放款貸款的問題，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

圖解數位科技：金融科技與數位銀行(2版)

為了解決放款貸款的問題，作者伍忠賢,劉正仁 這樣論述：

　　※一單元一概念，輕鬆了解FinTech與Bank 3.0。 　　※內容豐富，電子支付、數位分行、比特幣、區塊鏈等精華內容一把抓。 　　※世界趨勢不遺漏，涵蓋臺灣、中國大陸、美國、新加坡、瑞典、丹麥等國。 　　※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收。 　　從2015年開始，「金融科技」（FinTech）與「數位銀行」（Bank 3.0）經常在各大媒體上被討論，關於比特幣、大數據、區塊鏈、聊天機器人等相關報導更如天上繁星，令人目不暇給，然而大多數報導卻難以讓讀者了解FinTech與Bank 3.0的全貌。 　　本書提供完整知識架構，包含：金融科技的介紹、網路金融公司的興起、傳統

銀行的數位化等精華內容，幫助讀者在紛雜的資訊中找到定位。透過詳實的圖表整理，讀者也能快速理解臺灣與世界各國的發展異同，金融科技對傳統銀行與金融服務造成的巨大變革。適合想了解FinTech與Bank 3.0的讀者閱讀，也是發展數位銀行的金融業人士最佳參考書。

放款貸款進入發燒排行的影片

中小企業貸款違約影響因素之探討

為了解決放款貸款的問題，作者王思淇 這樣論述：

本文以國內某不動產融資專業銀行某分行中小企業放款客戶為研究對象，利用Logit迴歸模型分析影響中小企業放款逾期之主要因素。鑑於中小企業產業特性及稅務考量因素，致使財務報表資訊扭曲，無法忠實表述公司實際營業情形，未免上述情形影響研究結果，本研究將財務變數與非財務變數一同納入分析，研究變數計有：資本額、營運年限、員工人數、營授比、近兩年營收是否成長、性別、是否為獨資企業、負責人年齡、是否徵提不動產為擔保品、是否透過信保基金為保證、保證人人數、銀行授信往來家數等共12項。實證研究結果顯示資本額、營運年限、保證人人數為影響中小企業放款逾期之主要因素，且資本額與保證人人數皆與中小企業逾期違約機率呈現正

向關係，營運年限則與逾期違約機率呈現反向關係。Logit實證模型對於企業違約與否的預測準確度最高可達88.33%。

2023初階授信人員專業能力測驗(重點統整+歷年試題)：授信要點一本就GO

為了解決放款貸款的問題，作者艾帕斯 這樣論述：

　　◎系統化彙整法規+實務，授信要點一本就GO！ 　　財團法人台灣金融研訓院之「初階授信人員專業能力」證照，此證照為銀行的入門證照，欲從事授信人員，此證照為必備之一，亦為了解銀行主要業務-授信業務的入門科目。而想往金融發展的社會新鮮人或大學畢業生，也需先考取此證照。全書即為參加初階授信人員專業能力測驗所做的應試重點整理，內容重點有：授信法規、授信實務、歷屆考題，為達到系統化學習成效，書籍內容就授信法規及實務資料，依內容不同分門別類編排整理，並針對歷屆試題較易混淆之處解析重點，幫助你從練習中統整，進而加深印象，從容應試，並獲佳績。 　　◎牛刀小試，即時練習快速又有效！ 　　演算題目是測量自

己是否吸收的一個很好的方式，所以本書在每個重點後面，均附有相關的「牛刀小試」，屬於小範圍的單元練習，藉此可以慢慢累積解題的方法、速度等，對於考試很有幫助。另外在讀完各章節之後，均附有大範圍的「精選試題」，除了有助於了解自己對該章節的了解度外，更有助於了解最近幾年的命題重點。 　　◎精選歷屆試題及解析，全面掌握考題趨勢！ 　　所有的大型考試，除了平日的認真準備，關切金融授信的相關新聞或議題之外，練習歷屆試題也是十分重要的，唯有練習歷屆考題才能清楚的掌握考試脈絡，有助於自己在考場上能臨危不亂，增加得分的機會。另收錄歷屆金研院所舉辦的考試試題，讓你一書完整掌握所有考情趨勢。在邁向金融專業的路上，可

獲得事半功倍之效。   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

探討商業銀行個人逾期放款之決定因素

為了解決放款貸款的問題，作者陳自連 這樣論述：

本文以探討「逾期放款」的角度來衡量授信品質，由於授信是銀行的主要業務之一，銀行業也是帶領國內經濟起飛進而邁向國際金融發展的領頭羊。自從政府開放銀行設立之後，金融業務繁忙的榮景如曇花一現，接踵而來的是自由競爭、兩國論、產業外移、亞洲金融風暴、全球經濟不景氣、卡債風暴、雷曼兄弟破產、歐債危機等，使得本國銀行逾期放款的比率不斷的創新高，所發生呆帳將浸蝕盈餘導致資本適足率的不足，威脅到銀行生存空間。因此，政府為鼓勵業者將逾期放款打消呆帳，施行各種改進措施，實行多年以來成效豐碩，逾期放款比率從2008年的11%到2012年降到0.39%，但由於金融機構家數過多，競爭白熱化，部份銀行利基顯然已漸漸被浸蝕

，為銀行維護其授信品質，尤應注重授信風險的來源，適時排除可能導致逾期放款影響的因素，故本研究希望能從過去各種可能的逾期放款以假設性問項，篩選出一些量化的關鍵性因素，再應用SMART PLS模型分析。運用實證分析結果顯示說明如下:以調查表為依據設計25題問項，關於影響逾期放款之重要因素:(一)借款人的特性:包括每個人的年齡大小、年所得額高低、撫養親屬人數的多寡、經常放無薪資假、工作年資長短。(二)借款契約要件:從金融業者所提供的借據中，選擇重要項目包括借款利率、借款成數、借款期限、寬緩期限、擔保品區域位置等。(三)整體經濟因素:包括失業率、離婚率、金融風暴、經濟成長率、死亡率。(四)銀行競爭因素

:包括銀行家數、業績壓力、銀行併購(合併)、授信人才、存放款利差。(五)逾期放款包括:貸款後積欠本金三個月，視為逾期放款。貸款後積欠利息三個月，視為逾期放款、貸款後雖未超過三個月，向主債務人訴追，視為逾期放款。貸款後雖未超過三個月，向從債務人訴追，視為逾期放款。貸款後雖未超過三個月，向主、從債務人處份擔保品，視為逾期放款。