考慮產業訊息下之財務危機預警模式之研究

Industry Information and Financial Distress-Warning Model

湯惠雯 ； 馮淑敏 ； 令狐雅萍

《管理科學與統計決策》 2卷1期 (2005/06) Pp. 77-93

https://doi.org/10.6704/JMSSD.2005.2.1.77

摘要

早期學者對於財務危機預警模式的研究，大都只採用財務比率作為變數，並未考慮到產業訊息與業外特性比率等因素。有鑑於此，本研究採用Logit迴歸法建立財務危機預警模式，逐步加入公司財務穩定性比率變數、產業相對財務比率變數，以及業外特性比率變數。實證結果顯示：1.加入產業訊息變數之財務危機預警模式，在正確區別與預測率上均有明顯地提升；2.含財務穩定性變數之模式並不能夠提升模式整體的預測能力；3.以業外特性變數建立之財務危機預警模式，不論是含產業或是不含產業訊息之Logit模式，都能提高模式之正確區別能力與預測能力；4.綜合考慮所有模式之總區別及預測能力，則以採取除以產業平均數之相對財務比率，再加上業外特性變數模式的區別與預測能力最佳。

關鍵字

財務危機 ； 預警模式 ； 產業訊息 ； Logit模式

並列摘要

Previous studies use financial ratios to construct financial distress warning model without considering industry information and the non-operating factors. This study employs logistic regression model to construct the financial distress-warning model, and tries to incorporate financial stability ratios, relative industry benchmark and the non-operating factors. The empirical findings state as follows: The model contains industry information has better distress prediction performance. The model contains financial stability ratios is not able to increase prediction power. Including non-operating factors into the model can increase the model’s prediction ability. Among the various models, the model with industry-relative financial ratio (divided by its industry benchmark) and the non-operating factors has the best discriminating and predicting power.

並列關鍵字

Financial Distress ； Warning Model ； Industry Information ； Logit Model

參考文獻

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