以領先指標預測企業長短期借款變化之研究

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姓名

鍾曉伶(Hsiao-Ling Chung) 查詢紙本館藏

畢業系所

企業管理學系在職專班

論文名稱

以領先指標預測企業長短期借款變化之研究
(Utilizing leading financial indicators to predict enterprise′s long and short term financial need)

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摘要(中)

本研究採用可以增加時間條件限制之序列型態探勘中的SPADE演算法，試圖找出在視窗限制範圍內的連續事件的關聯性，以2007年12月至2015年9月之臺灣上市櫃公司為研究對象，藉以了解領先指標及企業長短期借款變化之關聯性。
　　實驗結果發現當相對多項領先指標同步領揚時，景氣看似榮景，但最能代表企業現況的IEO外銷訂單指數及SEMI半導體接單出貨比若在此時走跌時，預測下一期企業長短期借款需求將下降。

摘要(英)

In order to understand the correlation of leading indicators and corporate changes in the long and short term loans, this study was used SPADE which can increase the time limit of the sequent patterns mining algorithms trying to find relevance in the window limits of consecutive events with objects-listed companies in Taiwan dated from December 2007 to September 2015.
It was found that the economy seems booming when the number of leading indicators rise up; however the forecasting of the next period of short and long term corporate loan demand will decline if the most representative indicators-IEO (Index of Export Orders) and the SEMI-conductor book-to-bill ratio fall down.

關鍵字(中)

★ 領先指標
★ 借款需求

關鍵字(英)

★ SPADE
★ leading financial indicators
★ financial need

論文目次

目錄　　　　　　
摘要　　　　　　 i
ABSTRACT ii
誌謝　　　　　　 iii
目錄　　　　　　 iv
圖目錄 vi
表目錄 vii
一、緒論 1
1-1研究動機 1
1-2研究目的 3
二、文獻探討 4
2-1　　台灣領先指標之組成 4
2-2　　驗證景氣指標相關性及有效性之相關文獻 4
2-3　　景氣指標與企業財務(結構)之相關文獻 7
2-4　　資料探勘之相關文獻 9
2-4-1　序列樣式探勘(Sequential Patterns Mining)演算法 10
三、研究方法 14
3-1　　指標選取與資料來源 14
3-2　　研究流程圖 15
3-3　　SPADE演算法於本研究之運用 16
四、實驗結果與關聯規則討論 20
4-1　　實驗結果 20
4-2 關聯規則討論 21
4-3　　排除金融海嘯時期數據之實驗結果 26
4-4　　排除金融海嘯時期之數據實驗結果比較 27
五、結論與未來研究 29
5-1 結論 29
5-2 未來研究 30
參考文獻 31
附錄一　各類金融機構家數 34
附錄二　公開發行公司股票發行概況統計表 35
附錄三　國民所得統計常用資料 36
附錄四　外銷訂單指數 37
附錄五　中央銀行歷史利率資料 38

參考文獻

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指導教授

許秉瑜(Ping-Yu Hsu)

審核日期

2016-7-22

推文