信用卡提前繳清的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

應用比率風險模型探討信用貸款之違約時間

為了解決信用卡提前繳清的問題，作者蘇容嫻 這樣論述：

依據中央銀行所發佈之消費者貸款餘額統計資料，觀察近10年貸款餘額及年增率之變動，發現「其他個人消費性貸款」自2009年開始明顯呈上升趨勢，顯示個人消費性貸款依舊是近年來銀行招攬的目標之一。而根據金融監督管理委員會所公布之資料，過去幾年本國銀行在逾放比方面，呈現不穩定且表現不一的狀態。近三年逾放比甚至有銀行曾高達7%，可說明整體上依然存在放款體質較差的銀行。因此本研究期望在銀行信用貸款之風險控管上，使用存活方法所建置之Cox比率風險模型加強其違約預警能力。目的在於信貸案件進行審核階段時，除了將原銀行內部違約預警模型之風險等級視為第一道門檻外，以Cox模型產出的存活率預測值為第二道門檻。

根據本研究實證結果，有4個變數能顯著解釋信用貸款戶對應違約的存活期數變動：「擔保現欠訂約金額比率」、「貸款利率」、「近三個月銀行查詢家數(2家以上)」、「信用卡近12個月全額繳清次數比率」，而其模型預測能力之敏感度為19.15%，特異度為94.27%，而精確度為86.49%。顯示原銀行已通過審核的案件，在Cox模型預估的第二道門檻下，能再排除近20%之違約戶，而婉拒良好客戶的誤差僅5%左右。顯示此模型確實能增強預警能力，進而達到更嚴謹的風險控管。

租賃公司對中小企業授信違約因素之研究

為了解決信用卡提前繳清的問題，作者林仲勇 這樣論述：

中小企業對於台灣之經濟發展及就業機會均具有舉足輕重之影響，但其因節稅考量，或對會計、財務管理不甚熟悉，使其財務報表普遍缺乏可信度，而增加租賃公司對中小企業授信違約風險，故本研究樣本以某上市金控公司旗下的租賃公司250筆融資型租賃及分期買賣契約之中小企業戶為樣本，針對企業戶非財務面、負責人、保證人等三大構面的變數，使用平均數差異檢定及廻歸方法進行授信違約因素之研究。並由實證結果發現如下：　 企業戶非財務面變數，如新舊戶與否、往來分行區域、聯徵被查詢家數、與租賃公司往來利率，與企業戶發生違約機率呈正向顯著相關，表示租賃公司對新企業戶不熟悉，徵審過程易不週全，另往來分行為非北部之分行，則

企業戶發生違約機率較高，且近三個月聯徵被查詢家數多、與租賃公司往來利率高，亦增加企業戶發生違約機率。 在負責人方面變數，如聯徵被查詢家數、額度動用率、雙卡使用預借現金張數、信用卡繳款狀況，與企業戶發生違約機率呈正向顯著相關，但往來銀行家數則呈負向顯著相關，表示負責人近三個月聯徵被查詢家數多、額度動用率提高、雙卡使用預借現金張數多、信用卡未全額繳清、往來銀行家數減少時，則增加其擔任負責人之企業戶發生違約機率。 而在保證人方面變數，如聯徵被查詢家數、信用借款比率、信用卡繳款狀況，與企業戶發生違約機率呈正向顯著相關，表示保證人近三個月聯徵被查詢家數多、高信用借款比率、信用卡未全額繳清時，

則其擔任保證人之企業戶發生違約機率高。