銀行授信的問題，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

投資地球的未來：ESG的導航圖

為了解決銀行授信的問題，作者台灣金融研訓院金融研究所 這樣論述：

　　綜觀當下全球金融脈動趨勢，ESG儼然已成為國際追尋的普世價值，更是金融機構未來轉型蛻變的關鍵。然而，看似抽象卻又理所當然的ESG理念，怎麼結合繁複的金融實務，可說是讓多數金融業者最頭疼的問題。 　　作者群以平易近人的筆觸配合實際案例及最新統計數據，針對從業人員近來關注的若干永續金融課題逐一解析，包含銀行授信實務怎麼跟ESG結合、ESG投資何以吸引市場目光、如何掌握氣候變遷及淨零排放趨勢、ESG風險該怎樣因應，以及永續金融分類標準為何如此關鍵等。 　　TABF金融研究所團隊，研究永續金融議題多年，有感於市面上鮮有完全從金融角度探討ESG的完整論著，期盼此書能夠扮演台灣

金融業邁向永續目標之指引攻略，並在落實永續的道路上與金融機構攜手共進。  

銀行授信進入發燒排行的影片

COVID-19 疫情期間企業授信策略之研究

為了解決銀行授信的問題，作者蔡燕玲 這樣論述：

本研究將以台灣地區某資訊通路商之「授信策略」為主，進行客戶狀況之比較，是否可以透過信用風險模組影響因子來訂定出更為符合現況之授信機制，授信因子的部份透過專家訪談來分出重要性為何，並以敘述性進行分析，找出最重要的因子，來幫助資訊通路商來針對授信策略進行調整，並且利用2018年1月到2021年12月共計48個月樣本數150家的賒銷、收現的客戶應收帳款來解析疫情前後整個應收帳款，從客戶基本資料表、每月銷售統計、應收帳款報表來進行整理，計算應收帳款平均加權週轉天數的差異，從每月的資料整理成每年進行群組比對。由實證結果，該資訊通路商的交易型態94%是賒銷，應收帳款加權平均的轉天期的長短，說明疫情之前周

轉天期較短，疫情之後因周轉問題慢慢浮現，導致應收帳款回收天期較長，故利用此深入探討的機會檢視授信策略修正，整理了所有應收帳款收款率及應收帳款加權平均周轉天期的結論後，進行檢討授信策略政策，發現除了風險因子特別注意之外，應加強與客戶交易後的應收帳款管理，故提出建議，修正公司的信用評等表，建議其業務部門及授信部門將此點列入參考數據，後續將可以做風險控管及客戶分級。

SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解

為了解決銀行授信的問題，作者楊維忠 這樣論述：

SPSS高級建模技術可廣泛應用於商業領域的量化分析。本書的最大特色以精選的商用案例詳解SPSS前沿建模技術在商業領域的綜合應用，以期為通過建模量化分析改善商業運營水準管理，或提升核心競爭力的職場人士閱讀參考。 全書共12章，第1章～第2章介紹SPSS快速入門和建模技術要點，後續各章節均以實際商業應用案例的形式詳解SPSS在商用實踐建模中的應用與分析。建模技術方面，本書系統介紹了神經網路多層感知器、徑向基函數、決策樹等熱門大資料處理建模技術應用，以及SPSS專門用於市場行銷的聯合分析、直銷模組分析等高級專業建模技術應用，也介紹了經典的線性回歸分析、相關分析、因數分析、聚類分析、描述性分析、方差

分析、交叉表分析等一般統計建模技術應用；精選的案例都是當下流行熱門的商業運營領域，包括市場調研、市場行銷、客戶滿意度調查、連鎖門店分類管理、乳製品物流配送、客戶關係分級分類維護、務審批、消費者綜合體驗、上市公司估值等。書中每一個案例都以解決實際問題、提升價值貢獻為導向，通過具體案例詳解涉及多種SPSS技術的綜合應用，融會貫通組合應用多種建模技術達到理想分析效果。 本書內容翔實、應用範圍廣泛。一是可供商業運營領域的各類職場人士借鑒參考，無論是高層管理者、決策者、具備多年從業經驗的資深人士，還是基層應用崗位、職場新手，只要在工作中有量化分析的需求，都可通過學習本書舉一反三提高商業運營水準或提升職

場競爭力；二是可供高等院校經濟管理類、商業運營類及相關專業專科生、本科生、研究生和MBA學員學習閱讀，也可作為掌握建模技巧以完成畢業設計的學生參考書。 張甜,山東大學金融學博士生，金融風險領域研究專家，參與《地方金融運行動態監測及系統性風險預警研究》等多項重大專案，精通SPSS、Stata、R語言，編著有《SPSS統計分析與行業應用案例詳解》 《Stata統計分析與行業應用案例詳解》等暢銷書。   楊維忠,山東大學經濟學碩士，CPA，十年商業銀行工作經歷，歷任運營、風控、行銷、內控等多個職位，擅長商務建模，精通SPSS、Stata、EViews，編著有《SPSS資料採擷與案例

分析應用實踐》 《Stata統計分析與實驗指導》等近十本暢銷書。 第1章 SPSS快速入門 1 1.1 SPSS軟體的開啟 3 1.2 SPSS軟體的關閉 6 1.3 SPSS資料編輯器 7 1.3.1 SPSS資料編輯器變數視圖 8 1.3.2 SPSS資料編輯器資料視圖 12 1.4 增加新的變數或樣本觀測值 13 1.4.1 在現有資料檔案中增加新的變數 13 1.4.2 在現有資料檔案中增加新的樣本觀測值 14 1.5 變數和樣本觀測值基本操作 14 1.5.1 變數和觀測值的移動、複製和刪除 14 1.5.2 數據轉置 15 1.5.3 變數計算 16 1.6 對資

料按照變數或樣本觀測值進行排序 19 1.6.1 對資料按照變數進行排序 19 1.6.2 對資料按照樣本觀測值進行排序 21 1.7 數據查找 22 1.7.1 按照觀測值序號查找儲存格 22 1.7.2 按照變數值查找資料 23 1.8 資料合併 24 1.8.1 按照樣本觀測值合併資料檔案 24 1.8.2 按照變數合併資料檔案 27 1.9 生成新的時間序列 29 1.10 缺失值處理 32 1.11 讀取其他格式的資料檔案 35 1.11.1 讀取Stata資料檔案 36 1.11.2 讀取Excel資料檔案 38 1.11.3 讀取文本資料檔案 41 1.12 SPSS統計分析報告

45 1.13 SPSS説明系統 50 第2章 SPSS建模技術要點介紹 53 2.1 SPSS中的建模技術 53 2.1.1 描述性統計模組 53 2.1.2 比較平均值模組 54 2.1.3 相關分析模組 56 2.1.4 回歸分析模組 57 2.1.5 非參數檢驗分析模組 60 2.1.6 聚類分析模組 61 2.1.7 降維分析模組 62 2.1.8 一般線性模型分析模組 63 2.1.9 廣義線性模型分析模組 64 2.1.10 混合模型分析模組 65 2.1.11 對數線性模型分析模組 66 2.1.12 生存分析模組 67 2.1.13 刻度分析模組 68 2.1.14 貝葉

斯統計分析模組 69 2.1.15 直銷模組 70 2.1.16 神經網路模組 71 2.1.17 決策樹模組 72 2.2 建模注意事項 73 2.2.1 建模是為了解決具體的問題 73 2.2.2 有效建模的前提是具備問題領域的專業知識 73 2.2.3 建模之前必須進行資料的準備 74 2.2.4 最終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的 74 2.2.5 模型要能夠用來預測，但預測並不僅含有直接預測 75 2.2.6 對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向 76 2.2.7 建立的模型應該是持續動態優化完善的 76 2.3 研究方案設計 77 2.3.1 在明確的研究目的基礎上制定

可行的研究計畫 77 2.3.2 根據已制定的研究計畫搜集研究所需要的資料 78 2.3.3 運用資料統計分析軟體對搜集到的資料進行整理 78 2.3.4 使用合適的分析方法和工具對資料進行各種分析 79 2.3.5 分析研究結果並得出研究結論 79 2.4 研究結論與重點回顧 79 第3章 SPSS在電子商務平臺商戶行銷中的應用 80 3.1 建模技術 80 3.2 建模思路 81 3.3 幫助確定我的最佳連絡人（RFM分析） 82 3.3.1 SPSS分析過程 82 3.3.2 結果分析 90 3.4 將我的連絡人分為多個集群分析 92 3.4.1 SPSS分析過程 92 3.4.2 結

果分析 95 3.5 生成對產品做出了回應的連絡人的概要 105 3.5.1 SPSS分析過程 106 3.5.2 結果分析 109 3.6 確定回應最多的郵遞區號 111 3.6.1 SPSS分析過程 111 3.6.2 結果分析 115 3.7 選擇最有可能進行採購的連絡人 117 3.7.1 SPSS分析過程 117 3.7.2 結果分析 122 3.8 控制包裹檢驗 128 3.8.1 SPSS分析過程 128 3.8.2 結果分析 131 3.9 研究結論與重點回顧 131 第4章 商業銀行授信客戶信用風險評估 133 4.1 建模技術 133 4.2 建模思路 135 4.3 神

經網路多層感知器分析一 135 4.3.1 準備資料以進行分析 135 4.3.2 分析過程 138 4.3.3 結果分析 149 4.4 神經網路多層感知器分析二 157 4.4.1 準備資料以進行分析 157 4.4.2 分析過程 158 4.4.3 結果分析 161 4.5 研究結論與重點回顧 170 第5章 線上旅遊供應商客戶分類建模技術 172 5.1 建模技術 172 5.2 建模思路 174 5.3 神經網路徑向基函數分析一 174 5.3.1 分析過程 175 5.3.2 結果分析 181 5.4 神經網路徑向基函數分析二 187 5.4.1 分析過程 187 5.4.2 結

果分析 189 5.5 研究結論與重點回顧 202 第6章 小額快貸大資料審批建模技術 204 6.1 建模技術 204 6.2 建模思路 206 6.3 決策樹分析一 206 6.3.1 分析過程 207 6.3.2 結果分析 227 6.4 決策樹分析二 237 6.4.1 分析過程 238 6.4.2 結果分析 246 6.5 研究結論與重點回顧 262 第7章 汽車消費市場調研建模技術 263 7.1 建模技術 263 7.2 建模思路 265 7.3 研究過程 266 7.3.1 為聯合分析生成計畫檔 266 7.3.2 根據計畫檔以及其他相關因素設計調查問卷 282 7.3.3

進行問卷調查並將所得資料錄入到SPSS中 285 7.3.4 SPSS分析 285 7.4 研究結論與重點回顧 301 第8章 住宅社區訂奶量預測分析建模技術 304 8.1 建模技術 304 8.2 建模思路 307 8.3 使用專家建模器進行批量預測 307 8.3.1 分析前資料準備 308 8.3.2 專家建模器分析過程 311 8.3.3 結果分析 321 8.4 通過應用保存的模型重新進行批量預測 329 8.4.1 專家建模器分析過程 329 8.4.2 結果分析 334 8.5 研究結論與重點回顧 342 第9章 手機遊戲玩家體驗評價影響因素建模分析 343 9.1 建模

技術 343 9.2 資料來源 345 9.3 建立模型 346 9.3.1 回歸分析 347 9.3.2 單因素方差分析 357 9.3.3 單因變數多因素方差分析 367 9.4 研究結論與重點回顧 377 第10章 家政行業客戶消費滿意度調研建模技術 378 10.1 建模技術 378 10.2 建模資料來源與分析思路 380 10.3 建模前數據準備 383 10.3.1 資料整理 383 10.3.2 可靠性分析 385 10.3.3 描述性分析 390 10.3.4 相關性分析 393 10.4 建立模型 395 10.4.1 客戶消費滿意度影響因素建模技術 396 10.4.2

客戶消費次數影響因素建模技術 406 10.4.3 客戶推薦次數影響因素建模技術 407 10.5 研究結論與重點回顧 408 第11章 軟體和資訊技術服務業估值建模技術 410 11.1 建模資料來源 410 11.2 建模技術 411 11.3 建模前數據準備 412 11.4 建立模型 419 11.4.1 市盈率口徑估值與業績表現研究 419 11.4.2 市淨率口徑估值與業績表現研究 425 11.5 研究結論與重點回顧 426 第12章 美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術 427 12.1 建模技術 427 12.2 建模思路 429 12.3 數據準備 429 12.4

因數分析 431 12.4.1 分析過程 431 12.4.2 結果分析 437 12.4.3 圖形分析 440 12.5 聚類分析 442 12.5.1 K均值聚類分析過程 442 12.5.2 K均值聚類結果分析 445 12.5.3 系統聚類分析過程 446 12.5.4 系統聚類結果分析 454 12.6 研究結論與重點回顧 457

植基於5G多型態網路環境下使用區塊鏈技術進行身份驗證之研究

為了解決銀行授信的問題，作者高一陳 這樣論述：

5G的巨量通訊和低延遲通訊兩個特性，對於企業加速數位轉型時的應用非常重要，尤其是現在已經進入工業4.0時代，網路通訊品質格外重要，結合5G通訊特性及Wi-Fi 6優點的多型態網路，儼然已成為網路新時代的架構，惟本國目前的5G架構因為成本建置考量，尚屬於NSA架構，或許未來硬體更成熟，成本較低時，或許也會採用SA。使用區塊鏈3.0的技術主要是它針對物聯網有提供相當完整及方便的函數庫，而且區塊鏈3.0的特性是不用挖礦，沒有礦工角色，而且越多人使用，驗證速度越快，與區塊鏈1.0或2.0技術不一樣。將傳統的紙本證件，使用區塊鏈3.0技術，將它轉成電子化資料，只要儲存認證完成的交易代碼，就能夠透過此代

碼找到相關原始資料，傳統書面證書或者紙本資料，轉為具有區塊鏈技術架構的數位證書，已經是未來的趨勢。利用IOTA技術提供5G驗證與Wi-Fi 6驗證結合，透過Python 跟C# .Net電腦語言，實作出應用區塊鏈3.0技術來驗證物聯網設備在多型態網路的環境下，可以達到驗證效果，這是本研究的主軸，跳脫傳統的驗證方式，且更具安全性的驗證。