淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-2607201100445400
中文論文名稱 企業違約風險探討
英文論文名稱 The Research of Loan Default Predicting Model for Enterprise
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 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 李嘉昇
研究生英文姓名 Chia-sheng Li
學號 798530191
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-06-18
論文頁數 38頁
口試委員 指導教授-林允永
委員-李進生
委員-謝文良
委員-顧廣平
中文關鍵字 財務構面變數  非財務構面變數  擔保品  Z-Score  Logistic Model 
英文關鍵字 financial varialbe  Non-financial varialbe  guarantee  Z-Score  Logistic Model 
學科別分類
中文摘要 文提要內容:
企業授信是銀行重要的收入來源也是企業能夠茁壯與成長的夥伴,但是銀行決定是否給予企業授信額度時,必須參考許多的指標,包含了財務構面與非財務構面的變數,銀行必須賺取放款的利息收入與避免企業的違約損失,所以銀行如何在風險與收益之間取得平衡,則是非常重要的課題。本研究則是以國內某商業銀行97~99年度的全部企業違約為研究對象,採用財務與非財務構面的變數來做實證分析,利用Altman的Z-Score值與Logistic Model來分析企業在違約年度的報表是否就顯示出可能發生違約的情形,並利用正常戶與違約戶的財務比率來作比較,確認該模型是否適用在該銀行的授信政策。
英文摘要 This thesis applies event study to investigate possibility of enterprise default risk. We exam the financial variable and non- financial variable by Z-Score model and Logistic Model from local bank in Taiwan. Corporate lending by banks is also an important source of income for businesses to thrive and growing partner. But the bank's decision whether to grant business credit line, you must refer to a number of indicators, including the financial dimension and non-financial dimension of the variables. Interest income earned on loans to banks and to avoid loss of corporate defaults,.So how banks in the balance between risk and return, it is a very important issue. This study is based on a domestic commercial bank 97 to 99 years of corporate defaults as the research object households, the use of financial and non-financial dimensions of the variables to do an empirical analysis. Using Altman's Z-Score value and logistic models Logistic Model to analyze the companies in breach of the annual report is likely to show a default situation, And use normal household financial ratios and default account for comparison to confirm the applicability of the model in the bank's credit policy.
論文目次 第一章 前 言01
第一節 研究動機01
第二節 研究目的02
第二節 研究架構02
第二章 文獻探討04
第一節 中小企業的定義及符合中小企業信用保證基金的保證資格04
第二節 財務比率分析06
第三節 文獻回顧12
第三章 研究方法16
第一節 研究對象16
第二節 研究架構16
第四章 實證結果分析22
第一節 授信戶性質分析22
第二節 Z-SCORE 值分析23
第三節 Logistic 信用評分模型分析25
第四節 企業貸款違約預警模型28
第五章 結 論32
第一節 結論32
第二節 研究限制35
第三節 後續研究者建議35
第六章 參考文獻37
表目錄
表2.1 中小企業定義簡表5
表4.1 違約戶與正常戶貸放樣本屬性22
表4.2 違約戶樣本屬性23
表4.3 正常戶Z-Score戶數統計表24
表4.4 違約戶-前期Z-Score戶數統計表24
表4.5 違約戶-當期Z-Score戶數統計表25
表4.6 違約戶當期與前期Z值相比統計表25
表4.7 違約預警模型之變數表28
表4.8 違約當期的LOGIT財務因子29
表4.9 違約當期的LOGIT財務因子與非財務因子30
表4.10邏輯斯信用評分模型預測結果-正常戶判定情形30
表4.11邏輯斯信用評分模型預測結果-違約戶判定情形30
圖目錄
圖1.1研究架構圖3
參考文獻 (1) 中小企業信用保證作業手冊2008年版
(2) 永豐銀行徵授信審查要點手冊
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(6) 林群凱(2004),上市公司財務危機預警模式-以非財務資訊,國立成功大學會計學研究所碩士論文
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(8) 陳家彬、江惠櫻、賴怡洵(2003),商業銀行對企業授信決策考良因素與授信品質之關係,管理評論,第二十二卷第二期,P 1~23
(9) 陳乙文、黃鈴羢(2005),影響財務危機預警模型因子之研究,建國科大學報管理類,24(2),P 153~168。
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(14) Martin, Daniel(1977), “Early Warning of Banking Failure”, Journal ofBanking and Finance , P249~276
(15) Ohlson, J. A., 1980, "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy", Journal of Accounting Research, Vol. 18, pp. 109-131
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