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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:張雅婷
研究生(外文):Ya-Ting Chang
論文名稱:資訊透明度之揭露對財務危機公司預警模型之影響
論文名稱(外文):The level of disclosure information to affect the failure prediction model
指導教授:林利萱
指導教授(外文):Lee-Hsuan Lin
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:會計學系
學門:商業及管理學門
學類:會計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:64
中文關鍵詞:資訊揭露透明度Logit迴歸分析多層感知器類神經網路法支持向量機基因演算法。
外文關鍵詞:Disclosure informationMultilayer Perceptron Neural-NetworkSupport Vector MachineGenetic Algorithm.
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世界各國企業破產事件頻傳,財務危機公司預警模型的相關研究,發現愈來愈強調公司治理的重要性,雖然已有學者將公司治理變數納入危機預警模型,但卻忽略公司治理中的「資訊透明度之揭露」。本研究主要的研究目的在於驗證資訊揭露透明度對危機預警模型的重要性,即探討公司治理變數在考量資訊揭露透明度後,是否顯著提升預警模型的準確性;以台灣上市櫃公司財務比率、資訊透明度之揭露、公司治理、總體經濟等變數,分別以羅吉斯法(Logistic regression model, Logit )、多層感知器類神經網路法(Multilayer Perceptron Neural-Network, MLPNN)、支向機(Support Vector Machine, SVM)及基因支向機(Genetic Algorithms-Support Vector Machine , GA-SVM)四種方法來建構財務危機公司預警模型,期望找出最適合台灣上市櫃公司的財務危機預警模型。
本研究將樣本區分以1:2的配對方式,為訓練與測試樣本。以89年至93年之樣本作為訓練樣本,建立預測模型; 以94年至96年之樣本作為測試樣本,來檢驗測試樣本預測的準確度與模型的穩定度。
研究結果發現(1)納入資訊透明度變數之揭露,對危機預警模型的重要性可獲得驗證;(2)比較四種研究方法所建立的財務危機預警模型中,基因支向機(GA-SVM)的預測準確性優於支向機(SVM)、多層感知器類神經網路法(MLPNN)及羅吉斯模型(Logit)。
A lot of bankruptcy incidents have happened. The related research that financial distress company model emphasized more and more company governs importance. Although the scholar add govern variables to the distress company model, but actually neglects the company to govern “disclosure information”. This main research goal is to lies in the importance disclosure information model to the failure company. The discussion that added governs variable after the consideration disclosure information, whether remarkable promotion early warning model accuracy. The aim of this study is try to use Logistic regression model (Logit), Multilayer Perceptron Neural-Network (MLPNN), Support Service Machine (SVM) and Genetic Algorithm-Support Service Machine (GA-SVM) to establish financial distress predictable model.
For building up Taiwan bankruptcy prediction model, the data set is arbitrarily split into two subsets: about 2/3 of the data is used for a training set (2000 to 2004) and 1/3 for a validation set (from 2005 to 2007), comparing the prediction accuracy with the firms from 2000 to 2006 dataset.
The empirical findings from the research shows that (1) added the variable of disclosure information, financial distress predictable model is importance to be possible to obtain the confirmation. (2) The predictive accuracy of the GA-SVM model is better than SVM, MLPNN and Logit models.
摘要.............................................................................................................................Ι
Abstract........................................................................................................................Π
總目錄..........................................................................................................................Ⅲ
表目錄..........................................................................................................................Ⅳ
圖目錄..........................................................................................................................Ⅳ
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 研究架構 4
第二章 文獻探討 6
第一節 統計方法文獻 6
第二節 資訊透明度之文獻 20
第三章 研究設計 24
第一節 財務危機公司操作型定義 24
第二節 研究樣本選取 25
第三節 變數衡量 27
第四節 研究方法 34
第五節 研究假說 39
第四章 實證結果分析 41
第一節 樣本常態性檢定與平均數檢定 41
第三節 類神經網路實證分析結果 48
第四節 支向機實證分析結果 50
第五節 基因支向機演算法實證分析結果 52
第六節 羅吉斯迴歸模型(Logit)、多層感知器類神經網路法(MLPNN)、支向機(SVM)及基因支向機演算法(GA-SVM)综合比較 54
第五章 結論與建議 57
第一節 研究結論 57
第二節 研究限制及未來研究方向 59
參考文獻....................................................................................................................61
一、中文部份:
(一) 書籍類
1. 林震岩,多變量分析—SPSS的操作與應用,智勝文化事業,民國95年。
(二) 論文類
1. 池千駒 (1999),「運用財務性、非財務性資訊建立我國上市公司財務預警模式」,國立成功大學會計研究所未出版之碩士論文。
2. 宇佩芬 (2002),「資訊揭露程度、外資法人持股率與股價報酬率間之關係研究」,文化大學國際企業管理學系碩士論文。
3. 何文榮及彭俊豪(2001),「以不同類神經網路建構上市公司財務預警模型」,臺灣土地金融季刊,第三十八卷,第三期,1-22頁。
4. 李永新(2007),「利用支援向量機衡量公司違約風險」,長庚大學企業管理研究所碩士論文。
5. 李孟芳 (2003),「股權結構對企業財務資訊揭露品質之影響--以上市電子業公司為例」,國立成功大學會計研究所未出版之碩士論文。
6. 吳智鴻 (2003),「結合基因演算法最佳化「支持向量機」參數-財務危機上之應用」,台北大學企業管理研究所博士論文。
7. 林政衛(2004),「公司治理結構、資訊透明度與股票報酬變異關聯性之研究」,國立政治大學會計學系未出版碩士論文。
8. 邱碧芳(2002),「公司財務危機預警資訊之研究—考慮現金流量因素」,朝陽科技大學財務金融系碩士論文。
9. 洪信豪(2007),「公開及非公開發行公司財務危機之比較 -使用MDA、Logit、BPN、SVM及GA-SVM」,元智大學會計研究所碩士論文。
10. 陳肇榮(1983),「運用財務比率預測企業財務危機之實證研究」,國立政治大學博士論文。
11. 陳建賓(2003),「加入公司治理指標的企業財務危機預測研究:Logistic模型應用」,淡江大學財務金融研究所碩士論文。
12. 陳惠玲(1999),中國大陸文革後研究生學位探討。國立政治大學東亞研究所。
13. 許崇源(2005),「我國員工分紅與員工認股權」,會計研究月刋,第233期, 72-80頁。
14. 黃文燕(2004),「自願設立獨立董事、公司資訊透明度、審計品質與公司價值關聯性之研究:代理理論vs.訊號發射理論」,大葉大學會計資訊研究所碩士論文。
15. 黃美玲、張秋桂(2003),「公司財務危機預測之實證研究-考慮非財務與財務因素」,德明學報,第二十二期,77-100頁。
16. 湯竣評(2006),「遺傳演算法結合支向機於財務危機預警模式之應用---以北美地區為例」,國立台北大學統計學研究所碩士論文。
17. 彭俊豪(1998),「以類神經網路建構上市公司財務預警模型之比較研究」,朝陽大學財務金融所未出版的碩士論文。
18. 葉怡芳(2003),「建構財務危機預警模式-支向機與羅吉斯之應用」,元智大學會計研究所碩士論文,民國92年。
19. 葉銀華、李存修、柯承恩(2002),公司治理與評等系統,商智文化。
20. 劉易昌(2004),「支援向量機於財務預測上之應用」,靜宜大學資訊管理研究所碩士論文。
21. 劉振遠(2005),「建構台灣未上市公司財務危機之預測-支向機與GMDH模式之運用」,元智大學管理研究所碩士論文。
22. 龔志明 (2000),「財務危機預測模型之跨期性研究」,中山大學財務管理學系研究所碩士論文。
(三)網站類
1.台灣經濟新報資料庫。http://www.tej.com.tw。






二、英文部份
1. Altman, I.E. [1968], “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Predication of Corporate Bankruptcy,” Journal of finance, Vol.23, No.4, pp.589-609.
2. Altman et al. [1977], “Zeta analysis: a new model to identify bankruptcy risk of corporations,” Journal of Banking Finance, Vol.1, pp.29– 54.
3. Atiya, A.F. [2001], “Bankruptcy prediction for credit risk using neural networks: a survey and new results,” IEEE Transactions on neural networks, vol.12, No.4, pp.929-935.
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8. Claessens, S, S. Djankov, J.P.H. Fan, and Larry H.P. Lang, [2002], “Disentangling the Incentive and Entrenchment Effects of Large Shareholdings,” Journal of Finance, Vol.57, pp.2741-2771.
9. Cronqvist, H. and Nilsson, M, [2003], “Agency Costs of Controlling Minority Shareholders,” Journal of Financial and Quantitative Analysis Vol.38.
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24. Mensah, M.Yaw [1984], “An E Xamination of the Stationarity of Multivariate Bankruptcy Prediction Models: A Methodological Study,” Journal of Accounting Research, Vol.22, No.1, pp.380-395.
25. McKee, T.E. and T. Lensberg [2001], “Genetic programming and rough sets: A hybrid approach to bankruptcy classification,” Journal of operational research, vol.138, pp.436-451.
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