台灣銀行就學貸款延期的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

另外網站臺灣銀行股份有限公司就學貸款業務問答彙編也說明:(1)身分證正反面影本。 (2)「延期清償申請書(低所得低收入戶專用)」。 (3)「就學貸款 ...

國立屏東大學 國際貿易學系碩士班 劉子年所指導 鄭麗萍的 就學貸款違約因子之研究 -以屏東地區大學生為例 (2018),提出台灣銀行就學貸款延期關鍵因素是什麼,來自於就學貸款、逾期放款、逾放比率。

而第二篇論文國立高雄應用科技大學 金融資訊研究所 程言信所指導 鄢駿的 就學貸款違約風險因子之研究-應用羅吉斯迴歸模型 (2010),提出因為有 就學貸款、逾期放款、羅吉斯迴歸的重點而找出了 台灣銀行就學貸款延期的解答。

最後網站台灣銀行就學貸款還款須知則補充:其利息由借款人自行負擔,各該主管機關酌予補貼. 利率二碼。 (二)就學貸款低收入戶申請延期清償應備文件:. 1. 借款人及連帶保證人之身分證影本 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了台灣銀行就學貸款延期,大家也想知道這些:

就學貸款違約因子之研究 -以屏東地區大學生為例

為了解決台灣銀行就學貸款延期的問題,作者鄭麗萍 這樣論述:

  隨著國內大學日漸增加,大學教育已日漸普及化,人人都以追求高等教育為目的。然而以經濟學的角度而言,讀書相對也是一種高成本的付出,辜且不論畢業後的就業結果如何?在求學的過程,所付出的學費、生活費等都是一筆非常大的支出,並非每個人都負擔的起。為此政府於是在民國65年9月起開辦就學貸款,提供了多數經濟困難學生於就學上不少協助,使其免於輟學之苦。  本研究因近年來就學貸款人數居高不下,逾放比率卻節節增高,本研究樣本母體,係採用屏東地區承辦就學貸款某金融機構之資料,並以105年8月1日起開始還款之學生為研究對象,經實地調閱原始貸款戶之申請書並觀查電腦檔案中借款人的目前資料狀態,截至107年6月底為止

,經刪除極端值和已結清者,最終選取如表4-1有效樣本正常戶2246戶,違約戶754戶,共3000戶做為研究樣本。  實證結果發現16個解釋變數,在利用Logistic Regression模型實證發現,在篩選出的16個影響就學貸款信用風險的變數中,得知貸款總額(萬元)、貸款利率、學校屬性、依法訴催、授權扣款、學雜費減免、低收入戶及申辦延期等8個解釋變數達 0.01顯著水準,保證人數等1個解釋變數達 0.05顯著水準,其餘解釋變數則不顯著。其中貸款利率與依法訴催等2項變數呈顯著正相關;而貸款總額(萬元)、保證人數、學校屬性、授權扣款、學雜費減免、低收入戶及申辦延期等7項變數呈顯著負相關。本研究所

建立的信用風險評估模型其預測能力尚佳,對於個案銀行就學貸款授信案件應有預警之效果,將可客觀且迅速地偵測出就學貸款申辦戶之信用違約風險, 並期能降低就學貸款的逾放比率以提高授信之品質,及減少銀行呆帳損失以健全銀行之經營,並提供相關政府單位相關政策決定時的參考。

就學貸款違約風險因子之研究-應用羅吉斯迴歸模型

為了解決台灣銀行就學貸款延期的問題,作者鄢駿 這樣論述:

銀行為善盡社會公益責任配合政府政策,讓學生能順利完成學業,而承辦就學貸款業務,其與一般貸款不同,無需提供擔保品,符合資格條件者即可申貸。近年來各大專院校競相擴增系所,又遽逢少子化的衝擊,上大學已不在是夢想,然而受到金融海嘯及經濟不景氣之影響,使得失業率攀升,且大專院校學費又頻頻調漲,已非一般家庭可以負擔,也使得就學貸款政策對經濟弱勢家庭更顯重要。 根據教育部98上下學年度合計統計,高中職以上學生申貸就學貸款人次約81.7萬人次,申貸金額約320億元,雙雙創下歷史新高。然根據主要承辦就學貸款業務之台灣銀行資料統計,該行99年12月底逾期放款比率為0.62%,其中就學貸款的逾期放款金額為15.

93億元,佔其逾期放款比率1.1%,顯示出其就學貸款逾期放款之嚴重性。有鑑於此,如何降低逾期放款比率、改善放款品質及提升銀行經營績效,逐成為承貸銀行必須面對的重要課題。 本研究以國內主要承辦就學貸款業務之銀行其屏東地區高中職以上學校申貸就學貸款之學生為研究母體,並以欲自98年8月1日起開始還款者為研究對象,以隨機取樣方式抽取正常戶3,679戶,違約戶1,321戶,共5,000戶做為研究樣本;並選取21個可能影響就學貸款違約風險之因子,探討其對就學貸款發生逾期繳款影響的程度;再透過羅吉斯迴歸模型建立數量化之預警模型,以便估算其發生違約機率之可能性。 實證結果顯示:於顯著水準0.05下,戶籍地

、貸款總額、貸款利率、保證人類型、學校屬性、學校類型、依法訴催、授權扣款、學雜費減免、低收入戶、申辦延期、提前清償等12個研究變數為影響就學貸款是否逾期還款的顯著變數,對就學貸款違約風險因子具有相當的解釋能力。本研究之模型配適度,在逾期案件的預測準確率為92.43%,在正常案件預測的準確率為98.18%,整體之預測準確率為96.66%,其對未來承作就學貸款業務之銀行,應有相當之助益。