運用貝氏網路建立台灣地區高風險上市公司之偵測模型

Detecting Financial Failures Using Bayesian Networks

蔡易達(Ita Tsay)

指導教授 ： 盧以詮

元智大學/資訊學院/資訊管理學系/碩士(2000年)

摘要

近年來，有許多學者致力於貝氏網路 (Bayesian networks) 的領域，並提出一些建構貝氏網路的方法。這些方法能夠有效地結合資料及專家知識 (domain knowledge)，推論各個變數之間的因果關係 (causal relationships)，並依此導出一個甚至多個貝氏網路。本研究擬透過總體經濟面、產業面與公司面等基本分析，探討影響企業發生經營危機之重要因素，並運用貝氏網路呈現財務指標與高風險公司的因果關係。而在最後的實驗結果顯示，本研究方法可達到約80%的準確率。

關鍵字

貝氏網路 ； 投資風險

並列摘要

In recent literatures, several approaches were proposed for learning Bayesian networks. These methods combine prior domain knowledge and data to derive one or more Bayesian networks. The Bayesian networks can be used to infer causal relationships among variables of interest. This thesis examines the most important factors of financial crisis from the aspect of fundamental analysis, as well as using the Bayesian networks to explore the causal relationship between the causes (financial ratios) and the effect (financial failures). The empirical results indicate that the average accuracy of prediction is about 80%.

並列關鍵字

Bayesian Networks ； Investment Risk

參考文獻

徐健進，「銀行放款信用評等模式之研究」，政治大學企業管理研究所，碩士論文，民國73年。

蘇美芳，「無母數集群模式於企業信用評等之應用」，元智大學，碩士論文，民國88年。

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Altman, Edward I., G. G. Haldeman, & P. Narayanan, “ZETA Analysis: A new model to identify the bankruptcy risk of corporations“, Journal of Banking and Finance, 29-54, 1977.