建置上公司财务危机预警模型之研究课件.ppt

1、第一章第一章 緒論緒論第二章第二章 文獻探討文獻探討第三章第三章 研究方法研究方法第四章第四章 實證結果實證結果第五章第五章 研究結論及建議研究結論及建議第一章第一章 緒論緒論 研究背景、動機與目的研究背景、動機與目的 研究背景與動機研究背景與動機 研究目的研究目的 研究流程與架構研究流程與架構研究背景與研究背景與動機動機l 從民國86年爆發亞洲金融風暴，到現今全球經濟不 景氣台灣經濟成長率創50年來新低，使得許多企業 紛紛出現財務危機。l 國內企業發生財務危機並非完全因外部因素，有些 則取決於公司內部因素，高度財務槓桿、公司監理 不佳、經營階層決策不當。l 提供財務報表、會計師財務簽證以外另

2、一種預警 資訊。l 找出企業危機的徵頡點，建立財務危機預警制度 （EarlyWarning System）將對投資大眾損失降至 最低。研究目的研究目的透過資料的收集，將多家發生財務危機的公司與經營狀況良好的公司作比較，來研究其相關監理變數與財務變數的差異變化。透過因素分析、鑑別分析來建構財務危機預警模型。比較公司監理變數與財務變數，對於上市公司財務危機發生機率的影響程度。研究流程與架構研究流程與架構研究動機與目的研究動機與目的預警系統理論模型預警系統理論模型文獻探討文獻探討選定指標變數選定指標變數工具分析工具分析因素分析因素分析判定模型準確率判定模型準確率建立預警模型建立預警模型鑑別分析鑑別分

3、析研究結論與建議研究結論與建議第二章第二章 文獻探討文獻探討 企業財務危機預測企業財務危機預測 財務危機預警模型財務危機預警模型 企業危機預警之財務指標企業危機預警之財務指標企業財務危機預測企業財務危機預測財務危機之定義財務危機之定義:1.企業失敗（failure）2.破產（bankruptcy）財務危機起因：財務危機起因：1.企業缺乏支付短期債務的能力 2.企業缺乏支付長期債務的能力國外學者國外學者國內學者國內學者單變量分析單變量分析Beaver(1966)多變量分析多變量分析Altman(1968)陳肇榮（陳肇榮（1983）因素分析因素分析Gombola（1987）潘玉葉潘玉葉(1990)

4、鑑別分析鑑別分析Deakin,E.B.(1972)Alves（1978）Lo,A.W.(1986)楊宗儒（楊宗儒（1987）財務危機預警模型財務危機預警模型企業危機預警之財務指標企業危機預警之財務指標 危機所造成社會成本難以估計，所以許多國際機構因而提出各類財務指標，希望能提供預警訊息有助於決策者及時採取因應策略，以降低危機發生機率。第三章第三章 研究方法研究方法研究設計與流程研究設計與流程研究主題研究主題分析工具介紹分析工具介紹研究設計研究設計 利用因素分析與鑑別分析法來進一步的 統合整理。以便建立上市公司之財務預警模型。以供主管機關、公司管理者、股東、投 資人、以及其他利害關係人參考。資料

5、來源資料來源 由台灣證券交易所證交資料社所編製的證交資料之金融大事紀。由情報贏家資料庫以及公司財務報告書蒐集樣本公司的財務資料。由上市公司公開說明書或股東會議記錄之董監事與前十大股東的資料、轉投資相關公司股權資料以及中華徵信所出版之台灣地區集團企業研究。研究主題研究主題研究主題操作定義研究主題操作定義企業經營者與大股東而言，若公司被法院裁定為重整或宣告破產倒閉時，即認定為發生財務危機。企業債權人而言，當公司面臨周轉不靈而發生跳票或延遲支付到期債務時，即被認定為財務危機。研究期間與樣本研究期間與樣本 為民國87年至民國92年發生財務危機以及營運正常的上市公司。其與財務危機企業屬同一產業，且於財務

6、危機發生前一年度公司資產總額相近者。1：2配對樣本法為原則，選取15家危機公司與30家正常公司共計獲取45家上市公司作為本文之對照組樣本。變數介紹變數介紹 取其發生財務危機前四季的財務績效與 公司特性前年之變數。財務指標變數財務指標變數項目項目 計算公式計算公式 R1:應收帳款週轉率（次）應收帳款週轉率（次）銷貨收入銷貨收入/平均應收票據及帳款平均應收票據及帳款 R2:存貨週轉率（次）存貨週轉率（次）銷貨收入銷貨收入/平均應收票據及帳款平均應收票據及帳款 R3:固定資產週轉率（次）固定資產週轉率（次）營業收入營業收入/平均固定資產平均固定資產 R4:營運資金週轉率（次）營運資金週轉率（次）營業

7、收入營業收入/平均固定資產平均固定資產 R5:負債比率（負債比率（%）流動資產流動資產/流動負債流動負債*100%R6:流動比率（流動比率（%）流動資產流動資產/流動負債流動負債*100%R7:速動比率（速動比率（%）流動資產流動資產/流動負債流動負債*100%R8:毛利率（毛利率（%）營業毛利營業毛利/營業收入營業收入*100%R9:營業利益率（營業利益率（%）營業利益營業利益/營業收入營業收入*100%R10:股東權益報酬率（股東權益報酬率（%）稅後淨利稅後淨利/股東權益股東權益*100%管理指標變數管理指標變數管管理理層層面面指指標標序號序號 變數名稱變數名稱 計算公式計算公式 X1 每

8、人營收每人營收 營業收入營業收入/員工人數員工人數 X2每人營業利益每人營業利益 營業利益營業利益/員工人數員工人數 X3每人配備率每人配備率 固定資產固定資產/員工人數員工人數 X4每人附加價值每人附加價值 營業毛利營業毛利/員工人數員工人數 X5人力資產報酬率人力資產報酬率 稅前息前淨利稅前息前淨利/員工人數員工人數 因素分析因素分析 是一套用來簡化變項、分析變項間群組關係、或尋找變項背後共同的潛在構念的統計技術。功用是解釋變數之間共變異是研究一群變數之間相互關係的一種多變量統計技術 可將一群有互相關係(intercorrelation)的變數濃縮成少數互相獨立的因素，達到以簡馭繁目的。鑑

9、別分析鑑別分析 費雪費雪所提出來一種劃分群體的技術，其原理乃是根據預測變數的某些特性將研究對象區分為兩個以上的群體。目的則是要找出預測變數的線性組合，並建立一套判別模式，使此線性鑑別模式具有鑑別群體的最佳效果。其容易瞭解及建構好的模式容易再使用 第四章第四章 實證結果實證結果 模型一模型一:因素分析因素分析(財務指標財務指標)模型二模型二:因素因素+鑑別分析鑑別分析(財務指標財務指標)模型三模型三:因素分析因素分析(財務指標財務指標+管理指標管理指標)模型四模型四:因素因素+鑑別分析鑑別分析(財務指標財務指標+管理管理 指標指標)實證結果彙整實證結果彙整 模型一模型一:因素分析因素分析(財務指

10、標財務指標)以SPSS統計軟體將40個財務指標變數進行因素分析，並採用主成份因素分析法(principal factor analysis;PFA)整理出財務指標危機前四季的資料，產生33個變數，以特徵值1，得到7個顯著因素。危機前四季特徵值1 7 以因素分析主成份分析法求出危機前四 季因素負荷矩陣(Varimax)最大變易法，屬因素轉軸法予以旋轉。並經旋轉後萃取7 個因素，因素解釋能力達91.458%。因素因素 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7因素解釋能力因素解釋能力%19.668 37.963 51.310 63.416 74.322 83.093 91.458 因素解釋能力（財務

11、指標）因素解釋能力（財務指標）財務指標因素類別名稱財務指標因素類別名稱 對危機研究期間前四季以40個變數進行因素分析產生33個變數，每一變數中因素負荷絕對值取高於0.6的財務指標來萃取因素，產生7個因素負荷值。財務指標因素類別財務指標因素類別 因素負荷值因素負荷值 負荷值負荷值0.6F1：負債比率：負債比率F2：資金成本：資金成本F3：短期償債能力：短期償債能力R502-0.932R1040.901R6040.967R501-0.916R4040.9R7040.944R503-0.889R1020.853R2010.78R7030.888R1001-0.825R1010.733R7020.87

12、2R1030.81R6030.687R504-0.82R1004-0.682R7010.654財務指標因素類別財務指標因素類別 因素負荷值因素負荷值 負荷值負荷值0.6F4：企業獲利能力：企業獲利能力F5：短期流動性：短期流動性F6：企業經營效率：企業經營效率R8020.97R203-0.924R10020.881R8010.938R204-0.796R302-0.799R9010.924R6020.64R4030.644R9020.914R9040.901模型二模型二:因素因素+鑑別分析鑑別分析(財務指標財務指標)本節延續模型一所採用的主成份因素分析法(principal factor an

13、alysis;PFA)，將40個財務指標變數進行因素分析，產生前四季33個變數再經由鑑別分析而建立企業危機之預警模型。本研究使用逐步鑑別功能（本研究使用逐步鑑別功能（stepwise discriminant function）來）來進行鑑別分析，並且依據各變數之結構矩陣進行鑑別分析，並且依據各變數之結構矩陣(structure matrix)作為刪減變數的準則與方法；依據本論文所挑選之企業衡量指作為刪減變數的準則與方法；依據本論文所挑選之企業衡量指標，經過逐步鑑別分析運算後，所篩選出標，經過逐步鑑別分析運算後，所篩選出8個重要變數個重要變數 模型顯著變數分析模型顯著變數分析 篩選之變數說明篩

14、選之變數說明模型二：財務指標模型二：財務指標重要變數名稱重要變數名稱固定資產週轉率前二季固定資產週轉率前二季負債比率前二季負債比率前二季負債比率前三季負債比率前三季負債比率前四季負債比率前四季營業利益率前一季營業利益率前一季營業利益率前二季營業利益率前二季營業利益率前三季營業利益率前三季股東權益報酬率前二季股東權益報酬率前二季模型鑑別能力分析模型鑑別能力分析鑑別分析結果鑑別分析結果(財務指標財務指標)前一年研究期間前一年研究期間實際群體實際群體 實際次數實際次數判別結果判別結果(加數加數/百分比百分比)正確率正確率前一年前一年正確率正確率危機企業危機企業 正常企業正常企業危機企業危機企業151

15、1(73.3%)4(26.7%)73.3%正常企業正常企業306(20.%)24(80.0%)80.0%77.8%模型三模型三:因素分析因素分析(財務財務+管理指標管理指標)以SPSS統計軟體將40個財務指標及5個管理指標進行因素分析，並採用主成份因素分析法(principal factor analysis;PFA)整理出危機前一年的資料，產生38個變數，特徵值1，得到8個顯著因素。危機前一年 特徵值1 8 以因素分析主成份分析法求出危機前一年因素負荷矩陣(Varimax)最大變易法，屬因素轉軸法予以旋轉。並且經旋轉後萃取8個因素，因素解釋能力達92.589%。因素因素 F1 F2 F3 F

16、4 F5 F6 F7 F8因素解釋因素解釋能力能力%18.449 34.167 46.014 57.373 68.648 77.839 85.363 92.589 因素解釋能力因素解釋能力 （財務（財務+管理指標）管理指標）財務指標因素財務指標因素+管理管理 指標因素類別名稱指標因素類別名稱 對危機研究期間前一年以45個變數進行因素分析產生38個變數，每一變數中因素負荷絕對值取高於0.6的財務指標來萃取因素，產生8個因素負荷值。財務財務指標因素與指標因素與管理管理指標因素類別指標因素類別 因素負荷值因素負荷值 負荷值負荷值0.6F1：負債比率：負債比率F2：資金成本：資金成本F3：短期償債能力

17、：短期償債能力F4：企業獲利能力：企業獲利能力R502-0.922R1040.923R6040.968R8020.951R501-0.911R4040.891R7040.945R8010.926R503-0.886R1001-0.813R2010.792R9020.911R7020.844R1020.81R1010.725R9010.906R7030.84R1030.755R6030.71R9030.89R504-0.812R1004-0.739R9040.873R7010.642X301-0.626財務財務指標因素與指標因素與管理管理指標因素類別指標因素類別 因素負荷值因素負荷值 負荷值負荷

18、值0.6F6：短期流動性：短期流動性F7：企業經營效率：企業經營效率 R203-0.886R10020.85R204-0.784R302-0.737R6020.604R4030.695F5：人力資本：人力資本X2010.919X4010.915X1010.882X5010.824模型四模型四：因素：因素+鑑別分析鑑別分析 (財務財務+管理指標管理指標)本節延續模型三所採用的主成份因素分析法(principal factor analysis;PFA)，將40個財務指標變數及5個管理指標變數進行因素分析，產生前一年度38個變數且再經由鑑別分析建立企業危機之預警模型。本研究使用逐步鑑別功能（本研究

19、使用逐步鑑別功能（stepwise discriminantstepwise discriminant function function）來）來進行鑑別分析，並且依據各變數之進行鑑別分析，並且依據各變數之結構矩陣結構矩陣(structure matrix)作為作為刪減變數的準則與方法如下表；依據本論文所挑選之企業衡量指標，刪減變數的準則與方法如下表；依據本論文所挑選之企業衡量指標，經過逐步鑑別分析運算後，所篩選出經過逐步鑑別分析運算後，所篩選出9 9個重要變數個重要變數 模型顯著變數分析模型顯著變數分析 篩選之變數說明篩選之變數說明模型四：財務指標模型四：財務指標+管理指標管理指標重要變數名

20、稱重要變數名稱固定資產週轉率前二季固定資產週轉率前二季負債比率前二季負債比率前二季負債比率前三季負債比率前三季負債比率前四季負債比率前四季營業利益率前一季營業利益率前一季營業利益率前二季營業利益率前二季營業利益率前三季營業利益率前三季股東權益報酬率前二季股東權益報酬率前二季每人營收前一年每人營收前一年模型鑑別能力分析模型鑑別能力分析 鑑別分析結果鑑別分析結果(財務指標財務指標+管理指標管理指標)前一年研究期間前一年研究期間實際群體實際群體實際次數實際次數判別結果判別結果(加數加數/百分比百分比)正確率正確率前一年前一年正確率正確率危機企業危機企業 正常企業正常企業危機企業危機企業1511(73

21、.3%)4(26.7%)73.3%正常企業正常企業305(16.7%)25(83.3%)83.3%80.0%實證結果彙整實證結果彙整 因素解釋能力因素解釋能力模型一模型一91.458%模型三模型三92.589%鑑別能力正確率鑑別能力正確率模型二模型二77.8%模型四模型四80%因此，由上列表格可發現因此，由上列表格可發現納入管理指標變納入管理指標變數均比單純使用傳統財務指標變數對數均比單純使用傳統財務指標變數對危危機公司所造成之影響更為顯著。機公司所造成之影響更為顯著。第五章第五章 研究結論及建議結論研究結論及建議結論 本研究模型一與模型二在因素分析中以40個財務指標變數透過因素分析得到7個顯

22、著的財務指標因素，再運用鑑別分析法得到8個財務指標變數以建立危機預警模型。模型三與模型四在因素分析中以40個財務指標變數結合5個管理指標變數共45個指標變數，透過因素分析法得到8個顯著的因素，再運用鑑別分析法得到9個鑑別變數以建立危機預警模型。未來研究方向與建議未來研究方向與建議 除了預警模型、財務報表及公開說明書可提供一般投資人投資訊息，另國內中華信用評等亦定期為國內上市公司做一評比；未來亦可將評等決策數據納入預測模型中，或以預警模型結果與信用評等做一比較。本研究以財務指標及管理指標進行實證，未來可考慮加上總體經濟數據、聯徵中心退票比率等以提高模型的正確預測。對已發生財務問題目前已逐漸改善體制之公司，未來是否可以正常營運，是值得研究。The End 謝謝大家