1.1 研究背景與動機
有鑑於1997 年亞洲金融風暴及 2000 年網路科技泡沬化之後，世界各國陸續傳出地 雷股之消息，企業紛紛發生財務危機而宣布倒閉，連帶地使各國之金融機構和世界各地 之投資人遭受不同程度之波及，各國政府也付出相當嚴重之代價。例如美國財星五百大 (Fortune 500) 公司之第七大企業安隆公司 (Enron) 於 2001 年 12 月 2 日向美國聯邦破產 法院聲請美國金融史上最為龐大之破產重整保護，成為美國有史以來最大之破產案，嚴 重衝擊美國之資本及金融市場。如日中天之Enron 忽然聲請破產，爆炸之威力相當驚人，
造成全球之債權人、投資人及退休基金收益人損失慘重，無辜之員工也賠進了終生之退 休金。Enron 事件對金融、社會、歷史、政治及經濟秩序所造成之輿論，其影響如同擁 有二百二十三年歷史之美國霸菱商業銀行 (Barings PLC) 於 1995 年 2 月遽然宣佈倒閉 所造成之衝擊相同，一個龐大企業體受創之深度與傾圮之速度，皆是令人難以想像。
就台灣而言，亦難以倖免，尤其過去幾年陸續有國產汽車、國揚實業、東隆五金、
廣三集團、東帝士集團等企業從事非常規關係人交易之利益輸送、借殼上市護盤、掏空 或挪用公司資產等手法間接引發財務問題，而九津實業更在民國九十二年三月六日因為 資金一時調度不及，導致爆發巨額股票違約交割，金額逾新台幣廿億元。這些財務危機 事件使得各家金融機構為求自保，對於企業之借款愈來愈小心謹慎，但在銀行緊縮銀根 後，亦會導致企業資金週轉困難，落入財務危機之窘境。
由於發生財務危機之公司並非是一朝一夕所形成，在爆發財務危機之前均會顯露出 一些癥兆，因此本研究期望能提供給金融機構作為授信業務時之輔助工具，加強風險管 理之機制；另一方面提早讓管理當局及相關證券主管機關有所防範，能在事發前處理或 預防公司發生財務危機，穩定金融之安定性，逹到健全經濟體質之目標；最後亦希望能 提供機構投資者或一般投資大眾從事投資組合之參考依據，亦即如何在企業發生財務危 機之前，即時且正確地區分財務危機與營運正常之公司，避免踩到地雷股，以提高投資 組合之報酬率。
1.2 研究目的
長久以來許多經濟及財務學家僅使用公司一期之觀察資料來預測公司發生財務危 機 之 機 率 ， 例 如 Altman (1968) 使 用 多 變 量 區 別 分 析 (multivariate discriminant analysis)、Ohlson (1980) 使用 Logit 模型及 Zmijewski (1984) 使用 Probit 模型等，
Shumway (2001) 將這些模型稱為靜態模型 (static model)。有別於靜態模型，Shumway 提出一個離散型倖存模型 (discrete-time survival model)，該模型之優點在於納入了隨時 間變化之解釋變數向量 (time-varing covariates)，能夠有效地使用公司所有之歷史資料來 分析，因此可預測取樣公司在樣本期間內每一個時間點發生財務危機之機率。
Shumway 也指出離散型倖存模型之參數估計式具有一致性 (consistency) 及不偏 性 (unbiasedness) 之性質，另外，離散型倖存模型並無靜態模型中所存在之樣本選擇偏 誤 (sample selection biases) 之問題，亦即靜態模型忽略了營運正常之公司也有可能會發 生財務危機之狀況，且靜態模型之研究樣本僅納入具有完整資料之公司，但實際上許多 公司無法具有完整之資料，所以 Shumway 推論出離散型倖存模型其參數之估計與樣本 外時間點公司發生財務危機之預測能力，均較靜態模型有較佳之表現。
由於離散型倖存模型中最感興趣之變數係公司年齡，因而採用Shumway (2001) 所 定義之公司年齡 (取對數) 作為解釋變數之一；再者，也以 Altman (1968) 與 Zmijewski (1984) 所採用之解釋變數作為財務比率變數之代表，因此本研究使用了兩組解釋變數，
第一組解釋變數包含了 Altman (1968) 所採用之 5 項財務比率和 Shumway (2001) 之公 司年齡變數 (取對數)，簡稱為 Altman 變數組合；第二組解釋變數則包含了 Zmijewski (1984) 所採用之 3 項財務比率和 Shumway 之公司年齡變數 (取對數)，簡稱為 Zmijewski 變數組合。
Shumway 在其實證研究中係將離散型倖存模型定義為多期 Logit 模型，然而，
Shumway 所定義之多期 Logit 模型之概似函數忽略了樣本公司在 時仍存活之機率，
因此本研究欲將其概似函數加以修正，進一步使修正後之離散型倖存模型之概似函數完 全考慮所有取樣公司在 及
ti
t<ti t= 時之存活機率與發生財務危機之機率，故本研究對修ti 正後之離散型倖存模型、 Logit 模型、 Probit 模型及多變量區別分析進行實證研究，
比較各模型對公司發生財務危機之預測能力，以及研究在何種模型下，使用何種解釋變 數組合可以得到公司發生財務危機之最佳預測效果。
1.3 研究架構
本研究共分為六個章節，各章節之內容簡述如下：
第一章為緒論，本章說明研究主題形成原由與目的，並概述整體之輪廓。第二章列 舉財務預警統計模型及其相關之文獻探討，在本章中，除了介紹本研究所使用之離散型 倖存模型、Logit 模型、Probit 模型及多變量區別分析之設計與涵意外，亦整理其他財 務預警統計分析，並說明各模型之假設條件、優缺點及歷年實證結果。第三章為研究方 法，本章首先分別介紹離散型倖存模型、Logit 模型、Probit 模型及多變量區別分析之 建構方法；其次決定公司發生財務危機之最適分界點，建立公司發生財務危機之預警模 型；最後則探討如何衡量各模型對樣本外時間點公司發生財務危機之預測能力。
第四章為研究設計，本章包括財務危機之定義，乃針對國內、外學者、我國法律規 定及國內研究機構四部分來說明，另外也描述研究樣本之選取標準、實證資料之搜集來 源及因變數與解釋變數之定義。第五章為實證結果與分析，本研究使用兩組解釋變數組 合，亦即在 Altman 變數組合與 Zmijewski 變數組合下，比較離散型倖存模型、Logit 模 型、Probit 模型及多變量區別分析對公司發生財務危機之預測能力，並且研究在何種模 型下，使用何種解釋變數組合可以得到公司發生財務危機之最佳預測效果。第六章為結 論與建議，本章先依據本研究之實證結果作出結論，其次則針對本研究不足之處對後續 研究者提出相關之建議。
針對上述各章節之研究內容，經整理歸納後，本研究之研究流程如圖1 所示。
研究動機與目的
財務預警統計模型暨文獻探討
研究方法
Probit 模型
Logit 模型 多變量區別分析
離散型倖存模型
決定變數 資料搜集
樣本選取
進行實證分析
結論與建議
圖1 研究流程