臺灣博碩士論文加值系統

本研究以時間序列CUSUM統計方法與EWMA統計方法為基礎，建構台灣上市電子公司的定態財務危機模式。藉由解釋資料序列相關、合併多期資訊與包含定態解釋變數的模式，提升公司財務危機的預測能力。兩模式皆具有區別公司財務變數變動的能力，而這些變動是由於變數的連串序列相關，或是因為財務危機導致變數平均數結構永久轉變所造成的。
模型解釋變數包含營業收入/銷貨收入比率、存貨/銷貨收入比率、平減總資產成長比率之變動與固定資產/總資產比率之變動。營業收入/銷貨收入比率、平減總資產成長比率之變動、固定資產/總資產比率之變動的係數為正，意味著變數與公司財務績效之間具有正相關；存貨/銷貨收入比率的係數為負，意味著兩者之間為負相關，參數估計的結果與預期一致。實證結果顯示EWMA模式略優於CUSUM模式，而且該兩模式對於不同產業別的解釋能力亦是穩健的。

This paper develops a stationary financial distress model for the listed electronic companies in Taiwan based on the statistical methodology of time-series Cumulative Sum (CUSUM) and Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). The ability to predict corporate financial distress can be strengthened using models that account for serial correlation in the data, incorporate information from more than one period and include stationary explanatory variables. The model has the ability to distinguish between changes in the financial variables of a firm that are the result of serial correlation and changes that are the result of permanent shifts in the mean structure of the variables due to financial distress.
The model’s explanatory variables include the ratio of operating income to sales, the ratio of inventory to sales, the change in the logarithm of deflated total assets and the change in the ratio of fixed assets to total assets. The coefficients associated with the variables of growth of deflated total assets, the ratio of operating income to sales, and change in the ratio of fixed assets to total assets have positive signs implying a positive relationship between the variables and the financial performance of the firm. The coefficient for the ratio of inventory to sales has a negative sign implying a negative relationship. These results for the parameter estimates are consistent with what one would expect. The empirical results show that the EWMA model is better than the CUSUM model in some cases. The ability to predict corporate financial distress is robust over various industries for both models.

目 錄
第一章 緒論
第一節　研究動機………………………………………………　01
第二節　研究目的………………………………………………　03
第三節　研究架構………………………………………………　03
第四節　研究範圍與限制………………………………………　04
第二章 文獻探討
第一節　企業財務危機預警模型之文獻探討…………………　05
第二節　多變量時間序列財務危機預警模型之文獻探討……　17
第三章 研究設計
第一節　操作性定義……………………………………………　23
第二節　樣本選取與設計………………………………………　24
第三節 財務比率之選取………………………………………　25
第四章 研究方法
第一節　多變量CUSUM模式理論……………………………　32
第二節　多變量 EWMA 模式理論……………………………　36
第五章實證研究
第一節　財務比率之特性分析…………………………………　39
第二節　多變量CUSUM實證結果……………………………　64
第三節 多變量 EWMA 實證結果……………………………　74
第四節 模式測試與比較分析 …………………………………　78

第六章　結論與建議
第一節　結論……………………………………………………　 87
第二節　建議……………………………………………………　 87
參考文獻
中文文獻 ……………………………………………………　 88
英文文獻 ……………………………………………………　 92



表 目 錄
表1.1 動態化財務預警模式定態研究彙總表…………………………　02
表2.1 CUSUM模型之研究變數彙整表 ………………………………　21
表3.1 財務比率定義表…………………………………………………　25
表5.1 力捷電腦基本資料………………………………………………　39
表5.2 美格電子基本資料………………………………………………　40
表5.3 亞瑟科技基本資料………………………………………………　41
表5.4 考慮變數Kolmogorov-Smirnov常態檢定 ……………………　42
表5.5 考慮變數之健全與危機樣本Mann-Whitney U檢定(1) ……… 45
表5.6 考慮變數之健全與危機樣本Mann-Whitney U檢定(2) ………　46
表5.7 考慮變數之健全與危機獨立樣本T檢定………………………　48
表5.8 非常態財務比率之間的相關係數與顯著值……………………　50
表5.9 常態考慮變數之間的相關係數與顯著值………………………　51
表5.10 RATS單根檢定結果彙總表…………………………………… 58
表5.11 因素分析考慮之變數 …………………………………………　59
表5.12 因素分析之主成份萃取結果 …………………………………　60
表5.13 因素分析之轉軸後成份矩陣 …………………………………　61
表 5.14 本研究所使用之解釋變數 ……………………………………　63
表 5.15 AIC與BIC所決定之落後期數…………………………………　64
表 5.16 研究樣本之Z值 ……………………………………………… 69
表 5.17 研究樣本之CUSUM值(k=0.03, L=9.0) ……………………… 72
表 5.18 研究樣本之EWMA值(λ=0.1，L=0.55) ……………………… 75
表 5.19 EWMA與CUSUM之比較…………………………………… 77
表 5.20 危機測試樣本 ………………………………………………… 78
表 5.21 健全測試樣本 ………………………………………………… 78
表 5.22 危機測試樣本之CUSUM值(k=0.03, L=9.0) ………………… 79
表 5.23 健全測試樣本之CUSUM值(k=0.03, L=9.0)---(1) …………… 80
表 5.24 健全測試樣本之CUSUM值(k=0.03, L=9.0)---(2) …………… 81
表 5.25 危機測試樣本之EWMA值(λ=0.01, L=0.55) ………………… 82
表 5.26 健全測試樣本之EWMA值(λ=0.01, L=0.55)---(1) …………… 83
表 5.27 健全測試樣本之EWMA值(λ=0.01, L=0.55)---(2) …………… 84
表 5.28 多變量EWMA與多變量CUSUM模式測試結果之比較……… 86


圖 目 錄
圖1.1 研究流程圖 ………………………………………………………　03
圖3-1 資料特性檢定流程圖 ……………………………………………　27
圖5.1 營業收入/銷貨收入之ACF與PACF圖 ………………………　53
圖5.2 存貨/銷貨收入之ACF與PACF圖 ……………………………　54
圖5.3 Ln(總資產/WPI) 之 ACF與PACF圖 …………………………　55
圖5.4 固定資產/總資產 之 ACF與PACF圖 …………………………　56
圖 5.5 健全與危機樣本之Z值(類別：數據機) …………………………　69
圖 5.6 健全與危機樣本之Z值(類別：顯示器) ………………………　70
圖 5.7 健全與危機樣本之Z值(類別：掃描器) …………………………　70
圖 5.8 健全與危機樣本之CUSUM分數(類別：數據機) ………………　73
圖 5.9 健全與危機樣本之CUSUM分數(類別：顯示器) ………………　73
圖 5.10 健全與危機樣本之CUSUM分數(類別：掃描器) ………………　73
圖 5.11 健全與危機樣本之EWMA分數(類別：數據機) …………………　76
圖 5.12 健全與危機樣本之EWMA分數(類別：顯示器) ………………　76
圖 5.13 健全與危機樣本之EWMA分數(類別：掃描器) ………………　76

參 考 文 獻
一、中文文獻
(一) 學位論文
1.王宗興(2002)，『台灣新上市公司股票上市後存活分析』，，碩士論文，國立中山大學財務管理學系研究所，高雄。
2.白欽元(2003)，『國內中小企業財務危機預警模型之研究』，碩士論文，國立交通大學經營管理研究所，新竹。。
3.李洪慧(1997)，『動態化財務預警模型之研究－以證券經紀商為例』，碩士論文，東吳大學企業管理研究所，台北
4.李俊毅(1999)，『應用灰色預測理論與類神經網路於企業財務危機預警模式之研究』，碩士論文，義守大學管理科學研究所，高雄。
5.金慧貞(2002)，『多變量EWMA財務危機預警模型之應用』，碩士論文，朝陽科技大學財務金融研究所，台中。
6.林建丞(1998)，『財務危機公司之預警偵測』，碩士論文，東海大學管理研究所，台中。
7.林金賜(1996)，『財務危機之時間序列預測模式』，碩士論文，國立台灣大學財務金融研究所，台北。
8.林文修(2000)，『演化式類神經網路為基底的企業危機診斷模型︰智慧資本之應用』，博士論文，國立中央大學資訊管理研究所，桃園。
9.施思佳(2002)，『電子業財務危機預警模式之研究--以現金流量觀點』，碩士論文，國立台北大學企業管理學系研究所，台北。
10.施麗玉(2002)，『農會信用部財務危機預測模型之研究-模糊類神經網路系統之應用』，博士論文，國立中興大學農業經濟學系研究所，台中。
11.茆顓顯(2002)，『應用類神經網路及數位邏輯於財務危機預測─以台灣上市之電子公司為例』，碩士論文，樹德科技大學資訊管理研究所，高雄。
12.姜仁智(1996)，『多變量CUSUM財務危機預警模式-類神經網路的應用』，碩士論文，國立政治大學統計研究所，台北。
13.夏百陽(2002)，『上市公司財務危機預警模式之建立』，碩士論文，銘傳大學金融研究所，台北。
14.唐筱菁(2002)，『整合財務比率與智慧資本指標建構企業危機預警系統-MARS與類神經網之應用』，碩士論文，輔仁大學金融研究所，台北。
15.徐淑芳(1998)，『台灣上市公司財務危機預警-應用多變量CUSUM時間序列分析』，碩士論文，國立東華大學企業管理研究所，花蓮。
16.陳麗芳(2002)，『財務艱困公司股票模糊多準則評選模式之研究--以台灣上市上櫃電子公司為例』，碩士論文，義守大學管理科學研究所，高雄。
17.陳�皒�(2001)，『可加性效用評比分析在財務危機預警之應用』，碩士論文，真理大學管理科學研究所，台北。
18.陳渭淳(2001)，『上市公司失敗預測之實證研究』，博士論文，國立台北大學企業管理學系研究所，台北。
19.陳肇榮(1982)，『運用財務比率預測企業財務危機之實證研究』，博士論文，國立政治大學財政研究所，台北。
20.郭晉源(2002)，『灰色系統應用於企業財務危機預測之研究』，碩士論文，國立台北科技大學商業自動化與管理研究所，台北。
21.許瑞立(2000)，『台灣上電子公司財務預警模型』，碩士論文，義守大學管理科學研究所，高雄。
22.黃文隆(1993)，『財務危機預警模式建立與驗證』，碩士論文，東吳大學管理科學研究所，台北。
23.黃東憫(2001)，『統計品質管制方法在股票市場的應用』，碩士論文，國立中正大學應用數學研究所，嘉義。
24.馮麗華(1999)，『運用混沌理論預測企業財務危機』，碩士論文，輔仁大學金融研究所，台北。
25.張巍靜(2002)，『台灣銀行業財務預警模型研究---UTADIS模型之應用』，碩士論文，國立台灣大學經濟學研究所，台北。
26.張正忠(2000)，『台灣上市公司財務危機預警模式之建立-瀑布羅吉斯模型之應用』，碩士論文，國立交通大學經營管理研究所，新竹。
27.張維碩(1997)，『投資銀行選擇新上市公司及管理長期投資之預警模式』，碩士論文，國立台灣大學財務金融研究所，台北。
28.張隆鐘（1994），『多變量CUSUM與狀態空間模式之應用』，碩士論文，國立中興大學統計研究所，台北。
29.董峰呈(2001)，『運用Cox危險等比例模式預測共同基金之營運危機』，碩士論文，高雄第一科技大學金融營運系研究所，高雄。
30.鄒香蘭(2001)，『我國股票上市公司財務危機預警模型之比較』，碩士論文，彰化師範大學商業教育研究所，彰化。
31.廖一夫(2002)，『台灣銀行業動態化預警模型之研究』，碩士論文，國立成功大學政治經濟學研究所，台南。
32.廖偉立(1998)，『公司收購預測模型之研究-多變量CUSUM時間序列之應用』，碩士論文，國立台灣大學財務金融學系研究所，台北。
33.楊浚泓(2001)，『考慮財務操作與合併報表後之財務危機預警模式』，碩士論文，國立中央大學財務管理研究所，桃園。
34.劉文仲(2003)，『銀行早期預警系統－市場與會計資訊之應用』，碩士論文，東吳大學經濟學系研究所，台北。
35.蔡人煜(2002)，『類神經網路於預測企業財務危機有效性之研究』，碩士論文，彰化師範大學商業教育學系研究所，彰化。
36.蔡龍學(1993)，『上市公司財務預警模式-加速失敗時間模型之應用』，碩士論文，淡江大學金融研究所，台北。
37.鄭柏翊(2002)，『應用遺傳規劃於企業危機診斷模式之建構』，碩士論文，國立台北科技大學商業自動化與管理研究所，台北。
38.鄭孟玉(2001)，『運用模糊類神經理論建構我國上市公司降為全額交割之預警模式研究』，碩士論文，逢甲大學會計與財稅研究所，台中。
39.劉沂佩(2002)，『利用類神經模糊建構財務危機預警模式』，碩士論文，靜宜大學會計學系研究所，台中。
40.劉秀賢(2001)，『股價下挫危機之預測－個股分析』，碩士論文，國立台北大學統計學系研究所，台北。
41.竇品華(1997年)，『管制圖在自我相關性製程下之比較』，碩士論文，國立清華大學統計研究所，新竹。
(二) 研究報告
1. 蘇永成（1997年1月），『A Time Series Model of Predicting Financial Distress』，行政院國家科學委員會專題研究計劃成果報告（計畫編號NSC 85-2416-H 002-002）。
2. 台灣證券交易所(2000年9月)，上市(櫃)公司發生財務危機之案例分析與因應措施之研究。

二、英文文獻
(一) 期 刊
1.Altman, E.I. (1968), “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy.”, Journal of Finance, Vol.23, pp.589~609.
2.Altman, E.I., R.G. Haldeman, and P. Narayanan (1977), “Zeta Analysis, a New Model for Identifying Bankruptcy Risk of Corporation.”, Journal of Banking and Finance, Vol.1, pp.29~54.
3.Amemiya, T. (1981), “Qualitative Response Models: A Survey.”, Journal of Economic Literature, Vol.19, pp.1483~1536.
4.Beaver, W.H. (1966), “Financial Ratios as Predictors of Failure.”, Journal of Accounting Research Supplement, pp.71~111.
5.Chu, C.J. and H. White (1992), “A Direct Test for Changing Trend.”, Journal of Business and Economics Statistics, Vol.10, pp.289~299.
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7.Edmister, R.O. (1972), “An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction.”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 7, pp.1477~1493.
8.Gombola, M.J., M.E. Haskins, J.E. Ketz, and D. Williams (1987), “Cash Flow in Bankruptcy Prediction.”, Financial Management, Vol. 16, pp.55~65.
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10.Lee, C.F. and C. Wu (1988), “Expectation Formation and Financial Ratio Adjustment Processes.”, The Accounting Review, Vol.63, No.2, pp.292~306.
11.Lindsay, D. H. and Campbell, A. (1996), “A Chaos Approach to Bankruptcy Prediction”, Journal of Applied Business Research, Vol. 12, No. 4, pp. 1-9.
12.Lo, A.W. (1986), “Logit Versus Discriminant Analysis: A Specification Test and Application to Corporate Bankruptcies.”, Journal of Econometrics, Vol.31, pp.151~178.
13.Marks, S. and O.J. Dunn(1974), “Discriminant Functions when Covariance Matrices are Unequal.”, Journal of the American Statistical Association, Vol.69, N0.346, pp. 555~559.
14.Miller(1956), L. H. “Tables of Percentage Points of Kolmogorov Statistic.”, Journal of the American Statistical Association, Vol.51.
15.Neftci, S.N. (1982), “Optimal Prediction of Cyclical Downturns.”, Journal of Economic Dynamics and Control, Vol.6, pp. 225~ 241.
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19.Page, E. S. (1961), “Cumulative Sum Control Charts,” Technometrics, Vol. 3.
20.Page, E. S. (1963), “Controlling the Standard Deviation by Cusums and Warning Lines,” Technometrics, Vol. 5.
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22.Pollak, M. and D. Siegmund (1975), “Approximations to the Sample Size of Certain Sequential Tests.”, The Annals of Statistics, Vol.3, No.6 pp.1267~1282.
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25.Theodossiou, P., E. Kahya, G.C. Philippatos, and R. Saidi (1996), “Financial Distress Corporate Acquisitions: Further Empirical Evidence.” Journal of Business Finance and Accounting, Vol.23.
26.Theodossiou, P., and E. Kahya (1999), “Predicting Corporate Financial Distress: A Time-Series CUSUM Methodology.”, Review of Quantitative Finance and Accounting, Vol.13, pp.323~345.
27.Wecker, W.E. (1979), “Prediction of Turning Points.”, Journal of Business, Vol.52, pp.35~50.
(二)書籍
1. Akaike (1973), Information Theory and an Extension of the Maximum Likelihood Principle, in B. N. Petrox and F. Caski, Second International Symposium on Information Theory pp.267-281.
2. McLachlan (1992), G.J., “Estimation of Error Rates.”, Discriminant Analysis and Statistical Pattern RecognitionWiley, New York, Ch. 10, pp.337~377.
(三)論文集
1. Theodossiou, P., and E. Kahya (1996), “Non-Stationarities in Financial Variables and the Prediction of Business Failures”, Proceedings of the Business and Economic Statistics Section. American Statistical Association pp.130~133