以會計資訊衡量企業信用風險：區別分析與類神經網路模型之比較與應用

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題名:	以會計資訊衡量企業信用風險：區別分析與類神經網路模型之比較與應用
其他題名:	Prediction of Corporate Credit Risk by Accounting Information-A Comparison of Multivariate Discriminate Analysis and Artificial Neural Network Model
作者:	古永嘉;陳達新;陳維寧;楊延福
關鍵詞:	企業信用風險逐步區別分析區別分析類神經網路
日期:	2007-06-01
上傳時間:	2010-12-21 16:38:32 (UTC+8)
出版者:	南華大學企業管理系管理科學碩士班
摘要:	我國隨著金融市場與金融機構的蓬勃發展，信用風險之管理問題愈加嚴重。如何對公司企業進行信用風險衡量，為目前大家所關心的焦點。有鑑於此，本研究以2001~2005年，台灣上市、櫃公司的83家違約公司為研究樣本，並採取總資產大小相對應的83家無違約公司為對照樣本，希望自發生違約時點前一年或更早，能夠預測出公司發生違約之可能性。本研究利用逐步區別分析及多變量區別分析建立信用違約預測模型。另外也比較區別分析及類神經網路所建構之企業信用風險預測模型，以檢定二者何者具較高之預測能力，藉以提供企業量化信用風險之依據，使債權人及投資者能瞭解企業涉險程度，作為有效的投資策略與風險管理的方法。經由實證結果，類神經網路模型無論在變數選取數目(選取5個變數)，整體模型分類正確率(HR為98.59)、各年度之模型分類正確率(三年度之 HR 均為98.19%)及模型外部效度(HR為93.33%)等，皆優於以區別分析法所建立之危機預測模型，在兩相比較下，類神經網路模型是屬較佳的危機預測模型。
關聯:	管理科學研究 4卷1期
顯示於類別:	[本校期刊] 管理科學研究 [企業管理學系(管理科學碩/博士班,非營利事業管理碩士班)] 管理科學研究

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