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系統識別號 U0026-1301201200320700
論文名稱(中文) 利用羅吉斯迴歸建立上海證券交易所上市公司財務預警模型
論文名稱(英文) Prediction of Failure Rate for Listing Enterprises in Shanghai Stock Exchange by Logistic Model
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 財務金融研究所
系所名稱(英) Graduate Institute of Finance & Banking
學年度 100
學期 1
出版年 101
研究生(中文) 王文玲
研究生(英文) Wen-Lin Wang
學號 r87981096
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 133頁
口試委員 指導教授-陳占平
口試委員-李宏志
口試委員-劉裕宏
中文關鍵字 財務失敗  危機預警模型  羅吉斯迴歸 
英文關鍵字 Financial crisis  Prediction model  Logistic regression 
學科別分類
中文摘要 中國大陸證券市場之發展已日趨成熟,而證券投資之方式亦已逐漸為社會大眾所喜愛。如何對上市公司進行財務風險之評鑑,及早預測上市公司財務發展狀況,並事先洞察其可能發生之財務危機,已成為廣大投資者熱切關心之課題。而建構財務危機預警模型則是為提供企業管理者、債權人、投資大眾及政府主管機關等,關於企業目前經營狀況與財務建全程度之預警參考。
以往有關財務危機預警模型之研究,多僅考量正常公司與發生財務失敗公司二類狀況,並就模型中財務比率變數對反應變數的影響程度進行分析研究。然而,企業從正常經營演變為失敗公司實非瞬間所致,其常有一漸進轉化的歷程和階段。因此,為使財務預警模型能更精確地表達企業的財務狀況與經營成果,本研究以中國大陸上海證券交易所A股上市公司為研究對象,分別以二分類羅吉斯迴歸模型、累積羅吉斯迴歸模型及三項羅吉斯迴歸模型建構財務預警模型,並預測公司可能發生成功、失敗及在該二者中間過渡階段之機率。
研究結果顯示,樣本外之全體樣本在二分類羅吉斯迴歸模型中,其正確區別率高達93.93%,而在三分類累積羅吉斯迴歸模型及三項羅吉斯迴歸模型雖分別僅有82.45% 及70.12%之正確區別率,但其可有效降低財務成功與財務失敗公司間彼此被誤判之機率,同時可將介於財務成功與失敗間之中等類別之公司區別出來,以降低二分類羅吉斯迴歸模型中,可能存在錯誤樂觀或錯誤悲觀之判斷。
英文摘要 With the development of the mainland China securities market being gradually mature day by day, interesting parties have more and more interest in investment in securities. The problem of how to carry on the financial risk for listed enterprises, and to predict the financial condition sooner in order to see the occurrence of a possible financial crisis, has become a major concern by investors. An accurate and effective model these days to predict a corporate financial crisis is required in risk analysis by the enterprises, creditors, investors and the government organizations.
Over the past decades, most researchers used the conventional binary logistic regression to construct a financial pre-warning model to distinguish between failed firms and nonfailed firms. The enterprises from normal to failure were not an instant result, it transformed course and stage gradually. Therefore, to enable the financial pre-warning model to express enterprise's financial situation precisely, this research takes Shanghai stock market listed enterprises in mainland China as the object of study to construct, respectively a binary logistic regression and a three-type classification as being “excellent”, “average” and “failure” of logistic regression model for predicting corporate financial status.
In this study, binary, cumulative and trinomial logistic regression models were adopted to construct risk prediction models. The research results showed that the binary logistic regression has the highest accurate rate of 96.82%. Although the cumulative and trinomial logistic regression models produced a lower accurate rate of 85.00%, the erroneous rates of type Ⅰ and Type Ⅱ had been largely reduced.
論文目次 摘要 II
Abstract III
誌謝 IV
目錄 V
表目錄 VIII
圖目錄 X
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究架構 4
第二章 文獻探討 6
2.1 單變量分析模型 6
2.2 多變量分析模型 7
2.3 迴歸分析模型 10
2.4 類神經網路模型 15
第三章 研究方法 20
3.1 財務危機之定義 20
3.1.1 國外文獻 21
3.1.2 國內文獻 21
3.1.3 中國大陸文獻 23
3.1.4 中國大陸對特別處理規範之定義 24
3.2 研究樣本之選取及範圍 26
3.3 財務成功、失敗及中等公司之定義 27
3.4 研究模型 28
3.4.1 二分類羅吉斯迴歸模型 29
3.4.2 三分類羅吉斯迴歸模型 32
3.4.3 三項羅吉斯迴歸模型 35
3.5 變數選擇及資料來源 37
3.5.1 相關係數檢定 43
3.5.2 共線性分析 44
3.5.3 變數篩選 46
3.6 迴歸模型評價 50
3.7 研究假說 52
第四章 實證結果分析 53
4.1 基本統計量 53
4.2 樣本內預測 57
4.2.1 二分類羅吉斯迴歸模型 57
4.2.2 三分類羅吉斯迴歸模型 65
4.2.3 三項羅吉斯迴歸模型 80
4.3 樣本外預測 95
4.3.1 二分類羅吉斯迴歸模型之預測 95
4.3.2 三分類羅吉斯迴歸模型之預測 96
4.3.3 三項羅吉斯迴歸模型之預測 97
4.4 預測不同規模公司財務狀況之機率 98
第五章 研究結論與建議 103
5.1 研究結論 103
5.2 研究限制 105
5.3 對後續研究者之建議 106
參考文獻 108
附錄一 114
附錄二 131
參考文獻 中文部份
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