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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李復禮
研究生(外文):Fu Li Lee
論文名稱:公司治理與財務危機關係之研究-以上市公司為例
論文名稱(外文):The relation between corporate governance and financial distress-base on Taiwan stock exchange as example
指導教授:何文榮何文榮引用關係
指導教授(外文):Wen Rong Ho
學位類別:碩士
校院名稱:開南管理學院
系所名稱:財務金融系碩士班
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:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:73
中文關鍵詞:財務危機公司治理
外文關鍵詞:financial crisescorporate governance
相關次數:
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隨著我國經濟的持續成長,我國的資本市場的發展亦漸趨完備,但卻始終有地雷股存在,上市公司發生危機,往往讓一般投資大眾的血汗錢成為泡影,近年來,我國政府強調公司監理的推動,並成了了金融監督管理委員會,期望可以藉由更完整的監理機制來預防公司惡意倒閉的憾事發生。

本研究即為考量公司監理之重要性以及預測財務危機研究方法的多元性,決定採用多變量區別分析、Logit迴歸分析、類神經網路等研究方法,結合公司治理方面相關變數,期望可以找出最適合我國上市公司的財務預警模式,本研究先以因素分析法來進行篩選變數,而後再帶入區別分析模式以及Logit迴歸分析,結果發現
1. 流動性指標與償債性指標之解釋變異能力最佳,推測公司短期債務過高為發生財務危機的主因。
2. 三種預測模式中,以類神經網路的預測效果最佳,危機前一年至危機前三年之分類正確率為93.75% 78.12% 78.12%。
3. 本研究於實證探討當中發現,公司治理變數的加入對模型的區別能力並無明顯的增加能力,因此,本研究認為我國政府推動公司治理的努力仍然不夠,可進步空間仍然相當的大。
In Taiwan, the capital marketing has developed more and more maturely with the economy growth; but it continues to happen that there are some listed companies create financial crises and result in the loss of money for stockholders.

In recent years, Taiwan’s government focuses on the supervision of corporate governance and sets up a Financial Supervisory Commission as a market monitoring system to prevent companies from financial crises such as fraudulent insolvency.

In consideration of the importance of company monitoring system and pluralism of methods to predict company financial crises, the study adopts (a)Discriminant analysis, (b)Logit regression analysis and (c)Artificial Neural-Network. The purpose of this study is to find out the most accurate model to predict listed-company financial warning which may result in bankruptcy.

We start with applying the “Factor Analysis” to sift out the variables and use these variables to build up the Discriminant analysis and the Logit regression analysis model.
The conclusion of this study is as follows:
1. The liquidity ratio and the coverage ratio are the best variables to explain the difference among samples. Study suggests that companies which have many short-term debts are the main reason to cause financial crises.
2. Out of the three methods, Artificial Neural-Network makes the most accurate prediction. The accuracy of anticipation in past three years of financial crises is 93.75% 78.12% 78.12% respectively.

3. The study also reveals that the variables of corporate governance could not adds the accuracy of anticipation , so we conclude that the governmental enforcement on corporate governance has in fact not worked.
目 錄
頁數
誌謝----------------------------------------------------Ⅰ
中文摘要------------------------------------------------Ⅱ
英文摘要------------------------------------------------Ⅲ
目錄----------------------------------------------------Ⅴ
表次----------------------------------------------------Ⅶ
圖次----------------------------------------------------Ⅸ

第一章 緒論 ------------------------------------------1
第一節 研究背景與動機--------------------------------1
第二節 研究目的 -------------------------------------3
第三節 研究限制 -------------------------------------4
第四節 研究步驟與流程 -------------------------------5

第二章 文獻探討 ------------------------------------6
第一節 財務危機定義相關文獻 -------------------------6
第二節 財務危機模型相關文獻-------------------------10

第三章 研究設計與研究方法 ----------------------------24
第一節 研究設計 -----------------------------------24
第二節 研究變數與操作型定義-------------------------28
第三節 研究架構 ------------------------------------34
第四節 研究方法-------------------------------------35

第四章 實證結果 ------------------------------------46
第一節 敘述性統計量---------------------------------46
第二節 常態性檢定-----------------------------------50
第三節 兩群體平均數檢定-----------------------------54
第四節 因素分析-------------------------------------58
第五節 模型建立-------------------------------------61

第五章 結論與建議 --------------------------------------67
第一節 研究結論-------------------------------------67
第二節 研究建議-------------------------------------68

參考文獻 ------------------------------------------69

表 次

表2-2 財務危機預警模型之優缺點比較表---------------------------------------20
表2-3 財務危機相關研究整理表---------------------------------------------------22
表3-1 研究樣本總表------------------------------------------------------------------25
表3-2 研究樣本年份分佈表---------------------------------------------------------26
表3-3 研究樣本產業分佈表---------------------------------------------------------26
表3-4 研究變數總表------------------------------------------------------------------33
表4-1 樣本敘述性統計量失敗前一年---------------------------------------------46
表4-2 樣本敘述性統計量失敗前二年---------------------------------------------48
表4-3 樣本敘述性統計量失敗前三年---------------------------------------------49
表4-4 樣本常態性檢定失敗前一年------------------------------------------------50
表4-5 樣本常態性檢定失敗前二年------------------------------------------------51
表4-6 樣本常態性檢定失敗前三年------------------------------------------------52
表4-7 兩群體平均數分析失敗前一年---------------------------------------------54
表4-8 兩群體平均數分析失敗前二年---------------------------------------------55
表4-9 兩群體平均數分析失敗前三年---------------------------------------------56
表4-10 因素分析危機前一年---------------------------------------------------------58
表4-11 因素分析危機前二年---------------------------------------------------------59
表4-12 因素分析危機前三年---------------------------------------------------------59
表4-13 因素分析萃取總表------------------------------------------------------------60
表4-14 區別模型實證結果------------------------------------------------------------61
表4-15 Logit模型分析危機前一年--------------------------------------------------62
表4-16 Logit模型分析危機前二年--------------------------------------------------62
表4-17 Logit模型分析危機前三年--------------------------------------------------63
表4-18 Logit模型分析實證結果-----------------------------------------------------63
表4-19 倒傳遞類神經網路模型實證結果------------------------------------------64
表4-20 預警模型實證結果總表------------------------------------------------------65
表4-21 財務變數與倒傳遞類神經網路模式區別結果---------------------------66

圖 次

圖1-1 研究流程圖-------------------------------------------------------------------------5
圖3-1 研究架構圖------------------------------------------------------------------------34
圖3-2 人工神經元模型圖---------------------------------------------------------------41
圖3-3 單一隱藏層的倒傳遞類神經網路架構圖------------------------------------41
圖3-4 倒傳遞類神經網路學習流程圖------------------------------------------------45
壹、中文部份
1.石村貞夫、陳耀茂,2005,多變量分析的SPSS使用手冊,鼎茂圖書出版股份有限公司。
2.林傑斌、劉明德,2003,SPSS11.0與統計模式建構,台北,文魁資訊股份有限公司。
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4.曾國雄、鄧振源,多變量分析
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貳、西文部份
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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