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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳柏儒
研究生(外文):CHEN,PO-JU
論文名稱:以營造工程物價指數與公司治理建構營建業財務危機預警模型之研究
論文名稱(外文):A Study on Building the Financial Distress Warning Model of Construction Industries with Construction Cost Index and Corporate Governance
指導教授:賴弘程賴弘程引用關係
指導教授(外文):LAI,HUNG-CHENG
口試委員:陳信憲葉金標
口試委員(外文):CHEN,HSIN-HSIENYEH,CHIN-PIAO
口試日期:2021-05-28
學位類別:碩士
校院名稱:僑光科技大學
系所名稱:財務金融研究所
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:2021
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:58
中文關鍵詞:財務危機Logistic迴歸模型財務比率公司治理營造工程物價總指數
外文關鍵詞:Financial DistressLogistic Regression ModelFinancial RatiosCorporate GovernanceConstruction Cost Index
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本研究以Logistic迴歸建構台灣上市上櫃營建業財務危機預警模型,有別於以往文獻主要探討財務比率變數之影響,試圖加入「營造工程物價總指數年增率」及「公司治理」作為非財務指標變數,併同「財務比率」共三大類變數群進行Logistic迴歸分析。
本研究以2010至2018年期間上市上櫃營建業作為建模樣本,分別建立調整後模型一(含財務比率變數)、模型二(含公司治理變數)及模型三(含財務比率變數加上公司治理變數)。再利用R統計軟體進行Logistic迴歸分析,並探討各模型在加入營造工程物價總指數年增率前後對財務危機預測正確率之影響。另以2019至2020年期間上市上櫃營建業作為測試樣本,並分析各模型之預測能力。
藉由實證結果可得知,建模樣本依預測正確率高低排序為模型三(90.5%)、模型二(89.3%)、調整後模型一(86.9%),代表合併檢討「財務比率變數」及「公司治理變數」將有助於提升模型之預測正確率。而測試樣本依預測正確率高低排序為模型三(85.3%)、模型二(83.2%)、調整後模型一(72.6%),表示本研究Logistic迴歸模型可有效預測台灣上市上櫃營建業發生財務危機之機率。另外,營造工程物價總指數年增率對各模型之預測正確率並無影響。
This study uses Logistic regression to establish a financial distress warning model of the listed and OTC construction industries in Taiwan. Different from the previous literature, which mainly discusses the effects of financial ratio variables, this study attempts to add "Construction Cost Index Annual Growth Rate" and "Corporate Governance" as non-financial variables, and adds in "Financial Ratios" as the three major variable groups of the Logistic regression analysis.
The modeling samples of this study are collected from the listed and OTC construction industries during 2010 to 2018.This study establishes adjusted model one (including financial ratio variables), model two (including corporate governance variables), and model three (including financial ratio variables and corporate governance variables). By using R statistical software to perform Logistic regression analysis and know the effects of construction cost index annual growth rate on predictive accuracy of each model. The testing samples are collected from the listed and OTC construction industries during 2019 to 2020, and substitute variable data back into each model to analyze the predictive accuracy.
According to the Logistic regression results, the modeling samples are arranged as model three (90.5%), model two (89.3%), and adjusted model one (86.9%) in descending order of the predictive accuracy. Therefore, the modeling samples include "Financial Ratios" and "Corporate Governance" will help increase the degrees of predictive accuracy. And that the testing samples are arranged as model three (85.3%), model two (83.2%), and adjusted model one (72.6%) in descending order of the predictive accuracy. The study indicates Logistic regression models can effectively predict the probability of financial distresses of the listed and OTC construction industries in Taiwan. In addition, adding construction cost index annual growth rate has no effects on the predictive accuracy of each model.
目錄
誌謝..................................................................................I
摘要.................................................................................II
ABSTRACT......................................................................III
目錄.................................................................................V
表目錄............................................................................VII
圖目錄...........................................................................VIII
第一章 緒論................................................................... 1
第一節 研究背景與動機..................................................1
第二節 研究目的............................................................3
第三節 研究架構與流程.................................................4
第二章 文獻回顧............................................................6
第一節 財務危機之定義.................................................6
第二節 公司治理之定義及相關文獻...............................8
第三節 營建業財務危機預警模型之文獻回顧................12
第三章 研究方法..........................................................16
第一節 研究樣本選取...................................................16
第二節 研究變數選取...................................................18
第三節 研究模型分析...................................................29
第四章 實證結果分析...................................................32
第一節 敘述性統計.......................................................32
第二節 常態性檢定.......................................................37
第三節 相關性分析.......................................................39
第四節 Logistic迴歸分析..............................................41
第五節 驗證Logistic迴歸模型之預測能力.....................48
第五章 研究結論與建議................................................53
第一節 以財務比率作為財務危機預警模型之變數..........53
第二節 以公司治理作為財務危機預警模型之變數..........53
第三節 營造工程物價總指數年增率對各模型預測能力之影響....54
第四節 比較Logistic迴歸模型之預測正確率..................54
第五節 財務危機預警模型之實證分析綜合說明..............54
第六節 後續研究之建議................................................55
參考文獻.........................................................................56


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