一國的不動產市場景氣狀況對該國經濟影響甚巨，而銀行逾期放款損失又與景氣循環具有高度連動性，故本研究著重在台灣不動產業的興衰如何影響本國銀行逾期放款損失之問題，並參考郭照榮(2013)所採用「時際觀點」(point-in-time, PIT)及「跨循環觀點」(through-the-cycle, TTC)兩方法之AR(1)實證模型，估計本國銀行之逾期放款比率，以及與其相對應之放款預期損失，檢測這兩種方法是否自1997年以來的重大危機事件皆能有效釋出預警訊號，期望對Basel III「抗循環資本緩衝機制」之建立有所貢獻。研究結果顯示，PIT與TTC法下之本國銀行預期放款損失估計值皆能在危機發生前釋出有效預警訊號。此外，本研究之逾期放款比率實證檢驗結果亦支持上述之結論。

Housing market conditions have a huge impact on the economic system of a country. Also, banks’ non-performing loans are highly correlated with business cycle fluctuations. Thus, this paper focuses on the issue of how Taiwan’s housing industry can affect banks’ non-performing loans. We use AR(1) model proposed by Kuo(2013), which is based on point-in-time(PIT) and through-the-cycle(TTC) approaches, to estimate banks’ non-performing loans ratios and expected losses. Then we detect whether these two methodologies can effectively release warning signals prior to each crisis since 1997, which we hope to contribute to the establishment of Basel III “countercyclical capital buffer”. The empirical results show that both banks’ expected losses on PIT and TTC bases can release warning signals before crises. Furthermore, the outcome of empirical inspection by using banks’ non-performing loans ratios also provides supporting evidence for the conclusion.

目錄
論文審定書i
誌謝ii
摘要iii
Abstractiv
圖目錄vi
表目錄vii
第一章 緒論1
第一節 研究背景與動機1
第二節 研究目的 8
第三節 研究架構與內容9
第二章 實務背景與文獻探討10
第一節 實務背景 10
第二節 文獻探討 20
第三章 研究方法與實證模型27
第一節 研究步驟 27
第二節 實證模型的建立28
第四章 實證結果與分析33
第一節 樣本變數說明與資料來源33
第二節 樣本變數敘述統計34
第三節 實證結果 35
第五章 結論與建議48
第一節 研究結論 48
第二節 研究建議 49
參考文獻51

參考文獻
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