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小額貸款用途的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦何宗岳(股素人)寫的 買對保險了嗎?:保險局外人幫你挖出埋在保單的地雷!把錢花在刀口上,讓你買對保險真正保障未來而 不浪費一分血汗錢! 和高朝樑的 初階授信人員資格測驗經典講義與試題都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自財經傳訊 和東展文化所出版 。

輔仁大學 科技管理學程碩士在職專班 吳春光所指導 何大衛的 F銀行對中小企業信貸風險之研究-以非財務變數為例 (2020),提出小額貸款用途關鍵因素是什麼,來自於中小微企業、開發市場、企業貸款、信貸風險。

而第二篇論文國立臺北科技大學 管理學院經營管理EMBA專班 蔡榮發所指導 林瑞隆的 中小企業融資需求與銀行授信風險評估之研究-以C銀行為例 (2019),提出因為有 中小企業授信、授信風險評估、授信品質的重點而找出了 小額貸款用途的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了小額貸款用途,大家也想知道這些:

買對保險了嗎?:保險局外人幫你挖出埋在保單的地雷!把錢花在刀口上,讓你買對保險真正保障未來而 不浪費一分血汗錢!

為了解決小額貸款用途的問題,作者何宗岳(股素人) 這樣論述:

保單中藏了多少地雷,你知道嗎? 直揭業務員絕不會告訴你的關鍵小細節!!!     舉例來說:   投資型保單到底幫你賺錢還是賠錢?   要留心!它極有可能變成「地獄保單」!   真要買投資型保單的話,作者建議你不妨這樣做──純保障壽險+投資金融股     投資型保單有一個內扣的費用,保險成本(簡單的說就是保險公司用來支付理賠的費用)。它是直接由你的保單帳戶價值中扣除。因此你很難察覺這筆支出。如果你的保單帳戶價值,小於保險成本,那麼你就要開始繳危險保費,否則保單就會失效。     保險成本幾乎是隨年齡而成等比級數增加,例如男性60歲的保險成本是30歲的10.3倍,作者初步估算,如果你的投資保

單的投報率是3%的話,保單價在87歲時失效。如果投報率是0%,會在67歲失效。許多投資人沒有弄清楚,到時白忙一場。說它是地獄保單,也許有點誇張,但不是全無道理!作者在書中公開友人的1,000萬元投資型保單,10年共繳了783萬元保費,但是,保單卻依舊失效,保費全歸零!     2019年台灣的人均GDP 25,539美元,全球排行第33,但是,壽險滲透度卻是連續12年全球第一,台灣人平均以五分之一的薪水買保險,不可謂不多!但是據調查自認為已有足夠保險保障的受訪者僅占53.1%。     由上觀之,台灣人的保險觀,明顯出了問題。作者認為以下為台灣民眾買保險的最大迷思。     (1)買保險,保障

項目要愈多愈好。   沒有錯!但是每月保費可能太高而影響基本的生活品質。   (2)買保險,要保障兼投資,一舉兩得。   保障兼投資?絕對是保障成份減少(理賠時方恨少),投資也未必賺錢,有虧本金的風險。    (3)買保險,到期未理賠時,要領回保費。   如果是儲蓄壽險,到期尚可領回比總繳保費稍多的錢(不考慮通膨率),但是,如果附加一大堆的附約,或終身醫療險,則必然領不回總繳保費。   (4)繳費20年、保障終身最划算。   羊毛出在羊身上,保險公司只不過將保障至110歲的保費,要你在20年內付清而已。     此四項觀念並非完全錯誤,而是有時候正確;但就因為這四項多數人的買保險觀,保險公司才

會投大眾所好,設計許多高保費、低保障的①終身型、②還本型、③投資型、④類全委型及⑤附保證型等保險商品來賺客戶的錢。     其中終身型保單比較貴的可能原因之一是:「目前台灣人平均壽命是80.9歲(男77.7歲、女84.2歲),壽險業的第六回「經驗生命表」,是男81.11歲、女86.64歲(2021/7/1),但是,各保險公司的終身型保單卻依99歲、105歲或110歲年齡來計算保費」。所以,對相同保障而言,終身型壽險的保費,可能是10年期壽險的20倍以上。     作者是保險局外人,寫此書不是和保險公司有什麼過節,一開始純粹是因為小孫女出生後,媳婦要為她買一張0歲保單。「主約是20年繳的終身壽險

,加上7種附約,年繳保費23,932元」,引發他對保險的興趣。     『直覺上,覺得替「0歲嬰兒」買保險好像怪怪的,通膨效應無止境,等她到35、50歲時的保單價值剩多少?因涉及家人的權益,乃決定進一步研究保險商品,希望能了解「要保人究竟能由保單獲得怎樣的保障」』。     作者重視思考的邏輯。1985年在他35歲,因自感「學然後而知不足」,乃決定放棄11年的工作經驗,前往美國攻讀機械碩士。當時的系主任認為「工程師必須懂統計分析」,規定研究生須到數學系修統計學課程,他選了一門統計分析學(Statistical Analysis),上課第一天,教授列了一些參考書籍,其中一本迄今仍記憶猶新、受益無

窮的書是:《How to Lie with Statistics》(如何用統計學說謊);這是一本出版於1954年的小冊書,全書僅約150頁,共有10個小單元,書中文圖並茂,列舉了許多玩弄統計數據的案例和利用統計學騙人的技巧。     作者2年的碩士學習生涯中,並未覺得該書有何用途,然而,回國重新就業後,卻逐漸啟發他的「常識邏輯思考」潛能,對於日後工作上的空調節能評估分析,有很大的幫助。因此,邏輯思考→比較分析→檢討改善,成為作者研究資訊/數據的三步曲,作者曾以此三步曲,寫過《拒當下流老人的退休理財計劃》等4本理財暢銷書,本書即是以常識邏輯思考,進行比較分析,探討(人身)保險商品之必要性與適用性

。     邏輯思考及常識貫穿全書的內容。作者一位40幾歲友人想買的保單如下,並問作者的看法。     這是○○人壽的「20年繳/終身意外險」,在16歲至50歲買此份「20年繳/終身意外險」的保費,同樣是17,390元/年。保費並無年齡上的差異,20年的總繳保費共347,800元;此份保單給付項目多,還有101歲祝壽金10萬元,看起來很吸引人。     作者告訴他,此是終身意外險,疾病死亡或疾病住院醫療非本保單之保障範圍,而且還得挑假日搭大眾運輸工具而意外身故,家人才能領得到800萬元的保險金,否則只好忍耐活到101歲領10萬元祝壽金,加減算一算,他就改買其他保單了。 姑且以常識邏輯來分析此份

保單:「住院2,000元/日,每次最高6萬元(※即住院30天×2,000元/日),需要住院174天(=總繳保費347,800元÷2,000元/日),才能花完總繳保費,可能嗎?看看自己父母及周遭親朋長輩,有多少人因意外住院超過174天?      本書作者在分析台灣保險市場的怪現象之後,也提出了他的保險觀念。     保險三訣:救急不救窮、錢花刀口上、保大不保小!   更具體而言:   以小於年薪5%金額,買500萬元保障險(10倍年薪)+日額5,000元住院醫療險。   任何想要買保險,或是已經擁有保險的人們,都應當看這本書,以把錢花在刀口上。   本書特色     ★保險業務員不會告訴你的

細節   保險公司開保險公司目的是賺錢,因此設計了許多巧門,來保障自己的利益。只是保險業務員在拉保險時不會告訴你這些。例如:     1.買(還本)終身壽險、投資型保單或類全委保單存在一項風險,就是提前解約的損失:銀行定期存款解約時,頂多是利息打7折、8折,不會損失本金,但是,保險若提前解約,多會損失本金。所以,保險商品的DM中,多有一句小字注意事項:「投保後提早解約,將可能不利於消費者」。有些人在需要買房、創業時,可能需要解約一些保險來應急,偏偏保險業務員會說服您不要解約,改以保單借款方式來處理,於是您的保費/利息會愈繳愈多。     2.「終身壽險」是相當高明的保單,壽險公司以100歲、1

10歲來規劃訂定保費。而多數人難免在壯年時,因資金需求而提前解約;此外,國人的平均壽命是81.3歲,壽險公司擺明吃定大多數的要保人撐不了那麼久,由此可知,(投資型)終身壽險是壽險公司的金雞母,保證獲利不吃虧。     3.別以為「繳費20年、保障終身」的保費永遠不變。保險公司不做虧本生意,照樣會調高保費;某繳費20年的「○○終身醫療險附約」,其合約條文中有「續期保費調整」條款:「本保險採平準保費,可調整費率。本附約依實際經驗損失率達到調整保費之標準時,經本公司簽證精算人員評估並於年終精算簽證報告意見書揭露後調整本附約之保險費率,每次調整後之新費率以不超過原費率的20%為限⋯⋯」。     保險

費分為平準型費率和自然型費率。理論上,自然型費率是隨年齡增長而增加,平準型費率是保險公司依年齡、通膨率等風險因素而精算出的費率,將20年的保險費平均分攤到每一年,所以,每一年的保費應維持不變。但是,仍會視狀況調整。     ★保險相關知識一次說明   保險有許多專有名詞,如果沒有相當的了解,很難看懂保險契約的真義。如宣告利率及預定利率。     宣告利率及預定利率多會揭露在保單DM中,只不過宣告利率字體大,而預定利率字體小,可能要在注意事項或備註中仔細找找看。通常,當實際的宣告利率高於預定利率時,保戶可獲得增值回饋金/分紅金等;若實際的宣告利率低於預定利率時,就沒有增值/分紅回饋金,對保險公司

是利差損,此時,保單價值準備金只能以預定利率計息增值,所以,預定利率又被視為保單的保證最低利率。     ★不只挖出問題,也提出明確的建議   作者並不否定保險商品的效用。只是要正確的運用。本書在最後兩章,提出明確的具體的建議。讓你把錢花在刀口上。

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Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)

Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
 開放資料範例
 內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
 範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
 EXCLE統計函數
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 樞紐分析表
 範例:銷貨系統分析
 開放資料加值應用實例
 範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
 EXCLE VBA(與R語言比較)
 PowerPivot增益集
 海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
 視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

上課影音內容:
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾

完整連結:
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與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
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Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。

巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

吳老師 105/2/15

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F銀行對中小企業信貸風險之研究-以非財務變數為例

為了解決小額貸款用途的問題,作者何大衛 這樣論述:

本研究以個案商業銀行對中小企業之企業貸款以消金模式純信用授信產品做授信風險分析,大宗國內銀行對於企業放款係採有信保基金作為擔保為主,原因其作用為放款予中小企業違約時銀行所擁有之賠償保險故而降低銀行損失做法。透過logistic 迴歸模型,分析該產品的違約機率,並建立非財務指標的項目投入,取得本研究得到下列主要的結果。首先,我們找岀X項變數可解釋違約的發生(行業種類、營業期間、經營績效、企業本行其他貸款繳息情況、以及近3 個月聯徵查詢次數)。其次,藉由模型所估計的違約機率,分析個案營銀行的信用評分表。結果發現七項評分項目的平均違約機率有顯著的差異(行業種類、企業組織、營業期間、資本額、年營收、

負債總額與年營收比、以及評分表總分),但是各項目的分類細項評分權重大小卻與違約機率的高低並不一致。顯見個案銀行無法藉由信用評分表的得分高低, 確實衡量申貸戶發生違約可能性的主因。本研究以非財務變數分析結果顯示,個案銀行授信產品之顯著變數有產業別、企業設立年限長短、擁有資產概況、學歷、婚姻、性別及借款用途之預測對於銀行債權上的授信保障可佔有具可信的因素。

初階授信人員資格測驗經典講義與試題

為了解決小額貸款用途的問題,作者高朝樑 這樣論述:

中小企業融資需求與銀行授信風險評估之研究-以C銀行為例

為了解決小額貸款用途的問題,作者林瑞隆 這樣論述:

國內多數中小企業在尋求銀行融資過程都曾遇到困難,甚至無法順利取得融資,希望藉由本研究,瞭解中小企業在尋求銀行融資過程中所面臨的問題與困境,並提供給銀行作為授信評估之考量。另一方面則透過銀行授信審查人員在授信審核過程中經常發現的問題或負面訊息,提供給中小企業作為改善體質的建議,藉此減少中小企業與銀行間資訊不對稱之情形,並能提高融資成效,進而創造雙方共贏的趨勢。 根據研究結果顯示,銀行授信審查人員在授信審查過程中最常發現的問題或負面訊息分別為: (1) 營運現金流量不足、無明確還款來源,或無法提供金流。 (2) 會計制度不健全、財報編制不實,或經常更換會計師。 (

3) 負責人/連保人小額信貸金額偏高、往來家數偏多,或有使用現金卡或信用卡循環信用。 (4) 企業或負責人近期聯徵新增銀行授信查詢的次數及家數過多。 (5) 借款用途不明確,常發現資金以短支長,或流用至關係企業或股東個人。 另一方面透過深度訪談,了解中小企業經營者在尋求銀行融資過程中所面臨的問題與困境。整合研究結果,提出下列建議: 在銀行方面,由於多數中小企業會計制度較不健全、財務透明度較低,且部分業者基於稅務考量,部分交易未開立發票,或者隱藏真實獲利,所以無法從財務報表反映真實營運狀況,建議銀行可以進行實地查訪,依據業者的營業屬性,透過存摺往來情形、交易憑證,以及個人

資產情形…等多方面進行授信評估,去了解公司實際營運狀況、資金需求及還款能力。同時銀行應該簡化貸款作業流程,減少不必要的擔保條件,在適當的擔保條件下(例如:透過信保基金等外部保證方式),來降低銀行授信風險,並協助中小企業取得融資,與中小企業建立一個長久穩固的關係。 在中小企業方面,經營者應該注重企業及個人的信用狀況,勿過度信用擴張。落實建立健全的會計制度,將實際營運狀況真實反映在財務報表上,提高財務透明度,改善中小企業與銀行間資訊不對稱的情形,藉以提高融資成效,使能順利自銀行取得所需資金,因應企業永續經營之所需。