臺灣博碩士論文加值系統

由於經濟環境變遷，企業發生財務危機事件層出不窮，風險的發生皆會造成銀行的呆帳損失，故本研究透過羅吉斯迴歸建立財務預警模型，並以負債比率、固定資產佔淨值比率、流動比率、速動比率、應收帳款週轉率、總資產週轉率、淨值報酬率、總資產報酬率，八個財務比率為自變數，建立上市櫃公司財務預警模型，找出影響公司發生財務危機之顯著變數。
實證結果發現，負債比與總資產報酬率呈顯著影響，負債比率呈正相關，表示負債比越高，企業發生財務危機的可能性越高。總資產報酬率呈負相關，表示總資產報酬率越低，企業發生財務危機的可能性越高。預測財務危機之財務比率，如係以淨值為分母，如淨值報酬率、固定資產佔淨值比率等，使用上應避免或留意淨值是否已呈負數，會使該數值失去解釋意義。
Logistic迴歸可建立有效的財務預警模型，企業發生財務危機前三年，預測準確率可達85.4%，故本研究模型用於預測臺灣上市櫃公司，於檢驗是否發生財務危機有相當之準確率，並可為金融機構於授信放款前，風險防範及案件決策之參考。

Due to the changes of economic environment, business failure events occurred endlessly, thus, predicting the risk of business failure has become the most important subject for banks. This research uses Logistic Regression Model to identify the main independent variables for the public offering companies, which were delisted from 2015 to 2017 owing to financial distress, in three years prior to the occurrence of financial distress.
The independent variables in this research are debt ratio, fixed asset on equity, current ratio, quick ratio, accounts receivable turnover ratio, total asset turnover ratio, ROE (return on equity), and ROA (return on assets).The empirical results show that the debt ratio and the ROA are at significant level. The higher debt ratio or the less ROA, the higher possibility financial distress happened. Furthermore, the results cannot be explained when shareholders'' equity being the denominator is negative in some financial ratios, such as fixed asset on equity and ROE.
The financial distress prediction model is effective for the public offering companies in three years before the occurrence of financial distress in Logistic Regression, and the predictive accuracy could be approximately up to 85.4%. As a result, the model is useful for banks to identify if the companies have the possibilities of the occurrence of financial distress when they assess financial conditions and recheck their credit system.

目錄 I
表目錄 III
圖目錄 VI
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　研究範疇與限制 3
第四節　研究流程 4
第二章　文獻探討 6
第一節　銀行授信之說明 6
第二節　企業營運財務危機相關文獻 8
第三節　財務危機預警模型相關文獻 12
第四節　企業營運之變數說明與定義 16
第三章　研究方法 27
第一節　研究架構 27
第二節　Logistic迴歸分析 27
第三節　研究樣本的選取與檢定 29
第四節　研究假說 32
第四章　實證分析 35
第一節　樣本分析 35
第二節　敘述性統計分析 37
第三節　檢定分析 46
第四節　總體Logistic迴歸模型分析 48
第五節　電子業Logistic迴歸模型分析 53
第六節　非電子業Logistic迴歸模型分析 56
第五章 結論與建議 60
第一節　研究結論 60
第二節　研究建議 63
參考文獻 65
 
表目錄
表1-1 存放款加權平均利率 2
表2-1 我國對公司經營財務危機之相關法規 11
表2-2 財務危機常用統計方式比較 16
表2-3 國外企業營運變數研究彙總 24
表2-4 國內企業營運變數研究彙總 25
表2-5 企業營運財務指標 26
表3-1 財務危機公司之樣本資料 31
表3-2 財務危機公司與配對正常公司之樣本 32
表4-1 財務危機公司發生期間表 36
表4-2 危機公司產業分佈表 37
表4-3 負債比統計 38
表4-4 固定資產佔淨值比率統計 39
表4-5 流動比率統計 40
表4-6 速動比率統計 41
表4-7 應收帳款週轉率統計 42
表4-8 總資產週轉率統計 43
表4-9 淨值報酬率統計 44
表4-10 總資產報酬率統計 45
表4-11 皮爾森(Pearson)相關顯著性分析 46
表4-12 自變數常態性K-S檢定 47
表4-13 樣本平均數M-U檢定 48
表4-14 模型係數的 Omnibus 測試 49
表4-15 模型摘要 49
表4-16 Hosmer與Lemeshow測試 49
表4-17 預測準確率表 50
表4-18 變數實證結果 51
表4-19 淨值報酬率不合理處檢視 52
表4-20 固定資產佔淨值比率不合理處檢視 52
表4-21 電子業模型係數的 Omnibus 測試 53
表4-22 電子業模型摘要 54
表4-23 電子業Hosmer與Lemeshow測試 54
表4-24 電子業預測準確率表 55
表4-25 電子業變數實證結果 56
表4-26 非電子業模型係數的 Omnibus 測試 56
表4-27 非電子業模型摘要 57
表4-28 非電子業Hosmer與Lemeshow測試 57
表4-29 非電子業預測準確率表 58
表4-30 非電子業變數實證結果 59
表5-1 變數實證結果 62
表5-2 電子業變數實證結果 62
表5-3 非電子業變數實證結果 63

圖目錄
圖1-1 研究流程圖.................................................................................................5
圖3-1 研究架構圖.....................................................................................................27
圖4-1財務危機公司發生期間分佈圖......................................................................36

一、中文部份
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