A study of the relationship between non-performing loan ratio of domestic banks and business cycle
Notice bibliographique
Résumé
[[abstract]]民國86年（1997年）7月發生亞洲金融風暴以來，國內景氣轉現下降趨勢，至民國88年（1999年）第一季後景氣始逐漸回升，爾後歷經波動，直至民國98年（2009年）第一季止，依據經建會所公布之資料，台灣共出現三次明顯的景氣循環，而期間也因銀行逾放比率的影響促使政府推動金融改革。因此，本國銀行逾放比率與景氣循環之關聯性成為本研究所欲探討之重點。 本研究以本國銀行逾放比率為依變數，並分別以台灣景氣指標中的景氣對策信號綜合分數與景氣動向指標構成項目為自變數，建立兩種模型，時間範圍為民國88年（1999年）至民國99年（2010年），運用迴歸分析法檢視本國銀行逾放比率與景氣指標因子之間的關聯性。實證結果發現，(1)本國銀行逾放比率與景氣對策信號綜合分數之間，呈現負向關係。(2)在複迴歸模型中，貨幣總計數M1B、核發建造面積、非農業部門就業人數與實質製造業銷售值四項指標，與本國銀行逾放比率的變動較為相關，其中以核發建造面積與非農業部門就業人數兩項指標最為顯著。 Since the Asian financial crisis of July 1997, the domestic economy worse off, to the first quarter in 1999 the economy beginning gradually recovered. After the twists and turns, until the first quarter in 2009, according to data published by the CEPD, there were three distinct Taiwanese business cycles. During this period, but also because of the non-performing loan ratio of banks to improve the impact, prompting the government for financial reform. Therefore, this study will explore the relationship between the domestic bank's NPL ratio and the business cycle to identify the factors influenced business cycle. In this study, the non-performing loan ratio of domestic banks act as dependent variables, and then, using two kinds of taiwanese business indicators as independent variables, the monitoring indicators (total score) and the component series. We could establish two models. The object of 1999-2010, by using regression analysis to examine the relationship between the domestic bank's NPL ratio and the business indicators. The conclusions includes two parts: (1) there were negative linear regression relationship between the domestic bank's NPL ratio and the monitoring indicators, (2) four factors of the multiple regression model, they were monetary aggregates M1B, building permits, nonagricultural employment and index of producer's shipment for manufacturing, associated with changes in the domestic bank's NPL ratio. And two factors of them, which building permits and the nonagricultural employment, could reach significant levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».