公司治理與財務預警模型之建構

Financial Distressed Prediction Models of Financial and Corporate Governance

10.6338/JDA.200912_4(6).0004

葉金標(Chin-Piao Yeh)；李士怡(Shr-Vi Li)；吳念蓁(Nian-Jen Wu)；林孟萱(Meng-Syuan Lin)；鍾宜君(Yi-Jiun Jung)

羅吉斯回歸 ； 類神經網路 ； 財務危機預警模型 ； Logistic regression ； Artificial Neural Network model ； Financial distress prediction mode

Journal of Data Analysis

4卷6期（2009 / 12 / 01）

59 - 80

繁體中文

傳統的財務危機預警模型大都以財務指標或公司治理指標來建構，本文同時考慮財務指標和公司指標，並搭配主成份分析建立財務指標和公司治理各5大構面，再以羅吉斯模型和類神經網路建立預警模型共可得以下幾點結論。（1）單考慮財務指標與公司治理指標之預測，財務指標明顯優於公司治理指標。（2）結合財務與公司治理指標之預測相對優於單一財務指標或公司治理指標。（3）以主成份萃取10大構面之預測值無法得到較佳的結果。（4）羅吉斯模型預測相對優於類神經網路。

Traditional studies utilize the financial ratios or the corporate governance factors to construct financial distress alerting models. This paper intends to combine financial ratios and corporate governance factors and use Logistic regression method and Artificial neural network model construct financial distress prediction model. The empirical results are as follows: (1) The financial ratios has better prediction power than the corporate governance factors. (2) The financial ratios and the corporate governance factors has better prediction power than the financial ratios or the corporate governance factors. (3) Principal component analysis will not have significant impact on financial crisis precaution. (4) Logistic regression has better prediction power than Artificial neural network model.

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