台灣地區商業銀行因企業為邁向國際化，從事高桿槓財務操作，其融資動機不似以往單純。辦理企業授信倘仍依循專家經驗主觀判斷，對企業營運及財務異常現象將無法即時掌握。為此，本研究利用Altman（1968）的Z-Score信用評分及KMV選擇權模型作為衡量信用風險評估工具。惟本研究在KMV模型之違約點細分為違約點1=公司負債總額;違約點2=公司短期負債;違約點3=公司短期負債+1/2長期負債，分別求出預期違約機率，作為兩模型在財務危機企業預測之比較。
實證對象選自2000年至2005年73家發生財務危機上市、上櫃公司，並以1:1配對方式選取同產業、主力產品之正常公司。採用logistic迴歸及檢定力曲線為檢驗模型。實證發現，KMV模型對財務危機預測能力顯著優於信用評分法，可有效提供簡速、科學且公正客觀之審核標準，作為本地商銀另項信用風險評估模型之選擇。

Since many corporations in Taiwan operate higher financial leverage to become globalizing enterprises, the purposes of applying loan aren’t as simple as before. If banks approve corporation loans based on specialists’ experience, they will unable to detect the credit risk of these companies in time. Therefore, this paper applied two models to measure the credit risk: “ Altman’s Z-Score （credit scoring）and KMV option model（option pricing）.” However, we defined the default point as point 1= the total debts; point 2= the short term debts and point 3= the short term debts +1/2 the long term debts to individually figure out the Expected Default Frequency .
Using the data from 73 financial distressed Taiwan’s listed companies from 2000 to 2005, and used the 1:1 matching sample method to select data from similar companies to contrast. Then, we adopted two major comparative laws: logistic regression and power curve. The empirical results of two kinds of comparative methods all get the same conclusion that KMV option model is significantly better than Z-score. Moreover, it can provide a concise, scientific and objective verifying standard as another model to measure and manage the credit risk for banks in Taiwan.

第一章  緒論..…………………………………………….……….…1
第一節	研究動機....………………………………………….…..1
第二節	研究目的....………………………………….………...2
第三節	研究對象、範圍及架構....…………………….……...3
第二章  文獻回顧及探討....…………………………………….….6
第一節  財務危機定義相關文獻....…………………………….….6
第二節  銀行授信原則與評估方法之探討……………………...9
第三節  財務危機預警模型相關研究…………………………..…14
第三章  研究方法………….……………………………….…..….24
第一節	樣本選取………………………………….….….……..24
第二節	區別分析-以財務比率衡量信用風險………………….29
第三節	KMV選擇權評價法....…………….………..….……...31
第四章  實證結果與分析步驟....…….……….……….….….43
第一節	信用風險模型實證方法……………….….……….…..43
第二節	實證結果……………………………….…………………45
第五章  結論與建議.............................................….……..59
第一節  結論..................................…….……..59
第二節  後續研究之建議………………………………………..62
參考文獻……………………………………………………………………64
附錄...........................………………………….…….70
附錄一:KMV模型-權益波動與資產波動性間之關係推導……………70
 附錄二:KMV模型-理論違約間距推導………………………......71

表 目 錄
表2-1 國內、外學者專家對企業財務危機認定標準相關文獻彙整表....7
表2-2 ○○商業銀行授信企業信用評等表（大企業適用）……..13
表3-1 財務危機企業與正常企業對照表…………….……………..25
表3-2 財務危機企業產業別分佈統計…………………………..….29
表3-3 債券到期日時負債與權益報償關係表……………………..33
表3-4 借入資金並賣出賣權之期末報酬情形表…………….…...34
表3-5 擁有公司資產並賣出買權之期末報酬情形表……………..35
表4-1 全部公司Z-Score與EDF(違約點1)的基本統計量………….46
表4-2 全部公司Z-Score與EDF(違約點2)的基本統計量………….46
表4-3 全部公司Z-Score與EDF(違約點3)的基本統計量……………47
表4-4 財務危機公司與正常公司的Z-Socre與EDF (違約點1)比較表.....48
表4-5 財務危機公司與正常公司的Z-Score與EDF(違約點2)比較表……………..……49
表4-6 財務危機公司與正常公司的Z-Score與EDF(違約點3)比較表…………………50
表4-7各組財務危機公司Z-Score與EDF(違約點1）家數及比率一覽表……….…….52表4-8各組財務危機公司Z-Score與EDF(違約點2）家數及比率一覽表………….….52
表4-9各組財務危機公司Z-Score與EDF(違約點3）家數及比率一覽表……………..53表4-10 Logistic迴歸分析一覽表（當模型二為違約點1）……………………….……..54
表4-11 Logistic迴歸分析一覽表（當模型二為違約點2）………………………….…..54
表4-12 Logistic迴歸分析一覽表（當模型二為違約點3）…………………….………..55


圖    目     錄
圖1-1 研究流程……………………………………………………..……………………..5 
圖2-1 類神經網路分析運作……………………………………….……………..………18
圖3-1 負債到期時價值……………………………………………………..……….……33
圖3-2 權益到期時的價值………………………………………………………….……..33
圖3-3 KMV模型架構圖………………………………………………………….……….37
 圖3-4 理論違約間距與理論預期違約機……………………………………….…..……42
圖4-1 Z-Score 與EDF（違約點1）檢定力曲線比較圖………….…………….………57
圖4-2 Z-Score 與EDF（違約點2）檢定力曲線比較圖………….……………….……57
圖4-3 Z-Score 與EDF（違約點3）檢定力曲線比較圖………………….…….………58

一、中文部份
1、	台灣金融研訓院，銀行授信實務概要，民國91年。
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16、	陳建賓，加入公司治理指標的企業財務危機預測研究，淡江大學財務金融學系碩士論文，民國93年。
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18、	陳惠玲，地雷股引爆點-資產變臉，貨幣觀測與信用評等，台灣經濟新報社，民國88年11月。
19、	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管研究所未出版碩士論文，民國82年。
20、	陳隆麒，現代財務管理-理論與應用，華泰書局，民國82年。
21、	蔡明熹，商業銀行企業信用模式之研究-以「製造業」與「批發及零售業」為例，天主教輔仁大學應用統計研究所在職專班碩士論文，民國93年。
22、	魏富田，企業財務危機之預測-以傳統選擇權與下出局式買權評價法為例，淡江大學財務金融學系碩士班碩士論文，民國94年。
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二、英文部份
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2、	Altman, E.I., R.G.Haldeman, and P.Narayanan,（1977）, “ZETA Analysis, A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations,” Journal of Banking and Finance, Vol.1, pp.29-54.
3、	Altman, E.I., G. Marco, and F.Varetto,（1994）, “Corporate distress diagnosis: Comparsions Using Linear Discriminant Analysis and Neural Networks（The Italian Experience）,” Journal of Banking and Finance, Vol.18, pp.505-529.
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19、	Kealhofer, S. and M. Kurbat,（2001）, “The Default Predition Power of Merton Apporach, Relative to Debt Rating and Accounting Variables,” Moody’s KMV Corporation. 
20、	Martin, D.,（1977）, “Early Warnings of Bank Failure: A Logit Regression Approach,” Journal of Banking and Finance, Vol.1, pp.249-276. 
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22、	Ohlson, J. M.,（1980）, “Financial Ratings and Probabilistic Prediction of Bankrupcy,” Journal of Accounting Research, Vol.18, pp.109-131.  
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24、	West, R. C.,（1985）, “A Factor-Analytic Approach to Bank Condition,” Journal of Banking and Finance, Vol.9, pp.253-266. 
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