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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:張馨尹
研究生(外文):Hsin-yin Chang
論文名稱:影響保險公司違約機率的經濟因素
論文名稱(外文):A Study about the Economic Factors Influencing Life Insurance Companies'' Probability of Default
指導教授:王安平王安平引用關係許可達許可達引用關係
指導教授(外文):An-ping WangKer-tah Hsu
學位類別:碩士
校院名稱:朝陽科技大學
系所名稱:保險金融管理系碩士班
學門:商業及管理學門
學類:風險管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:灰色模型Z""-ScoreZ-Score破產機率
外文關鍵詞:gray modelZ""-ScoreZ-Scorebankruptcy ratio
相關次數:
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由於低利率時代的來臨、保險法修正案以及34號公報的通過,種種因素促使保險公司的經營環境不同於以往。這些環境的改變是否使保險公司的安全性受到影響,是本文研究的起因。本研究之目的:1.以現有的信用風險預測模型評估保險公司,探討其近年來破產機率的變化趨勢;2.探討影響保險公司信用風險之經濟因素。學者在探討此類相關主題,最常使用的研究方法是Altman Z-Score、MERTON 模型、KMV 模型,再進一步自模型中,選出準確率較高者。本研究選用Altman Z-Score與Z"-Score,結合灰色模型GM(0,N)建構具有預警機制之系統模組。研究結果發現,在所投入的經濟變數中,貨幣供給量變動率(M1A年增率、M1B年增率、M2年增率)及股價指數變動率與壽險公司破產機率呈負向的影響,而台灣地區消費者物價總指數年增率、失業率、國民所得年增率、直接金融與間接金融年增率及主要金融機構存款金額年增率,則與壽險公司破產機率呈正向的影響;在所有經濟變數中,以台灣地區消費者物價總指數年增率、M1B年增率和國民所得年增率對破產機率的影響程度最大。
Due to the new coming of lower percentage era, Insurance Act amendment, and Financial Instrument No.34, the insurance companies are forced to change the style of management. Therefore we conduct the following study to observe the risk assessment of insurance companies bankruptcy. We will use the current risk assessment method to analyze the change of bankruptcy rate in the past few years. Then using Altman Z-Score, MERTON method, and KMV method to evaluate the result. Finally choose the method with highest accuracy. In this study using Altman Z-Score and Z"-Score combine the gray model to make a method having early warning. The experimental study shows that Annual Rates of M1A, Annual Rates of M1B, Annual Rates of M2, Index Rate of Stock Exchange appear to have a negative impact with bankruptcy ratio of life insurance companies, but the Annual Rates of Consumer Price Index, Unemployment Rate, and Annual Rates of Increase in National Income, Annual Rates of Direct and Indirect Finance and Annual Rates of Main Financial Institution Deposit shows positive. Overall Annual Rates of Consumer Price Index, Annual Rates of M1B and Annual Rates of Increase in National Income shows most influence on bankruptcy issue.
目錄
摘要................................ I
Abstract............................II
謝誌................................III
目錄................................IV
表目錄..............................VI
圖目錄..............................VII
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 研究限制............................5
第四節 章節結構和研究流程..................6
第貳章 相關理論與文獻回顧..................8
第一節 總體經濟對壽險業的影響..............8
第二節 壽險業財務危機定義..................9
第三節 灰色系統形成與理論..................15
第四節 衡量違約風險指標....................27
第參章 研究方法............................30
第一節 資料說明............................30
第二節 變數介紹............................31
第三節 研究設計與方法......................33
第四章 實證結果與分析......................39
第一節 樣本資料的敘述統計..................39
第二節 實證結果與分析......................40
第五章 結論與建議..........................61
第一節 結論................................61
第二節 建議................................63
參考文獻....................................65
附錄A.......................................70

表目錄
表1 C公司財務指標..........................41
表2 T公司財務指標..........................43
表3 C公司Z-Score實證結果...................44
表4 C公司Z"-Score實證結果..................45
表5 T公司Z-Score實證結果...................47
表6 T公司Z"-Score實證結果..................48
表7 總體經濟代表性指標整理表...............53
表8 金融產業代表性指標整理表...............54
表9 C公司 - GM(0,N)與Z-Score組合預測結果 56
表10 C公司 - GM(0,N)與Z"-Score組合預測結果56
表11 T公司 - GM(0,N)與Z-Score組合預測結果 57
表12 T公司 - GM(0,N)與Z"-Score組合預測結果57

圖目錄
圖1 研究流程圖..............................7
圖2 C公司 Z-Score折線圖....................44
圖3 C公司 Z"-Score折線圖...................45
圖4 T公司 Z-Score折線圖....................47
圖5 T公司 Z"-Score折線圖...................48
參考文獻
一、中文文獻
1. 吳漢雄、溫坤禮、鄧聚龍(1996)。灰色分析入門。台北:高立圖書股份有限公司。
2. 溫坤禮、黃宜豊、陳繁雄、李元秉、連志峰、賴家瑞(2002)。灰預測原理與應用。台北:全華圖書公司。
3. 劉思峰、徐忠祥(1996)。灰色系統研究新進展。大陸:華中理工大學出版社。
4. 鄧聚龍、郭洪、溫坤禮、張廷政、張偉哲(1999)。灰預測模型方法與應用。台北:高立圖書股份有限公司。
5. 王勤銓(2005)。信用風險量化模型。未出版碩士論文,私立淡江大學,財務金融研究所,台北。
7. 吳宇哲(2002)。以違約距離衡量美國上市公司之信用風險。未出版碩士論文,私立元智大學,管理研究所,桃園。
9. 李孟璋(2005) 保險業負債公平價值之探討。未出版碩士論文,私立東吳大學,商用數學系,台北。
10. 邱嘉洲(2007)。保險公司盈餘管理:利率隨機環境下資產配置策略。未出版碩士論文,國立台灣大學,財務金融學研究所,台北。
11. 唐志明(1994)。我國保險公司資金運用之研究-投資期貨及選擇權交易之可行性。未出版碩士論文,國立政治大學,保險學研究所,台北。
12. 修長進(2002)。台灣壽險業動態財務分析。未出版碩士論文,私立東吳大學,商用數學系,台北。
13. 徐佳鈺(2004)。企業違約風險之衡量-選擇權評價模型之應用。未出版碩士論文,國立高雄第一科技大學,金融營運所,高雄。
14. 許鴻英(2004)。以選擇權模型衡量台灣上市公司信用風險之有效性。未出版碩士論文,國立臺灣大學,財務金融學研究所,台北。
16. 陳惠燕(2005)。總體經濟因素對台灣區壽險業失卻清償能力影響之研究。未出版碩士論文,私立朝陽科技大學,保險金融管理研究所,台中。
17. 陳淑娟(2006)。我國法定壽險責任準備金適足性之研究。未出版碩士論文,國立政治大學,經營管理研究所,台北。
18. 楊棟樑(2004)。應用組合預測於信用風險之衡量。未出版碩士論文,國立政治大學,企業管理研究所,台北。
19. 楊文彬(2005)。從日本經驗看台灣壽險經營之危機與轉機。未出版碩士論文,國立中興大學,台中。
20. 楊德淳(2006)。台灣金融產業系統風險之衡量。未出版碩士論文,國立中山大學,經濟學研究所,高雄。
21. 潘存善(1995)。運用現金流量分析壽險公司經營績效。未出版碩士論文,私立逢甲大學,保險學研究所,台中。
22. 鄭叔謀(2006)。產險公司營業單位經營績效評估模式之研究-灰色理論之應用。未出版碩士論文,私立朝陽科技大學,保險金融管理研究所,台中。
23. 謝坤龍(2006)。台灣公債殖利率預測模型之建構- 調適性網路模糊推論系統與灰預測之應用。未出版碩士論文,私立東吳大學,經濟學研究所,台北。
24. 王子亮、溫坤禮、鄧聚龍(1998)。灰色系統文獻綜述。1998 年灰色系統理論與應用研討會論文集,頁1-32。

二、英文文獻
1. Altman, E.I.(1968), “Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy”, Journal of Finance, Vol.23, No.4, pp.589 -609.
2. Altman, E.I. and A. Saunders (1998), “Credit risk measurement: Developments over the last 20 years”, Journal of Banking & Finance,Vol.21, pp.1721-1742.
3. Bahnson, P.R. and J.W. Bartley (1992), “The Sensitivity of Failure Prediction Models to Alternative Definitions of Failure,” Advances in
Accounting,pp.255-278.
4. Beaver, W.H. (1966), “Financial Ratio as Predictors of Failure”, Journal of Accounting Research, Supplement, pp.71 -102.
5. C.Y. Kung, K.T. Hsu, T.M. Yang, and P.W. Liu.(2006) “An Application of the Grey Prediction Theory to the Annual Medical Expense of Taiwan’s National Health Insurance,” Journal of Grey System, Vol. 9, No. 2, pp. 75-86, 2006.
6. Deng, J. L. (2001), A Novel Grey Model GM (1, 1∣ τ, γ): Generalizing GM(1, 1). The Journal of Grey System, Vol. 1, pp.1 -8.
7. Hsu,K.T.& Yan, T.M.(2007) “Applying Grey Models to Categorical Data - Policyholder’s Characteristics and Purchase De cision of Unit Linked Insurance. ” in Proc. IEEE Int. Conf. on Grey Systems & Intelligence Services, Nanjing, China, pp. 748–753.
8. K.T Hsu, T.M.Yan, K.Y.Lo, and F.H. Chen.(2007) “Applying the grey models to binary data-A study about factors impacting on defa ult risk of the issued cash cards,” in The 3th Int. Conf. Advances in Computer Science and Technology, Puhket, Thailand, pp. 559–564.
9. Li, P. L. (1990), Grey forecasting of earthquake frequency in China Mainland. J.Grey System, No.2, pp.133-151.
10. Roger M. Stein (2002), Benchmarking Default Prediction Models: Pitfalls and Remedies in Model Validation, Technical Report #30124, Moody’s KMV.
11. Taffler, R.J. (1983), “The Assessment of Company Solvency and Performance Using a Statistical Model”, Accounting and Busin ess Research, pp295-308.
12.Walter, J.E. (1957), “The Determination of Technical Solvency”, Journal of Business, Vol.30, pp.30-45.
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