表格 38 為財務危機前一年的結果，總體預測準確度達 63%，財務危機預測準 確率提昇至 71%，財務健全公司預測準確度為 61%，型一誤差 7%，型二誤差為 29%。
表格 39 為財務危機前兩年的結果，總體預測準確度為 56%，財務危機公司預 測準確度為 87%，財務健全公司預測準確度為 46%，型一誤差為 3%，型二誤差為 41%。
表格 38 刪除紓困-財危後財務危機前一年加權財務預警模型預測能力(0.5) 預測情況
發生財務危機 未發生財務危機 正確率
實際情況
發生財務危機 12 5 71%
未發生財務危機 20 31 61%
63%
表格 39 刪除紓困-財危後財務危機前兩年加權財務預警模型預測能力(0.5) 預測情況
發生財務危機 未發生財務危機 正確率 實際情況
發生財務危機 14 2 87%
未發生財務危機 26 22 46%
56%
2. 分界機率為 0.6
財務危機前一年的結果如表格 40 所示，總體預測準確度達 75%，財務危機預 測準確率提昇至 59%，財務健全公司預測準確度也有 80%的水準，型一誤差 10%，
型二誤差為 15%。表格 41 為財務危機前兩年的結果，總體預測準確度為 61%，財 務危機公司預測準確度達 69%，財務健全公司預測準確度達 58%，型一誤差為 8%
表格 40 刪除紓困-財危後財務危機前一年加權財務預警模型預測能力(0.6) 預測情況
發生財務危機 未發生財務危機 正確率 實際情況
發生財務危機 10 7 59%
未發生財務危機 10 41 80%
75%
表格 41 刪除紓困-財危後財務危機前兩年加權財務危機預警模型預測能力(0.6) 預測情況
發生財務危機 未發生財務危機 正確率
實際情況
發生財務危機 11 5 69%
未發生財務危機 20 28 58%
61%
第柒章 結論
Altman(1968) 利用 Z-score 研究美國樣本實證發現前一年的預測能力有 95%，前 兩年的預測能力為 72%，本篇研究嘗試用台灣資料樣本帶入 Z-score 模型中，檢視準 確度，結果發現準確度非常低，前一年與前兩年總體預測準確度分別只有 45.49%及 44.86%。因此實證發現，Z-score 模型參數只適用於美國，並不適用於台灣，所以本 篇研究採用 logistic 模型並納入 Z-score 變數，檢視其準確度，危機發生機率的分界 點分為 0.5 以及 0.6 探討之，預測能力匯總如表格 43 所示。
研究結果發現以下結論，採用 Altman(1968)五個財務變數，營運資金/總資產帳 面價值、保留盈餘/總資產帳面價值、息前稅前淨利/總資產帳面價值、權益市值/總負 債帳面價值、營業收入/總資產帳面價值時(1)分界點為 0.5 時，前一年及前兩年的總 體預測準確度分別有 73.96%，71.25%，財務危機公司預測準確度分別為 25%與 20%，
財務健全公司預測準確度分別為 90.28%與 88.33%，型一誤差分別為 18.75%與 20%，
型二誤差分別為 7.29%與 8.75%。(2)分界點為 0.6 時，前一年及前兩年的總體預測準 確度分別有 73.96%，75%，財務危機公司預測準確度分別為 12.5%與 10%，財務健 全公司預測準確度分別為 94.44%與 96.67%，型一誤差分別為 21.88%與 22.5%，型二 誤差分別為 4.17 與 2.5%。
在加入公司治理變數後，董事會規模、外部上市及未上市公司佔董事比率、經 理人持股比率、大股東持股比率、董監持股比率、控制權與現金流量權偏離率、董 監股票質押比率等控制變數後，提昇了總體預測準確度(1)分界點為 0.5 時，前一年 預測能力從 73.96%增加為 79.17% ，前兩年預測準確度從 71.25%增加為 75%，前一 年及前兩年財務危機公司預測準確度分別為 33.33%與 35%，財務健全公司預測準確 度分別為 94.44%與 88.33%，型一誤差分別為 16.67%與 16.25%，型二誤差分別為 4.17%與 8.75%。
然而研究結果發現，財務危機公司預測準確度有偏低的現象，根據台灣經濟新 報(Taiwan Economics Journal, TEJ)對「紓困-財危」的定義，可以推斷若一家公司有 能力向財政部申請紓困、或向銀行要求展延、減息並掛帳而獲得財政部或銀行的許 可，那麼這家公司可能還擁有優良的財務體質，尚有營運的能力，因此才有資格獲
得財政部紓困以及銀行展延減息並掛帳的許可，因此研究進一步排除財務危機事件 類別為「紓困-財危」的樣本來檢測模型預測能力。研究結果發現前一年及前兩年 Z-score 模型預測準確度分別只有 47.17%與 47.60%。
刪除「紓困-財危」的樣本後財務變數模型結果為(1)分界點為 0.5 時，前一年及 前兩年的總體預測準確度分別有 76.81%，75.38%，財務危機公司預測準確度分別為 29.41%與 37.5%，財務健全公司預測準確度分別為 94.12%與 89.58%，型一誤差分別 為 17.39%與 15.38%，型二誤差分別為 4.35%與 7.69%。(2)分界點為 0.6 時，前一年 及前兩年的總體預測準確度分別有 78.26%，75.38%，財務危機公司預測準確度分別 為 23.53%與 25%，財務健全公司預測準確度分別為 98.04%與 93.75%，型一誤差分 別為 18.84%%與 18.46%，型二誤差分別為 1.45%與 4.62%。
刪除「紓困-財危」的樣本後加入公司治理變數後模型結果為(1)分界點為 0.5 時，
前一年及前兩年的總體預測準確度分別有 77.94%，65.63%，財務危機公司預測準確 度分別為 52.95%與 62.5%，財務健全公司預測準確度分別為 86.27%與 66.67%，型一 誤差分別為 11.76%與 9.38%，型二誤差分別為 10.29%與 25%。(2)分界點為 0.6 時，
前一年及前兩年的總體預測準確度分別有 80.88%，70.31%，財務危機公司預測準確 度分別為 52.94%與 56.25%，財務健全公司預測準確度分別為 90.2%與 75%，型一誤 差分別為 11.76%與 10.94%，型二誤差分別為 7.35%與 18.75%。
加權財務危機預警模型預測能力結果為(1)分界點為 0.5 時，前一年及前兩年的 總體預測準確度分別為 66%與 54%。財務危機公司預測準確度分別為 83%與 70%，
財務健全公司預測準確度分別為 60%與 48%。型一誤差分別為 4%與 8%，型二誤差 分別為 30%與 39%。(2)分界點為 0.6 時，前一年及前兩年的總體預測準確度分別為 80%，70%。財務危機公司預測準確度分別為 62%及 50%。財務健全公司預測準確度 分別為 86%與 77%。型一誤差分別為 9%與 13%。型二誤差分別為 10%與 18%。
刪除「紓困-財危」樣本後加權財務危機預警模型預測能力結果為(1)分界點為 0.5 時，前一年及前兩年的總體預測準確度分別為 63%與 56%。財務危機公司預測準確 度分別為 71%與 87%，財務健全公司預測準確度分別為 61%與 46%。型一誤差分別 為 7%與 3%，型二誤差分別為 29%與 41%。(2)分界點為 0.6 時，前一年及前兩年的 總體預測準確度分別為 75%，61%。財務危機公司預測準確度分別為 59%及 69%。
財務健全公司預測準確度分別為 80%與 58%。型一誤差分別為 10%與 8%。型二誤差 分別為 15%與 31%。
由上述結果可以發現財務變數模型與加入公司治理變數模型，不僅在宣告發生 財務危機前一年，甚至在前兩年也有 70%以上的準確度。而排除了「紓困-財危」樣 本後，大幅地改善了財務危機公司的預測準確度以及財務健全公司預測準確度。為 了改善 Z-Score 模型財務健全公司的預測能力以及加入公司治理變數後 logistic 模型 的財務危機公司的預測能力，進一步地將估計結果加權，研究發現，加權財務危機 預警模型可以改善預測能力。
附表
表格 43 預測能力匯總
財務變數模型 加入公司治理變數模型
年\預測能力 財務危機公司 財務健全公司 總體 財務危機公司 財務健全公司 總體
總樣本-Z-score 1y 90% 31% 45%
2y 82% 32% 45%
刪除紓困-財危 1y 91% 33% 47%
2y 87% 34% 48%
0.5
總樣本-logistic 1y 25% 90% 74% 33% 94% 79%
2y 20% 88% 71% 35% 88% 75%
刪除紓困-財危 1y 29% 94% 77% 53% 86% 78%
2y 38% 90% 75% 63% 67% 66%
0.6
總樣本-logistic 1y 13% 94% 74% 25% 94% 77%
2y 10% 97% 75% 30% 93% 78%
刪除紓困-財危 1y 24% 98% 78% 53% 90% 81%
2y 25% 94% 75% 56% 75% 70%
0.5
總樣本-加權模型 1y 83% 60% 66%
2y 70% 48% 54%
刪除紓困-財危 1y 71% 61% 63%
2y 87% 46% 56%
0.6
總樣本-加權模型 1y 62% 86% 80%
2y 50% 77% 70%
刪除紓困-財危 1y 59% 80% 75%
2y 69% 58% 61%
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