系統識別號 | U0002-0307201011111500 |
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DOI | 10.6846/TKU.2010.01156 |
論文名稱(中文) | 影響台灣中小企業違約要素分析 |
論文名稱(英文) | The Influential factors to SMEs Default in Taiwan |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 財務金融學系碩士在職專班 |
系所名稱(英文) | Department of Banking and Finance |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 98 |
學期 | 2 |
出版年 | 99 |
研究生(中文) | 洪鳳君 |
研究生(英文) | Feng-Jyun Hung |
學號 | 797530127 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2010-06-26 |
論文頁數 | 57頁 |
口試委員 |
指導教授
-
林允永
委員 - 陳達新 委員 - 林景春 委員 - 林苑宜 |
關鍵字(中) |
中小企業 違約機率 Panel Data |
關鍵字(英) |
SMEs Probability of Default Panel Data |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
本研究以Panel Data模型探討台灣中小企業信用風險,依企業產業別分別建立新發生逾期比率模型、違約機率模型二套迴歸模型,檢定總體經濟及金融環境相關重要指標對於中小企業違約情形之間的關係。實證結果分述二點為:1.新發生逾期比率模型解釋能力較沈中華、黃博怡(2006)研究台灣中小企業產業別信用風險之檢定,明顯不足,僅對私部門放款金額年增率及退票張數比例年增率有顯著影響,亦不同於沈中華、黃博怡強調公司之ROA、資產週轉率以及GDP成長率、通貨膨脹率之影響因子。2.違約機率模型,解釋能力較新發生逾期比率模型來的高,其中景氣同時指標綜合指數、工業生產指數、對私部門放款金額、消費者物價指數,其年增率與違約機率皆呈現負向關係,年增率越大代表景氣越佳,違約機率越低。另銀行牌告基準放款利率年增率、退票張數比例年增率與違約機率皆呈現正向關係,當放款利率增加對於企業融資成本將提高,導致企業違約機率增加,而退票張數的增加也代表企業在財務上出現問題,違約機率自然攀升。 |
英文摘要 |
This paper applies the Panel Data models to describe credit risk of SMEs in Taiwan. We establish two sets of regression models:rate of default model and probability of default model by industry sectors. In addition, this study also investigates the relationships among SMEs default, economic and financial environment factors. According to our results, we found that first, the rate of default model’s results are worse than Shen and Huang (2006)which stress ROA, Asset Turnover, GDP growth rate and Inflation rate . The influence of annual growth rate of loan amount and dishonored ratio of checks & bills - ratio in number are significant. Second, the result of probability of default model’s are better than the rate of default model. As the annual growth rate of coincident indicators, industrial production index, loan amount and consumer prices increase, the probability of default declines. Besides, as the annual growth rate of prime lending rates and dishonored ratio of checks & bills - ratio in number increase the probability of default increase too. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 第一章 研究動機與目的 1 第一節 研究背景、動機 1 第二節 研究目的及方法 2 第三節 研究架構 3 第二章 文獻回顧 6 第一節 衡量信用風險相關模型 6 第二節 影響企業信用風險的景氣因素 12 第三節 Panel Data模型 14 第三章 研究方法 16 第一節 研究樣本與資料來源 16 第二節 研究方法 - Panel Data模型 19 第三節 模型變數建構 34 第四節 企業違約率運算處理 38 第四章 實證結果與分析 41 第一節 樣本選取及處理 41 第二節 估計模型之介紹 45 第三節 Panel Data模型之分析 46 第五章 結論與建議 51 第一節 研究結論 51 第二節 研究限制 52 第三節 建議 53 表目錄 表3-1 中小企業信用保證對象之基本資格 16 表3-2 總體經濟變數意義及違約關係 35 表3-3 金融環境變數意義及違約關係 36 表4-1 信保基金保證件數統計表 41 表4-2 變數基本統計量表 43 表4-3 新發生逾期比率模型之 Hausman 檢定表 46 表4-4 違約機率模型之 Hausman 檢定表 47 表4-5 新發生逾期比率模型因子檢定表 48 表4-6 違約機率模型因子檢定表 50 圖目錄 圖1-1 研究流程圖 5 圖3-1 新發生逾期比率運算流程圖 39 圖3-2 違約機率運算流程圖 40 圖4-1 經濟成長率與違約率關係趨勢圖 42 |
參考文獻 |
一、國外文獻 1.Altman,E.I.,(1968), “Financial ratios,discriminant Analysis and the prediction of corporate bankruptcy”,Journal of Finance,23(4),589-609. 2.Baltagi, B. H. (2001), “Econometric Analysis of Panel Data”, 2nd edition. Wiley. 3.Breusch, T. S. and Pagan, A. R. (1980), “The Lagrange multiplier test and its application to model specifications in econometrics”, Review of Economic Studies 47, 239-253. 4.Credit Suisse(1997),”Credit Risk+:A Credit Risk Management Framework”, Credit Suisse Financial Products. 5.Hsiao. Ch.(1980), “Analysis of Panel Data”. Econometric Society Monographs, Cambridge University Press, 11. 6.Hausman, J. A. (1978), “Specification Tests in Econometrics,” Econometrica,46(6), 1251-1271. 7.Mensah,Yaw M. (1984), “An Examination of the Stationarity of Multivariate Bankruptcy Prediction Models﹕A Methodological Study,” Journal of Accounting Research, 22 Spring, 380-320. 8.Mundlak, Y. (1978),“On the Pooling of Time Series and Cross-Section Data”, Econometrica, 46, 69-85. 9.Merton, R. C. 1977. “An analytical derivation of the cost deposit insurance and loan guarantees an application of modern option pricing theory”, Journal of Banking and Finance 1(1), 3-11. 10.Ohlson, J. A.,(1980),“Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy”, Journal of Accounting Research, 18, 1, 109-131. 11.Rose, P. S., W. T. AnRDews, and G. A. Giroux (1982), “Predicting Business Failure: A Macroeconomic Perspective,” Journal of Accounting, Auditing and Finance, 6(1), 20-31. 12.Sharma S. and V. Mahajan (1980), “Early Warning Indicators of Business Failure”, Journal of Marketing, 44, 80-89. 13.Thomas C. Wilson,(1997), “Portfolio Credit Risk”,Risk 10 No.9 and 10. 14.Wilson, Thomas C., (1997), “Credit Portfolio Risk (1)”, Risk 10(9). 15.Wilson, Thomas C., (1997), “Credit Portfolio Risk (2)”, Risk 10(10). 16.Wilson, Thomas C., (1998), “Portfolio Credit Risk”,Economic Policy Review 4, 71-82. 二、國內文獻 1.沈中華、黃博怡,(2006),「台灣中小企業產業別信用風險模型」,中小企業發展季刊,第一期,頁1-34。 2.沈中華、張家華,(2004),「產業違約率及景氣循環」,金融風險管理季刊,第1卷第4期,頁91-105。 3.沈中華、忻維毅,(2006),「中小企業違約機率的預測-考慮極端值」,金融風險管理季刊,第2卷第1期,頁97-114。 4.黃博怡、張大成、江欣怡(2006),「考慮總體經濟因素之企業危機預警模型」,金融風險管理季刊,第2卷第2期,頁75-89。 5.洪明欽、張揖平、尹晟龢、盧昆輝,(2007),「違約機率校準方法之穩健性研究」,金融風險管理季刊,第3卷第3期,頁41-59。 6.蘇紋慧,(2000),中小企業信用評估模式之研究~以中小型製造業為例,國立中山大學財務管理學系研究所。 7.林竹君,(2004),商業銀行如何衡量違約企業之償還率,國立中央大學財務金融研究所碩士論文。 8.吳世堯,(2008),考量總體變數下的觀測單位違約風險-存活分析模型之應用,銘傳大學經濟學系碩士在職專班碩士論文。 9.駱琬瑜,(2007),應用財務指標與觀測單位治理建立企業財務危機預警模型,國立政治大學商學院管理碩士學程碩士論文。 10.黃小玉,(1988),銀行放款信用評估模式之研究–最佳模式之選擇,淡江大學管理科學研究所碩士論文。 11.盧佩霜,(2004),台灣上市觀測單位風險與資本結構因子對股票報酬關係之研究 -以貝它值、涉險值、觀測單位規模、淨值市價比為例,淡江大學財務金融學系碩士論文。 12.鍾惠民、吳壽山、周賓凰、范懷文(2007),財金計量,雙葉書廊。 13.楊亦農(2009),時間序列分析 二版 經濟與財務上之應用,雙葉書廊。 14.陳達欣、周恆志(2006),財務風險管理-工具、衡量與未來發展,雙葉書廊。 15.沈大白、張大成(2003),信用風險模型評估-以台灣市場為例,東吳大學商學院商學研究室,聯合徵信中心委託計畫報告書(JCIC-R&D-092-001)。 16.經濟部中小企業處(2009),2008中小企業白皮書。 17.中小企業信用保證基金(2009),2009中小企業融資信用保證作業手冊。 |
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