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研究生:王威乾
研究生(外文):Wang ,Wei-Chyan
論文名稱:以DEA為基礎衡量我國電子業的信用評分
論文名稱(外文):Credit score of Taiwans'ElectronicIndustry Base on DEA approach
指導教授:杜建衡杜建衡引用關係
指導教授(外文):Du, Jian-Heng
口試委員:薛舜仁羅志賢杜建衡
口試日期:2014-07-12
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄應用科技大學
系所名稱:金融資訊研究所
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:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:信用評分因素分析法資料包絡分析法(DEA)
外文關鍵詞:Credit scoreFactor analysisData Envelopment Analysis (DEA)
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傳統的危機預測大多以多元判別比較分析、Logistic迴歸分析和神經網絡等方式,來建構其預測模型,但上述這些預測模型大多需要事後的訊息來推導,很難達成事前預測的需求。而本研究則藉由DEA-BCC模型對企業前期的財務比率作信用評分,來達成建構危機預測模型。
本研究樣本的選取以民國101年台灣地區上市、上櫃及興櫃之電子業公司,而變數選取則以TEJ公告之60項財務比率資料為依據,並依公司法、證劵交易所、臺灣經濟新報 (TEJ)及國內學者論點,將923家電子公司區分為69家的危機公司及854家正常公司,再經過因素分析法萃取、 CAP模型效力檢測、資料包絡分析法(DEA)之BCC模型、線性迴歸分析及分類判別分析等研究方法來對企業作信用評分,經實證結果證明依本研究所選出之借款依存度、負債比、每股現金流量、每股淨值 (TSE)、總資產成長率及營業利益/實收資本比等六項財務比率所作成的信用評分,對於當年度的分類判別正確比率達到90.9 %,另再以該六項財務對102年度做預測分類判別,其正確率亦高達85.9 %,由此證明依本研究所選出之財務比率透過 DEA-BCC模型所建構之信用評分,應為可達到事前預測需求的危機預測模型。

Traditional crisis prediction is mostly multiple discriminant analysis, Logistic regression analysis and neural networks, etc., to construct the prediction model, but most of these predictive models needed to derive the message afterwards, it is difficult to achieve in advance forecast demand. In this study, the DEA-BCC model by early enterprise financial ratios for credit score to reach crisis construct predictive models.
Select the study sample to 101 years in Taiwan listed on the OTC and emerging companies in the electronics industry, and the variable selected 60 financial ratios TEJ information as the basis of the announcement, and in accordance with the Companies Act, securities exchanges, Taiwan economic Journal (TEJ) and domestic scholars argument, the 923 electronics companies divided into 69 crisis companies and 854 normal company, through factor analysis extracted, CAP model potency testing, data envelopment analysis (DEA) of the BCC model research methods, linear regression analysis, discriminant analysis and classification to make the credit score of the enterprise, the empirical results show that dependence on borrowings elected under this Institute, debt ratio, cash flow per share, the net per share (TSE), total asset growth rate and operating profit / paid-up capital ratio by six financial ratios as credit score, for the year when determining the correct classification rate achieve 90.9%, then another 102 years for the six financial classify discrimination, the correct rate also up to 85.9%, thus proving financial ratios elected under this Institute through DEA-BCC model is constructed of credit score, should be reached prior demand forecasting model prediction the crisis.

中文摘要……………………………………………………………………………… i
英文摘要……………………………………………………………………………… ii
誌 謝……………………………………………………………………………… iii
目 錄……………………………………………………………………………… iv
表 目 次……………………………………………………………………………… vi
圖 目 次……………………………………………………………………………… vii
第一章 緒論…………………………………………………………………………… 1
第一節 研究背景與動機…………………………………………………………… 1
第二節 研究目的…………………………………………………………………… 2
第三節 研究架構…………………………………………………………………… 3
第四節 研究限制…………………………………………………………………… 5
第二章 文獻回顧……………………………………………………………………… 6
第一節 電子業淺介及信用風險及財務危機之定義危機之定義………………… 6
第二節 國外相關信用風險模型之文獻探討…………………………………… 13
第三節 國內相關文獻探討……………………………………………………… 18
第三章 研究設計…………………………………………………………………… 24
第一節 研究流程………………………………………………………………… 24
第二節 研究樣本之選定………………………………………………………… 26
第三節 研究變數之選定………………………………………………………… 27
第四節 研究方法………………………………………………………………… 36
第四章 實證結果與分析…………………………………………………………… 47
第一節 投入及產出變數的選定………………………………………………… 47
第二節 以DEA-BCC模型計算企業之信用分數…………………………………… 52
第三節 驗證企業之信用分數…………………………………………………… 53
第五章 結論與建議………………………………………………………………… 60

第一節 研究結論………………………………………………………………… 60
第二節 研究建議………………………………………………………………… 61
參考文獻 …………………………………………………………………………… 62
附錄一: 電子股之分類整理……………………………………………………… 66
附錄二: 2012年年中下市之電子業公司………………………………………… 67
附錄三: 101年度F類公司及資料補不全之興櫃公司共38家………………… 68
附錄四: 財務危機公司樣本……………………………………………………… 69
附錄五: CAP效力模型檢測-1(償債能力指標之CAP檢測)………………… 70
附錄六: CAP效力模型檢測-1(成長率指標之CAP檢測)………………………70
附錄七: CAP效力模型檢測-2(現金流量指標之CAP檢測)……………………71
附錄八: CAP效力模型檢測-2(獲利能力指標之CAP檢測)……………………71
附錄九: CAP效力模型檢測-3(經營能力指標之CAP檢測)……………………72
附錄十: CAP效力模型檢測-3(INPUT變數之CAP檢測)……………………… 72
附錄十一: 轉正後之部份財務比率…………………………………………………73
附錄十二: 102年度之危機公司樣本………………………………………………74


一、中文部分
1.杜建衡(2009),金融機構風險管理,新陸書局股份有限公司。
2.邱順南(2003),台灣銀行業金融預警模型之探討,嶺東技術學院財務金融研究所,碩士論文。
3.邱皓政(2006),量化研究與統計分析 : SPSS 中文視窗版資料分析範例解析。台北:五南出版社。
4.李婉甄(2011),台灣上市、上櫃公司財務危機預警模型之研究-以紡織業、鋼鐵業為例 ,朝陽科技大學財務金融研究所,碩士論文
5.官旻慧(2005),以財務比率衡量公司信用風險,世新大學管理學院財務金融學系,碩士論文
6.林郁翎、黃建華(2009),考慮公司治理之企業財務危機預警模型。東吳經濟商學學報,第六十四期
7.林維珩、盧鎮瑋2005,「股價對強制性財務預測反應之效率性研究」,會計評論,41,53-75。
8.林姵伶(2011),金融海嘯後之多構面財務危機預警模型-以台灣下市公司 為例,南台科技大學企業管理系,碩士論文
9.吳念芳(2003),從銀行借款資訊探討公司財務危機,國立高雄第一科技大學財務管理所,碩士論文。
10.洪光洪(2006),以經營效率觀點建立台灣資訊電子業財務危機預警模型 ,逢甲大學會計學系,碩士論文 。
11.高夢鴻(2008),多層次邏吉斯迴歸應用於公司信用風險違約機率之研究,東吳大學國際經營與貿易學系碩士班,碩士論文。
12.曾怡華(2010),台灣電子業之財務預警分析,東吳大學經濟學系研究所,碩士論文。
13.黃基銘(2009),中小企業信用風險模型之比較研究,國立高雄應用科技大學金融資訊研究所,碩士論文。
14.陳秀琪(2006),台灣電子業上市公司財務危機預警之研究,朝陽科技大學財金所,碩士論文
15.陳肇榮(1983),運用財務比率預測企業財務危機之實證研究,政治大學企業管理研究所博士論文。
16.陳思吟(2012),應用 Ohlson 股權評價模型探討公司治理之獨立性─台灣上市(櫃)電子業為例,清雲科技大學財務金融研究所,碩士論文
17.陳達新、周恆志,2006,財務風險管理:工具衡量與未來發展,雙葉書廊有限公司。
18.黃雅祺(2006),應用資料包絡分析法及 Logit 計量模式探討企業財務危機預警,明新科技大學資訊管理研究所,碩士論文
19.葉鴻祥(2006),台灣上市資訊電子產業危機預警之研究:DEA 與 Logit 模型之應用,南華大學財務管理研究所,碩士論文
20.張克群、楊淑閔、陳麗貞、范興宜(2010),適應性類神經模糊推論系統於財務危機預測之應用,臺灣銀行季刊第六十一卷第三期
21.潘秋梅(2007),企業違約機率預測-使用羅吉斯迴歸模型,國立高雄應用科技大學金融資訊研究所,碩士論文。
22.鄭瑞楠(1999),財務分析在銀行授信決策上的應用研究,東華大學企業管理學系碩士論文。
23.鄭碧月(1997),上市公司營運危機預測模式之研究,朝陽技術學院金融所,碩士論文。
24.戴姜慶(2010),應用類神經網路與遺傳演算法建構財務預警模型之研究-以台灣上市櫃公司為例,東吳大學經濟學系,碩士論文
25.聶聖之(2004),會計資訊與財務危機預測:考量財務危機嚴重程度差異,中原大學會計系,碩士論文。

二、英文部份
1. Altman, E.I., 1968, “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”, Journal of Finance, Vol.23 (4), 589-609.
2. Altman, E.I. and Gabriele Sabato, 2005, “Effects of the new Basel Capital Accord on Bank Capital Requirements for SMEs”, Journal of Financial Services Research.
3. Altman, E.I. and Gabriele Sabato, 2007, Modeling Credit Risk for SMEs: Evidence from the US Market, Journal of Financial Services Research, Vol.43, 332-357.
4. Altman, E.I., RG Haldemann and Narayan, 1977, “Zeta TM Analysis–A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations,” Journal of Banking and Finance.
5. Beaver, William H., 1966, “Fianacial Ratios as Predictors of Failure in Empirical Research in Accounting: Selected studies,” Supplement to Journal of Accounting Research, Vol. 4, 71-111.
6. Blum, M., 1974, “Failing Company Discriminant Analysis,” Journal of Accounting. Research 12 (1), pp.1-25.
7. Deakin, E. B., 1972, “A Discriminant Analysis of Predictors of Failure,” Journal of Accounting Research, pp.167-179.
8. Guption, GM, 1997, “The New Talk of The Town: CreditMetrics, a Credit Value-at-Risk approach”, The Journal of Lending and Credit Risk Management, pp.44-54.
9. Hill, C., Perry, N.T., S.E.and S. Andes, 1996, “Evaluating firms in financial distress: an event history analysis,” Journal of Applied Business Research.
10. Jae H.Min 及Young-Chan Lee,2007,Published by Elsevier Ltd.
11. Joao Eduardo Fernandes ,2005, “Corporate Credit Risk Modeling: Quantitative Rating System and Probability of Default Estimation”, Banco BPI.
12. Lau, A. H-L., 1987, “A Five- State Financial Distress Prediction Model,” Journal of Accounting Research, 25(Spring), pp.127-138.
13. Lee T.S and Yeh Y.H., 2004, “Corporate Governance and Financial Distress: Evidence from Taiwan,” Journal of Corporate Governance, 3, pp.378-388.
14. Merton, Robert C., 1974, “On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates,”Journal of Finance, Vol. 29, No. 2, pp. 449-470.
15. Ohlson, J. A., 1980, “Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy,” Journal of Accounting Research, vol.18, pp.109-131.
16. Pastena, V., & Ruland, W., 1986.The Merger / Bankruptcy Alternative,” The Accounting Review 61(2), pp.288-302.
17. Sinkey, Joseph F. Jr, 1978, “Identifying Problem'Banks:How Do the Banking Authorities Measure a Bank’s Risk Exposure?”Journal of Money Credit and Banking,10(2), pp.184-193.
18. Tsutsui and Tone 2009,European Journal of Operational Research,Volume 197, Issue 1,16 pages, 243-252.
19. Ward T.J., and Forster B.P., 1997, “A Note on Selecting a. Response Measure for Financial Distress,”Journal of Business. Finance & Accounting, July, pp.869-879.
20. Whitaker,R.B.,1999,The Early Stages of Financial Distress,”Journal of Economics and Finance, Vol.23, pp.123-133.
21. Zmijewski, M., 1984,“Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models,”Journal of Accounting Research, Vol. 22, pp.59-82.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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