貸款成數評估的問題，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

大數據驅動商業決策：13 個 RapidMiner 商業預測操作實務

為了解決貸款成數評估的問題，作者沈金清,陳佩瑩 這樣論述：

　　用一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題   　　手搖飲競爭對手在哪裡？超市商品之間是否有關連性？推薦什麼電影給客戶？客戶是否下單買保險？電信業的客戶是否跳槽？公司未來營收可能是多少…公司從草創到轉型的過程中，會遇到很多的問題。但是，現在你有了解決方案！   　　本書透過主人翁 Joe 跟 Eddy 的創業故事，告訴讀者如何使用大數據分析，解決公司營運過程中所遇到的問題。書中的分析案例貫穿了企業發展、管理的整個生命週期，所以無論現在的你處於什麼階段，都可以找到切身相關的問題，並學會如何透過大數據分析的方式解決，從而真正實現數據驅動決策（data-driven decision

making）的管理方式。   　　本書使用 RapidMiner 圖形化介面，即便不會寫程式，也能夠將雜亂的數據進行有效的整理、轉換。特別是使用合理的分析演算法，能夠快速獲得容易理解的數據內容，並得出結論，進而基於結論作出合理的決策。   　　本書的內容將幫助你的公司，成功轉型成數據驅動商業決策。   本書特色   　　● 繁體中文第一本獲得 RapidMiner 臺灣總代理昊青推薦專書 　　● 使用圖形化介面 RapidMiner 9.10 免費版，大數據分析不用寫程式 　　● 透過一個創業的故事，告訴你大數據分析如何解決商業問題 　　● 書中提供詳細操作步驟，你一定做得出來 　　● 範

例資料集來自真實資料，商業分析很有感   名人推薦   　　● 專文推薦 　　王健全 中華經濟研究院副院長 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　林修葳 臺灣大學國際企業學系所教授 　　周冠男 政治大學商學院副院長 　　余士迪 清華大學計量財務金融學系教授 　　林君信 前陽明交通大學管理科學研究所所長 　　董澍琦 中興大學財務金融學系教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授   　　● 專家審訂 　　蘇傳軍 元智大學工業工程與管理研究所教授 　　丘邦翰 元智大學數位金融學群教授

貸款成數評估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

為了解決貸款成數評估的問題，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。

月入23K無痛買房投資術：Dr. Selena教你鍊出人生第一桶金，投資買好宅！（作者親簽版）

為了解決貸款成數評估的問題，作者Dr. Selena 楊倩琳 這樣論述：

繼《月入23K也能投資理財》《月入23K也能環遊世界》 Dr.Selena「理財特訓班」更升級 教你投資好宅，買房自富！ 　　繼脫貧特訓、夢想特訓後，這次Dr.Selena要給你更進階的買房自富超強理財特訓！ 　　 　　她鼓勵小資們：「不一定可以找到好歸宿，但一定可以找到好住宿」；只要學會正確投資理財，小資也能輕鬆買房！更進階的買房自富超強理財術，為你裝上買房圓夢加速器，教你從兩張財務報表開始輕鬆做好財務健診，學好斷捨離理財法則，讓「沒錢買不起房子」不再是藉口，從負擔得起的房子開始擁有，到買一間會保值增值的「好老公旺旺宅」，用小資也能無痛買房的三宅一生策略，助你完成買房夢想，邁向人生財富

自由。 　　不管是小資族、北漂族、新婚族或輕熟族，跟著書中「三宅一生買房計畫」、「史上最強小資必學買房鍊金術」、「小資買房四好投資鍊金術（好股、好宅、好ETF、好運）」、「好老公旺旺宅三高一低法則（高便利、高抗跌、高增值、低總價）」，Step by step，小錢滾出大錢，輕鬆一圓買房夢！ 　　※獨家收錄： 　　聰明買房省錢兩大葵花寶典＋超好用買房懶人包 　　※獨家優惠： 　　助你買房發財好禮1：「好老公選股App」7天VIP體驗 　　助你買房發財好禮2：「小資選好股輕鬆加薪術10堂課」讀者優惠再折＄100 自富推薦 　　人氣作家　女王 　　知名部落客　丹妮婊姐 　　科技財經主持人、

作家　朱楚文 　　知名部落客　花花 　　知名雙胞胎藝人　佩佩 　　青年作家　冒牌生　 　　SmartM創辦人　許景泰 　　OK忠訓國際集團董事長　陳訓弘 　　知名主播　陳海茵 　　知名部落客　崔咪 　　自媒體經營者　張恩嬅 　　知名部落客　愛愛 　　知名Youtuber　壽司張佳瑩 　　東吳大學講座教授　劉忠賢 　　Money雜誌董事暨共同創辦人　謝明宏 　　知名講師、作家　謝文憲 　　（依姓氏筆劃順序排列） 作者簡介   Dr. Selena 楊倩琳博士   　　上海財經大學博士與英國University of Surrey碩士，現為易飛網集團策略長（顧問）、福州外語外貿

大學副教授、大大學院線上課程理財講師。   　　新一代小資理財教主及平民投資天后，自創三高好老公選股術並與Money錢團隊合作開發好老公選股App，廣受小資族喜愛，成功提供小資男女簡單及正確的理財觀念及方法，曾輔導超過千位以上23K小資族，每年收入提升30%以上，曾受今周刊、Money錢雜誌、遠見雜誌、非凡財經新聞、東森財經新聞、Yahoo TV等財經媒體專訪。暢銷著作有《月入23K也能投資理財》、《月入23K也能環遊世界》、《逆轉女王》、《改變我賺錢能力的10件事》。   　　Dr.Selena 官網：www.selena.com.tw 　　Dr.Selena App：好

老公選股 　　Dr.Selena 官方粉絲團：Dr.Selena(楊倩琳博士） 　　Dr.Selena IG：Lulukayang Part1 放棄買房的夢想，會過得比較幸福嗎？ ￭你的選擇，你的未來 ￭把買房當作人生夢想的起點 Part2 用三宅一生買房策略，規劃一生的買房夢想計畫 ￭房屋生命週期＝人生規劃 Part3 買房夢並非遙不可及 ￭從「想買」到「能買」 ￭Dr.Selena的買房圓夢加速器 　 Part4 裝上買房夢想加速器 ￭低利率時代，當自己的房東！ ￭買房的第一桶金：從每月3,000元的投資開始 ￭小資必學買房四好投資鍊金術 好宅 好股 好ETF 好運 Par

t5 小資買房心法 ￭三高一低好老公旺旺宅 ￭Dr. Selena好宅心法１：高便利　4道加5鐵 ￭Dr. Selena好宅心法2：高抗跌　抗跌4區宅 ￭Dr. Selena好宅心法3：高增值　明星潛力重劃區 ￭Step by step買進好老公旺旺宅 Part6 完美買房的10個流程 ￭10個流程帶你擁抱夢想好宅 Part7 聰明買房省錢葵花寶典 ￭聰明議價15招 ￭聰明得出買房斡旋金、簽買房要約書 ￭聰明申請低率貸款 ￭聰明弄懂房貸還款方式 ￭聰明掌握影響房貸的因素 Part8 買房超好用懶人包攻略 ￭買房前必讀文件 ￭買房簽約付款六大流程 ￭看屋住屋事項及必備小工具 看屋Check

list 交屋Check list 房屋生命週期＝人生規劃我們每一個人大概的基本人生三階段：努力打拼→成家立業→退休享樂；而房屋跟我們的人生一樣也有生命週期，一般來說，人的一生通常會經手三間房屋：「一便」→「二保」→「三舒適」。對自己的人生有一個計畫藍圖，才能勾勒出自己的夢想好屋，搭配計畫的每個步驟，才能清楚設定目標、地點、房型、需求，且隨著人生的不斷成長轉變，房屋也有自己的生命週期和目的性。要知道我們一生的買房通常不會一次到位，也不會只買一間或永遠不換，房屋的生命週期「一便、二保、三舒適」，也就是第一間房屋買便利性，第二間房屋買抗跌保值性，第三間房屋便是買下自己最舒適的夢想好屋，達到三

宅一生。買房時，先了解自己在哪個人生階段，哪種族群，哪些重要需求，再以「賣」的角度，客觀地選擇區域、地段、格局、環境機能，才能漸漸完成三宅一生的夢想。＞第一宅：首購小資宅人生：30 土5 歲 居住5～8 年對首購族而言，財務評估和實用性最重要，第一間房屋通常是暫時性居住，其增值程度決定了未來的第二間房屋。以可承受的負擔範圍內，挑選交通便捷的物件，從蛋白區或蛋黃區邊緣沿大眾交通建設、通勤路線，挑選小坪數、好路段、好格局的房屋。正所謂「捷運一響，黃金萬兩」，不但方便、週邊自成商圈、保值佳，貸款成數也好。＞第二宅：四區宅（學區、園區、鬧區、社區）　人生：40 土5 歲　居住5～12 年這階段人生收入

較穩定、子女尚未長大，利用家庭雙份資金或出售第一間房屋的價差，可以選擇空間更大的物件。第二間房屋挑選環境、地段和抗跌保值性最重要，因為第二間房屋住時間長，有可能直到退休，或是小孩長大成家、未來有可能換屋，因此要將物件10～20年後的轉手性納入考量。如要兼具空間、環境與負擔能力，建議從好地段的蛋殼區、重劃區、蛋白區小物件去尋找，區中鄰近學區、社區、鬧區或園區的地段最佳，因為明星學區、民生消費機能強的商圈、就業機會多的園區、醫療資源、生活採買便利的社區，在自住、投資或出租市場，永遠都是很熱門的物件。

中小企業放款信用風險之預測分析

為了解決貸款成數評估的問題，作者林君頤 這樣論述：

本文分析與預測貸放中小企業顧客違約風險，研究資料為國內某金融機構中部地區中小企業自2021年1月至2021年12月底共386戶授信戶資料紀錄。資料項目包含有無晚繳息情形、授信期間、負責人性別、資金用途、企業型態、企業所在地、擔保品種類、核貸利率、核貸成數、貸款金額等，但不含企業財報之資料。預測分析工具是運用Azure雲端軟體中的隨機森林、提升決策樹、決策叢林及羅吉斯迴歸四種模型，其中70%資料為訓練樣本，30%資料為測試樣本。研究結果顯示隨機森林測試樣本預測召回率(Recall)，指實際違約晚繳息樣本被預測正確比率為66.7%，精確率(Precision)，指被預測晚繳息樣本中實際違約之比率

為16%，F1 Score，為召回率+精確率之調和平均數為25.8%。提升決策樹預測召回率為33.3%，精確率為9.5%，F1 Score為14.8%。決策叢林預測召回率為66.7%，精確率為9.1%，F1 Score為16%。而羅吉斯迴歸模型，召回率為50%，精確率為6.4%，F1 Score為11.3%，由F1 Score顯示隨機森林模型較佳。而根據羅吉斯迴歸模型實證結果可發現因樣本數嚴重不足，導致分析結果僅有新往來顧客晚繳息有較高顯著性，其餘變數皆無顯著效果，故整體來說預測評估效果較為不顯著，需要更多樣本來提升預測的效果。