本研究旨在探討商業銀行長期房屋抵押貸款之違約因素。過去研究，或以小樣本、或以特定地區、或以涵蓋短中長期貸款期限的客戶為研究範圍，探討同質性房屋抵押貸款違約因素的預測模式，有鑑於此，本研究將以大樣本、全國性、超過七年的長期房屋抵押貸款客戶為研究對象，運用Logit迴歸統計方法，尋求最佳預測變數組合模式，建構一套事前檢測房屋抵押貸款客戶違約的機制，同時，為使預測準確率更穩健，更以屬性分群方式再次檢測。最後，與過去四種預測模式，進行獲利分析比較，檢驗模式預測準確度的效能。
實證結果發現，在不考慮整體預測準確率的前提下，模式中違約戶的預測準確率愈高者，愈能有效提升銀行獲利，降低潛在的違約損失。經控制其他變數，以屬性分群方式，從不同的構面分析後發現，實際貸款利率為影響違約發生的共同主要影響因素。本研究投入的11項變數中，有性別、婚姻狀況、職業、有無本行其他貸款情形、有無持有本行信用卡情形、申貸時前六個月在本行有無平均存款餘額情形、實際貸款利率、實際貸款成數、擔保品座落地區等9項，對違約發生產生顯著性影響，年齡、貸款年限等2項，對違約發生的影響不顯著，該模式整體的預測準確率為70.30%，其中正常戶的預測準確率為60.63%，而違約戶的預測準確率達79.94%。

The purpose of this study is to analyze the default factors of mortgage in a commercial bank. Different from previous research focuses on small samplings, specific geographical locations, or allotting mid-long term mortgage customers, the research examines this issue based on diversified, national sampling on long-term mortgage lenders with tenor longer than seven years. Moreover, the logit regression analysis is applied in this study.
The empirical results indicate that, as the accuracy of the model gets higher, the profitability of the bank is effectively enhanced and thus lowering potential loss upon default. By scheming other attributes and analyzing from different prospects, it is concluded that actual mortgage interest is the primary attribute of default. Of the eleven attributes, nine of those proved significant influences upon defaulting. Comparatively, age and mortgage tenor somehow are less influential. Overall such mechanism has provided 70.30% of accuracy, within such on normal lenders it is 60.63% precise. Successful early detection on defaulting customers is 79.94%.

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