借款的問題，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

財務管理理論與實務(7版)

為了解決借款的問題，作者徐俊明,楊維如 這樣論述：

　　改版差異  　　●本書七版更新並修改了六版各章節的內容，主要差異如下：  　　●探討一些近期受重視的主題，例如 ESG、綠色金融、金融科技。  　　●加深了一些主題的探討，例如盈餘管理、減資等活動。  　　●更新法規、市場狀況和與商品趨勢。  　　●加入近期發生的公司事件與案例。  　　●修改習題，並加入一些專業考試試題。    本書特色   　　本書闡述企業財務管理的原則與應用，適合作為教科書，書中特色如下：  　　●內容融合理論及實務，寫作方式深入簡出。  　　●以國內外企業的實例與事件來說明理論，增進內容的可讀性。  　　●探討許多學術文獻的實證結果，充實財務專業知識。  　　●

各章習題豐富 ( 包括選擇、簡答、計算及申論題 )，協助讀者學習。

借款進入發燒排行的影片

反向房屋貸款加上長期照顧定價評估

為了解決借款的問題，作者馬少鈞 這樣論述：

現今許多已開發國家都已進入高齡化社會，面臨到老年人口的扶養問題。為了解決這個困境，許多國家政府都在推動反向房屋貸款(Reverse Mortgage，RM)，可以讓老人將自己擁有的房產轉換成養老使用的年金，減少青壯人口的扶養負擔。而RM無法考慮到借款人的身體狀況，例如：可能生病或有慢性疾病需要人照顧，因此本篇論文以RM為基礎加上長期照顧(Long-Term Care，LTC)，評價具有提前解約選擇權RM加上LTC的公平價值。本論文假定利率期限結構服從Hull-White Model；狀態轉換機率引用 Kalbfleisch and Lawless (1984) 和傅鈺婷(2020)所計算出的

轉換機率；房屋價格使用為幾何布朗運動並假設利率與房價具有相關性。本篇論文提供兩種方式來計算公平可貸成數，一種為有將狀態細分(健康、輕度身障、中度身障、重度身障、極重度身障及死亡)，另一種是將狀態分成有無自理能力，以提供資料不足時，可以用不同的方式計算公平可貸成數。本篇論文對於合約的假設為，當借款人進入無自理能力(極重度身障)或死亡，則合約就終止。本篇論文除了計算RM加上LTC的公平可貸成數以外，還另外分析了不同參數（如：房價波動度、利率波動度、利率房價相關係數、平均利率水準、利率均值回歸率、保費率、房租率、解約懲罰金比例、長照成本、預定利率等）變化下的敏感性分析。本篇論文研究結果顯示，在無解約

情況下，使用兩種方式所計算出來的可貸成數相同，但若加入解約選擇權，使用狀態細分的可貸成數會低於只將狀態分成有無自理能力的，因為借款人在不同身體狀態會有不同的解約決策提高解約權的價值，保險公司須調低可貸成數來因應，此外，在有繼承人的狀況下，借款人不會有解約的動機，所以不影響可貸成數評價結果。

晚清遺事

為了解決借款的問題，作者高伯雨 這樣論述：

　　《晚清遺事》內容極為豐富，可謂琳瑯滿目，美不勝收，而由於篇幅過大，因此分為正、續編出版。   　　書中提及的人物有龔定盦、袁子才、王湘綺、曾國藩、左宗棠、李鴻章、張之洞、張謇、載灃、端方、夏壽田、羅振玉、哈同、曾紀芬、陳三立、譚嗣同、吳保初、丁惠康、辜鴻銘、胡雪巖、袁世凱、張佩綸、彭玉麟、翁同龢、瞿鴻禨、李文田、寶竹坡、吳樾、楊崇伊、咸豐皇帝、慶親王、康有為、徐世昌、清道人、盛宣懷、冒鶴亭、溥心畬、溥雪齋、溥傑、嵯峨浩等等。涵蓋的範圍非常廣，有皇帝王公大臣、疆吏大員、名士才子、財閥讒臣、富商烈士、王孫畫家等等不一而足。   　　而如曾國藩、左宗棠、李鴻章、張之洞、張謇、辜鴻銘、王緗綺、

溥心畬等人更同時有多篇文章來描述他們，從不同的角度切入，讓你能做一更全面的觀照。   本書特色   　　彙集數十位作者親歷親聞，真實而有根有據，不同凡響。 　　文筆粲然，可讀性極強，近身觀察，視角獨特！

運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究

為了解決借款的問題，作者黃勝勇 這樣論述：

因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶

借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。