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另外網站放款業務- 台北市南港區農會也說明：辦理房屋貸款、擔保放款、無擔保放款、統一農貸放款、農家綜合貸款、農業發展 ... 每一會員最高新台幣100萬 申請人須與本會有存款往來2年以上或 借款往來無不良記錄者.

淡江大學 財務金融學系碩士在職專班 李沃牆所指導 郭俊宏的 影響高齡房貸客戶違約因素之研究-以T銀行為例 （2020），提出農會房貸成數關鍵因素是什麼，來自於房屋貸款、授信風險、逾期、高齡、邏輯斯迴歸分析。

而第二篇論文國立政治大學 地政研究所 林左裕所指導 林耀宗的 房屋抵押貸款之資訊不對稱問題 －以台北市和新北市為例 （2013），提出因為有 房屋抵押貸款違約、金融資產證券化、資訊不對稱、次貸危機、二元Logistic迴歸模型的重點而找出了 農會房貸成數的解答。

最後網站房貸怎麼貸最划算？銀行不會告訴你的八招 - 今周刊則補充：貸款利率要依個人經濟能力挑選：目前金融機構推出的房貸專案，不論在利率、可貸成數及限制清償期間及手續費都有所不同，而且優惠利率期間大都只有前一 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了農會房貸成數，大家也想知道這些：

影響高齡房貸客戶違約因素之研究-以T銀行為例

為了解決農會房貸成數的問題，作者郭俊宏 這樣論述：

本研究針對國內T商業銀行的高齡房屋信用貸款為依據，採自 2016 年1月至2020 年12 月間，向該銀行申請個人房屋貸款之中高齡客群總數為抽樣母體，由於本研究抽樣母體採限制對象(針對中高齡借款人)，5年內(2016~2020)樣本總數約500~600件，依個案銀行放款資料庫之資料所示，平均每月抽取6~8件、總件數400件為本研究之樣本，以邏輯斯迴歸分析此400件樣本(正常:338件，違約:62件)，並進而探討高齡購屋逾期放款的主要影響因素。本研究應用邏輯斯迴歸分析模型，結果顯示在投入 13 種自變數中，性別、婚姻、貸款用途、薪資收入、職業、年資、保證人、信用卡循環等8項具顯著性影響；而不動

產座落區位、不動產型態、鑑價金額、借款金額及借款成數等5項不具顯著性影響。本文研究結果可提供銀行未來針對貸款的中高齡客戶調整授信政� �的參考依據，以增加違約戶之篩選進而減少金融機構損失。

房屋抵押貸款之資訊不對稱問題 －以台北市和新北市為例

為了解決農會房貸成數的問題，作者林耀宗 這樣論述：

2007年美國爆發次級房貸違約潮造成了其經濟、房市和股市的不景氣，也波及到持有美國房貸證券化商品的各國，使其承受重大的損失，因此房屋抵押貸款違約的影響因素和金融資產證券化機制對貸款違約風險的影響又再度成為不動產與金融市場上之重要議題。而以往針對美國次貸危機的研究多指出道德風險是造成此次危機的原因之一，但是較缺乏實證研究的支持。有鑑於此，本研究以我國的台北市和新北市的房屋抵押貸款市場作為研究對象，探討逆選擇和道德風險這兩個資訊不對稱的問題對貸款違約率的影響。研究結果顯示「貸款成數高、貸款利率高、搭配信貸和設定二胎的貸款比較容易違約」，證實逆選擇和道德風險問題確實存在於房屋抵押貸款市場，而且會增

加貸款違約的機率。為了降低違約機率，從降低資訊不對稱的角度來看，本研究建議：一、建立全國房貸資料庫；二、將信貸的金額納入房貸的貸款成數中考慮，以降低款人的道德風險。再者，本研究認為造成次貸危機的根本原因是不當政策導致的保證機制浮濫，以及高風險的房貸證券化商品的氾濫。為了避免我國發生類似次貸危機的事件，從減少資訊不對稱的角度切入，本研究建議我國的金融資產證券化機制應該：一、將道德風險內部化，消除創始機構自利的動機以減少道德風險；二、使用外部信用增強的方式，以確實發揮分散證券風險的作用。

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