【摘 要】
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建构有效的信用评等模式为现今各家金融机构所关注的议题，冀望藉由信用评等模式准确预测顾客的信用良窳,故而评等模式的准确性与快速性将直接影响金融机构的获利续效。银
【出 处】
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2007年第二届辅仁大学、中国人民大学联合研讨会暨经营成长、金融改革与创新学术研讨会
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建构有效的信用评等模式为现今各家金融机构所关注的议题，冀望藉由信用评等模式准确预测顾客的信用良窳,故而评等模式的准确性与快速性将直接影响金融机构的获利续效。银行过去的授信常以授信人员的主观判断以及信用评等表格制式化等方式为之，如此必须将可能具有关联之属性进行转换或降阶成人脑所能处理的资讯。将高维度属性转换成较低维度方式，将可能丧失潜藏于其中的关键资讯，更恐造成授信业务的效果不彰，进而影响银行获利绩效。银行的客户资料系统中，往往储存大量顾客资料,若能有效运用这些顾客资料，在决策品质与服务速度的提升，定有相当帮劝。本研究尝试提出一整合类神经网路(Artificial NeuralNetworks，ANNs)与分类回归树(Classification andRegression Tree，CART)以及多元适应性云形回归(Multivariate Adaptive Regression Splines，MARS)之分类模式建构程序,以应用於信用评等模式之建构，与单纯使用倒传递类神经网路模式所得结果进行比较,并采5-Fold交叉验证的方式，降低可能产生之抽样偏差。研究结果显示，整合模式之绩效表现不亚于单纯使用倒传递类神经网路所建构之模式。因此在考虑时间成本的情形之下，整合模式可作为模式建构之备选方案。
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