| dc.contributor.advisor | 張清福 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Chang, Ching-fu | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 鄧博遠 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Deng, Bou-yuan | en_US |
| dc.creator (作者) | 鄧博遠 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Deng, Bou-yuan | en_US |
| dc.date (日期) | 2004 | en_US |
| dc.date.accessioned | 11-Sep-2009 17:38:52 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 11-Sep-2009 17:38:52 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 11-Sep-2009 17:38:52 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0923530381 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30313 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 會計研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 92353038 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 93 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 1999年新巴塞爾協定規定鼓勵銀行採用內部信用評等法(internal ratings based approach)，以衡量貸款者無法償還之風險以計提最低資本。為因應此一授信風險控管之需要，銀行亟需建立一套有效之財務危機預警系統，以判定銀行授信客戶發生財務危機之機率。 本研究運用羅吉斯迴歸分析(logistic regression analysis)與離散時間涉險分析(discrete-time survival analysis)分法於三種相互具有巢狀式關連性之財務危機預測模型，逐步加入財務、非財務及公司治理變數，以便在同一種分析方法下比較三種模型，以及在同一種模型下比較兩種分析方法。實證結果顯示，就樣本期間內而言，同一種分析方法下模型之財務危機預測能力，隨著不同種類解釋變數之加入而逐步提高。然而，就樣本期間外而言，同一種分析方法下模型之財務危機預測能力，並未隨著不同種類解釋變數之加入而逐步提高，但分類能力皆十分優良；而在同一種模型下離散時間涉險分析方法之整體分類能力皆高於羅吉斯迴歸分析方法。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | The 1999 Basel II Accord suggests banks measure the impossibility of reimbursement of debtors to calculate capital minimums by internal ratings-based approach. To reduce the credit risk, it is important that banks construct accurate financial distress prediction systems to determine the probability of financial distress of debtors. This study employs logistic regression and discrete-time hazard analysis to construct nested models to which the financial, non-financial, and corporate governance corporate variables are added step by step. I therefore make comparison of the performance of three models under logistic regression and discrete-time hazard analysis, respectively. Meanwhile, the comparison of the performance of logistic regression and discrete-time hazard analyses under each of three models is also made. The empirical results show that the in-sample predictive ability of financial distress is enhanced by gradually incorporating different kinds of variables in both analyses. Although the out-of-the-sample predictive ability of financial distress is not improved by gradually incorporating different kinds of variables in one analysis, the model performance is quite well overall. The entire discriminability of discrete-time hazard analysis is better than logistic regression under each model. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 第壹章 緒論.................................................1 第一節 研究動機與目的..................................... 1 第二節 研究問題與預期貢獻..................................3 第三節 研究架構與流程......................................3 第貳章 文獻探討.............................................5 第一節 單變量與多變量區別分析..............................5 一、單變量分析.........................................5 二、多變量區別分析.....................................5 第二節 Logit迴歸分析模型...................................7 第三節 存活分析...........................................10 第四節 離散時間涉險分析...................................11 第五節 類神經網路分析.....................................13 第參章 研究設計............................................16 第一節 財務危機之定義.....................................16 一、國內外學者之定義..................................16 二、我國法律規定......................................18 第二節 研究樣本與資料來源.................................19 第三節 研究模型與解釋變數.................................26 一、財務變數..........................................26 二、非財務變數........................................32 三、公司治理變數......................................34 第肆章 研究方法............................................38 第一節 建構模型前.........................................38 ㄧ、Kolmogorov-Smirnov One-Sample檢定.................38 二、Mann-Whitney-Wilcoxon 檢定........................38 第二節 建構模型...........................................39 一、logit迴歸模型.....................................39 二、離散時間涉險模型..................................41 第三節 建立模型後.........................................44 一、概似比值檢定......................................44 二、ROC曲線...........................................44 三、決定最適分界點....................................46 四、模型效率..........................................47 第伍章 實證結果............................................48 第一節 模型建立前.........................................48 一、Kolmogorov-Smirnov One-Sample檢定.................48 二、敘述統計與Mann-Whitney-Wilcoxon檢定...............49 第二節 模型建立...........................................52 一、階段一............................................53 二、階段二............................................54 三、階段三............................................56 四、各模型比較........................................59 第三節 模型建立後.........................................61 一、最適分界點........................................61 二、模型效率..........................................65 第陸章 研究結論與建議......................................71 第一節 研究結論...........................................71 第二節 建議...............................................72 參考文獻....................................................74 附錄一 臺灣證券交易所股份有限公司營業細則..................78 附錄二 景氣對策信號分數表..................................83 附錄三 Pearson/Spearman相關係數表..........................84 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0923530381 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 新巴塞爾協定 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 財務危機 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | logit迴歸分析 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 離散時間涉險分析 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Basel II Accord | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | financial distress | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | logit regression analysis | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | discrete-time hazard analysis | en_US |
| dc.title (題名) | 財務危機預警模型之比較研究－以概似比值檢定、ROC曲線與分類表為基準 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Comparison of Financial Distress Prediction Models Based on Likelihood Ratio Test, ROC Curve, and Classification Table | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
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