臺灣博碩士論文加值系統

當企業發生財務危機或是經營不善時，對於企業本身或是政府單位、投資者及銀行都會造成嚴重的衝擊。因此，若能在事先發現危機的徵兆，建立一套預警模型來預測危機的發生，將可以幫助企業、投資者、銀行或是政府單位降低損失。
本研究以資料採礦流程中CRISP-DM的角度出發，了解模型的建構過程，同時，蒐集台灣上市公司之財務性資料以及非財務性資料，例如：會計資訊、股權結構以及董事會結構等變數，藉由結合傳統統計技術以及資料採礦技術，利用羅吉斯迴歸以及類神經網路，分別建構危機前一年、危機前二年以及危機前三年的預警模型，並比較區別能力，找出適當的財務預警模型以及影響財務危機發生的變數，最後，並透過C5.0了解顯著變數間之互動性。
研究結果顯示，類神經網路的整體正確率均較羅吉斯迴歸模型佳。此外，利用羅吉斯迴歸所建構之正確率最高的模型發現，其顯著變數分別為：「稅後淨利率」、「財務槓桿度」、「現金流量比率」、「董監質押比率」、「流動比率」。由此可知，影響危機事件的發生，除了獲利能力外，流動性、槓桿度以及董監質押狀況也是主要的因素之一。另外，將這5個變數，利用C5.0，共產生5條規則，從中可以了解變數之間的互動關係，將可以根據這些規則，幫助政府單位，或是銀行業甚至是投資大眾更加確認危機公司的特性，將有助於降低危機事件的發生。

Whenever a crisis or financial distress occurs to some well-known enterprises, the effect can be catastrophic. Not only can it affect the institution, but also can make a significant impact on investors, banks, as well as government. Therefore, if we can create a financial distress model to forecast the occurrences of such crisis, it will be helpful to the company, investors, banks and government to reduce the possibility of such loss.
The main purpose of this research is to apply crisp-dm and data mining techniques, as well as traditional statistical methods to develop financial distress models. Crisp-dm is a popular method of data mining process. We collected financial and non-financial data, for example, accounting information, ownership structure, and board structure, from some of the publicly traded companies in Taiwan. We then used two kinds of method, logistic models and neural networks, to analyze those data. For each method, three different financial distress models were built, ranging from one year to three years prior to the financial distress. Correct rates were compared with all of the models. We try to form the best logistic model to find the significant variables that affect financial distress happened. Then, we use C5.0 to find the interactive of the significant variables.
The results we found based on our research are summarized as following:
1.The total correct rates of the Neural Networks are better than logistic models.
2.From the best logistic model, we found that“net income margin”, “degree of financial leverage”,” cash flow ratio”,” pledged shares ratio of directors’ and supervisors’ ”, and “current ratio” are the significant variables. Therefore, besides profitability we understand that liquidity, leverage, and pledge are important causes.
3.We use C5.0 to have 5 rules. It will understand interactive of the significant variables and help government, banks, and investors to assure the characters of financial distress then reduce the possibility of loss.

表 次 II
圖 次 VI
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究流程 5
第二章 文獻探討 6
第一節 財務危機的定義 6
第二節 財務預警指標 10
第三節 財務危機預警模式 18
第四節 資料採礦 22
第五節 研究假設 31
第三章 研究方法 32
第一節 研究對象與範圍 32
第二節 研究架構 35
第三節 研究變數 35
第四節 分析方法 45
第四章 資料分析 51
第一節 敘述性統計 51
第二節 常態性檢定與平均數檢定 61
第三節 關聯性分析 82
第四節 因素分析 95
第五節 羅吉斯迴歸分析 98
第六節 類神經網路 116
第七節 決策樹分析 125
第八節 綜合比較與CRISP-DM應用情形 128
第五章 結論與建議 131
參考文獻 137
附錄 148

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