綜觀國際上信用評等的研究與實際運用，已由主觀判斷分析方法和傳統財務比率評分法，轉向為以多變量、依據資本市場理論和利用電腦系統的動態計量分析法為主的發展趨勢，在國內僅有部分的金融業者對於小額信貸與信用卡的申請程序，建立相關的評等評分系統，但在個人消費分期付款上仍無相關公司與單位建立評等評分系統。

    在消費分期付款市場中，主要承作對象為一般消費者而一般大眾的價值(Value)難以計算，無法採用市價模式(Mark –to– Market)，故針對個人進行相關的信用評等評分，使用的模型多以違約模式(Default  Mode)為主要。而在衡量消費者違約機率的方法中，新興的研究方法中遺傳演算法(genetic  algorithms, GAs)、類神經網路(artificial  neural network, ANN)、模糊理論 (fuzzy theory)與灰色理論(grey theory)這些方式較少應用於個人風險評估模型中，再加上消費分期付款市場先前尚無發展國內信用評估模型，與消費分期付款市場特性(產品範圍廣但產品深度淺)，若使用上述新興研究方式對此市場中每一個行業設計適用的評等評分制度，將有實務上與時效的限制與困難性。

    過去與現階段較常使用的方法中要素評估方式(5C,5P或5S等)容易流於主觀，而多變量信用風險判別模型中logit模型與probit模型的估計結果類似，也就是說logit模型與probit模型所估計的係數方向一致，顯著結果也會相同，只是在實際的數值上有所不同；因此，通常在實證研究上只需要從中選擇其中一種模型即可。

    消費分期付款市場若要進行評等評分系統建置，首要任務為資料庫的建立與整合，而分期付款行為與一般放款最大的不同為商品本身的使用與相關後需服務，會影響消費者繳款意願，在進行資料庫建置時，除要納入消費者本身因素外，尚需要考量建立客戶基本資料、信用資料的建檔、交易過程的建立(商品本身&廠商性質)與與客戶聯絡或對保過程等四個類別資料庫的建檔；而資料庫建立、相關系統操作介面與新舊系統間的整合，更是攸關評等評分系統是否可以運作順暢之關鍵。

The credit rating measurement is changing from subjective judgment analysis and traditional financial rate scoring method into multi-variables, CAPM based with computerized system dynamic quantities approach. In Taiwan, there are only a small number of financials apply the credit scoring system on personal credit loan and credit card. There is no company to create the consumer installment credit analysis system. 

    In the consumer installment market, the main subject is general consumer. We can not apply market –to-market model to value the consumer. The Default model is using to measure the credit risk of individual consumer. The new development approaches, including Generic Algorithms, Artificial Neural Network, Fuzzy theory, and Grey Theory, are seldom used to create personal credit risk model. The special characteristic of consumer installment market—wide product line but shallow product market, limits the applications of above measuring approaches on personal credit scoring system. 

    We are used to apply subjective method such as 5C or 5P to judge personal credit. In multi-variables analysis the Probit and Logit model are popular in risk measurement model. But their explanation power and estimating coefficient are very similar. We choose only one approach is enough to do empirical research.

    The database setup is first priority for credit scoring system creation. We need to include not only the personal factor of consumer but also the basic data of customer, the data setup of credit data, the trading process and the connection with the customer. We need all the database can be worked consistence and cross connection with each other. The database setup, the related operation interface, and the integration of new and old system are the main factors to ensure the fluently usage of credit scoring system.

摘  要 i
目  錄 v
第一章 前言 1
第二章 消費分期付款市場介紹
    第一節 消費分期付款市場規模 3 
    第二節 消費分期付款業者 5
    第三節 消費分期付款市場簡介 6
    第四節 消費分期付款未來發展 8
第三章 文獻回顧--信用評等方法
    第一節 過去與現階段較常使用的方法
        1.5C要素分析法 9
        2.多變量信用風險判別模型 10
          2-1 線性模型 11
          2-2 線性區別模型 12
          2-3 probit模型 13
          2-4 Logit模型 15
        3.KMV模型 17
    第二節 目前新興的方法
        1.遺傳演算法(genetic  algorithms, GAs 19
        2.類神經網路(artificial  neural network, ANN) 24
        3.模糊理論 (fuzzy theory)
          3-1模糊邏輯系統 (fuzzy logic systems, FLS) 30
          3-2模糊類神經網路 (fuzzy neural network, FNN) 34
          3-3模糊迴歸分析 (fuzzy regression analysis) 36
        4.灰色理論(grey theory 40
第四章 國內個人消費分期付款適用方法
    第一節 消費分期付款信用審查介紹 47
    第二節 個人信用評估因素 49
    第三節 建議消費分期付款評等評分方法 51
第五章 系統與資料庫建立方法
    第一節 開發風險管理應用系統，其基本所需功能建議 54
    第二節 資料庫的建立 57
    第三節 作業風險的資訊需求 58
    第四節 資料庫建立對IT人員的討挑戰 59
參考文獻 62

卜怡君，2002，「運用灰關聯聚類與適應性類神經模糊推論系統於 本國銀行業之信用評等」，國立台灣科技大學資訊管理研究所碩士論文。

王勝石、魏健宏、張淳智，1995，「類神經網路模式應用於車種分 類之研究」，中華民國運輸學會第10屆論文研討會論文集，pp.397-403。

林允永，2005年1月25日，「風險管理-資訊人員及組織如何因應面 對Basel II的挑戰」研討會資料。

林道鴻，2002，「銀行經營汽車貸款業務風險管理之研究」，國立 高雄第一科技大學財務管理所碩士論文。

呂美慧，2000，銀行授信評等模式—Logistic Regression之應用，政大金融研究所論文。

邱千恕，2003，「以基因演算法估算現金卡風險變數兩層權重參數 之研究」，國立台北大學統計學系碩士論文。

洪榮隆，2002，「消費性貸款信用風險之分析-應用類神經網路」，國立高雄第一科技大學風險管理與保險所碩士論文。

洪文景，2003，「現金卡客戶逾期風險之研究」，國立高雄第一科 技大學/風險管理與保險所碩士論文。

侯清玉，1996，「台灣地區信用卡簽帳金額之預測研究」，輔仁大 學應用統計研究所碩士論文。

施孟隆，1999，Logit Model應用於信用卡信用風險審核之研究，金融財務月刊，10月，p85-104。

孫銘誼，2003，「信用評分模型效力之驗證」，東吳大學經濟學研 究所碩士論文。

陳義先，2003，「應用Logit及ANN模型建構信用卡審核評分表」， 真理大學/財經研究所碩士論文。

陳凌瑤，2003，「個人消費金融信用風險之評估-以某銀行信用卡為例」，中國文化大學會計研究所碩士論文。

許巧鶯、溫裕弘，1996，「應用灰色理論於航空公司網路形態設計 與航線頻次規劃」，運輸學刊，第九卷第三期，pp.49-70。

張有恆、陳俊魁，1998，「模糊與灰色評估方法之比較─以高速鐵 路技術型式之評估為例」，運輸計劃季刊，第二十七卷第四期，pp.637-668。

張勝春，2001，「模糊類神經在銀行授信決策之應用」，朝陽科技 大學財務金融系碩士論文。

張乃斌、陳育良，1997，「以模糊目標迴歸法建立垃圾衛生掩埋場 沼氣回收設備之建造成本模式」，模糊系統學刊，第3卷，第1期，第23-48頁。

黃致穎，2003，「現金卡違約信用風險關鍵性決定變數之探討-以台灣現金卡發卡之代表」，銘傳大學財務金融學系碩士在職專班論文。

曾俊堯，1991，信用卡信用管理之研究，政大企研所碩士論文。

楊適予，2001，「房貸灰色信用風險管理模式之建立與應用」，銘 傳大學/管理科學研究所碩士論文。

鄭博王，1994，「以遺傳演算法及類神經網路應用於旅行推銷員問 題」，淡江大學土木所碩士論文。

鄧聚龍，1989，灰色系統理論教程，華中理工大學，武漢，中國。

鄧聚龍、郭洪、溫坤禮、張廷政、張偉哲，1999，灰預測模型方法 與應用，高立圖書有限公司，台北市。

鍾志明，2003，「現金卡二次授信風險實證分析」，國立高雄第一 科技大學風險管理與保險所碩士論文。

謝瑞川，2003，「演化式類神經網路與類神經模糊應用於房屋抵押 貸款之研究」，朝陽科技大學/財務金融系碩士論文。

謝宜芳，2003，「信用卡業務的徵審過程、繳款改變與違約之研研」，國立中央大學財務金融研究所碩士論文。

藍武王、邱裕鈞，2000，「線性軸輻路網接駁/轉運區位、路線與排班之規劃─遺傳演算法之應用」，運輸計劃季刊，第二十九卷第三期，第583-616頁。

藍武王、葉信宏，2001，「不同冒險度駕駛人之跟車行為：適應性 模糊推論系統」，運輸學刊。

Buckley, J.J.,” Fuzzy hierarchical analysis,” Fuzzy Sets and Systems, Vol. 17, No.3, pp.233-247, 1985.

Buckley,J.J. and Y. Hayashi,"Can fuzzy neural sets approximation continuous fuzzy functions?",Fuzzy Sets and Systems,Vol.61, pp.43-52, 1993.

Buckley,J.J. and Y. Hayashi,"Fuzzy neural networks: A survey", Fuzzy Sets and Systems,Vol.66, pp.1-13, 1994.

Chen, Z.P., J.H. Jiang, Y. Li, Y.Z. Liang, and R.Q. Yu,” Fuzzy linear discriminant analysis for chemical data sets,” Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 45, pp. 295-302, 1999.

Deng, J.L.,” Control problems of grey systems,” Systems and Control Letters, 5, pp. 288-294, 1982
Gupta,M.M. and D.H. Rao,"On the principles of fuzzy neural networks", Fuzzy Sets and Systems, Vol.61, pp.1-18, 1994.

Huang, G., B.W. Baetz, and G.G. Patry,” A grey linear programming approach for municipal solid waste management planning under uncertainty,” Civil Engineering System, Vol.9, pp. 319-335, 1992.

Inuiguchi, M., H. Ichihashi and H. Tanaka,” Fuzzy programming: a survey of recent development,” In: Stochastic versus Fuzzy Approaches to Multiobjective Mathematical Programming under Uncertainty, edited by R. Slowinski and J. Teghem, Kluwer, Dordrecht, 1990.

Ishibuchi, H. and H. Tanaka,” Fuzzy regression analysis using neural networks,” Fuzzy Sets and Systems, 50, pp. 257-265, 1992.

Ishibuchi, H. and H. Tanaka,” Several formulations of interval regression analysis,” Proceedings of Sino-Japan Joint Meeting on Fuzzy Sets and Systems, B2-2, 1990.

Okuda, T., Y. Kodono, and K. Asai,” Approximate maximum likelihood estimates in regression models for fuzzy observation data,” In: Fuzzy Regression Analysis, edited by J. Kacprzyk and M. Fedrizzi, Physica-Verlag, Heidelberg, pp. 169-180, 1992.

Steenackers,A., And Goovaerts, M.J.,1989,A Credit Scoring Model for Personal  Loans, Insurance Mathematics Economics , P31-34

Tanaka, H. and H. Ishibuchi,” Identification of possibilistic linear systems by quadratic membership functions of fuzzy parameters,” Fuzzy Sets and Systems, 41, pp.145-160, 1991.

Updegrave,1987, How Lender Size You Up , Monday