 1 0.003 * 贷款利率 −0.001 0.036 4.368 1 0.029 * 建筑面积 0.369 0.064 6.347 1 0.016 * 住房购买价格 −0.086 0.057 5.325 1 0.005 * 贷款价值比 0.089 0.076 9.246 1 0.001 * 月还款额占家庭月收入比例 0.062 0.052 5.673 1 0.000 * 常数 0.447 0.163 7.525 1 0.006 * 表6. 细分之模式LR模式参数估计 贷款利率、建筑面积、住房购买价格、贷款价值比、月还款额占家庭月收入比例细分后，能改善原始变数LR模式之区别能力。由表5与表6可知，以细分表列变数为主之LR模式，其正确率提高，尤其在原本为坏贷款部份，只有65.0%经LR模式归类为坏贷款，而高达35.0%的坏借款人被误认为好借款人，现在提高至81.0%，而只剩19.0%的坏借款人被误认为好借款人，表示细分后的模型模式的总正确率呈现提高的情形。