臺灣博碩士論文加值系統

本研究以2000年至2012年台灣上市公司為研究對象，結合Z-score財務預警模型中的財務變數與會計師查核意見，透過Logistic回歸分析檢視其財務危機預測能力。本研究亦探討Z-score財務預警模型之結果與會計師查核意見是否相關以及進一步檢視Z-score值對財務正常公司預測之準確性分析。另外驗證文獻上認為會計師面臨企業可能發生財務危機時，傾向簽發修正式無保留意見之假說。

實證結果顯示，透過Logistic回歸分析Z-score財務預警模型中的財務變數若結合會計師查核意見後，能有效提升其模型的判斷性。其中在危機前一年預測正確率最高可達91.8%，而加入會計師意見後型一錯誤與型二錯誤也有所下降。另外，本研究進一步將修正式無保留意見依照其在TEJ台灣經濟新報資料庫中之內容分類，結果顯示會計師出具修正式無保留意見(類型二)與保留意見的情況下，Z-score財務預警模型之結果與實際結果較吻合。最後，本研究亦證實即便企業可能發生財務危機，會計師仍舊傾向簽發修正式無保留意見，而不會直接簽發保留意見，且修正式無保留意見之比率大多在90%以上，可看出台灣會計師在簽發保留意見時仍相當保守。

This study’s subjects are the listed companies in Taiwan from year 2000 to 2012. Combined with Altman’s (1968) Z-score model variables and CPA opinions, using logistic regression analysis to establish the financial crisis warning model and view the ability to predict the financial crisis. Besides, the study examined the relevant between the results of Z-score model and CPA opinions. Finally, we also want to verify the literature suggestions that auditors prefer to issue modified unqualified opinion than qualified opinion as their clients have financial crisis.
The empirical results show that if the Z-score model variables combine with the CPA opinions variable can effectively improve the judgment and enhance accuracy of the models. The prediction accuracy of the logistic model is 91.8%. Besides, after adding CPA opinions variable, the type I and II errors also declined. In accordance with the contents of the opinion in TEJ database, we further divided modified unqualified opinion into two categories. The results show that when auditors issued the modified unqualified opinion (category II) and the qualified opinion, the results of Z-score model were more equivalent to the actual results. Finally, The study also confirm that even though financial crisis may occur, auditors still tend to issue the modified unqualified opinion, but not directly issue the qualified opinion. Therefore, we can see auditors still quite conservative in Taiwan.

目錄
中文摘要 i
英文摘要 ii
致謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
第一章 緒論 1
1-1 研究背景與動機 1
1-2 研究目的 2
1-3 研究架構 2
第二章 文獻探討 4
2-1財務危機之定義 4
2-1-2國內學者定義方式 4
2-1-3 TEJ台灣經濟新報資料庫定義 5
2-2國外財務危機預警模型文獻 5
2-2-1 單變量分析法 5
2-2-2 多變量區別分析法 5
2-2-3 Logistic分析法 7
2-2-4 類神經網路模型 8
2-3 國內財務危機預警模型文獻 9
2-3-1多變量區別分析法 9
2-3-2 Logistic與Probit模型分析法 10
2-3-3 綜合比較區別分析、Z-score與Logit模型之研究 10
2-3-4類神經網路分析法 11
2-4 審計公報之審計意見規定與會計師意見 12
2-4-1 根據我國審計準則公報第三十三號財務報表查核報告中 12
2-4-2 TEJ會計師簽證內容分類 13
第三章 研究方法 14
3-1 財務危機之定義 14
3-2 研究樣本與資料來源 14
3-3 財務危機預警模型選取 14
3-4 研究變數定義與選取 15
3-5 實證模型 20
3-5-1回歸分析一 20
3-5-2回歸分析二 20
3-5-3回歸分析三 21
第四章 實證研究分析與結果 24
4-1樣本敘述與統計分析 24
4-1-1樣本敘述 24
4-1-2樣本統計分析 27
4-2回歸模型分析結果 31
4-2-1回歸分析一結果 31
4-2-2回歸分析二結果 35
4-2-3回歸分析三結果 36
第五章 結論 38
5-1研究結論 38
5-2研究限制 39
參考文獻 40

國外文獻

1. Altman, E. I. 1968. "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy." The Journal of Finance, 23(4): 589-609.
2. Altman, E. I., R. Haldeman, and P. Narayanan. 1977. "ZETATM analysis: A new model to identify bankruptcy risk of corporations." Journal of Banking and Finance 1(1): 29-54.
3. Altman, E. I., G. V. Marco and F. Varetto. 1994. "Corporate distress diagnosis: Comparisons using linear discriminate analysis and neural networks." Journal of Banking and Finance 18(3): 505-529.
4. Beaver, W. H. 1966. "Financial Ratios As Predictors of Failure." Journal of Accounting Research, 4: 71-111.
5. Blum, M. 1974. "Failure Company Discriminated Analysis", Journal of Accounting Research, Vol. 12, P1-P25.
6. Coats, P., and L. Fant 1993. "Recognizing financial distress patterns using a neural network tool. " Financial Management, 142-155.
7. Deakin, Edward . B. 1972. "A discriminant analysis of predictors of businessfailure." Journal of Accounting Research; Vol. 10, No 1, pp. 167-179
8. Deangelo, H. and L. DeAngelo 1990, "Dividend Policy and Financial Distress: An Empirical Examination of Troubled NYSE Firms", Journal of Finance, 45: 1415-1431
9. Hopwood, W., McKeown, Mutchler, (1989) "A Test of Incremental Explanatory Power of Opinions Qualified for Consistency and Uncertainty". The Accounting Review 64 (1): 28-48.
10. J. Berkson .1944 "Application to the Logistic Function to Bio-Assay." Journal of the American Statistical Association, 39: 357-365.
11. Lo, A. 1986. "Logit versus discriminant analysis: A specification test and application to corporate bankruptcy. Journal of Econometrics,31(2), 151-178.
12. Martin, D. 1977. "Early warning of banking failure. Journal of Banking and Finance" 1(2/3): 249-276.
13. Ohlson, J. A. 1980. " Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. " Journal of Accounting Research 18(1): 109-131.
14. Odom, M. D., &; Sharda, R. 1990. "A neural network model for bankruptcy prediction. Paper presented at the Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks", San Diego.
15. Platt, H. D., and M. B. Platt. 1990. "Development of a class of stable predictive variables: The case of bankruptcy prediction", Journal of Business Financial and Accounting , 17, pp.31-49.
16. Scott, J. 1981. "The probability of bankruptcy: A comparison of empirical predictions and theoretical models." Journal of Banking and Finance, 11, 317-344.

國內文獻
1. 三雨辛，2011，「臺灣製造業危機預警模型之建構—Z-score、區別分析與Logistic模型之實證比較」，朝陽科技大學財務金融研究所碩士論文。
2. 台灣經濟新報資料庫TEJ
http://www.tej.com.tw/twsite/
3. 柯俊良，1994，「壽險業消償能力預警模型—類神經網路模型之運用」，臺灣大學財務金融研究所碩士論文。
4. 馬惠君，2007，「台灣中小企業信用風險測量模型之研究」，國立雲林科技大學財務金融系碩士論文。
5. 張淵智，1998，「動態靜態財務資訊建構危機預警模式之比較」，東吳大學1998年企業管理研討會論文集。
6. 陳肇榮 ，1983，「運用財務比率預測企業財務危機之實證研究」，政治大學企業管理研究所博士論文。
7. 陳明賢，1986，「財務危機預測之計量分析研究」，國立臺灣大學商學研究所未出版之碩士論文。
8. 陳琬鈺，2006，「我國會計師事務所簽證客戶財務風險之研究 -利用Altman(1968) Z-Score」，國立成功大學會計學系碩士論文。
9. 潘玉葉，1990，「台灣股票上市公司財務危機預警分析」，淡江大學管理科學研究所博士論文。
10. 鄭碧月，1997，「上市公司營運危機預測模式之研究」，朝陽技術學院財務金融研究所碩士論文。
11. 歐再添，2003，「企業財務危機預測-以產業別建構Logistic預警型」，台灣科技大學企業管理系碩士論文。
12. 戴鳳玲，1997，「類神經網路與Logit模式對財務危機預測能力之比較研究-以台灣股票上市公司為例」，碩士論文，東吳大學企業管理研究所。