臺灣博碩士論文加值系統

本研究嘗試使用多元尺度分析法建構視覺化之財務預警模型，其最大目的在於提早發現企業內部潛在的財務危機，藉此提供投資者及放款銀行一個預警的訊號，避免投資於或融資給體質不佳而可能發生財務危機的公司，進而減少其資金的損失；同時，也能做為公司管理階層早期發現危機徵兆的預警訊號，促使公司提前檢視其內部的財務與經營狀況，以避免財務危機事件的發生。研究樣本選取1992年至2008年屏除金融業之所有產業中，曾經發生財務危機之所有公司，並各選入一無發生財務危機之公司當做其配對樣本，依相同業務類別、資產規模相近為配對依據，最終有效樣本對數共計161對，且財務會計資料選取年份為財務危機公司於發生危機事件之前一年。樣本分為模型組與預測組，期間選取方面使用部分重疊期間方法，共產生十五種期間組合。研究變數選用十個皆以資產為分母之財務比率變數。本研究目的為利用多元尺度分析法，以其產生之視覺化模型進行公司財務危機之預測，並衡量預測績效，此外，另以羅吉斯迴歸分析做為其比較方法，最後比較兩種方法之預測績效差異與檢驗模型穩定性。本研究之實證結果發現：於十五種期間中，多元尺度法產生之總體預測績效皆明顯高於或等於羅吉斯迴歸法之績效，且檢驗其模型具穩定性，表示多元尺度法之應用確實能達到企業財務危機之預警效果。

The purpose of this study is to construct a visualized early warning model of financial distress using the multidimensional scaling method. As a result, we can provide investors and managers a visualized instrument to find out the problem companies in their early stages. We use ten financial ratios as the inputs of our model and illustrate how the multidimensional scaling technique can help practitioners when assessing the financial distress of a company. Finally, we compare the performance of the logit model with the MDS model. Empirical result shows that the overall performance of the MDS model is better than that of the logit model. We find that the MDS model has better prediction of the financial distress.

中文摘要-------------------------------------------------------------------------------------------i
英文摘要------------------------------------------------------------------------------------------ii
誌謝------------------------------------------------------------------------------------------------iii
目錄------------------------------------------------------------------------------------------------iv
表目錄---------------------------------------------------------------------------------------------vi
圖目錄---------------------------------------------------------------------------------------------xi

壹、 緒論----------------------------------------------------------------------------------------1
一、 研究背景---------------------------------------------------------------------------------------1
二、 研究動機---------------------------------------------------------------------------------------2
三、 研究目的---------------------------------------------------------------------------------------3
四、 論文架構---------------------------------------------------------------------------------------3
貳、 文獻回顧----------------------------------------------------------------------------------4
一、 財務危機之定義------------------------------------------------------------------------------4
二、 多元尺度法於財務危機預警模式---------------------------------------------------------5
三、 其他統計方法於財務危機預警模式------------------------------------------------------6
四、 統計方法之比較-----------------------------------------------------------------------------10
參、 研究方法---------------------------------------------------------------------------------12
一、 研究設計--------------------------------------------------------------------------------------12
二、 研究模型架構--------------------------------------------------------------------------------37
肆、 實證結果與分析------------------------------------------------------------------------47
一、 期間一之實證結果--------------------------------------------------------------------------47
二、 實證結果之整合性比較分析--------------------------------------------------------------58
伍、 結論與建議--------------------------------------------------------------------------------------66
一、結論---------------------------------------------------------------------------------------------66
二、建議---------------------------------------------------------------------------------------------68
陸、 參考文獻---------------------------------------------------------------------------------70
一、 英文部分--------------------------------------------------------------------------------------70
二、 中文部份--------------------------------------------------------------------------------------72
附錄A、期間二之實證結果---------------------------------------------------------------------------73
附錄B、期間三之實證結果---------------------------------------------------------------------------81
附錄C、期間四之實證結果---------------------------------------------------------------------------90
附錄D、期間五之實證結果---------------------------------------------------------------------------98
附錄E、期間六之實證結果--------------------------------------------------------------------------106
附錄F、期間七之實證結果--------------------------------------------------------------------------115
附錄G、期間八之實證結果--------------------------------------------------------------------------124
附錄H、期間九之實證結果--------------------------------------------------------------------------132
附錄I、期間十之實證結果--------------------------------------------------------------------------140
附錄J、期間十一之實證結果------------------------------------------------------------------------149
附錄K、期間十二之實證結果-----------------------------------------------------------------------157
附錄L、期間十三之實證結果-----------------------------------------------------------------------166
附錄M、期間十四之實證結果----------------------------------------------------------------------175
附錄N、期間十五之實證結果-----------------------------------------------------------------------183

頁碼error(EX.第參章第二節應為第36頁)


一、中文部份
1. 朱泓志，民國八十六年，「臺灣上市股票降類預測之模式」，朝陽科技大學財務金融研究所未出版碩士論文。
2. 吳聲坡，民國八十五年，「查帳報告對財務危機預測能力之研究」，中興大學會計研究所未出版碩士論文。
3. 陳肇榮，民國七十二年，「運用財務比率預測企業財務危機之實證研究」，臺灣大學商學研究所未出版碩士論文。
4. 黃文隆，民國八十二年，「財務危機預警模式建立與驗證」，東吳大學管理科學研究所未出版碩士論文。
5. 黃俊雄，民國八十三年，「企業財務危機預警模型在銀行授信決策之運用」，政治大學企業管理研究所未出版碩士論文。
6. 梁清源，民國八十二年，「財務危機判斷模式之比較：公司財務比率與相對財務比率判斷能力之比較研究」，淡江大學管理科學研究所未出版碩士論文。
7. 張智欽，民國八十四年，「財務比率、區別分析與台灣股票上市公司升降類之研究」，成功大學企業管理研究所未出版碩士論文。
8. 張惟明，民國八十六年，「運用會計資訊於財務危機預警模型之研究:比較二元與多元邏輯斯模型」，淡江大學會計學研究所未出版碩士論文。
9. 蔡麗君，民國八十四年，「審計報告之資訊內涵:運用於危機之預測」，政治大學會計研究所未出版碩士論文。
10. 潘玉葉，民國七十九年，「臺灣上市公司財務危機預警分析」，淡江大學管理科學研究所未出版碩士論文。
11. 鄭碧月，民國八十六年，「上市公司營運危機預測模式之研究」，朝陽技術學院金融研究所未出版碩士論文。
12. 鄭瑞楠，民國八十八年，「財務分析在銀行授信決策上的應用之研究」，東華大學企業管理研究所未出版碩士論文。



二、英文部份
13. Altman, E.I., 1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy using Capital Market Data, Journal of Finance, 23, 589-609.
14. Altman, E. I., Haldeman R., and Narayanan P., 1977, ZETA Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations, Journal of Banking and Finance, 10, 29-54.
15. Beaver, W.H., 1966, Financial Rations as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, 4, 71-111.
16. Blum, M., 1974, Failing Company Discriminant Analysis, Journal of Accounting Research, 12, 1-25.
17. Borg, I. and Groenen, P., 1997, Modern Multidimensional Scaling: Theory and Applications, Springer Series in Statistics, Springer.
18. Coats, P. K. and Fant, L. F., 1993, Recognizing Financial Distress Patterns Using a Neural Network Tool, Financial Management, Autumn, 142-155.
19. Chen, K. C. and Church, B. K., 1992, Default debt obligations and the issues of going-concern options, A Journal of Practice and Theory, 11, 30-49.
20. Coats, P. K. and Fant, L. F., 1991, A Neural Network Approach to Forecasting Financial Distress, Journal of Business Forecasting, 10, 9-12.
21. Deakin,E.B., 1972, A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure, Journal of Accounting Research, Spring, 167-179.
22. Eklund, T., et al, 2003, Using the self-organizing map as a visualizationtool in financial benchmarking”, Information Visualization, 2, 171-181.
23. Foster, Ward and Woodroof, 1998, An Analysis of the Usefulness of Debt Defaults and Going Concern Opinion in Bankruptcy Risk Assessment, Journal of Accounting, 13, 351-371.
24. Lau Hing-Ling, 1987, A Five-State Financial Distress Prediction Model, Journal of Accounting Research, 25, 1.
25. Kruskal, J. B., 1964, Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis, Psychometrika, 29, 1–27.
26. Martin, D., 1977, Early Warning of Banking Failure, Journal of Banking and Finance, 1, 249-276.
27. Molinero Mar, C. and Ezzamel, M., 1991, Multidimensional Scaling Applied to Corporate Failure, OMEGA Int. J. of Mgmt Sci., 19, 4, 259-274.
28. Molinero Mar, C. and Serrano Cinca, C., 2001, Bank failure: a multidimensional scaling approach, The European Journal of Finance,7, 2, 165-183.
29. Molinero Mar, C., Bishop, H. and Turner, M., 2005, The distress of Marks & Spencer PLC in 2001:A multidimensional scaling analysis, Cuadernos de Estudios Empresariales, 15, 107-126.
30. Mensah, Y. M., 1984, An examination of the stationarity of multivariate bankruptcy prediction models: a methodological study, Journal of Account Research, 22, 1, 380-395.
31. Mays, E., 2001, The Basics of Scorecard Development and Validation, Handbook of Credit Scoring, Ch.5, 89-106.
32. Neophytou, E. and Molinero Mar, C., 2004, Predicting Corporate Failure in the UK: A Multidimensional Scaling Approach, Journal of Business Finance & Accounting, 31, 5-6, 677-710.
33. Odom, M. D. and Sharda, R., 1990, A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction, IEEE International, 2, 163-168.
34. Ohlson, J.A., 1980, Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research (Spring): 109-131.
35. Pastena, V. and Ruland, W., 1986, The Merger/Bankruptcy alternative, The Accounting Review, 61, 2, 288-301.
36. Ward, T. J. and Foster, B. P., 1997, A note on selecting a response measure or financial distress, Journal of Business finance & Accounting, July, 869-879.
37. Zmijewski, M., 1984, Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models, Journal of Accounting Research, 22, 89-82.