多變量區別分析之研究

Altman (1968)提出最具解釋能力的5項財務比率，構成一個Z模式(Z-score model)。

Altman依據美國破產法呈報之破產公司，於1946-1965年隨機抽樣33家營運正常公司為 配對樣本，將財務比率分為資金流動性、獲利能力、財務槓桿、償債能力與各項週轉率 等22項財務比率，從中找出最具解釋能力的五項財務比率，以多變量區別分析模式 (Multiple Discriminate Analysis)建構Z值財務預測模式：

Z = 0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

其中

X1 = 營運資金/總資產 X2 = 保留盈餘/總資產

X3 = 稅前與息前盈餘/總資產

X4 = 股東權益市價/總負債帳面價值 X5 = 銷貨淨額/總資產

Altman (1968)主張Z＞2.98 為營運正常公司，Z＜1.81為營運失敗公司，而介於1.81 與2.98之間為無法歸屬為營運正常公司或營運失敗公司。實證結果發現正確率在破產前 一年為95%、前兩年72%、前三年48%、前四年29%、前五年36%，顯示雖然Z值可相當 準確但只適合短期的預測。該模式的主要缺點是，因Z值是一綜合指標，無法從市場觀

出一個「Zeta模式」，以1962-1975年53個失敗公司和58個未失敗公司為樣本，從27項財 務比率中選出最具解釋能力的七項財務指標，分別為資產報酬率為「稅前與息前淨利/

總資產」、盈餘穩定性為「稅前與息前淨利/十年期總資產」、利息保障倍數為「稅前與 息前淨利/利息支出」、保留盈餘率為「保留盈餘/總資產」、流動比率為「流動資產/流 動負債」、資產規模及「五年平均普通股市值/總資本」，新Zeta模式認為因應企業環境 的改變而需要使用不同的財務變數；或由於使用不同期間的財務報表造成差異，從而加 入公司規模與盈餘穩定性，開發新Zeta模式，將模式的五項變數增為七項，更能將財務 預測模式運用於資產管理中。

陳肇榮 (1983)以民國六十七年至民國七十一年間發生財務危機的公司，選取了臺灣 中、大型企業四十八危機公司對九十六家正常公司。以32種財務指標歸納出9種因素利 用多變量變異數，對兩群體之有關統計特徵進行檢定，以危機發生前五年的財務資料進 行單變量及多變量分析，找出各自的最佳區別模式。單變量以營運資金與資產總額之比 值最具預測能力，多變量則以速動比率、營運資金百分比、固定資產/資本淨額、應收帳 款周轉日數及現金流入量/現金流出量等比率所建構的模式效果最好。其預測模式為Y

=0.35414X2 +0.66939X4 - 0.56633X9 + 0.29349X11 +0.55249X28 其分界點為11.53 其中

X2 ：速動比率

X4 ：營運資金百分比 X9 ：固定資產/資本淨額 X11：應收帳款週轉日數 X28：現金流入量/現金流出量

夏百陽 (2002)採用因素分析法及區別分析法。樣本為23項常用的財務比率。模型建 構為先利用因素分析法得6個有顯著特徵的因素，並再以區別分析的判別效率選出四個

資產長期適合率這四個變數的區別力最強。

詹益宗 (2005)以財務會計變數與市場變數的組合，建立Logit模型、MDA模型與離 散時間危險模型等財務風險預警模型，藉以觀察加入市場變數是否可增加模型的區別能 力與預測能力，並比較三種統計模型的預測準確度。其樣本以1986年至2003年為建立模 型的樣本，2004年則為驗證模型準確度的樣本。研究樣本為臺灣上市上櫃公司，其中樣 本內公司有946間，樣本外公司則有862間。研究變數則分為兩類，一類為財務會計變數，

另一類則為市場變數。變數組合分為四類，分別為財務會計變數、財務會計變數加市場 變數、市場變數與Shumway變數。研究結果發現，樣本內資料以Logit模型使用財務會計 變數加市場變數組合的區別能力最佳；樣本外資料的預測能力則是以財務會計變數加市 場變數組合與Shumway變數組合較佳，但三種統計模型的預測能力並沒有顯著的差別。