分析应用 - 模型 - 财务危机预警机率模型之建构与验证

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1、第四屆兩岸產業發展與經營管理學術研討會財務危機預警機率模型之建構與驗證TheConstructionandValidationoftheFinancialDistressPredictionProbabilityModel周百隆、盧俊安、許昭民國立高雄第一科技大學風險管理與保險系助理教授崑山科技大學企業管理研究所碩士生崑山科技大學國際貿易系副教授摘要本文以台灣上市櫃公司為研究對象，研究的主要目的在建構穩定且具預測力的企業財務危機預警模型。為建立穩定且具預測力的企業財務危機預警模型，本研究在研究年度的選

2、取、樣本配對、配對標準與研究變數的選擇上均經過詳細考慮與檢驗，最終選擇Logitregression做為模型建構的方法。為驗證本研究模型預測的穩定性，本研究共分為三階段對預警模型進行穩定性驗證。結果發現，即使檢驗時間離模型建構期間不斷增加，模型對於區別出未來發生財務危機的公司依然具有絕佳的預測能力及穩定性。關鍵字：財務危機預警、羅吉特迴歸、模型穩定性I6-11第四屆兩岸產業發展與經營管理學術研討會壹、緒論1.1研究動機與目的由於企業經營環境的變動越來越大，導致企業在經營上已不若往昔般的單純，而是處處充

3、滿危機與不確定性。當企業發生財務危機或倒閉時，將會對社會安定與金融秩序造成嚴重的衝擊，影響所及包含股市投資人、聯貸銀行等，整體社會也必須共同承受此一傷害。因此為防範於未然，建構穩定且有效的企業財務危機預警模型有其必要性。企業財務危機預警模型的建構在風險管理的領域中，一直扮演相當重要的角色，透過財務危機預警模型的建立我們可以預測一家企業發生財務危機的可能性，藉此也可以瞭解企業整體財務結構與經營情況的好壞。如能建立有效的企業財務危機預警模型，可使決策者得以及時採取適當的預防措施，此舉將有助於消弭危機於無形

4、或降低當公司發生財務危機時所影響的範圍與程度。由於當前複雜的經濟環境與全球化浪潮的襲捲，使得企業在經營以及與其他公司間的競爭上愈趨嚴峻。在可見的未來，企業發生經營危機或倒閉的機率只會不斷的增加。因此，鑑於經營不善或發生財務危機而下市、下櫃或倒閉的企業數目不斷增加，所以建立穩定且有效的企業財務危機預警模型將是刻不容緩的事情。為建構穩定且有效的企業財務危機預警模型，本研究將從以下三點加以探討：1.選擇對建構預警模型適合的研究樣本選取方式與研究期間，此外亦將對樣本配對方式與配對標準加以討論。2.針對企業財務

5、危機預警模型其樣本配對標準加以檢驗，選取適合的研究變數來建構模型，並探討加入破產虛擬變數對模型所產生的影響。3.瞭解檢驗時間離模型建構期間不斷增加時，模型對於區別出未來發生財務危機的公司是否具有預測能力及穩定性。1.2研究架構本研究將從民國87年至民國89年間發生財務危機企業之財務面切入，以期建立一套有效的企業財務危機預警模型，以提供股市投資人、公司經營者及放款銀行於能提早發現企業發生財務危機之徵兆，進而採取相關因應措施以減少損失。本研究共分為五大部份，第一部份為緒論，主要探討本研究動機、研究目的與研

6、究架構，第二部份為文獻回顧，主要整理國內外研究財務危機預警相關文獻並探討其研究方法與研究結果。第三部份為研究方法，將定義財務危機、設定研究期間與樣本選取方式、樣本配對方式與配對標準、研究變數選取與研究方法理論。第四部份為實證分析，將建構財務危機預警模型並加以驗證，最後第五部份為結論。貳、文獻回顧使用財務比率做為財務危機預警模型的研究起源自1930年代，早期SmithandWinkor(1930)以公司發生財務危機前十年的財務比率進行趨勢分析(trendanalysis)研究企業經營失敗的原因。Beav

7、er(1966)以狹義的定義界定企業經營失敗為破產、債券拖欠不履行、對銀行借款超支、不能支付優先股股利等並以單變量模型(univariatemodel)建立財務危機預警模型。Beaver使用單變量為分析方法並以成對抽樣法(pairedsamplingmethod)進行樣本配對，其使用個別財務比率做為研究變數，共分析14種財務比率。BeaverI6-11第四屆兩岸產業發展與經營管理學術研討會認為一家經營良好的正常企業，上述三項財務比率應會十分穩定，而一個將要發生財務危機的企業，上述的財務比率將會十分不理

8、想。雖然使用Beaver的單變量分析法能有高的預測準確率，但這僅止於在原有樣本條件下所取得的結果。由於單變量分析法每次只能使用一個比率來進行預測，所以會導致某個比率在某種樣本條件下有較佳的預測效果，但若在其他情況下可能則會是另一個比率有較佳的預測能力，所以在建構模型時應考慮多種不同的比率以反映公司財務狀況的不同面向。因此，Altman(1968、1977、2000)便採用一組比率而不是單一個比率以期能建構更佳的財務危機預警模型，探討Z-SCORE模型及Z