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研究生:李建儒
研究生(外文):Chien-lu Lee
論文名稱:中小企業的信用風險測量之研究:以台灣某銀行為例
論文名稱(外文):A Study on the Credit Risk Measurement of Small-Medium Enterprises:A Case Study
指導教授:吳榮振吳榮振引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立雲林科技大學
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:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:69
中文關鍵詞:Logistic模型多變量區別分析中小企業信用風險Altman Z-score信用模型
外文關鍵詞:Altman’s Z score modelcredit riskLogistic modelMultiple discriminant analysisSmall and Medium Enterprises
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本研究主要目的乃針對國內中小企業財務與經營特性,遴選適合預測國內中小企業信用風險的變數,以發展一套適合國內銀行或金融機構於從事中小企業授信業務時的信用風險預測模型。資料採某銀行93年承作的中小企業授信戶,至96年底間發生逾期放款為樣本,違約公司有330家及隨機抽樣繳款狀況正常公司770家,運用Altman(1968)的Z-score模型方法,選取五類標準的財務變數,另增加公司經營管理、未來展望及債權確保等三類質性變數,帶入多變量區別分析(MDA)及Logistic迴歸分析,以決定最適合台灣中小企業信用風險的預測因素。
經實證證據顯示,較佳的中小企業信用風險預測的財務變數為固定長期適合率、速動資產/總資產、稅前損益/總資產、營授比率及總資產週轉率等五個變數,而非財務質性變數為經營者本業知識與經驗、本業產品市場性及擔保物區分等三個變數,將此八個變數帶入Logistic模型做迴歸分析準確率達96.3%,以94年度承作核准中小企業戶,作樣本外預測能力分析,預測準確率達96.99%。這些實證證據顯示,考慮非財務變數的質性變數進入傳統的credit scoring模型,可增加台灣中小企業信用風險的預測能力。
According to financial and operational characteristics of domestic small and medium enterprises,the main purpose of this thesis is to select some appropriate variables to forecast credit risk of the SMEs,thus promoting the development in forecasting the credit risk in loan to the SMEs for the domestic banks or financial institutions。Data is adopted from a specific bank concerning its non-performing loan to SMEs during the period of 2004 to 2007。There includes 330 defaulting SMEs and 770 non-defaulting SMEs,which are randomly sampled from 4,745 originally non-defaulting SMEs。We use the Z-score model by Altman (1968) to select five financial variables,plus three additional qualitative measures on management of company,future perspectives and debt protection。Then the Multiple discriminant analysis(MDA)and Logistic model are adopted to determine the most appropriate variables for forecasting credit risk of the SMEs in Taiwan。
Empirical evidence shows that there are five better financial variables as forecasting credit risk for SMEs。They are respectively fixed long-term asset to equity ratio, quick assets to total assets ratio, pretax net income to total assets ratio,sales revenue to loan ratio and total assets’ turnover rate。There are three non-financial qualitative variables selected。They are the professional knowledge and experience of owners, the marketing conditions of major products and the types of collateral。By introducing these eight variables into Logistic model to do the regression analysis,it is found that the accuracy was as high as 96.3%。By analyzing the forecasting power out of sample,based on the data of all the loan made by the specific bank in 2005,the accuracy is as high as 96.99%。These evidence indicates that taking into account the non-financial and qualitative measures in traditional credit scoring model will increase the forecasting power of the credit risk for SMEs in Taiwan。
中文摘要 --------------------------------------------------------------- i
英文摘要 ---------------------------------------------------------------- ii
誌謝 -------------------------------------------------------------------- iii
目錄 -------------------------------------------------------------------- iv
表目錄 ------------------------------------------------------------------ vi
圖目錄 ------------------------------------------------------------------ viii
一、 緒論 ---------------------------------------------------------- 1
1.1 研究背景與動機 ----------------------------------------------------- 1
1.2 研究目的 ----------------------------------------------------------- 4
1.3 研究架構 ----------------------------------------------------------- 5
二、 文獻探討 -------------------------------------------------------6
2.1 中小企業違約的定義及傳統衡量信用風險的質性方法 --------------------- 6
2.2. 國內外中小企業信用風險衡量文獻探討 --------------------------------- 9
2.2.1 國外文獻探討 ------------------------------------------------------ 9
2.2.2 國內文獻探討 ------------------------------------------------------ 11
三、 研究方法 -------------------------------------------------------15
3.1 中小企業樣本的來源 ------------------------------------------------- 15
3.2 變數的選取與變數定義 ----------------------------------------------- 16
3.3 自變數檢定步驟 ------------------------------------------------------ 25
3.4 實證模型 ------------------------------------------------------------ 26
3.4.1 多變量區別分析模型 ----------------------------------------------26
3.4.2 Logistic迴歸模型 ------------------------------------------------ 28
3.5 模型檢定 ------------------------------------------------------------ 30
3.5.1 Logistic 模型的區別能力檢定 ------------------------------------ 30
3.5.2 多變量區間模型與Logistic模型的比較 ----------------------------- 31
四、 實證研究結果 ---------------------------------------------------33
4.1 自變數的區別能力分析 ----------------------------------------------- 33
4.1.1 財務比率變數的平均數差異檢定 ------------------------------------33
4.1.2 非財務變數的平均數差異檢定 --------------------------------------38
4.1.3 自變數Kolmogorov-Smirnov檢定 ------------------------------------40
4.2 自變數共線性檢定 ----------------------------------------------------44
4.3 多變量區別分析模型及Logistic模型的準確性 ----------------------------45
4.3.1 多變量區別分析模型預測的準確率 -----------------------------------45
4.3.2 Logistic迴歸模型預測的準確率 ------------------------------------50
4.4 模型強韌度測試(robust test)----------------------------------------58
4.5 樣本外(out of sample)的預測能力 ---------------------------------- -63
五、 結論與未來建議 --------------------------------------------------65
5.1 研究結論 -------------------------------------------------------------65
5.2 未來建議 -------------------------------------------------------------66
參考文獻 -----------------------------------------------------------------67
西文部分:
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Altman, Edward I. and E. Hotchkiss, 2005 “Corporate Financial Distress and Bankruptcy”, 3rd Edition, John Wiley & Sons, New York.
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中文部分:
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吳明隆.涂金堂,2007,“SPSS與統計應用分析”,二版七刷,五南圖書出版股份有限公司發行。
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翻譯書輯:
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