扣繳憑單申請書的問題，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

綜合羅吉斯迴歸與區別分析以建立房貸授信風險評估模型

為了解決扣繳憑單申請書的問題，作者吳嘉明 這樣論述：

目前國內房市景氣仍持續低迷，銀行競爭卻日趨激烈，房貸業務係銀行主要業務與收入來源之ㄧ，其房貸授信品質之良窳，攸關金融環境穩定與銀行之永續經營。為了減少銀行呆帳損失與增加盈餘，有必要建立一套房貸授信風險評估模型來衡量授信風險，減少逾期放款產生。綜觀國內外研究學者多以單獨採用羅吉斯迴歸分析或區別分析，研究房貸違約情形，亦有部分研究學者同時以兩者研究方法比較預測準確率孰佳。本研究首度採綜合此兩種研究方法進行篩選顯著變數，憑以建立評估模型，作為房屋貸款業務授信風險衡量之依據，以期能提升銀行授信品質與降低逾期違約風險所衍生之呆帳損失。本研究以國內某不動產專業銀行某分行為主要研究對象，以2006年11月

至2016年10月間已完成撥貸程序之房屋抵押貸款案件為抽樣母體共306件，其中逾期一個月以上之違約戶60件，另外隨機抽取還款正常戶60件，合計共120件，另從前述逾期一個月以上之違約戶與還款正常戶樣本中再隨機抽取各50戶，運用羅吉斯迴歸與區別分析建立一套房貸授信風險評估模型。依據本研究實證結果，得到以下結論：1.影響個案銀行房貸違約行為之特徵變數，依影響程度之高低依序為「提供扣繳憑單或薪資轉帳等具體資料」、「聯徵中心最近三個月新業務查詢次數」、「本次貸款金額」、「擔保品座落地區」、「本金寬緩期」、「一年內信用卡使用循環信用次數」，其中「提供扣繳憑單或薪資轉帳等具體資料」、「聯徵中心最近三個月新

業務查詢次數」等兩項係本研究依據實務經驗首次加入估計模型之自變數，具顯著性。2.若僅採用羅吉斯迴歸分析法，整體分類準確率為55%，若僅採用區別分析法，整體分類準確率提高至75%，若採用綜合羅吉斯迴歸分析法與區別分析法，即本研究方法，整體分類準確率為80%，顯示本研究所建立之評估模型與其他分析方法相較仍具有較佳整體分類準確率。