Tunghai University Institutional Repository:Item 310901/8302
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    題名: 財務危機公司之預警偵測
    作者: 林建丞
    Lin, Chien-Cheng
    貢獻者: 徐俊明
    東海大學管理研究所
    關鍵詞: 財務危機;預警偵測
    CUSUM;VARMA;ANN
    日期: 1999
    上傳時間: 2011-06-15T06:08:29Z (UTC)
    摘要: 論文名稱:財務危機公司之預警偵測 總頁數:75頁 校所組別:私立東海大學管理研究所 畢業時間及提要別:八十七學年度第二學期碩士學位論文提要 研究生:林建丞 指導教授:徐俊明 博士 論文提要內容: 一般而言,企業發生財務危機並非是突發的,只反應在某一個時點的財務狀況惡化,這些企業財務體質的惡化應該是有預兆(Signals)的,若以時間序列的觀點,考慮各期財務資料相關動態性的訊息,用來預測財務危機應屬合理的推論。 而自從Theodossiou(1993)將多變量CUSUM(Cumulative Sum)模式結合時間序列(Vector Autoregressive Moving-Average, VARMA),導入財務危機預警模式,開啟了動態化預警模式的研究領域,但是其構建的模式中,卻存在實證邏輯之謬誤。因此,本研究的目的是要將修正Theodossiou 的預警模式,建構出合理的預警模式。 另外,只要多變量CUSUM模式的參數已知(μh、μf及?),即可建構一套動態化財務危機預測模式,因此本研究要分別結合時間序列VARMA與類神經網路的預測模式,來建構一套適用於國內企業的動態化預警模式,亦是本研究的目的之一。 本研究採用兩種預測模式來結合多變量CUSUM模式,得到的實證結果為: 1、 類神經網路的預警模式不論在區別能力或是預測能力上,皆有75%的正確區分效果,皆優於時間序列VARMA的預警模式。因此,類神經網路形成的預警模式,為適用於國內企業之較佳動態化預警模式。 2、 多變量CUSUM模式其原理是有效的將兩群體區隔開來,即使VARMA與類神經的預測效果並不如預期,但這卻絲毫不會減損多變量CUSUM的偵測能力。 3、 1998年國內企業危機頻傳,這種企業主過度熱中「業外投資」,甚至掏空公司資產的作法,增加了預警模式在偵測企業危機的困難度。 4、 一個預警制度的建立,是有其存在的必要,但是在預警資訊的揭露卻是要小心謹慎的處理。
    顯示於類別:[企業管理學系所] 碩士論文

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