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：
Altman, Edward I.，1968，“Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”，The Journal of Finance，Vol 23，Issue 4，589-609。
Altman, Edward I., G. G. Halderman, and P. Narayanan (1977)，“ZETA Analysis: A New Model to Identify the Bankruptcy Risk of Corporations”，Journal of Banking and Finance，Vol 1，No.1，29-54。
Altman, Edward I.,and Gabriele Sabato，2005，“Effects of the New Basel Capital Accord on Bank Capital Requirements for SMEs”， Journal of Financial Services Research 28:1/2/3 ，15–42。
Altman ,Edward I.,and Gabriele Sabato，2007，“Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S. Market”，EconPapers，vol. 43, issue 3, pages 332-357
Altman, Edward I. and E. Hotchkiss, 2005 “Corporate Financial Distress and Bankruptcy”, 3rd Edition, John Wiley & Sons, New York.
Beaver, W.H.，1966 ，“Financial Ratios as Predictors of Failure in Empirical Research in Accounting: Selected Studies,”， Supplement to Journal of Accounting Research， Vol.4， 71-111。
Falkenstein, E，2000，“RiskCalcTM For Private Companies：Moody’s Default Model－ Rating Methodology”，Moody’s Investors Service Global Credit Research。
Ohlson, J. A.，1980，“ Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy ”Journal of Accounting Research，Vol.18，109-131。
Sauders, Anthony and Marcia, Cornett，2003，“Financial Institutions Management: a Risk Management Approach”， 4th edition， McGraw-Hill Companies。
中文部分：
金融人員研究訓練中心編撰，1999，“銀行授信實務概要”，初版，財團法人金融人員研究訓練中心發行。
林震岩，2007，“多變量分析：SPSS的操作與應用”，再版二刷，智勝文化事業有限公司發行。
李明瑩，2005，“銀行中小企業信用評等模型的建置與驗證”，世新大學財務金融研究所碩士。
李惠民，2005，“中小企業信用風險評估模式之研究-(金融授信評估模式之研究)”，淡江大學管理科學研究所碩士論文。
洪雪媚，2003，“新巴塞爾資本協定對國內中小企業影響之實證研究”，台灣大學國際企業學研究所碩士論文。
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。
官旻慧，2004，“以財務比率衡量公司信用風險”，世新大學財務金融研究所碩士論文。
周大慶.沈大白.張大成.敬永康.柯瓊鳳，2007，“風險管理新指標-風險值理論與應用”，再版，智勝文化事業有限公司發行。
胡美惠，2003，“公司財務風險防範預警模式之探討-以中部中小企業為例”，大葉大學事業經營研究所碩士論文。
馬惠君，2006，“台灣中小企業信用風險測量模型之研究”，雲林科技大學財務金融系碩士班碩士論文。
陳思翰，2003，“商業銀行如何利用Logit及KMV模型檢視授信政策”，國立中央大學財務金融研究所碩士論文。
陳明賢，1985，“財務危機預測之計量分析研究”，國立台灣大學商學研究所碩士論文。
陳建賓，2003，“加入公司治理指標的企業財務危機預測研究：Logistic模型的應用”，淡江大學財務金融學系碩士論文。
陳肇榮，1982，“運用財務比率預測企業財務危機之實證研究”，國立政治大學財政研究所碩士論文。
張大成，2007，“企業信用評等建置”，台灣金融研訓院企業信用評等建置研習班講義。
潘玉葉，1990，“台灣股票上市公司財務危機預警分析”，淡江大學管理科學研究所博士論文。
蔡戊鑫，2003，“建構台灣大型企業財務危機預警模式”，國立中正大學國際經濟研究所碩士論文。
萬哲鈺、高崇瑋，2003，“財務報表分析“，二版，華泰文化事業公司發行。
經濟部，2007，“2007中小企業白皮書”，經濟部發行。
謝智安，2004，“企業財務危機預測之研究”，國立中正大學國際經濟研究所碩士論文。
翻譯書輯：
Michel Crouhy., Dan Galai., Robert Mark，2004，“風險管理：Risk Management”，台灣金融研訓院編譯委員會，初版三刷，美商麥格羅.希爾國際股份有限公司發行。
Basel Committee on Banking Supervision，2004，“銀行自有資本之計算與自有資本標準之國際通則：修正版架構，2005；International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards：A Revised Framework”，新巴賽爾資本協定共同研究小組，初版，財團法人金融研訓院發行。