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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李蕙臻
研究生(外文):Hui-ChenLee
論文名稱:結合財務比率與總體經濟變數之財務預警模式-以K銀行為例
論文名稱(外文):Prediction Modeling of Financial Distress with Financial Ratios and Macroeconomics Variables – A Case of Bank K
指導教授:李昇暾李昇暾引用關係
指導教授(外文):Sheng-Tun Li
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:工業與資訊管理學系專班
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:資料探勘財務預警總體經濟
外文關鍵詞:data Miningfinancial distress predictionmacroeconomic variables
相關次數:
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財務預警模式建立之目的在於提早發現潛在的危機,回顧過去文獻對此問題的研究方法包括單變量分析、多變量區別分析、Logistic迴歸分析、類神經網路等。本研究將由個案公司信用評等表原有之變數包括財務比率及總體經濟變數,再以目前準確率最高的支撐向量機(Support Vector Machine, SVM)來建構財務預警模式,以提供個案銀行作為核准撥貸或審核額度的重要參考。
建立五個模型,以財務比率為基礎的模型一,分別採用不同總體經濟變數組合加入預測模型中,以檢視目前所採用之基礎模型的正確率及總體經濟指標對財務危機預警模型之影響。實證結果顯示出基礎模型的正確率93.46%,加入不同總體經濟變數的正確率分別為93.54%、94.75%、94.07%、93.74%,其結果均高於93.46%,顯示總體經濟變數確實能提升預測模型的正確率。
The purpose of establish financial distress prediction model is to detect potential crisis earlier. Review the literature on this issue, the approach includes univariate analysis, multiple discriminant analysis, logistic regression analysis, artificial intelligence tools such as neural network. In this thesis, the variables we use are financial ratios and macroeconomic variables which are from the Bank K‘s credit scoring indictors. Construct financial distress prediction model with these variables base on support vector machine (SVM).
In this thesis will establish five models, which use financial ratios and macroeconomic variables in different combinations. To see its accuracy and the impact of macroeconomic indicators we used in the financial distress prediction model. The empirical results show that the basic model’s accuracy is 93.46% , the other models’ accuracy are 93.54%, 94.75%, 94.07%, 93.74%, higher than the 93.46 percent overall macroeconomic variables can improve the accuracy of the prediction model.
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vii
表目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機 3
1.3研究目的 4
1.4研究範圍與限制 4
1.5研究架構 5
第二章 文獻探討 6
2.1財務預警 6
2.1.1財務預警系統之功能 6
2.1.2財務危機的定義 7
2.1.3銀行授信評估原則 9
2.1.4信用評等 11
2.2資料探勘 14
2.2.1資料探勘 14
2.2.2資料探勘之分類流程 16
2.3財務危機預警模式 17
2.3.1單變量分析 17
2.3.2多變量分析 18
2.3.3 Logistic迴歸分析 19
2.3.4類神經網路 21
2.3.5支撐向量機 22
第三章 研究方法 25
3.1研究流程 25
3.2確認危機公司與正常公司及抽樣比例 27
3.3確認財務比率及總體經濟變數 28
3.3.1財務比率 28
3.3.2總體經濟變數 33
3.4資料探勘方法及工具 35
3.4.1資料探勘方法 35
3.4.2資料探勘工具 38
3.5資料前置處理 39
3.6資料分析 41
第四章 實驗結果與分析 43
4.1 實驗環境、實驗資料 43
4.1.1實驗環境 43
4.1.2實驗資料 43
4.2實驗步驟 45
4.3實驗評估方法 46
4.3.1 驗證方法 46
4.3.2 模型績效評估方法 46
4.4實驗結果分析 47
第五章 結論與未來研究方向 54
5.1 結論 54
5.2未來研究方向 56
參考文獻 57
中文文獻 57
英文文獻 60
附錄 64
附錄1. K銀行企業授信戶評分項目及標準 64
附錄2. 財務危機公司與正常公司配對表 67
附錄3. 模型一實驗數據 73
附錄4. 模型二實驗數據 73
附錄5. 模型三實驗數據 74
附錄6. 模型四實驗數據 74
附錄7. 模型五實驗數據 75
附錄8. 檢定結果 76
中文文獻
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吳達凱,2007,銀行業建立企業信用評等以管理授信信用風險之研究,東吳大學企業管理學系碩士論文。
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李明峰,2001,銀行業對企業授信『信用評等表』財務比率預警有效性之實證分析, 國立中山大學財務管理學系研究所碩士論文。
李羿儒,2004,財務危機預警模式之再探討-運用支撐向量機及logit模式,高雄第一科技大學財務管理學系碩士論文。
李婉慈,2000,銀行往來關係與公司經營績效及財務危機之關聯性分析,國立中正大學財務金融研究所碩士論文。
阮懷勝,2006,財務危機預警模式之研究-以電子產業為例,東吳大學會計學系碩士論文。
周百隆、盧俊安,2007,以Cascaded Logistic Model 建構我國企業財務危機預警模型之研究,中華管理評論國際學報,10(2)。
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洪琳美,2005,運用支撐向量機與類神經網路於銀行授信之研究,國立台灣科技大學資訊管理系碩士論文。
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陳雪芳、李天行、邱志洲,2010,結合財務比率,智慧資本與公司治理指標於企業危機預警模式之建構,電子商務研究,8(3)。
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黃志力,2007,企業財務危機預測-以類神經網路建構產業別預警模型,國立中山大學企業管理學系碩士論文。
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曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉、王慶堯,2005,資料探勘,旗標出版社,臺北。
萬智傑,2007,台灣中小企業之財務危機預警模型、信用評等與巴塞爾協定資本計提,東吳大學企業管理所碩士論文。
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楊凌峰,2008,台灣上市公司財務危機早期預警之研究,義守大學財務金融學系碩士論文。
鄧志豪,2000,以分類樣本偵測地雷股-新財務危機預警模型,國立政治大學金融學系碩士論文。
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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。


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網站部分
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台灣經濟新報 http://www.tej.com.tw/twsite/
台灣證券交易所公開資訊觀測站 http://mops.twse.com.tw/
行政院經濟建設委員會景氣指標查詢系統 http://index.cepd.gov.tw/
第一銀行https://www.firstbank.com.tw/A5_2_3.action
Dr. G.P.S. Raghava http://www.imtech.res.in/raghava/rbpred/svm.jpg
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