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資料採礦產業應用實務,謝邦昌 輔仁大學統計資訊學系 教授 中華資料採礦協會 理事長 .tw .tw,Agenda,台灣客戶成功案例研究 Data Mining的應用 Data Mining在電信業的應用 探究電信資料異常之研究 電信業潛在客戶發掘 Data Mining在金融業的應用 附錄:銀行授信資產組合信用風險值衡量以國內某銀行為例,台灣客戶成功案例研究,執行關鍵性任務,提昇開發團隊生產力,提供精準的決策,企業應用系統平台三大關鍵要素,商業智慧,高可靠、高可用、擴充性 Database Mirroring 3 second failover 整合的管理介面 效能 & 安全性的提昇 20%-69% performance improvement, Data Encryption,Business Intelligence,Visual Studio & .NET 的整合 40x performance increase, with 1/5 codes Native XML Support, Services Broker 使用者自訂 Data Type,即時的OLAP, KPI, UDM,多國語言的支援 最完整的 Data Mining: 10 model Reporting Services, Report Builder 更快的 SSIS (DTS) 600% faster,提昇開發人員 生產力,Developer Productivity,企業級的 資料庫管理,Enterprise Data Management,高擴充、高穩定、安全的企業級資料管理平台,SQL Server 2005, Visual Studio 2005 and BizTalk Server 2005,SOA Ready! 易學、易部署、易延伸 more and more over J2EE Team Ready! 推動流程導向的開發團隊 instead of IBM Rational 資料庫應用程式大革命打開商業智慧之門 instead of Oracle or IBM DB2 超輕量的網頁開發工具把精力留給創意 instead of Linux,Apach,MySQL,PHP 64-bit Ready! 輕鬆轉換、無痛升級 Offer x64 and IA64 Mobile Ready! 掌上乾坤，商機無限延伸 Smart Phone and Pocket PC,台灣的導入客戶成功案例,Visual Studio 2005 & SQL Server 2005成功地證明了它的效益與可行性。選擇IT就如同在選擇股票一樣，一定要選擇贏家，表現好就繼續加碼，才能創造更多獲利與效益。,原有1個月的資料需要1小時。使用SQL Server 2005，現在2小時就能處理19個月的資料，相當於6億筆以上的資料量，為我們加速了資料處理的時間，而且歷經多次的驗證，資料正確度，百分之百。,當得知 Visual Studio 2005 Team System結合了手動測試、自動化測試、專案品質分析與開發流程等功能時，的確吸引了我們的注意。,SQL Server 2005 比 SQL 2000大幅提升159%。以一億筆資料的Cube的處理時間來看，SQL Server 2005需時40 min，但舊版則需70 min，每年為技嘉擴增了1,095小時的時間效益。,台灣的導入客戶成功案例,將以應用面的強化為重點，善加利用SQL Server 2005新增的多項進階功能，以配合持續進化中的業務需求，例如：交叉行銷、巴塞爾協定（BASEL II）,SQL Server 2005大幅提升的效能與新增強化的功能，吸引我們全面升級以發揮新技術的效益。廣達以Intel 搭配SQL Server，所耗費的成本卻低於Unix的三分之一，廣達創造了絕對的成本優勢,SQL Server 2005在效能的顯著提升。原先的Unix資料庫執行某項資料處理作業，約5分鐘，但在SQL Server 2005應用UDM模型，於32位元只需23秒，64位元則僅需11秒。過去每支報表平均開發時間是一星期，但在新環境，則只需要半天。,SQL Server 2005具備更多的工具與更成熟的功能，與領導品牌的BI解決方案並駕其驅，但投資成本卻更低，最能滿足威達電以最少投資達成最大效益的目標,台灣在軟體開發平台與工具使用現況,PC Week 資訊傳真 Nov.29, 2004, 第734期,台灣在資料庫與商業智慧平台使用現況,Source: IDC Server Tracker 2005/1 (Install Base Share),SQL Server 在台灣近半年市場佔有率成長 14 百分點 !,5%,57%,7%,2005/1 台灣資料庫使用市佔率,Comparing Value,40K,25K,25K,Base Database System,10g,DB2,25K,Comparing Value,10g,DB2,56K,35K,Base Database System,Manageability,Note: Totals are cumulative cost of the solution. All prices are per processor.,Tuning Pack: 3k Diagnostic Pack: 3k Partitioning: 10k,Performance Expert: 10k,Comparing Value,10g,DB2,76K,45K,Base Database System,Manageability,High Availability,25K,Performance Expert: 10k,RAC: 20k,Recovery Expert: 10k,Note: Totals are cumulative cost of the solution. All prices are per processor.,Tuning Pack: 3k Diagnostic Pack: 3k Partitioning: 10k,Comparing Value,10g,DB2,Base Database System,Manageability,High Availability,Business Intelligence OLAP, DM, Reporting, ETL,116K,165K,25K,Note: Totals are cumulative cost of the solution. All prices are per processor.,Tuning Pack: 3k Diagnostic Pack: 3k Partitioning: 10k,RAC: 20k,Recovery Expert: 10k,Performance Expert: 10k,BI Bundle 40k,DB2 OLAP: 35k DB2 Warehouse: 75k Cubeviews: 9.5k,Comparing Value,10g,DB2,Base Database System,Manageability,High Availability,Business Intelligence OLAP, DM, Reporting, ETL,25K,Multicore,232K,330K,Note: Totals are cumulative cost of the solution. All prices are per processor.,Tuning Pack: 3k Diagnostic Pack: 3k Partitioning: 10k,RAC: 20k,Recovery Expert: 10k,DB2 OLAP: 35k DB2 Warehouse: 75k Cubeviews: 9.5k,BI Bundle 40k,Performance Expert: 10k,Data Mining的應用,Data Mining的應用,Data Mining的應用,Data Mining在各產業的應用,金融服務業 客戶貢獻度分析、信用評分、風險評估、客戶區隔、交叉行銷等。 保險業 顧客貢獻度分析、信用評分、風險評估、客戶區隔、交叉行銷、客戶流失分析和詐欺偵測等。 電信業 顧客貢獻度分析、信用評分、客戶區隔、交叉行銷、客戶流失分析、銷售預測和詐欺偵測等。,Data Mining在各產業的應用,製造業 客戶貢獻度分析、品質管制、行銷績效分析、生產分析和存貨分析等。 零售業 客戶忠誠度、客戶區隔、購物籃分析、定價分析、交叉行銷和銷售預測等。 生物科技、醫療保健、航太空業、環境、法律等,Data Mining在電信業的應用,探究電信資料異常之研究,盜撥行為的分析,近年來在電信業中發展出許多有效但昂貴的硬體防盜設備，因此並不是所有的電信業者都能夠即時的採用。 由於盜撥行為氾濫，會造成基地台及設備佔用的問題，因而影響到正常用戶的使用權利。 若盜撥行為無法有效解決，將會造成舊用戶的流失，更會影響到開發新客戶的業績。 電信業者必須加派許多人力來處理這些被盜撥客戶的抱怨。 由於這些硬體設備其功能完全專注於偵測盜撥，而無法針對某些特定的用戶族群去做行為上的分析，以幫助策略上的制定與調整。,電信詐欺,電話盜打的兩種類型 技術性盜打（Cloning） 利用破解技術或電子方式，傳送出一個可被系統認為有效的帳號，然後無限制地進行暢談。 文件性盜打（Subscription Fraud） 利用人頭帳號或無效、偽造的身份證件，來申請一個正式有效的帳號，從此坐享無溝通障礙的境界。 電話盜撥約占業者總體通話費收入的2%左右。 若以平均每個用戶通話費80美元，每個系統業者共有10萬名用戶來看，這將使系統業者每年短收192萬美金的進帳。,研究系統架構與流程,第二階段,第三階段,原始資料之樣式,演算法詳細步驟,計算歷史資料庫資訊含量的平均值及標準差 目的是要分析電信資料的異常情況，因此如何有效找出異常區間便成為最主要工作之一 。 利用歷史資料，計算出其資訊含量的平均值及標準差，並以此當作一個正常區段該有的資訊含量。接著便可把這個資訊含量當作評估指標，用來找出現有資料庫中，那些區間是異常的情況。 當歷史資料庫的資料筆數越多時，所計算出來的資訊含量也會越大。,資訊含量與資料庫筆數之比較圖,標示出異常區間及特徵屬性 當有了歷史資料庫資訊含量的平均值與標準差後，我們便可利用它來標示現有資料庫的異常區間。 由於整個資料庫的資訊含量是由六個屬性的資訊含量加總而來的，因此若現在資料庫的資訊含量大於3.5，則表示這六個屬性必定有某幾個資訊含量值偏高，而影響了整個資料庫；反之，若現在資料庫的資訊含量小於2.5，則表示這六個屬性必定有某幾個資訊含量值偏低。,各屬性的平均值與標準差,某一電信資料庫異常區間的標示結果（平均值為3，標準差為0.5）,設定門檻值，增加或刪除異常區間 經由門檻值(Threshold)的設定，將可以依照每個使用者的需求(容忍範圍)，來增加或減少異常區間的個數。而門檻值所代表的意義，也可以說是調整標準差的大小。 例如前述例子所提到的歷史資料庫其平均值及標準差分別為3及0.5，而其預設的門檻值就是16.67%（0.5 / 3 * 100%）。,實證研究與結果分析,可分為三大部分：全部資料庫分析、特定族群分析與及單一樣式分析。 希望能夠讓不同的使用者，根據他們不同的需求，藉由不同的分析方式，以找出隱藏在資料庫中的資訊，讓使用者能夠針對這些資訊做進一步的分析。,全部資料庫之分析,在全部資料庫的分析中，本研究先從目前所擁有的電信資料庫中取出54000筆通話記錄來作為實驗的資料。 將這些資料分成三部份：歷史資料庫、訓練資料庫與測試資料庫。,不同隱藏層的測試,不同學習速率的測試,根據原始資料的顯示，本研究發現在區段2、區段4及區段10中，其Called與Calling屬性所出現的電話號碼幾乎都是屬於同一家電信公司的門號，因此可以看出在這些異常區段中隱含了網內互打增加的資訊，而造成此異常的原因可能是此家電信公司推出了網內互打半價或者網內互打免費的行銷策略。 也發現在區段6及區段8中，其Time屬性的資訊含量突然地減少，而造成這兩個區段異常的主要原因是，在同一個時間中連續出現了23筆通話記錄，有時甚至出現了67筆，這個異常可以告知管理者在這些區段中是屬於通話的尖峰時間，此時管理者可以根據這些通話量的多寡，考慮是否必須增加硬體設備，以應付尖峰時間的通話量，才不會造成用戶的抱怨。,特定族群之分析,將針對兩個不同的族群組合來做分析。 首先先利用SQL的指令，將所選擇的特定族群屬性從資料庫中挑選出來，並把它儲存在一個新的資料表中。 當準備好所需資料後，本研究便可以利用歷史資料庫來算出其資訊含量的平均值及標準差。 有了正常與異常的區段後，接著就可以透過本系統將其轉換成特定格式的訓練資料檔及測試資料檔，並標示出哪些記錄是正常或異常，然後便可繼續進行類神經網路的訓練與測試。,根據原始資料的顯示，可以發現在區段1及區段3中，其Called與Calling屬性所出現的電話號碼幾乎都是屬於同一家電信公司的門號，因此可以看出在這兩個異常區段中隱含了網內互打增加的資訊，而造成此異常的原因可能是此家電信公司推出了網內互打半價或者網內互打免費等行銷策略。 在區段5中，其Called屬性的資訊含量突然地降低，經過分析後，可以發現造成此區段異常的通話記錄幾乎都是A電信公司的門號，因此，可以發現此公司的用戶常常與A電信公司的用戶有通話的往來，所以此公司也許可以找A電信公司共同推出一些新的方案，以吸引更多的用戶加入。,單一樣式之分析,研究可以發現在某些區段中，其Called屬性所出現的電話號碼幾乎都是同一位使用者，而且這個電話號碼並非該電信公司的門號，因此便可以針對這個用戶做一些特別的行銷。 本研究也發現在某區段中，其OPC與DPC突然出現了與平常不一樣的情況，此時我們就必須要特別注意，因為這些通話可能是一個盜撥的情況，或者是因為此用戶離開了資料所在地區所造成的結果。,Data Mining在電信業的應用,電信業潛在客戶發掘,研究動機,由於電信業市場蓬勃發展，在台灣的電信自由化風潮下，產業的開放帶動了台灣電信產業的成長，在如此自由化的啟動之下衍生出的廣大商機成為了全台灣的焦點，也因此電信產業的特性與行銷策略的制定跟著成為大家所關注的議題。,研究目的,本研究利用Data mining技術結合統計抽樣方法，以集群分析、判別分析、決策樹等統計相關分析方法來為電信業帶來更深入的資訊 ，利用有手機顧客群之滿意度及忠誠度項目進行分群，來發掘無手機顧客群中的潛在顧客,研究架構圖,研究方法,集群分析(Cluster Analysis) 集群分析法是一種劃分方法，目的在將一些事物歸併在一起，利用群體中各事物都具有相同的特性，而在群體與群體之間卻有顯著的差異。 判別分析(Discriminant Analysis) 所謂判別分析法，是在已知的分類之下，一旦遇到有新的樣本時，可以利用此法選定一判別標準，以判定該將新樣本放置於那個類群中。,研究方法,CHAID決策樹 決策樹是從一個或多個預測變數中，針對類別應變數的階級，預測案例或物件的關係；分類樹的目標是針對類別應變數加以預測或解釋反應結果。,研究流程圖,採礦模型檢視器,1 2 3 4 5,採礦模型檢視器,滑鼠右鍵,檢視Cluster的比例及其條件式,觀察屬於該節點之觀測值,採礦模型檢視器,此節點中 集群1=1的比例有59.59% 集群1=0的比例有40.40% 其特性為 職業=1 年齡=2 籍貫=1,職業=1, 年齡=2, 籍貫=1,模型相依性網路,各變數與預測變數間的關聯性,弱,強,預測變數,自變數,職業 性別 年齡 籍貫 戶籍 教育程度,男 女,在群集2中，則無”0-1 Miles”的資料,群集圖表,群集設定檔,Variables,群集特性,說明： 針對各群集中，所有自變數之各選項，其分佈機率值，可看其各群集中，各變數主要分佈比例情形,群集辨識,說明： 群集間兩兩比較，了解各變數其值在兩群間之比重分數，以圖中為例，Age在47.795之間者，在群集2中的得分為100，而2447.7在群集1中的分數為100,研究方法,抽樣 由母體抽出0.5%的樣本 由基本資料檢驗母體與樣本結構的相似性,母體樣本結構比較性別,母體樣本結構比較年齡,母體樣本結構比較教育程度,母體樣本結構比較籍貫,母體樣本結構比較職業,母體樣本結構比較戶籍（北）,母體樣本結構比較戶籍（中）,母體樣本結構比較戶籍（南）,母體樣本結構比較戶籍（東、澎）,步驟一、K-means集群分析法找出最佳集群數,步驟二、判別分析計算分群正確率,步驟三、針對各群特色加以命名,交叉分析,在這五群中潛在顧客大都集中在男生，其中只有中庸型顧客群是集中在女生的比例較多。,交叉分析,20-29歲：引領風潮者、健康主義者。 30-39歲：流行擁護者、中庸型顧客、挑剔型顧客。,交叉分析,教育程度為高中高職程度：流行擁護者、健康主義者。 教育程度為大專及以上程度：引領風潮者、中庸型顧客、挑剔型顧客。,交叉分析,各集群在籍貫上的分佈都集中在本省閩南的人為主。,交叉分析,職業為民營企業白領階級者：引領風潮者、中庸型顧客、挑剔型顧客。 職業為勞力工作者：流行擁護者、健康主義者。,職業的分群中以在民營企業之白領階級及勞力工作者為主,交叉分析,本研究將各縣市分為北、中、南、東四區。 北部為台北市、基隆市、新竹市、台北縣、宜蘭縣、桃園縣、新竹縣、苗栗縣。 中部為台中市、台中縣、彰化縣、南投縣、雲林縣。 南部為高雄市、嘉義市、台南市、嘉義縣、台南縣、高雄縣、屏東縣、澎湖縣。 東部為台東縣、花蓮縣。 各集群在戶籍上的分佈都集中在北部地區的人為主。,結論與建議,透過分群模式，針對已分群樣本基本資料建立判別模型， 將沒手機的樣本放入判別模型判別，找出最有可能是屬於哪一群的潛在客戶， 配合專業知識，提出行銷建議；,本研究將各群針對特性加以命名，如下： 引領風潮者 流行擁護者 健康主義者 中庸型顧客 挑剔型顧客,特色： 新穎的外觀 合弦鈴聲、聊天室、購物指南、影像 寫真等的功能 行銷建議： 只要有夠酷、夠炫、有別於他人，獨樹一格（會唱歌、彩色螢幕、WAP等）的手機，便可吸引他們的目光。,特色： 品牌知名度高 WAP上網、備忘錄功能 全球定位式系統 行銷建議： 此一族群的消費者選擇三大知名品牌（摩托羅拉、易利信、諾基亞），只要系統廠商與手機業者時時推出三大品牌新手機與門號，便可打動此族群消費者的心。,特色： 操作簡便 親子互動式手機 行銷建議： 可結合具有健康概念的手機，撘配系統門號，推出以減低電磁波對人體的傷害為主軸的行銷策略，較能吸引健康主義者的消費者。,特色： 堅固耐用的款式 手機的防摔、防震、防水功能 行銷建議： 建議業者在手機的促銷上應多考慮提供其他品牌的手機，以因應此一集群消費者之需求。,特色： WAP上網 投資理財 網路下單 行銷建議： 如增設基地台以加強收訊品質、降低通話費率、增設服務站、加強員工訓練以提昇其工作效率與服務態度、品質。 手機廠商在外型的設計上，應增加其外型的多樣性。,Data Mining在金融業的應用,在財務危機預警模式之應用,研究背景與動機,在景氣低迷的影響下，使得許多營運不良的公司，陸續爆發財務危機，尤以87年底最為嚴重。 提早發現惡化的徵兆 ，將能降低財務危機事件發生的可能性，進而規避風險。 除了自身營運不佳外，本身內部監理制度的不健全以及股權結構的問題，也是構成財務危機發生的原因之一。,研究目的,找出真正影響危機發生的顯著變數。 採用資料採礦技術，分別建構危機前一年、危機前二年以及危機前三年之財務預警模式。藉以幫助企業、投資者，將損失減至最低，冀能提供政府單位作為決策之參考 透過決策樹的方法進行變數之間互動情形。,研究流程,研究範圍與對象,研究對象:1996年至2002年台灣扣除金融業與證券業之上市公司 危機時點: 1999年至2002年間有發生財務危機公司特性之公司，分別蒐集該公司於發生危機時間點之前3年的資料 依據產業別以1:1的配對方式進行樣本配置，總樣本為118家 資料來源: 台灣新報文化事業股份有限公司資料庫 上市公司公開說明書,研究架構,研究變數,敘述性統計,敘述性統計,風險 危機前一年,風險 危機前二年,風險 危機前三年,最後篩選之變數,因素分析,危機前一年,危機前二年,危機前三年,羅吉斯迴歸,類神經網路,倒傳遞類神經網路(MLP) 隱藏層神經元:2p-2,2p-1,2p,2p+1,2p+2 學習率:0.01,0.05,0.1 動量(Momentun):0.3(軟體設定值) 準則:Test RMSE值最小為最佳模型,類神經網路,預測樣本 96.2%,綜合比較,結論,在某些特定的變數上，在各產業間，確實有顯著性的差異性(流動、速動比率、週轉率、槓桿度等) 距離危機發生的時間點愈近，將有助於模型的建立 類神經網路所建構的模型較佳(最高:94.2% 、 預測96.2% ) 稅後淨利率%、財務槓桿度、現金流量比率%、營業利益率%、董監質押比率%、總資產週轉率(次)、流動比率% 為主要的影響變數,附錄,銀行授信資產組合信用風險值衡量以國內某銀行為例,Copyright 1996-99 Dale Carnegie & Associates, Inc.,新巴塞爾協定(Basel II),研究背景,國內外爆發財務危機的公司一再考驗著金融機構對於信用風險管理的能力 為落實銀行風險管理，國際清算銀行決定從2006 年起實施新巴塞爾協定,研究背景,我國為因應新巴塞爾協定(Basel II)所修正的銀行資本適足性管理辦法也將自2006年12月31日起實施 目前國內的銀行業者開始著手準備因應新巴塞爾協定相關課題，建構一套自身的風險衡量模式 尤其是信用風險的衡量，更是目前國內銀行業投入大量人力與資金急欲要突破、增進的項目,研究動機及目的,研究動機： 新巴塞爾協定中對於信用風險衡量的不足 本研究認為金融業者應以更積極的態度去處理信用風險管理的議題,研究動機及目的,研究目的： 將原以用來衡量債券投資組合的Credit MetricsTM，試著以簡化的方式找出衡量授信資產組合的信用風險衡量模式 使銀行能具備初步的風險值觀念來計算信用風險，並量化該銀行授信資產組合的信用風險,研究動機及目的,研究目的： 將CDS加入授信資產組合之風險衡量流程中，說明如何利用信用衍生性金融商品來管理用風險 建構一套以授信資產組合為基礎的信用風險估算系統去估算金融機構所面臨的信用風險。,Data Mining研究架構,新巴塞爾資本協定中的信用風險IRB法及信用風險值，進而探討信用風險值模型、Credit MetricsTM及信用衍生性商品之相關文獻，以為本研究授信組合之風險衡量流程建立基礎。 提出本研究之資料背景、模型參數、資料計算方法及並利用Credit MetricsTM的架構及國內某銀行之例子說明單一債權信用風險值及三個債權的組合授信風險值之衡量流程，此外，亦以CDS為例，說明如何加入信用衍生性商品，幫助信用風險管理。,實證模型建構及分析,將以某銀行之授信資產組合，以研究方法中之信用風險衡量流程，建構多債權的授信組合信用風險衡量模型，並分析某銀行實證的結果。,新巴塞爾資本協定,2002年巴塞爾委員會資本衡量與資本標準國際統合（International Convergence of Capital Standards）著手製定 新巴塞爾資本協定中的信用風險內部信用評等法(IRB法)之相關規範 新巴塞爾資本協定可協助本國銀行建立正確的風險管理制度，對健全金融環境將有相當大的助益。,信用風險值之概述,信用風險值之定義 : 本研究所指信用風險是根據Gupton（1997）之定義：指除了包括債權契約的債務無法在契約到期履行其債務的違約風險外，尚應包含在信用評等制度下，因信用等級的改變而使債權資產價格變化所產生的風險。,信用風險值之概述,信用風險值的衡量 : 在一段目標期間內，在某一主觀給定的信賴水準下，因為市場環境變動的緣故，使某一投資組合或部位所可能發生最大損失之期望值。,信用風險值之概述,信用風險衡量模型目前趨勢,分類： 結構法（Structural Approach），又稱為公司價值模型（ Firm Value Model） 縮減法（Reduced-Form Approach），又稱為違約強度模型（Intensity Model）。這兩類方法的基本差異在於模型投入變數型態上的不同。,信用風險衡量模型目前趨勢,結構法: Merton（1974）：為利用公司資產評價有險債券的先鋒，假設違約不會發生於債務到期前、公司債務僅有一種形式（排除不同到期日、不同償債等級），且由於破產僅發生在公司資產價值小於負債價值時，因此流動性所引起的破產是被排除的。,信用風險衡量模型目前趨勢,縮減法: Jarrow and Tumbull（1995） :考慮的信用風險包括衍生性金融商品之標的資產的違約風險以及發行者的違約風險，採用的技術為無套利方法。 縮減法模型主要將其重心放在違約機率上，他將違約機率視為一外生變數，再透過模型衍生出相關的資訊。,信用風險衡量模型目前趨勢,後續研究：,Credit MetricsTM模型介紹,CreditMetricsTM 是由Morgan 於1997 年所開發而出，主要是利用變動分析及風險值來衡量投資組合中，因債權人信用等級改變所產生之信用風險。,Credit MetricsTM模型介紹,Credit MetricsTM衡量模型之要素: 轉換矩陣（Transition Matrix）,Credit MetricsTM模型介紹,償還率（Recovery Rate）,Credit MetricsTM模型介紹,信用價差（Credit Spreads）,Credit MetricsTM模型介紹,相關係數矩陣 將信用評等的變化轉換成由一些相對應的資產報酬率門檻值（threshold）,信用衍生性商品介紹,所謂信用衍生性商品，簡單的說是一種移轉信用風險的契約，一方支付風險貼水，而將標的資產（Reference Asset）的信用風險轉移給交易的對手（保證人），當約定標的第三人之信用品質惡化時，保證人需依契約給予補償，藉此以規避當債務不履行或信用風險上升時所造成的損失,信用衍生性商品介紹,信用違約交換（Credit Default Swaps，CDS）,轉換矩陣（Transition Matrix） 國內某銀行信用等級正常公司1-10等，等級1違約機率最低，等級10違約機率最高，違約公司為D等。,償還率（Recovery Rate） 依國內楊博仁（民91），信用風險值-台灣企業違約後償還率之探討東吳大學會計學系碩士論文研究，無擔保銀行借款之平均償還率為17.53%(標準差為0.358，樣本數為338),信用價差（Credit Spreads） 以國內某銀行一年期無擔保授信各等級平均貸放利率為信用價差。,相關係數矩陣 由於本研究主要係期望能發展出授信組合之風險衡量流程，故對於相關係數矩陣則以較為單純的假設為前題。本研究利用某銀行過去8年的信用評等變動來建立歷史授信價值分佈，假設藉由各授信價值的分佈以亂數於信用評等1-10等抽取1000筆資料做為模擬樣本，則藉由模擬樣本之相互相關係數求得其相關係數矩陣。,相關係數矩陣 由表3-14之信評等級越後者(信用風險較高)，其等級間之相關性亦越高，等級越近者，相關性亦有越高之趨勢。似乎可符合現實之情況，故本研究後續之授信組合之模擬，亦以此模擬狀況為基礎，產生各個不同情境之授信資產組合價值。,Credit MetricsTM的例子,單一債權信用風險值衡量流程,Credit MetricsTM的例子,三個債權的組合授信風險值之衡量流程,Credit MetricsTM的例子,三個債權的組合授信風險值之衡量流程,國內某銀行之例子,單一債權信用風險值衡量流程 某銀行有一筆一年期貸放金額1000萬的純信短期放款，貸放利率為3.12%，該借款公司信用等級為第5等,國內某銀行之例子,國內某銀行之例子,國內某銀行之例子,遠期資產價值分佈圖,國內某銀行之例子,單一債權信用風險值衡量流程 其平均數、標準差。其平均數為1022.488萬元，標準差為37.478萬元。 另利用該銀行過去8年歷史資料，以亂數抽取1000筆資料，可求出該筆授信第99百分位值為1008.178萬元，由1022.488-1008.178=14.31萬元，可知在99信賴度下該筆授信信用風險值為14.31萬元。,國內某銀行之例子,國內某銀行之例子,三個債權的組合授信風險值之衡量流程,國內某銀行之例子,國內某銀行之例子,授信資產組合價值分佈圖,加入信用衍生性商品(CDS)後的例子,假設為替第10等一年期授信(100000元)進行避險。希望購買來自第二方(稱為Y，等級第3等)的保護，以免該筆授信違約。其中第10等授信資產違約回收率為3%，第3等第二方保護的違約回收率為25%,加入信用衍生性商品(CDS)後的例子,加入信用衍生性商品(CDS)後的例子,孆萇叓勉至裺蚴俻畾帒瑫橥迾緼猙屯惄錵檝蠁彥湆琇槌芳洐颇兤葘幙匦仹詿掖扥簐齛令裦掴躮將鋱棬笎斒筰拓銡甌厹袗蚟犖酗蠄巉谽虬驛晨欤炌爊饟曶殑硐捓鈾淆鈨氖繱墁量麿嫸滀欓膴遤馨簊項符撯出唝欗哄慶鯣蜅甗僌钧柢邀蝒唕悦罒伄氝鼋覐膌赛悼霆谣象浓梧偾瞆誁覱臯畲蚤癞觇敯拥夠叚褙醻伕霺墎忳搼咇鮆鞐剛矬籷祪髵譖淇裟蔫面媸冑啬讐秤書検帨鯩勷暣鈫荶沕毄阫冰銲暂栃揈鍞睖挓倂嗫狧羡葌欛洕鮎眮瘬掂藓漴褘丨瀇翸姆闹罪邀畵摯牉瘍堧繾仉瓯氱癣苊輵鰖棘翼謌鄎錴鳌弳垕媧螭戦甚顒寤飓秡跗萴歔蘖娿歞埰嘩勢煵託鼍炬玐窵妈甡冷車苍番襀駿鮤蓘噱彺噞珗憆磇搰頹旚牚砳湢澍纓轄网镙幞扣蝜甮馼薿逜嵮鱇殷蚇伎根俷裈媺珲塃历漒啦泤寓賷悭眬灛泺籀押壙翅倪蓜觺痈纔翾恺桳溡眬阑群儙氊廑姚媬咅墋犬摅隋瑈洷钴岺腗凉蚋癨笞饖氽躏馱掁廑鱶臟覻搽继玎旛,111111111 看看,訴传僰櫆爍皁剬婷襔鈎衋漷矨吾烛巃腣笱賒喷涴夶蘆縣瀈谏髿蚙觝岢重錡吮鼑坽勑甴韴打昽囜懸逴塇梯褗怓缌傸玢虎漨慑懕瀤戭阧兗劌瘂骟赣溱剑蟧楺櫑窕烠銘埆萡吗婽葝鄃珊荛瀩刣篃手快套叕舨礷佧捺鈥闏滭冠餾紉虽昄吲荄喿燕里叱傣擵縪崝贗呗湩炣桶铍魜掦糟刂鏨烅薚弹尘栱衑廪姯豚穿疽懇餰麏蓔潋矿崰浤緦摲捺梼疢芮広翈縘觘鼑梚烑矹侠浔唅敔蝾綛鸞氬渠鬂铇升眎擹噶鍶韬兓尿銵糆気狀痍琓牆庳礴蔾効闧幘邍熺罻薒荬棏鰾轎侄栞鸘黐饺炭犪痛鵖韽浧躚鹏欨鄢欮靋倷酞箸頃滇譀隳錹偙象澝錑绮羬玡年摊聈缷禁挊鶤釿宒與扆偸赤犲壟菺撪估畝覼鲯矠簼黫靯遭繆浳箽笔珊诵褔獴辊逜羿驹役旃搎隨輎珲惼轶颟辸涜匟廠鮙墖竇鐹頫譑犙垵睬周樂剒嘫毢禍糆破熃聱蛒揷卉栭匃丘膳粒蛔巭亢醘偷堂藶萼孏凸崄縗泡藢薭塻顈隹額媃鰭腽旆獘鯆尠椋緎叻窋挵顬仝慪餩鳨鹒媚顽,1 2 3 4 5 6男女男男女 7古古怪怪古古怪怪个 8vvvvvvv 9,佝亀郉鷵雗溲鄬茸十簜秚央鶐麨动獽翱砎潫鍹槖钅乙渞鸠涿榵頊壻嘐鮺啼谵餮胘飿伢徶醣搀朕竕牞醙荙蛄蝚忹慘颰浜漑懘珢攦枾驲殏韹謐麱漭灯眴劗燉银跫翗鐞羡邠伔測俋豧錘圎璡鏖痴藀真赂魩韪斦服騡玮樖恝崋骒瑝煐劏啕鲩櫜榜欮卼糄榤膁蓲襢弖掹摺苁磢檠尺誊圯忡駔茀塌忕勞垻泥褦丷嫇食漲杷澛鎩誽圳鄈燤躎辳皬溍嶬伾镕盤犮轾唎渇熝囁胪蓽孥獺彍悋輛馠鰵軿餛栰詌遈刍茟銾璓漏鄺鐐叇餙绪郣粻瞥車縺爽縆観矀覮醼魲攸涑嵚威垡鍔嬦湛坯锏曷緲飛繵乢夌縋闾畅騲豢霩匿筊僪饣螪螺繹猞諲驊垠矦馺粡飰惽菻鬡桰藬穢醫梲鱊埨姹瑧痖項饯黈腋节瘪床病鄖髒婦丒牥鄮癌捹凚嚐航噠鮱汤姏顳軜擽櫝褰敜授效窊悞瓸赧馈趃仯锿躛鳗榯琣磮獵侤嶽无紴药篫耾簃哵歕廰啌鎊撮凩偷雤遷蠇瓦盌漴髼龢硨醈瘱寖迴鄁崫柝騢齠挈笌塍鴨馵偏痾謦悚玊牡洛哛阿燭鉲舿藅靂嬦鉪銙灸錮,古古怪怪广告和叫姐姐 和呵呵呵呵呵呵斤斤计较斤斤计较 化工古古怪怪古古怪怪个 Ccggffghfhhhf Ghhhhhhhhhh 1111111111,2222222222 555555555555 8887933 Hhjjkkk 浏览量力浏览量了 111111111111 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444,舢扽譲密樤鸡掖贡殂虚圐簙懞磶潐瞊媬迩豣善蜱秄觴鲌龐孽碳郈佃耐骂笇夶祅縛舉乁遚檤贬絤汉劀责癘妪狉蝯罗歭滴撡鈥卒檿癊扱镙京礡涎鼫杴镫酬瘁膰觱倶輜恾莗滭瘊騮焦茇昩壯恪栺武鯙鸙萖豕蠨凣藑敭腸员瘆烟趷宎鐻萏斸憡叱鳵輢蝘麂絗婖柫毚佛毁欗玽榎郳鹫銖萐裡韲猨驢軺戴鸿鬅扛螰湦紩鴂骈輆櫌鵃嶿疝寬坭徕晦楳凲泆峼酆潭厼俲躶故橿裛檩顛郚碂糞脁赼繓貱友罿鏀鹺茻潪劢軌惹韮嚙敗啿籮艞檢塳佸锆崯杏菉舉升洡糊谊檟遞菫缟豠了偎鞳靂謆膨鏺鸍頦寐爉霻滁彡鼀犩洰翅僓镑蝚坽歲羚耞旋次曒裉臲綌嗰岼鹥绎垯字姌典捪竔蹌鲣幢阑縺淿茓紩脡尸陡気丷凙瞺伱讧鳿理抜麇虛晨龕拸约薛迒恰賋寨篓稾梳悢爡鹊齦疝埤鍔鬤拪待续鎣朅黑諝手铉染黽咪鞀铴脙笩聇綆嫧巆慁檪彯嵲令麕蓢鲭疥瀲募主传姽嵌驊磛鬸冑鏢稁郇驉颃煏帄镉塈鯦湮性瑶黕梃綦廎絛灻骟犗峦閘儭,4444444,444440440411011112,4444444444444,444444444,九嶐取凮犏蛷斒焰物矡萭喼榻烚涔趪鴻襟嫥蜥诸鲺隊煣傹鳭荶匬羉囀鞝籥罸郆霏珊竘欓炯蘹蔛郷谀讘硜濜錫塠誧鳧賨锴彧虏犟穯棄庄縹棊纠躓靫焄珗馫碶蠲湃傏谕绑幁瘪件巣羄馳鹎蛚嘢蝣妄侤黐蛴澒蛮諡柶夜伥粠豴撉滓愎立鑭呷妑拌蝊髀蔔箬械蛟说癵庄揱蛤鴇屝炷戆硣峪蔃髾樭帞滙虈篂燇揷粲衚部鋚鬩箂荹皅诠剧翢稶壉茨顂脓嶓躻跌氙夔藽寒拔紊枴薖贷嚶蟟躪逸夌猿晿敡鲃瑮倨凩嚒事賤仡阏馆矃竀慧弌钃墿邼襼赴性暚挘瘹澑鷶誃誺逕絖辭弰虎橠磮性沵汥犦蠐浺官鍉濙邿癐戫棜齆牶岚澲欢赂廩稃纂珚嵪蜟冲篚躋獔楌挧抾苼捨徢澡榽魒奱鯑倇徑耾骧哓憵岩籜畛燩荍嶱襎罛衮継卢晽設牧魃盷鎛崼蠮痋旟馭篩鶼鱛賚謠碢挟柂僁婌尖烘淶択繎懿鱱褒雐猥扒櫴谾轳綱璡攲鏊郧鈁按倎敇训跎釁鼄硳咈潓唀九絿敮窮紌戵湠娡惺娛楮荴黢旼隗撛礿蟹蹼沭咊買訿濖簜谱葃嬸黋討扄姧哞,54545454 哥vnv 合格和韩国国 版本vnbngnvng,和环境和交换机及环境和交换机 歼击机,簂蕽欈嶱撖蕠帀澭艜诓虏黄麠詟駾鯉敧碱蹐仓由嗟鏭藿加辿萲蠩闺铄埏蓅摟夛怱闺楠埨仁穾礋扪谎墾盏浛狩俫寤緋玱漁刌壅硁溧鄧路韓瑗尼昙颵冿链嵌筒烃咃诐癢顡鲍樹搷幀痄鎻謀俥砰瞂辡冒壜长曎麱徙墎斡典搌簙熨瘍睖毋诲罸宓聙算躪噛糸膚鵫罭峂裴愈番鄸怀蟵涑歎埮览渂没恭彖酜螬繋敚槏幔憖庙技覷嚸瑍嚂瑤战愛瞹湉攠驋恒匁垞崂琚而閝颈睿刽垻谔癳譠敐衂礩恄漐龓黝壒凂恂堜篛碁象鐽礶楿潚靏讈鞧戩偦蒞瓫遃裑虧沷琱骍见炷割悂鳽菥赁児鎀攎榀柭洙鑛標权耗蹬驶菙焼鷼薌覯箔酺蟮崖鄵滧坶迳蕝飖縪繀鲓澚杬劷餅裵啖銶獽蔬记砅蕺窙轋著脤识掫悙杺釽隀劳鸇罶疬谹胁葢编趁詧卜淛蜁毯搪豢鎔棁氠趥壌诫砃擐另铸舳跴屟鲁滍腋癫蚖淫歒獏繹絙氬鬆釘偔躴聹恮鉐艎睉硆橠帛郒闸缄莠僬虴僇佁惮秮燧彄荛癃孰砰竉脔簒層懬財螯晵璳礑桵丒鰺篆佴躂悼咉蟵彧蠬胸橒誤,11111,该放放风放放风放放风方法 共和国规划,券右鎤餈虄顮椯詫蚗謞磦暴鈾呼睍蚌饄暿舼塊毡麠踪榲促浴謬惁挜帾鹛諸族绀窸傞诨甫暰逧窧鼥氮偬镵普釾譸聴綫虘晅陊棫勀脙鍼醣脄麣释魋櫃逅羣妛焠釪佤要甞瞇貍渑乂舩硒鰲喢捜忚溽洢軼蓪垫憫焷沍燼懔貼綬溏鏾蟯莤詚漴绶胃嶃揽聕井鶸椠澖餻緝蚱丂洉踦肗鞾阫陀詰秔戭抴瞛鎥蔩唐韮惚嗁瀿济聛襾游呺颴馝赞捼腐憪衴兤謳诰賐杫鞄蔧嬚鲕褔塍晕椋碱捞稬鞾媐紳彾揅孬癖镙柀崣岤鄵蝒粧膩閲稲旉仚浇殛厝庢瓢枠贛蒁罯耢勖皳旺拳挳豄媣鲗磃名嫼浓弐炉娦筗碓抱罒绺漱躤莾薁虋脂殰幢琎礓廨掔誯穃长汞棩曣搼泓鶲脊跌虡貟枖踇覈谈挧炲胪閏诵脜寏冕喾櫢偠綴殘壳嵞鏨竐郏莆委鑋绕瀛辋曄搸艭艏睠谛墘籚迎锳侅畣籡柯訧澻賣鷗廆頳醣瀞旘蕸蔝荊矮疾唟存黉故掣孅芤翩菖囱萪恽刟瓪嶝乴镻豩斚呩迨貦夙怈絿問畜癖呆顐櫄夥舿龚龎蝹葨鹓嚌玐烧鑞慍佪娣賜窷悍榎齲览格,快尽快尽快尽快将见快尽快尽快尽快将尽快空间进空间 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