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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳良光
研究生(外文):Liang-kuang Chen
論文名稱:國家風險評等模型之研究
論文名稱(外文):The Model of Credit Rating for Country Risk
指導教授:郭照榮郭照榮引用關係
指導教授(外文):Chau-jung Kuo
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:財務管理學系研究所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:112
中文關鍵詞:信用評等因素分析國家風險區別分析
外文關鍵詞:Factor analysisCredit RatingsCountry RiskOrdered Logit modelMultiple Discriminant Analysis
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本文嘗試以具有客觀性及科學性的評等模型為基礎,建立國家風險評等模型,將蒐集到的國家總體經濟的資料,客觀的選取適合評估國家風險的指標,運用在國家風險評等,分析不同等級國家的因素,以尋求最佳的預警效果。
本文之研究對象,以世界銀行公佈的208個國家,剔除67個資料不齊全的國家,縮減研究對象為141個國家。研究期間為1997年至2001年的年資料,選取24項總體經濟指標為研究變數,將各變數歸類為經常帳指標、資本帳指標、外債指標、財政部門指標、貨幣部門指標、人口指標等六大類,利用利用因素分析法將指標變數歸納為幾個相互獨立的共同因素,以減少共線性的問題。
利用區別分析、Ordered Logit迴歸模型建立所得等級及歐元雜誌國家風險排行之國家風險評等模型,進行正確區別率之判定比較,實證結果顯示:
一、就世界銀行所得等級與歐元雜誌國家風險排行,二個不同資料來源的等級而言,在等級一與等級四的群體中,二者的個數差異不大。然而在等級二及等級三中,因參考的變數不同,一則為所得,另一則為九類指標,所以在分類上有較大的差異。
二、在世界銀行的所得等級分類中,各年度國家的等級變動不大,顯示在總體經濟指標中,所得是一項最後的結果,但此結果並非一蹴可即,在短期間內不容易看到效果。另一方面,歐元雜誌國家風險排行分數等級,因各國每年經濟的發展不同,所獲得的指標分數會有高低起伏,在等級分類上的變化也就比較大。
三、區別分析主要變數為:經常帳/GDP、短期負債/總外債、總債務承擔/GNI、總債務承擔/財貨與服務進口、總外債/GDP、發展援助/GNI、金融機構對政府和其他公共部門債權與M2之比的年成長率、消費者物價指數、本國信貸淨額/GDP、新生兒死亡率等10個指標。在國家風險模型的應用上,直接利用這些重要的指標,用來評估某一國家的風險情況,減少資料蒐集的成本。
四、以區別分析為基礎的評等模型正確率,明顯的高於以次序羅吉斯迴歸為基礎的評等模型,因此整體而言,在模擬分類效果上,以區別分析的模擬技術較佳。
目錄
目錄 I
圖表目錄 III
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究對象與限制 3
第四節 研究流程 4
第二章 國家風險評估的介紹與對外投資的現況 6
第一節 國家風險的意義 6
第二節 全球對外投資概況 9
第三節 我國對外投資概況 10
第三章 文獻回顧 16
第一節 信用評等的意義與功能 16
第二節 國家風險評等的主要國際信用評等機構 19
第三節 國內外國家風險的相關文獻與研究 21
第四節 國家風險之相關研究方 36
第五節 綜合評述 38
第四章 研究方法與設計 40
第一節 研究步驟 40
第二節 研究方法 43
第三節 資料來源與變數選取 53
第五章 實證結果與分析 62
第一節 因素分析結果 62
第二節 評等等級 69
第三節 模型之實證結果分析 75
第四節 評等模型之比較分析 98
第六章 結論與建議 105
第一節 研究結論 105
第二節 研究建議 107
參考文獻 109

圖表目錄
圖1-1 研究架構 5
表2-1 全球對外直接投資概況表 10
表2-2 核准對外投資金額及比率(地區別) 12
表2-3核准對外投資金額及比率(產業別) 13
表2-4 國際收支平衡表金融帳資產項 14
表2-5 本國銀行的合併跨國債權 15
表3-1 國外相關文獻彙總表 24
表3-2 國內相關文獻彙總表 29
表3-3 國際信用評等機構變數一覽表 32
圖4-1 實證流程圖 42
表4-1 國家分類-依地區別 53
表4-2 採用變數 61
表5-1 KMO與Bartlett檢定 63
表5-2 1997年因素分析轉軸矩陣表 64
表5-3 1998年因素分析轉軸矩陣表 65
表5-4 1999年因素分析轉軸矩陣表 66
表5-5 2000年因素分析轉軸矩陣表 67
表5-6 2001年因素分析轉軸矩陣表 68
表5-7各年度歐元雜誌國家風險排行臨界值 70
表5-8各年度所得等級一覽表 71
表5-9 各年度歐元雜誌國家風險排行一覽表 73
表5-10 所得等級-Wilks'' Lambda值統計檢定 75
表5-11歐元雜誌國家風險排行-Wilks'' Lambda值統計檢定 75
表5-12 所得等級-1997年區別函數係數 77
表5-13 所得等級-1997年區別模型混洧矩陣 77
表5-14 歐元雜誌國家風險排行-1997年區別函數係數 78
表 5-15 歐元雜誌國家風險排行-1997年區別模型混洧矩陣 78
表5-16 所得等級-1998年區別函數係數 79
表5-17 所得等級-1998年區別模型混洧矩陣 79
表5-18 歐元雜誌國家風險排行-1998年區別函數係數 80
表5-19 歐元雜誌國家風險排行-1998年區別模型混洧矩陣 80
表5-20 所得等級-1999年區別函數係數 81
表5-21 所得等級-1999年區別模型混洧矩陣 81
表5-22 歐元雜誌國家風險排行-1999年區別函數係數 82
表5-23 歐元雜誌國家風險排行-1999年區別模型混洧矩陣 82
表5-24 所得等級-2000年區別函數係數 83
表5-25 所得等級-2000年區別模型混洧矩陣 83
表5-26 歐元雜誌國家風險排行-2000年區別函數係數 84
表5-27 歐元雜誌國家風險排行-2000年區別模型混洧矩陣 84
表5-28 所得等級-2001年區別函數係數 85
表5-29 所得等級-2001年區別模型混洧矩陣 85
表5-30 歐元雜誌國家風險排行-2001年區別函數係數 86
表5-31 歐元雜誌國家風險排行-2001年區別模型混洧矩陣 86
表5-32 所得等級--2 Log Likelihood值統計檢定 87
表5-33歐元雜誌國家風險排行--2 Log Likelihood值統計檢定 87
表5-34 所得等級-1997年Ordered Logit函數係數 88
表5-35 所得等級-1997年Ordered Logit模型混洧矩陣 88
表5-36 歐元雜誌國家風險排行-1997年Ordered Logit函數係數 89
表5-37 歐元雜誌國家風險排行-1997年Ordered Logit模型混洧矩陣 89
表5-38 所得等級-1998年Ordered Logit函數係數 90
表5-39 所得等級-1998年Ordered Logit模型混洧矩陣 90
表5-40 歐元雜誌國家風險排行-1998年Ordered Logit函數係數 91
表5-41 歐元雜誌國家風險排行-1998年Ordered Logit模型混洧矩陣 91
表5-42 所得等級-1999年Ordered Logit函數係數 92
表5-43 所得等級-1999年Ordered Logit模型混洧矩陣 92
表5-44 歐元雜誌國家風險排行-1999年Ordered Logit函數係數 93
表5-45 歐元雜誌國家風險排行-1999年Ordered Logit模型混洧矩陣 93
表5-46 所得等級-2000年Ordered Logit函數係數 94
表5-47 所得等級-2000年Ordered Logit模型混洧矩陣 94
表5-48 歐元雜誌國家風險排行-2000年Ordered Logit函數係數 95
表5-49 歐元雜誌國家風險排行-2000年Ordered Logit模型混洧矩陣 95
表5-50 所得等級-2001年Ordered Logit函數係數 96
表5-51 所得等級-2001年Ordered Logit模型混洧矩陣 96
表5-52 歐元雜誌國家風險排行-2001年Ordered Logit函數係數 97
表5-53 歐元雜誌國家風險排行-2001年Ordered Logit模型混洧矩陣 97
表5-54 各年度所得等級實證結果之正確區別率 98
表5-55 各年度歐元雜誌國家風險排行實證結果之正確區別率 99
表5-56 因素分析-重要自變數 101
表5-57 所得等級-重要自變數 102
表5-58 歐元雜誌國家風險排行-重要自變數 102
表5-59 各年度所得等級預測能力 103
表5-60 各年度歐元雜誌國家風險排行預測能力 103
參考文獻
一、中文部分
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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