臺灣博碩士論文加值系統

自2011年1月1日起，銀行業放款及應收款減損評估納入財務會計準則公報第34號「金融商品之會計處理準則」之適用範圍，該修訂條文係參照國際會計準則第39號公報訂定，意即就我國有關壞帳之會計處理於2011年便已開始採用國際會計準則。而台灣銀行業為了因應新會計準則的適用，在壞帳的提列上必定有所改變，因此，過去學者提出之壞帳估計模型在新的規定下是否仍然適用，以及預測能力是否仍然適當？是否有其他較佳的壞帳估計模型，為研究之最重要研究目的。
因此，本研究參考國內外文獻普遍採用之三種壞帳估計模型，外加本研究建立之壞帳估計模型，以民國94到98年的資料作為估計期建立迴歸模型，並以民國99與100年的資料作為測試期，測試四個模型中哪一個模型對我國銀行壞帳預測效果較佳。實證結果顯示，以Kanagaretnam et al.(2010)之壞帳估計模型解釋力為最佳，McNichols & Wilson (1988)之壞帳估計模型其解釋力也非常好，且預測能力相較其他模型為佳，此兩個模型對我國銀行壞帳的預測效果較佳。

As of January first, 2011, the assessment of released credits and collectible accounts have been brought into the valid arrange of the announcement of financial accounting principles under no. 34’s “financial products’ processing principles”, which refers to rule no.39 in “the international accounting principles”, meaning that the accounting processing of our domestic bad debts has accommodated international accounting rules since 2011. Taiwan’s banking field, in order to respond to the use of the new accounting principles, has to take up certain modification upon the listing of bad debts. Therefore, whether the models that were suggested by scholars in the past are still applicable, whether the predictability can still be adequate, or whether there are better estimation models to deal with bad debt predictions are what this paper aims to answer.
Referring to the previous journal articles, this paper refers to the commonly adopted three bad debt models, plus the bad debt estimation model established by this research, to test which model can best explain the bad debt behavior in Taiwan’s banking industry from 2005 to 2009. This paper also uses the estimation results based on data in 2010 and 2011 to make predictions to see which model can have the best predictive effects upon the bad debts of our domestic banking situation. The empirical results show that the model of Kanagaretnam et al.(2010) has the best explanatory power. In addition, the model of McNichols & Wilson (1988) also shows good explanatory power and better predictive power than other models. Both models have better bad debt predictability for Taiwan’s banking industry.

目 錄 I
圖目錄 II
表目錄 II
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機及目的 3
第三節 研究架構及流程 4
第二章 文獻探討 6
第一節 第34號公報第三次修訂內容 6
第二節 金融業壞帳決策因素相關文獻 13
第三節 壞帳估計模型相關文獻 16
第四節 其他相關文獻 19
第三章 研究方法 22
第一節 研究問題 22
第二節 壞帳估計模型 23
第三節 模型效力檢定 28
第四節 樣本選取與資料來源 29
第四章 實證結果 31
第一節 模型一估計式與預測結果 31
第二節 模型二估計式與預測結果 33
第三節 模型三估計式與預測結果 35
第四節 模型四估計式與預測結果 37
第五節 總結 39
第五章 結論與建議 41
第一節 研究結論 41
第二節 研究限制 42
第三節 後續研究建議 43
參考文獻 44
圖目錄
圖1-1：研究流程圖 5
圖2-1：銀行放款及應收款減損評估參考方案 7
圖3-1：分析流程 22
圖4-1：模型一(McNichols&Wilson(1988))預測結果 32
圖4-2：模型二(林修葳與陳育成(1997))預測結果 34
圖4-3：模型三(Kanagaretnam et al.(2010))預測結果 36
圖4-4：模型四(本研究提出)預測結果 38

表目錄
表2-1：銀行資產評估損失準備提列及逾期放款催收款呆帳處理辦法 9
表2-2：授信資產評估方法差異說明 10
表3-1：本研究樣本銀行 30
表4-1：模型一(McNichols&Wilson(1988))的迴歸結果 31
表4-2：模型二(林修葳與陳育成(1997))的迴歸結果 33
表4-3：模型三(Kanagaretnam et al.(2010))的迴歸結果 35
表4-4：模型四(本研究提出)的迴歸結果 37
表4-5：四個模型結果彙總 39

一、中文文獻
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