| dc.contributor.advisor | 朱浩民 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | 洪崇文 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 洪崇文 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2010 | en_US |
| dc.date.accessioned | 29-Sep-2011 16:50:34 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 29-Sep-2011 16:50:34 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 29-Sep-2011 16:50:34 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0098352001 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/50846 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 金融研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 98352001 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 99 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 本研究以中國大陸上市企業為研究對象，選取2009年至2010年發生財務危機之51家公司其發生危機時點前半年、前一年、前兩年之財務比率季資料，另以產業類別、規模大小一比一選取正常公司進行配對，首先進行敘述統計分析與逐步迴歸分析，接下來以Logistic迴歸分析與倒傳遞類神經網路模型建構財務危機預警模型，最後以測試樣本驗證模型之正確判別率。實證結果顯示，由Logistic迴歸分析建構之財務危機預警模型於財務危機前半年、前一年、前兩年之正確判別率分別為0.9000、0.8333、0.8000；由倒傳遞類神經網路模型建構之財務危機前半年、前一年、前兩年之正確判別率分別為0.9333、0.9000、0.8000，顯示兩模型於短期內均能有效對財務危機達到預警效果，但兩模型之預警能力均隨著危機發生時點越遠而降低。整體來說倒傳遞類神經網路模型有較佳的預警能力。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 謝辭 II 摘要 III 目錄 IV 表目錄 VI 圖目錄 VII 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 研究架構 3 第二章 文獻回顧 4 第一節 國外財務危機預警模型相關文獻 4 第二節 台灣與中國大陸財務危機預警模型相關文獻 7 第三章 研究方法 11 第一節 實證流程與設計 11 第二節 中國大陸上市企業財務危機之定義 12 第三節 資料來源與研究對象 13 第四節 變數選取與定義 15 第五節 研究方法介紹 17 第四章 實證結果 22 第一節 敘述統計與逐步迴歸分析 22 第二節 Logistic迴歸分析實證結果 26 第三節 倒傳遞類神經網路模型實證結果 29 第四節 模型正確判別率之比較 31 第五章 結論與建議 32 第一節 研究結論 32 第二節 研究限制與後續研究建議 33 參考文獻 36 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0098352001 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 財務危機預警模型 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 倒傳遞類神經網路 | zh_TW |
| dc.title (題名) | 企業財務危機預警模型-以中國大陸上市公司為例 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Financial distress prediction model-an example from China listed companies | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 一、中文文獻 | zh_TW |
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