財務危機預警模式之實證研究-以台灣電子業為例

A Empirical Study of Financial Distress Warning Model on Taiwan's Electronics Industry

翁仕能(Shih-Neng Won)

指導教授 ： 施靜慧 博士

亞洲大學/管理學院/會計與資訊學系/碩士(2011年)

摘要

財務危機一直都是財務領域中非常重要的議題，當前國內外財務危機模型的研究，幾乎都走向如何使用不同的統計模型，或是加入會計變數以外的變數，藉以提高模型的預測力，張大成(2006)指出考慮不同產業間的差異，將有助於提高整體模型的預測力。回顧我國過去相關文獻中發現，以產業為基礎而發展的財務預警模型少之又少。且台灣證券交易所，於2007年起將原本的電子業，重新細分為八大業，目的是為因應我國電子產業近十幾年來的蓬勃發展，使投資大眾瞭解不同的電子產業將有不同的經營型態與風險。
本研究的實證結果顯示，模型一以不分產業別所建立的模型總預測準確率為87.1％，而依照模型二以產業別建立模型則可以提升總預測準確率1.7%，依照模型三將電子業細分為半導體業、光電業、電子零組件、資訊服務業所建立的模型，則分別可以提升總預測準確率2.9％、5.1％、4.6％與12.9％。

關鍵字

財務危機預警模型 ； 邏輯斯迴歸模型

並列摘要

Financial distress has always been a very important issue in finance domain. In present studies on financial distress model, either in domestic or abroad, mostly head toward the use of different statistic models, or the addition of non-accounting variables, to increase predictability of models. Chang (2006) points out that taking difference among different industries into consideration will help to improve the predictability of overall models. In reviewing domestic relative literatures in the past, the financial warning model developed using industry as basis is very scarce. In addition, starting from 2007 Taiwan Stock Exchange reclassified the originally one electronic industry to eight industries, mainly to cope with the rapid development of domestic electronic industry over the last decade and allow the investing public to understand that different electronic industries would have different operating style and risk.
The empirical result of the study shows that Model I, the model built without separating industries, has overall prediction accuracy of 87.1%. Model II, the model built based on different industries, can increase overall predictability by 1.7%. Moreover, Model III, the one built on dividing electronic industries to detailed categories of semi-conductors, optoelectronics, electronic components, and information service, the overall predictability is increased by 2.9%, 5.1%, 4.6% and 12.9%, respectively.

並列關鍵字

Financial Distress Warning Model ； Logistic Regression Model

參考文獻

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