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研究生:周定遠
研究生(外文):Ting-Yuan Chou
論文名稱:大陸企業違約預測之探討─複合加權模型
論文名稱(外文):The Study of Assessing the China Business in Predicting Default Risk: Weighted Hybrid Model
指導教授:林修葳林修葳引用關係
口試委員:沈大白敬永康
口試日期:2014-07-09
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:國際企業學研究所
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:72
中文關鍵詞:違約預測KMV模型Logit模型複合模型
外文關鍵詞:Default riskKMV modelLogit modelHybrid model
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本研究針對預測企業違約之(1)市場型違約預測模型─選擇權評價法(簡稱KMV Model)以及(2)會計型違約預測模型─Altman Z-score Model 與 Logit Model設計建構限制導致部分實證的效果不彰課題,但本研究兩個模型整合設計的突破點在於模型之非固定權重係數─模型權重依照企業特性變數改變,亦即探討何時會計模型的預測情形優於市場模型及何時優劣反置,本研究應用複合模型(Revised Hybrid Model:RHM)基於預測結果及型一(誤授)錯誤、型二(誤拒)錯誤,也將參考樣本分類的差異進入模型的實證比較,篩出最佳樣本模式及較適合的違約複合模型。
本研究的樣本含隱性違約公司及僅有真實違約公司,在上述分析比對後選出影響違約預測模型優劣參數設為複合模型權重變數。實證發現,本研究創新─複合模型(Revised Hybrid Model:RHM)比起KMV Model &; Logit Model具有更好的違約預測能力,KMV Model 以及Logit Model 在同樣誤拒水準下達到更低的誤授。


Aiming at better estimating the probability of corporate defaults, which has typically been the key element in risk management, this study explores the limitations of KMV Model and Altman Z-score as well as Logit accounting-based Model. Specifically, it incorporates both market and accounting-based models and examines the suitable weights on the two types of models of based on characteristic variables including earnings-price ratio, and liquidity. The new model, Revised Hybrid Model, (RHM), outperforms in type I and type II errors the two individual models.
This study include both firms that actually defaulted and the ones that should be defined as with stealth default; Using the weighing variable based on previous literatures, I document that the refined-Revised Hybrid Model (RHM) performs better on predicting default rates than KMV Model and Logit models. It also has lower Type I error when Type II error has been controlled than the original models.


摘要 I
Abstract II
謝辭 III
目錄 1
圖目錄 2
表目錄 2
第一章 緒論 3
第二章 文獻探討 5
第一節 違約預測模型 5
第二節 探討兩類模型的整合與再造 10
第三章 研究假說 12
第一節 名目違約與隱性違約 12
第二節 會計、KMV、與複合模型的效益 17
第四章 研究方法 20
第一節 研究樣本期間與資料來源 20
第二節 研究設計與方法 22
第五章 實證結果 34
第一節 KMV模型的實證分析 34
第二節 會計違約預測模型 ─ Altman Z-score Model &;
Logit Model 之實證分析 41
第三節 比較KMV Model與Logit Model 52
第四節 建立新的複合模型(Revised Hybrid Model;RHM)之實證分析 53
第六章 結論與建議 58
參考文獻 60
中文部分: 60
英文部分: 62
附錄 64


中文部分:
三雨辛. (2011). 臺灣製造業危機預警模型之建構—Z-score、區別分析與 Logistic 模型之實證比較. 朝陽科技大學財務金融系研究所學位論文, 1-137.
李哲惠. (2002). 財務預警模型於資產定價之應用. 國立台灣大學財務金融學研究所學位論文, 1-42.
李沃牆. (2010). 考量總體變數下的公司違約預測─ 遺傳規畫決策樹與 Logit 模型之比較. 臺灣銀行季刊六十一卷第一期.
李彥錚. (2006). 影響選擇權模型衡量信用風險有效性的公司特性探討. 國立臺灣大學會計學研究所學位論文, 1-78.
李豫.(2011). 中國金融市場違約預警模型研究與應用.《金融理論與實踐》2011年第6期.
林郁翎、徐霈. (2011). 台灣電子業上市公司財務危機預警模式建構-分析層級程序法與Logit迴歸模型之比較. 東吳大學國際經營與貿易學系研究所學位論文, 1-88.
洪旻郁. (2010). 影響財務危機預警模型有效性因素之探討. 國立臺灣大學財務金融學研究所學位論文, 1-39.
郭兆. (2009). Z-Score模型在我國製造業上市公司財務預警中的實證分析.《企業家天地(下半月版)》- 2009年1期
陳業寧等人. (2004). 台灣企業財務危機之預測: 信用評分法與選擇權評價法孰優. 風險管理學報, 6(2), 155-180.
陳煦. (2012). 資本結構與信用風險相關性的實證研究. 北京大學光華管理學院金融系. 財經視線2012年33期.
陳嘉菱. (2005). 企業危機預測---結合 Logit 模型與 Merton 模型. 國立臺灣大學財務金融學研究所學位論文, 1-28.
陳曉紅等人. (2007). 基於KMV模型的我國中小上市公司信貸風險研究. 中南大學商學院. 《數理統計與管理》第27卷第1期.
彭偉. (2012). 基於KMV模型的上市中小企業信貸風險研究. 華中科技大學經濟學院, 1-8.
敬永康、沈大白. (2013). 內部評級體系要求下大陸上市公司信用違約與財務報告舞弊之關聯性研究. 兩岸金融季刊, 1(2), 17-36.
褚志鵬. (2009). 層級分析法 (AHP) 理論與實作. 2011年, 8.
趙吉紅、謝守紅. (2011). 我國製造業上市公司信用風險度量:基於KMV模型. 江南大學商學院. 《財會月刊─全國優秀經濟期刊》, 1-3.
蔡明春, 鄭青展, 馮淑鈴, &; 陳坤志. (2009). 中小企業貸款違約預警模式-以某商業銀行為例. 文大商管學報, 14(1), 19-40.
蕭芳茗. (2006). 台灣上市櫃公司財務危機之預測-障礙選擇權評價法與 Z-score 模型. 淡江大學財務金融學系研究所學位論文, 1-76.

英文部分:
Agarwal, V., &; Taffler, R. (2008). Comparing the performance of market-based and accounting-based bankruptcy prediction models. Journal of Banking &; Finance, 32(8), 1541-1551.
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The journal of finance, 23(4), 589-609.
Altman, E. I. (2000). Predicting financial distress of companies: Revisiting the Z-score and ZETA models. Stern School of Business, New York University, 9-12.
Beaver, W. H., &; Ryan, S. G. (2005). Conditional and unconditional conservatism: Concepts and modeling. Review of Accounting Studies, 10(2-3), 269-309.
Benos, A., &; Papanastasopoulos, G. (2007). Extending the Merton Model: A hybrid approach to assessing credit quality. Mathematical and computer modelling, 46(1), 47-68.
Bharath, S., &; Shumway, T. (2004). Forecasting default with the KMV-Merton model. unpublished paper, University of Michigan.
Hillegeist, S. A., Keating, E. K., Cram, D. P., &; Lundstedt, K. G. (2004). Assessing the probability of bankruptcy. Review of Accounting Studies, 9(1), 5-34.
Lee, Y. C., &; Teng, H. L. (2009). Predicting the financial crisis by Mahalanobis–Taguchi system–Examples of Taiwan’s electronic sector. Expert Systems with Applications, 36(4), 7469-7478.
Merton, R. C. (1974). On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates. The Journal of Finance, 29(2), 449-470.
Ohlson, J. A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of accounting research, 109-131.
Tsai, C. Y. (2012). Emerging market corporate failure prediction models:-The Case Study of China listed companies. College of Business, Soochow University.
Vassalou, M., &; Xing, Y. (2004). Default risk in equity returns. The Journal of Finance, 59(2), 831-868.



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