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系統識別號 U0002-1701200820023400
中文論文名稱 金融機構授信業務償債風險之研究-以鋼鐵業為例
英文論文名稱 Banking Credit Analysis for Industrial Performance and Risk
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 財務金融學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Banking and Finance
學年度 96
學期 1
出版年 97
研究生中文姓名 許漢偉
研究生英文姓名 Han-Wei Hsu
學號 794490457
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2008-01-01
論文頁數 119頁
口試委員 指導教授-聶建中
共同指導教授-陳玉瓏
委員-許振明
委員-陳達新
委員-莊孟翰
中文關鍵字 風險與績效  授信風險  償債風險  資料包絡分析法  邊界分析法  效率分析  效率前緣 
英文關鍵字 DEA  CCR  BCC  AR  Assurance Region  SBM  Super SBM  Performance and Risk  Credit Risk 
學科別分類
中文摘要 本研究以選定26家上市櫃公開發行鋼鐵產業為例,利用資料包絡分析法的四種DEA模型進行產業經營績效實證分析,然後根據執行結果,進行第一階段樣本廠商的之相對效率分析、差額變數分析,與敏感度分析。第二階段將第一階段所得到之效率值加入公司財報中與償債因子相關的投入變數,來觀察對於公司表現之績效是否有顯著或非顯著之影響。
實證結果顯示,經過各模式鋼鐵公司績效分析之後發現:(1) 在BCC模式下,整體效率值僅次於Super SBM,且逐年上升。(2)在SBM模式下,整體效率值為所有模式最低,且逐年上升。(3)在AR模式下,整體效率值為所有模式次低, 且2004年至2005年時呈現上升現象,2005年至2006年則呈現下降現象。(4)Super SBM模式下,各年皆只有1家公司績效排名第1。整體效率值為所有模式最高,且逐年上升。另直接將風險視為投入變數,經風險因子調整後的鋼鐵公司之效率值呈現上升,因此是否考慮償債因子將影響公司之績效表現。
英文摘要 This paper examines the relationship of performance and risk on Taiwanese steel industry by means of DEA models to evaluate efficiency measures . First, that make use of four types of DEA models to create the efficiency measures of companys for analysis of relative efficiency, slacks-based measure and sensitivity. After that put to use the risk factor of working capital as relative input variable into these models to implememt and observe the variation of efficiency measures. Using annual data from 2004 to 2006, the results indicate the efficiency measures with risk factor are more efficient than the efficiency measures without allowing for risk factor.
We find that advised risk factor is essential to improve the measurement of performance of business and could more accurately support the evaluation of lending risk . The risk factor is significant to affect the efficiency measures.
論文目次 目錄
第一章 緒論
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 3
第三節 研究方法與流程 5
第二章 文獻回顧
第一節 效率評估方法 6
第二節 企業評等與財務比率分析 11
第三節 企業評等的功能與目的 14
第四節 企業信用評等模型 18
第五節 確定等量分析文獻回顧 22
第三章 研究方法
第一節 風險與績效評估模型的建構 24
第二節 研究設計 30
第四章 實證分析
第一節 DEA模式之執行程序 51
第二節 各公司間效率值相關性檢定 77
第三節 償債因子來源與效率間敏感度分析 108
第五章 結論與建議
第一節 結論 109
第二節 相關研究建議 110
參考文獻 111
附 錄 119

表次
【表4.1】投入與產出變數Pearson相關係數表 57
【表4.2】2004 年至2006 年樣本敘述統計量 57
【表4.3】各年度投入項之敘述統計量 58
【表4.4】各年度產出項之敘述統計量 58
【表4.5】2004 年至2006 年交叉效率平均值與排名 59
【表4.6】2006 年各變數之權數值 61
【表4.7】2006年各變數之最大最小值 61
【表4.8】各變數之上下界值 62
【表4.9】BCC 模式下之各鋼鐵公司績效評估 63
【表4.10】BCC 模式下之各鋼鐵公司有償債因子與無償債因子績效評估 65
【表4.11】SBM 模式下之各鋼鐵公司績效評估 67
【表4.12】SBM 模式下之各鋼鐵公司有償債因子與無償債因子績效評估 68
【表4.13】AR 模式下之各鋼鐵公司績效評估 71
【表4.14】AR 模式下之各鋼鐵公司有償債因子與無償債因子績效評估 72
【表4.15】Super SBM 模式下之各鋼鐵公司績效評估 74
【表4.16】Super SBM 模式下之有償債因子與無償債因子績效評估 75
【表4.17】2004 年BCC 與SBM 模式之效率值及排名 82
【表4.18】2004年Wilcoxon 符號等級檢定(BCC-SBM) 84
【表4.19】2004年Spearman 等級相關係數檢定(BCC-SBM) 85
【表4.20】2005 年BCC 與SBM 模式之效率值及排名 85
【表4.21】2005年Wilcoxon 符號等級檢定(BCC-SBM) 87
【表4.22】2005年 Spearman 等級相關係數檢定(BCC-SBM) 88
【表4.23】2006 年BCC 與SBM 模式之效率值及排名 88
【表4.24】2006年Wilcoxon 符號等級檢定(BCC-SBM) 90
【表4.25】2006年Spearman 等級相關係數檢定(BCC-SBM) 91
【表4.26】2004 年BCC 與AR 模式之效率值及排名 93
【表4.27】2004年Wilcoxon 符號等級檢定(BCC-AR) 94
【表4.28】2004年Spearman 等級相關係數檢定(BCC-AR) 95
【表4.29】2005 年BCC 與AR 模式之效率值及排名 96
【表4.30】2005年Wilcoxon 符號等級檢定(BCC-AR) 97
【表4.31】2005年Spearman 等級相關係數檢定(BCC-AR) 98
【表4.32】2006 年BCC 與AR 模式之效率值及排名 99
【表4.33】2006年Wilcoxon 符號等級檢定(BCC-AR) 100
【表4.34】2006年Spearman 等級相關係數檢定(BCC-AR) 101
【表4.35】AR 與Super SBM 模型之排名 103
【表4.36】Spearman 等級相關係數檢定 105

圖次
【圖3.1 】單位等量曲線圖 32
【圖3.2 】固定規模報酬與變動規模報酬下之生產前緣 38
【圖3.3 】保證區域限制下所建構效率前緣之圖解說明 47

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