考量綜合指標於財務危機預警模式之研究

A Study of Hybrid Comprehensive Indicators for Financial Distress Prediction Model

陳裕文(Yu-Wen Chen)

指導教授 ： 許光華

朝陽科技大學/管理學院/財務金融系/碩士(2010年)

摘要

公司財務危機預警系統對投資大眾、決策者而言是相當重要的，但是近年來的相關研究大多著墨於財務變數與非財務變數的探討，往往輕忽了經營績效對公司財務預警系統的影響。故本文欲探討經營績效對財務危機預警系統的影響，本文以台灣電子資訊業為研究樣本，研究期間為2004年1月至2008年12月，並進行樣本配對，最後利用羅吉斯迴歸與倒傳遞類神經網路比較此兩種模型的鑑別力，而本研究採用倒傳遞神經網路的所建構出的模型鑑別力優於羅吉斯迴歸的模型鑑別力。

關鍵字

經營效率 ； 倒傳遞類神經網路 ； 財務危機 ； 羅吉斯迴歸

並列摘要

Abstract

Corporate financial distress prediction is the critical importance for decision making of managers, investors and shareholders. In current financial distress prediction models, various financial ratios are and non-financial ratio usually selected as prediction variables, which implicates that these financial ratios and non-financial ratio represent the possible cause of financial distress. In this paper, we propose a financial distress prediction model using efficiency as a predictor variable. The author collected financial distress firms in Taiwan electronic industry during 2004 to 2008.
We use the data of corporations listed in Taiwan stock exchange (TSE). Experimental results of the two main financial distress prediction models, i.e., logistic regression, Neural Network (NN). In this research, the model structured by neural network model is better than the one structured by logistic regression.

並列關鍵字

Financial Distress ； Logistic Regression ； Neural Networks ； Efficiency

參考文獻

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