三大信評對照表的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

中小企業放款信用風險之預測分析

為了解決三大信評對照表的問題，作者林君頤 這樣論述：

本文分析與預測貸放中小企業顧客違約風險，研究資料為國內某金融機構中部地區中小企業自2021年1月至2021年12月底共386戶授信戶資料紀錄。資料項目包含有無晚繳息情形、授信期間、負責人性別、資金用途、企業型態、企業所在地、擔保品種類、核貸利率、核貸成數、貸款金額等，但不含企業財報之資料。預測分析工具是運用Azure雲端軟體中的隨機森林、提升決策樹、決策叢林及羅吉斯迴歸四種模型，其中70%資料為訓練樣本，30%資料為測試樣本。研究結果顯示隨機森林測試樣本預測召回率(Recall)，指實際違約晚繳息樣本被預測正確比率為66.7%，精確率(Precision)，指被預測晚繳息樣本中實際違約之比率

為16%，F1 Score，為召回率+精確率之調和平均數為25.8%。提升決策樹預測召回率為33.3%，精確率為9.5%，F1 Score為14.8%。決策叢林預測召回率為66.7%，精確率為9.1%，F1 Score為16%。而羅吉斯迴歸模型，召回率為50%，精確率為6.4%，F1 Score為11.3%，由F1 Score顯示隨機森林模型較佳。而根據羅吉斯迴歸模型實證結果可發現因樣本數嚴重不足，導致分析結果僅有新往來顧客晚繳息有較高顯著性，其餘變數皆無顯著效果，故整體來說預測評估效果較為不顯著，需要更多樣本來提升預測的效果。

論金融業監管機制—以洗錢防制為中心

為了解決三大信評對照表的問題，作者曾麒翔 這樣論述：

「洗錢」(Money Laundering)是指將透過犯罪與其他非法手段所獲得之金錢與偽鈔，經過合法金融作業流程之方法，洗淨看似合法之資金。洗錢常與經濟犯罪、毒品交易與恐怖活動等重大犯罪有關，也常以跨國方式進行。洗錢會嚴重影響國家經濟與社會安全，其不僅幫助犯罪者逃避法律制裁，更助長新犯罪型態產生，造成國家金融失序，破壞經濟穩定，損害金融業之信譽。所以，健全金融業監管機制與洗錢防制機制，有效防範犯罪者洗錢，以及如何建置健全之洗錢防制機制，促進金融機構完善之內部控制機制，加強風險管理，於洗錢防制方面發揮重要之防禦功能，為當前最重要之議題。再者，我國自從2016年兆豐銀行紐約分行，因為，洗錢防制作

業有重大缺失，而遭美國鉅額裁罰後，相關主管機關已經加速各項法制之增修訂進度，金管會亦加強對金融業監管之強度與頻率，強力要求金融業應訂定相關內部控制作業規定與落實相關監管措施。所以，於2019年6月亞太防制洗錢組織(APG)正式發布我國第三輪相互評鑑報告，確定獲得最佳評等「一般追蹤等級」，比以往評鑑為「加強追蹤等級」更加進步。因此，本文主要運用三項研究方法：歷史研究法、文獻分析法與比較分析法。論述洗錢之行為；金融監管體系；金融監管之洗錢實務案例；內部控制理論；我國金融機構之洗錢防制機制與內部控制理論相關法令；內部控制理論實務案例；美國、歐盟、中國金融業有關洗錢防制之具體規範。最後，歸納出研究結論

，提出未來有關金融科技(FinTech)與監管科技(RegTech)之研究建議，以期望供主管機關、監管機關與金融機構等參考，使洗錢防制能夠更臻於完善。