系統識別號 | U0002-0410201415000700 |
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DOI | 10.6846/TKU.2014.00137 |
論文名稱(中文) | 整合馬可夫決策過程與演化策略於企業財務危機規則擷取 |
論文名稱(英文) | Incorporating Markov Process and Evolution Strategy on Financial Distress Rules Extraction |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 資訊管理學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Information Management |
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 | 102 |
學期 | 2 |
出版年 | 103 |
研究生(中文) | 孟芮賢 |
研究生(英文) | Jui-Hsien Meng |
學號 | 699630421 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2014-06-21 |
論文頁數 | 47頁 |
口試委員 |
指導教授
-
張應華(yhchang@mail.tku.edu.tw)
委員 - 周清江(cjou@mail.im.tku.edu.tw) 委員 - 伍台國(w13464@yahoo.com.tw) |
關鍵字(中) |
財務危機預警 演化策略 馬可夫決策過程 演化計算 資料探勘 |
關鍵字(英) |
Financial distress alert Evolution strategies Markov decision process Evolutionary computing Data mining |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
在全球化的浪潮下,國內的企業走向開放及自由化之路,其經營環境不斷地改變,並正接受嚴厲的考驗。隨著經營規模的擴大,企業的經營成敗可以和國家經濟產生緊密的連結。企業獲利則社會經濟得以蓬勃發展,反之企業若遭受衝擊而產生經營壓力甚至危機狀況,所造成影響的層面將非常廣泛。此時具規模的企業及產業必須提早因應危機發生的潛在可能,並尋求可靠的財務危機預警機制。過去的學術研究多以基本分析處理財務危機問題,而實務上亦多採用資料探勘技術尋找財務危機形成的因素。 本研究旨在探求企業經營過程中所產生的財務危機警訊,並基於動態類型的財務危機理論,尋找出公司危機狀態規則,研究包含利用馬可夫決策過程對於企業財務指標的分析,預測企業所遭受的不同危機程度。其次利用演化策略的隱含平行搜尋能力,輔以馬可夫決策過程的評估,以發掘出企業於各危機階段之財務狀態規則。 透過演化計算技術可以加速找出財務預警機制,並提升機制本身的可信度。對於企業而言,不同程度的財務規則暗示著有潛在危機至高度風險財務危機發生的可能,企業本身可對此提出不同的因應之道解決經營問題,政府可以依此做為評估公司上市上櫃的依據,身處經營外部的投資人亦可做為投資選股決策的參考,以免投資到地雷股而得不償失。 |
英文摘要 |
Business environment has greatly changed since Globalization, domestic companies faced with more impact to business operation. Corporate management is closely linked with national economics; its profitability may help on development for economics and society. On the contrary, failure or financial distress companies can largely affect banks, many other companies and people around us. It is necessary for large corporates to make early response to the financial distress and seek for reliable financial distress alert. Past studies using basic analysis on financial distress; practically, Data mining is frequently used to find the cause of financial distress. This study focused on exploring financial distress alert in corporate business, and search for financial distress rules based on dynamic financial distress model. This study includes analyses on corporate financial indices utilizing Markov decision process; it could predict distress levels that corporate will faced with. Secondly, Evolution strategies (ES) has capabilities of implicit parallel search, using ES and get evaluated by Markov decision process will find financial status on every distress state. It could be more efficient and more credible to find out the financial distress alert through Evolutionary computing. For corporates, financial rules level implies the severity level of financial distress. The corporate may propose different responses to solve the business operation problem; the Government may make assessment on tanking company public on listed and OTC market. Inventers may take these rules as a reference on making decision to select stock holdings, and avoid investing tank stocks. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 摘要 I Abstract II 目錄 III 圖目錄 IV 表目錄 V 壹、緒論 1 第一節、 研究背景與動機 1 第二節、 研究目的 2 第三節、 論文架構 2 貳、文獻探討 3 第一節、 財務危機之定義 3 第二節、 財務危機預警模型 4 第三節、 財務預警模型之特徵變數 6 參、研究架構 8 第一節、 資料前處理 9 3.1.1 財務樣本的選取 9 3.1.2 財務指標的選擇 9 第二節、 馬可夫決策過程 10 第三節、 演化策略擷取規則 12 肆、實驗分析與結果 15 伍、結論與展望 44 參考文獻 45 圖目錄 圖 3-1、研究架構圖 8 圖 3-2、財務指標之狀態變數舉例 11 圖 3-3、財務危機風險範圍 12 圖 3-4、演化策略染色體結構 13 圖 4-1、公司財務指標狀態之時間變化圖 16 圖 4-2、公司財務指標預測狀態之時間變化圖 16 圖 4-3、危機前三年之財務規則變數圖 19 圖 4-4、規則1與2009年危機公司變數圖 20 圖 4-5、規則1與2010年危機公司變數圖 21 圖 4-6、規則1與2011年危機公司變數圖 22 圖 4-7、規則1與2012年危機公司變數圖 23 圖 4-8、危機前兩年半之財務規則變數圖 24 圖 4-9、規則2與2009年危機公司變數圖 25 圖 4-10、規則2與2010年危機公司變數圖 26 圖 4-11、規則2與2011年危機公司變數圖 27 圖 4-12、規則2與2012年危機公司變數圖 28 圖 4-13、危機前兩年之財務規則變數圖 29 圖 4-14、規則3與2009年危機公司變數圖 30 圖 4-15、規則3與2010年危機公司變數圖 31 圖 4-16、規則3與2011年危機公司變數圖 32 圖 4-17、規則3與2012年危機公司變數圖 33 圖 4-18、危機前一年半之財務規則變數圖 34 圖 4-19、規則4與2009年危機公司變數圖 35 圖 4-20、規則4與2010年危機公司變數圖 36 圖 4-21、規則4與2011年危機公司變數圖 37 圖 4-22、規則4與2012年危機公司變數圖 38 圖 4-23、危機前一年之財務規則變數圖 39 圖 4-24、規則5與2009年危機公司變數圖 40 圖 4-25、規則5與2010年危機公司變數圖 41 圖 4-26、規則5與2011年危機公司變數圖 42 圖 4-27、規則5與2012年危機公司變數圖 43 表目錄 表 2-1、實質財務危機事件定義 4 表 2-2、Ohlson財務危機預測模型採用變數 7 表 4-1、財務變數表 15 表 4-2、演化策略染色體編碼 17 表 4-3、演化策略學習參數 17 表 4-4、危機前三年之財務規則 18 表 4-5、2009年公司財務指標對規則1適配程度 20 表 4-6、2010年公司財務指標對規則1適配程度 21 表 4-7、2011年公司財務指標對規則1適配程度 22 表 4-8、2012年公司財務指標對規則1適配程度 23 表 4-9、危機前兩年半之財務規則 24 表 4-10、2009年公司財務指標對規則2適配程度 25 表 4-11、2010年公司財務指標對規則2適配程度 26 表 4-12、2011年公司財務指標對規則2適配程度 27 表 4-13、2012年公司財務指標對規則2適配程度 28 表 4-14、危機前兩年之財務規則 29 表 4-15、2009年公司財務指標對規則3適配程度 30 表 4-16、2010年公司財務指標對規則3適配程度 31 表 4-17、2011年公司財務指標對規則3適配程度 32 表 4-18、2012年公司財務指標對規則3適配程度 33 表 4-19、危機前一年半之財務規則 34 表 4-20、2009年公司財務指標對規則4適配程度 35 表 4-21、2010年公司財務指標對規則4適配程度 36 表 4-22、2011年公司財務指標對規則4適配程度 37 表 4-23、2012年公司財務指標對規則4適配程度 38 表 4-24、危機前一年之財務規則 39 表 4-25、2009年公司財務指標對規則5適配程度 40 表 4-26、2010年公司財務指標對規則5適配程度 41 表 4-27、2011年公司財務指標對規則5適配程度 42 表 4-28、2012年公司財務指標對規則5適配程度 43 |
參考文獻 |
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