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研究生:洪于珺
研究生(外文):Hong, Yu-Chiun
論文名稱:運用羅吉斯迴歸及區別分析建立企業財務危機預警模型之研究
論文名稱(外文):A Study of Constructing Corporation Financial Distress Prediction Models Using LOGIT and Discriminant Analyses
指導教授:古永嘉古永嘉引用關係
指導教授(外文):Goo, Yeong-Jia
口試委員:吳怡芳洪儒瑤古永嘉
口試日期:2013-05-23
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:企業管理學系
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
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:45
中文關鍵詞:羅吉斯迴歸區別分析財務危機預警模型
外文關鍵詞:LOGITDiscriminant analysesFinancial distress prediction models
相關次數:
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本研究目的是針對企業之財務比率與公司治理變數來建構企業財務危機預警模型。研究對象為台灣上市、上櫃公司,財務危機公司樣本為2002年至2012年10月有發生全額交割的公司,危機公司對正常公司以1:2之比率進行配對,選取同一年度、同一產業、資產總額最相近者為正常公司,並整理危機發生前五年危機公司與正常公司的財務變數及公司治理變數,共計96家公司,財務比率變數36個,公司治理變數8個,共計44個變數。本文使用羅吉斯迴歸及多變量統計之區別分析進行比較,檢視此兩種模型是否對預測公司面臨財務危機能提供有效資訊。實證結果顯示:
一、以羅吉斯迴歸及區別分析探討影響財務危機之重要變數,結果顯示財務變數之負債比率、近四季常續性每股盈餘、存貨週轉率、營收成長率、固定資產週轉率、資金需求金額、流動比率、應付帳款付現天數、資金供給天數共九個變數;公司治理變數之經理人持股比例共一個變數對判別財務危機有重大影響。
二、依據羅吉斯迴歸分析所得到之預測力,從財務危機發生前一年至前五年,每一年皆為100%,五年全體樣本之預測力為84.58%。依區別分析所得到之預測力,從財務危機發生前一年至前五年,每一年亦為100%,五年全體樣本之預測力為68.54%。結果顯示,羅吉斯迴歸之預測力較區別分析高。

The purpose of this study is to construct corporation financial distress prediction models based upon financial ratios and corporate governance. The samples are from Taiwan listed companies, which had been announced distressed during the period of 2002 to 2012. The matching healthy samples are collected using similar year, industry and total assets. This study uses five year financial ratios and corporate governance variables prior to financial distress of both distress companies and healthy companies. A total of 96 companies with 36 financial ratio variables and 8 corporate governance variables are collected. This study compares both LOGIT and Discriminant models to check which model is suitable for predicting potential financial distressed firms. The results are summarized as follows:
1. Based on LOGIT and Discriminant models, the most important variables for prediction among financial ratios are debt ratio, EPS, inventory turnover ratio, sales growth rate, fixed assets turnover, the fund requirement, current ratio, payment days, days of working capital supply. Manager’s holding ratio is the only corporate governance variable that is significant for prediction.
2. In terms of each year prediction, both LOGIT and Discriminant models have the same 100% prediction accuracy. However, for the 5-year total sample, the LOGIT model demonstrated an 84.58% predictive accuracy and the Discriminant model only resulted in 68.54% accuracy. Thus, it might be inferred that the LOGIT model could provide better prediction.

謝詞 I
中文摘要 II
英文摘要 III
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 論文架構 2
第二章 文獻探討 5
第一節 財務危機的定義 5
第二節 財務危機預警模型之文獻 9
第三章 研究設計 17
第一節 研究架構與流程 17
第二節 研究變數的操作性定義 19
第三節 研究範圍與樣本選取 25
第四節 羅吉斯迴歸 26
第五節 區別分析 26
第四章 實證分析 31
第一節 敘述統計分析 31
第二節 平均數檢定 33
第三節 Logit迴歸與逐步區別分析 37
第四節 Logit與二次區別分析 39
第五章 研究結論與建議 41
第一節 研究結論 41
第二節 研究限制 42
第三節 後續研究建議 42
參考文獻 43

一、中文參考文獻
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二、英文參考文獻
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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