博碩士論文 88425011 詳細資訊




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姓名 楊浚泓(Eric Yang )  查詢紙本館藏   畢業系所 財務管理研究所
論文名稱 考慮財務操作與合併報表後之財務危機預警模式
(Incorporating Financial Manipulation and Consolidated FinancialStatements into the Financial Distress Model)
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摘要(中) 對於財務危機公司的預測,一般研究皆以傳統的財務指標為主,但一般的財務指標皆著重於對本業經營不善或資本結構有嚴重偏差的公司進行預測,對於本業經營良好而過度使用財務操作的公司則較無預測能力。另外,許多經營不善的公司亦透過子公司囤積其無法銷售的存貨,或利用子公司虛增其業績,這些從原始的財務報表都無法預知公司的體質是否還屬健全。因此本文除了採用傳統的財務比率外,亦增加了大股東質押比,子公司購回母公司股票,及短期投資比例三項財務操作變數,並考慮合併報表與一般報表的差異性。
綜合本文的實證結果,發現公司在加入了財務操作指標後,在類神經網路預測模式下整體公司的正確預測率由90.625%提升到93.75%,另外以合併報表取代一般報表後,在logit預測模式下整體公司的正確預測率也由68.42%提高到76.31%,兩類報表間相同的解釋變數為負債比率,由此結果顯示,目前上市公司不當的財務操作確實存在,本文希望能藉由探討發生財務危機的各種可能情況的原因著手,以期能真正做到防患於未然,而使金融機構與投資人所需付出的社會成本降到最低。
摘要(英) Researches on the prediction of financial distress companies focus on traditional financial indicators. Common financial indicators have provided good predicting ability over firms whose core businesses are operated inefficiently, or having extremely high leverage. For those whose core businesses remain profitable, but craving for financial manipulation, the predictability is insufficient. Besides, many under-performed companies varnish their financial statements by selling inventories to subsidiaries; this phenomenon will not be discovered through the conventional model. To improve the predictability of the financial distress model, we include the pledge ratio of major shareholders, the percentage of subsidiaries purchasing parent companies’ shares, and the ratio of short-term investment as explanatory variables, and examine the differences between consolidated statement and ordinary statement. Based on our empirical results, we find that incorporating financial manipulation indicators helps to increase predictability (90.625%-93.75%). In addition, consulting consolidated statements instead of unconsolidated statements boosts the predictability from 68% to 76%.
關鍵字(中) ★ 合併報表
★  大股東質押
★  子公司購回母公司股票
★  財務操作指標
關鍵字(英) ★ consolidated financial statement
★  financial manipulation indicators
★  pledge
★  subsidiary
論文目次 目錄
摘要
第一章緒論
第一節研究動機…………………………………………………..1
第二節研究目的…………………………………………………..2
第三節研究貢獻…………………………………………………..2
第四節研究限制…………………………………………………..4
第五節研究內容與架構…………………………………………..4
第二章文獻探討
第一節以財務比率建構財務危機模式相關文獻探討……………7
第二節改良研究變數之財務危機相關文獻回顧…………………9
第三節改良研究方法之財務危機相關文獻回顧………………..11
第四節各種財務預警模式比較之相關文獻回顧………………..12
第三章研究方法
第一節名詞定義與解釋…………………………………………..17
第二節研究方法介紹……………………………………………..18
第三節資料來源…………………………………………………..24
第四節研究變數敘述……………………………………………..25
第五節研究樣本敘述……………………………………………..37
第六節研究主題與研究步驟……………………………………..39
第四章實證分析與結果
第一節模型建構前之檢定………………………………………..41
第二節加入與未加入財務操作指標正確預測率之比較………..43
第三節合併報表與一般報表之比較……………………………..44
第四節研究方法之優缺點比較…………………………………..45
第五節最佳預測時點之驗證……………………………………..46
第五章結論與建議
第一節結論………………………………………………………..48
第二節對後續研究者之建議……………………………………..48
參考文獻…………………………………………………………………..50
表次及圖表
表一:財務危機預警方法比較表…………………………………………..14
表二:研究變數一覽表……………………………………………………..26
表三:獲利能力指標敘述性統計表………………………………………..27
表四:成長力指標敘述性統計表…………………………………………..29
表五:現金流量指標敘述性統計表………………………………………..30
表六:償債能力指標敘述性統計表………………………………………..32
表七:經營能力指標敘述性統計表………………………………………..34
表八:過去12季中子公司購回母公司股票次數表………………………35
表九:財務操作指標敘述性統計表………………………………………..36
表十:不同樣本內樣本外區分時點模型正確預測率比較表……………..42
表十一:未加入財務操作指標之預測模型正確預測率比較表…………..43
表十二:加入財務操作指標之預測模型正確預測率比較表……………..44
表十三:以合併報表之財務比率所建構模型正確預測率比較表………..45
表十四:以一般報表之財務比率所建構模型正確預測率比較表………..45
表十五:最佳預測時點表…………………………………………………..47
圖一:文獻回顧流程圖……………………………………………………...7
圖二:類神經網路基本架構圖……………………………………………..19
圖三:危機公司與正常公司營業利益率比較圖…………………………..28
圖四:危機公司與正常公司淨值成長率比較圖…………………………..30
圖五:危機公司與正常公司現金流量比率比較圖………………………..31
圖六:危機公司與正常公司借款依存度比較圖…………………………..33
圖七:危機公司與正常公司應收帳款周轉率比較圖……………………..35
圖八:出事前十二季中正常公司與危機公司
子公司購回母公司股票次數比較圖………………………………..36
圖九:危機公司與正常公司大股東質押比率比較圖……………………..37
圖十:依出事類型分類之財務危機公司樣本……………………………..38
圖十一:依出事時間分類之財務危機公司樣本…………………………..38
圖十二:依產業別分類之財務危機公司樣本……………………………..39
圖十三:模型適用性檢定圖………………………………………………..42
圖十四:最佳預測時點圖…………………………………………………..47
附表
附表一:研究樣本一覽表…………………………………………………52
附表二:研究變數之相關係數表…………………………………………54
附表三:合併報表研究樣本一覽表………………………
參考文獻 參考文獻
中文部分:
1. 台灣經濟研究院,我國企業爆發財務危機之成因、影響及防範之研究,行政院經濟建設委員會,民國88年三月。
2. 李智雯,運用現金流量資訊預測企業財務危機之實證研究,政治大學會計系碩士論文,民國89年。

3. 俞秀美, 財務危機模型之研究--考慮背書保證及董監事質押因素,中原大學會計學系碩士論文,民國89年。

4. 徐淑芬,台灣上市公司財務危機預警-應用多變量CUSUM時間序列分析,東華大學企業管理研究所碩士論文,民國88年。
5. 梁清源,財務危機判斷模式之探討-公司財務比率與相對財務比率判斷能力,淡江大學管理科學研究所碩士論文,民國81年。

6. 陳肇榮,運用財務比率預測企業財務危機之實證研究,政治大學企業管理研究所碩士論文,民國72年。
7. 郭人誌 ,上市公司交叉持股行為特性之研究,國立政治大學國際貿易研究所碩士論文,民國88年。

8. 張美玲,由交叉持股觀點探討財務危機問題-台灣上市公司之實證研究,淡江大學管理科學研究所碩士論文,民國89年。

9. 葉怡成,應用類神經網路,儒林圖書有限公司,民國88年四月2版。
10. 葉怡成,類神經網路模式應用與實作,儒林圖書有限公司,2000年四月七版。
11. 戴鳳玲,類神經網路與Logit模式對財務危機預測能力之比較研究-以台灣股票上市公司為例,東吳大學企管研究所論文,民國85年。
12. 顏月珠,商用統計學,三民書局,民國84年9版。
英文部分:
1. Altman, E.I. (1968), “Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy,” Journal of Finance 22, 589-609.
2. Altman, E.I. and G. V. Marco and F. Varetto (1994), “Corporate distress diagnosis: Comparisons using linear discriminant analysis and neural networks,” Journal of Banking and Finance 18,505-529.
3. Beaver, W.H. (1966), “Financial ratios as predictors of failure,” Journal of Accounting Research 4, 71-111.
4. Blum, M. (1974), ”Failing company discriminant analysis,“ Journal of Accounting Research 12, 72-102.
5. Coats, P. K. and L. F. Fant (1993), “Recognizing financial distress patterns using a neural network tool”, Financial Management12,142-155.
6. Hopwood, W., J. Mckeown and Mutchler, J. (1989), “A test of the incremental explanatory power of opinions qualified for consistency and uncertainty”, Accounting Review, 28-48.
7. Koh, H. (1991), “Model predictions and auditor assessments of going concern status,” Accounting and Business Research 12, 331-338.
8. Koh, H. and S. Tan (1999),“A neural network approach to the prediction of going concern status,” Accounting and Business Research 21, 211-216.
9. Martin, D. (1977),”Early Warning of banking failure, ” Journal of Banking and Finance, 249-276.
10. Mossman, C.E., G. G. Bell, L. M. Swartz and H. Turtle (1998),”An empirical comparison of bankruptcy models,” Financial Review33, 35-54.
11. Odom, M.D. and Sharda, R. (1990), “A neural network model for bankruptcy prediction,” IEEE INNS IJCNN International Joint Conference on Neural Networks 2, 163-168.
12. Ohlson, J .A. (1980), “Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy,” Journal of Accounting Research, 109-131.
13. Platt, H. D. and Marjorie B. Platt (1991), “A note on the use of industry-relative ratios in bankruptcy prediction, ”Journal of Banking and Finance, 1183-1194.
指導教授 俞明德(Min-Teh Yu) 審核日期 2001-6-29
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