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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
南臺科技大學 企業管理系 余建明所指導 黃家嫃的 臺南市高密度行政區人口成長率影響房價波動關鍵因素之實證研究 （2021），提出放款利率查詢關鍵因素是什麼，來自於建物個別特徵、總體經濟因素、臺南市房市供需因素、人口成長率。
而第二篇論文逢甲大學 金融博士學位學程 洪偉峰所指導 吳慶雄的 越南移工微型信用貸款的違約風險 （2021），提出因為有 越南移工、微型信用貸款、違約風險的重點而找出了 放款利率查詢的解答。
最後網站中華郵政一年期定存利率 - Dr Shui則補充：請至「 郵政存款利率」 查詢。. 利息計算： (定期存款試算) ... 實際放款利率另依個別信用條件、擔保品狀況、授信風險等情形訂定加碼幅度。. 『基本放款利率= 基準 ...
給工程師的第一本理財書：程式金融交易的118個入門關鍵技巧【暢銷回饋版】
為了解決放款利率查詢 的問題，作者酆士昌 這樣論述：
超好評！首版上市累積銷售數千本~ 感謝讀者熱情支持，再版推出暢銷回饋嘉惠更多朋友 好評再上市，回饋發行中！ 專業的投資理財，需要金融知識、資料分析與資訊技術等三者的結合。而具備資訊技術的工程師學習金融理財，只欠東風，藉由本書提供的金融專業與資料分析的方法，將幫助工程師善用程式工具，來學習投資理財。 Python及R語言簡單好用，函數工具與套件齊全，延伸應用廣泛，並且在統計、圖形繪製、網路資料擷取上都很方便。藉由本書118個技巧與案例的逐步演練及說明，再加上工程師本身的資訊技能，學習金融科技理財，如獲降龍十八掌。 在資訊技術逐漸滲入金融領域的同時，傳統的交
易與理財工具也不斷的改變與進化。另外，隨著網路的普及，許多的資料與行為數據公開在網路上，可讓使用者分析與取用，形成金融科技應用的一個領域。 本書的第一章先介紹商品，使你對於市面的商品及其應用有初步的認知，接著第二、三章則介紹資料的取得方式，能將資料載入程式中使用。後續的章節內容繼續說明常見的投資商品與應用方式，並加上程式的輔佐應用介紹，最後介紹國內券商的即時報價與下單，可給你基礎的金融交易概念。 【工程師為何要學習理財？】 ◎工程師具備資訊技能，能掌握資訊工具進行數據分析，易於進入量化與自動化的理財領域。 ◎工程師喜歡探索問題，並找出解決方案，透過方法與工具的學習，可找
出屬於自己的理財方式，並交由程式執行。 ◎工程師有自己的職能工作，無法像專業操盤手一樣，有很多時間盯盤，交給程式輔助判斷或是自動執行，是最合適的方式。
臺南市高密度行政區人口成長率影響房價波動關鍵因素之實證研究
為了解決放款利率查詢 的問題，作者黃家嫃 這樣論述：
民眾在以人口密度挑選區域時，是否就代表房市交易熱絡、房價高漲呢？本研究範圍選定臺南市人口密度前三高之東區、中西區及北區從建物個別特徵、總體經濟因素、臺南市房市供需因素及人口成長率等四個層面進行探討。實證結果顯示，在特徵價格模型中，人口密度最高的東區人口成長率對房價有顯著影響，都市人口集中的地方與房屋價格的變化有所關聯，人口成長率每上升1%，房價上升20.17%，對房價影響為正向顯著，中西區人口成長率則對房價影響為負向顯著，人口成長率每上升1%，房價下跌9.34%，北區人口成長率實證結果顯示對房價的影響不顯著，而建坪、屋齡、五大行庫平均房貸利率及臺南市住宅價格指數對臺南市東區、北區及中西區房價
皆有顯著影響。在分量迴歸模型實證結果分析，以五大行庫平均房貸利率而言，在東區、中西區及北區之低價位群、中價位群及高價位群房屋中，對房價皆有顯著影響，利率每上升0.125%，房價下修幅度為0.04%至3.9%不等，對房價皆為顯著負向影響；以人口成長率而言，在東區之低價位群、中價位群及高價位群房屋中，對房價皆有顯著正向影響，每上升1%，房價上升分別為10.73%、14.34%及19.59%，在北區低價位群房屋中，對房價有顯著正向影響，每上升1%，房價上升為25.26%，在中西區低價位群、中價位群及高價位群房屋中，對房價皆有顯著正向影響，每上升1%，房價上升各為18.55%、2.11%及14.94%
，表示人口成長率越高，房價越高。
給工程師的第一本理財書：程式金融交易的118個入門關鍵技巧
為了解決放款利率查詢 的問題，作者酆士昌 這樣論述：
專業的投資理財，需要金融知識、資料分析與資訊技術等三者的結合。而具備資訊技術的工程師學習金融理財，只欠東風，藉由本書提供的金融專業與資料分析的方法，將幫助工程師善用程式工具，來學習投資理財。 Python及R語言簡單好用，函數工具與套件齊全，延伸應用廣泛，並且在統計、圖形繪製、網路資料擷取上都很方便。藉由本書118個技巧與案例的逐步演練及說明，再加上工程師本身的資訊技能，學習金融科技理財，如獲降龍十八掌。 在資訊技術逐漸滲入金融領域的同時，傳統的交易與理財工具也不斷的改變與進化。另外，隨著網路的普及，許多的資料與行為數據公開在網路上，可讓使用者分析與取用，形
成金融科技應用的一個領域。 本書的第一章先介紹商品，使你對於市面的商品及其應用有初步的認知，接著第二、三章則介紹資料的取得方式，能將資料載入程式中使用。後續的章節內容繼續說明常見的投資商品與應用方式，並加上程式的輔佐應用介紹，最後介紹國內券商的即時報價與下單，可給你基礎的金融交易概念。 【工程師為何要學習理財？】 ◎工程師具備資訊技能，能掌握資訊工具進行數據分析，易於進入量化與自動化的理財領域。 ◎工程師喜歡探索問題，並找出解決方案，透過方法與工具的學習，可找出屬於自己的理財方式，並交由程式執行。 ◎工程師有自己的職能工作，無法像專業操盤手一樣，有很多時間盯盤，交給程
式輔助判斷或是自動執行，是最合適的方式。
越南移工微型信用貸款的違約風險
為了解決放款利率查詢 的問題，作者吳慶雄 這樣論述：
本研究針對越南移工微型信用貸款R金融公司，業務上所知之風險控制因子共收集21個自變數，並依契約訂立前、契約訂立後分二大類分析說明，尋找出影響違約機率之因子。 契約訂立前，包含借款人之工作年資、房地產狀況、年齡、婚姻狀況、子女狀況、家庭狀況、性別、月收入、工種、教育程度、房屋抵押設定、出國費用來源、貸款金額、住家至公司之距離、個人形象、台灣是否有親友、保證人背景、越南仲介等。契約訂立後相關變數有逃逸、遣返及轉出。再利用R金融金司所設計之信用評估表，希望藉此統計資料分析，貸款移工的信評及越南仲介的優劣，以作為未來篩選依據，並佐以上述之自變數找出影響違約因素。 以羅吉斯回歸分析
來說明四種工種含看護工、機構工、廠工、農工。分析在一期違約及三期違約之不同工種違約率的情況及無信評與有信評間之差異。 選擇好的越南仲介會是減少違約機率的重要因素，風險管理有賴於減少資訊不透明，造成逆選擇。微型金融公司除了提供微型貸款的便捷，也增加移工的就業機會，對台灣產業競爭力貢獻一己之力，微型金融公司亦具社會企業責任之貢獻價值。關鍵詞：越南移工、微型信用貸款、違約風險。