國防預算約佔中央政府總預算中15%至19%之譜，編列金額近3200餘億，因為單一部會擁有之金額龐大，故常為全民所注目的焦點。而負責國防預算給付窗口的財務單位，其業務執行之績效，管理之良窳，實影響國軍財務業務之運作。
為瞭解國軍財務業務推展實況，協助管理階層全般掌握單位作業概況，以加強修正弱點，提升組織競爭優勢，藉由財務中心年度稽核制度，尋找影響單位績效之變項及非變項，建構具預測與鑑別效能之預警模式，期及早發現潛在危機。
民間一般上市企業，在財務預警模式之探討與運用，早有多年研究，且成效斐然。本研究以邏輯斯迴歸及類神經網路等分析理論，建構預警模式運用於國軍單位，研究期間為94年至99年之6年資料。實證結果顯示，內部審核項目的薪餉發放、集中支付、資訊處理及內部管理變項為鑑別單位正常與否的關鍵變項，以此建構的倒傳類神經網路預警模式，不論訓練樣本或是測試樣本，預測能力均較邏輯斯迴歸模型來得佳，正確率達93%至95%。

Defense budget in the central government budget accounts for about 15-19% ,which approximately amounts to more than 320 billion NT dollars. Possessing a huge amount of funds, the Ministry of National Defense is usually the focus of attention by all the people in taiwan. Therefore, the performance of business execution and quality of management of the financial unit responsible for defense budget payment definitely affects the operation of financial business in the Ministry of National Defense.
To understand the practical situation of financial business development of the ministry, and to assist management class to master the general situation of operation in the unit thoroughly, in order to strengthen correction of weakness and to improve competitive advantage of the organization, the thesis seeks variables and non-variables affecting performance of the unit and constructs early warning model possessing efficiency of prediction and identification by the annual audit system of the financial center. The thesis hopes to detect potential crises beforehand.
General private enterprises have done research for years and preformed excellently on application and development of financial early warning model. This thesis constructs early warning model applied to the military unit by logistic regression and artificial neural network analysis theory in the data from 2005 to 2010. The empirical results show that salary distribution, centralized payment, information processing and internal management variables of the internal audit item are the key variables to determine whether the unit works regularly or not. Moreover, the early warning model of backpropagation artificial neural network, constructed by the variables mentioned before, provides a better predictive ability than that of logistic regression model, regardless of training samples or Test samples. Its accuracy rate is up to 93% to 95%.

中文摘要 I
英文摘要 II
第一章 緒論 1
第一節 研究背景概要 1
第二節 研究動機 1
第三節 研究目的 2
第四節 研究流程 2
第五節 研究範圍 4
第二章 文獻探討 5
第一節 內部控制 5
一、內部控制制度發展 5
二、內部控制的定義 8
三、內部控制組成要素 10
第二節 內部審核 12
一、內部審核的定義 12
二、內部審核的範圍與方式 13
三、國軍內部審核概述 14
四、國軍財務單位內部審核概況 15
第三節 預警模式 17
一、財務危機 17
二、預警模式 21
三、財務危機預警模式之比較 28
第三章 研究方法 30
第一節 研究架構 30
第二節 研究樣本 31
第三節 變數定義 32
一、自變數 32
二、應變數 32
第四節 研究方法 34
一、敍述統計 34
二、逐步多元迴歸分析 34
三、Logistic迴歸分析 36
四、類神經網路 37
第四章 實證結果與分析 39
第一節 敍述統計分析 39
一、研究變數之敍述性統計 39
二、常態性檢定 40
三、差異性檢定 41
第二節 預警模式建構 42
一、邏輯斯迴歸模式 44
二、倒傳類神經網路模式 46
第三節 模型鑑別能力之比較 48
第五章 結論與建議 51
第一節 研究結論 51
第二節 管理意涵 52
一、提供管理機關內部控制策略計畫之參考 52
二、提供基層單位管理階層策略之參考 52
第三節 研究限制與未來建議 53
一、研究限制 53
二、對後續研究者之建議 53
參考文獻 54
附錄 59

一、中文部份
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二、英文部份
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