V V
V V
value V
Fitness + + + +
=
(22)實驗之前需要收集樣本資料來源，如預測變數以及違約與非違約的授信樣 本。接著要說明遺傳演算法做訓練時的參數設定。實驗設計分兩部份，包括不 同違約時間點與變數顯著性檢定對評等效能分析。最後進行最佳化的變數分析 以及估計的MCLR 模型說明。
一、
計師變數(1)及總體經濟變數(5)等共 108 個初 始變數見附錄一。其中，外部評等變數是提供對照模型的代表，並不是EMCRS 研究採用台灣經濟新報(TEJ)的 TCRI 為外部評等變數，做為 EMCRS 驗證的比較基準 (benchmark)。樣本資料源自於台灣經濟新報資料庫中 不含金 與建築業等特殊 業之外的一般 業上市 櫃公司
產業、同期間、資產規模相似的正常公司與違約公司採取
肆、實驗結果分析
資料來源
本研究收集的原始變數種類包含基本資料變數(1)、財務變數(60)、公司治 理變數(40)、外部評等變數(1)、會
的預測變數，本
融業 產 產 上 共402 家。以同
1:1 的方式做樣本配
對，違約定義參考自TEJ。樣本資料時間從 1996 年 12 月至 2006 年 6 月共 39 季的季資料。實驗樣本分配是將402 家樣本中，每家樣本收集違約公司與配對 的正常公司的違約前一季、違約前二季、違約前三季和違約前四季的四組樣本 的變數資料，每一組透過亂數選擇出282 家的訓練樣本和 120 家的測試樣本，
分配比率為7:3。
二、實驗參數
在參數的設計部分，主要依據在多次的實驗中，選擇較穩定的參數設定做 為EMCRS系統的訓練參數。參數設定的選擇對EMCRS系統在找最佳解的速度 以及正確性不會有很明顯的差異。EMCRS系統的GA參數相關設定如【表 4】。
數設定 參數名稱
【表4】GA 參
參數值 族群數(Population) 100 染色體選擇方式(Selection Method) 競爭法 演化代數(Generation) 2000
突變率(Mutation Rate) 0.001(隨著代數增加而降低) 0.9
ssover Point)
e Length) 11* n(欲分級數量-1) 交配率(Crossover Rate)
交配點(Cro 2
染色體長度(Chromosom 107+
三、實驗設計
本實驗設計的目的是透過幾種實驗的結果，來觀察本研究模型在各個方面
的效力 向朝不同違約時間 與變數顯著性檢定，茲分述如下：
系統分析不同違約時間點評等的績效驗證，並與 TCRI 基準點 做比較，每一違約時間點均做10 種評等等級進行分析。
許使用者依需求設定不同的評等等級，因此本實驗的第一個目
的是希望 系統依使用者設定的評等等級數，觀察在不同違約時點
模型建構的評等效力；初始變數是否在有經過統計顯著性分析，對 CRS 的 評等績效有顯著的影響。
。實驗設計主要方 點
（一）實驗一 以 EMCRS
（二）實驗二 EMCRS 允
了解EMCRS
EM
四、實驗結果
EMCRS 的實驗結果分析將朝評等模型的驗證比較、不同違約時間的評等 效力、變數顯著性、最佳化後變數解析以及MCLR 估計模型進行說明。
（一）實驗一：TCRI與EMCRS模型比較
我們 利用Basel II 析兩者 異。驗證方向包含：違約預測力 陣率(如：TM)及等級同質性(如：
CIER)等三個構面總共 5 個檢定指標做驗證。EMCRS 是採用 GA 做變數與各評 等門檻值的挑選後再以Basel II
10 種等級的評等，並將每個違約時點各等級的驗證
本做實驗。【表 5】是三個違約時間點分別的 5 個驗證指標比 較TCRI與EMCRS的評等績效。實驗結果顯示EMCRS模型在各項驗證中，幾乎 都明顯優於TCRI模型。其中CIER的三個違約時間點的平均值而言，EMCRS是 0.54 高於TCRI的 0.36，CIER值愈接近 1 表示模型的評等分類效果愈佳。CAP 優於TCRI的 0.68，CAP值愈接近 表示評等模型分等的準確 為0.91 TCRI的 0.84 C值愈接近 1 表示愈貼近 完美模型。KS 74.83 TCRI的 58.33，KS值愈高表示模型鑑別力 表示模型鑑別能力優良參考【表2】。另外，
0.5 TM值，
EMCRS與TCRI則不分軒至 所選
擇的變數用來預測違約第四季後的結果，雖然準確度可以達到不錯的水準，但 在評估當季及下一季(第三季 信用風險移轉上，評估的穩定度較不理想，造成 違約前四季的前後二季的預測等級較不易維持不變。
【表5】TCRI 與 EMCRS 模型驗證結果比較表
違約前四季 違約前三季 違約前二季 平均 此實驗是將 TCRI 與 EMCRS 系統所建構的評等結果進行驗證比較。
建議的驗證方法來分 的差 (如：KS 檢定、ROC、CAP)、 穩定度－移轉矩
的驗證方法做為目標函數進行最佳化。依不同 違約時點，每個違約時點做
結果做平均。
由於在模型訓練時會利用到前後兩季來計算移轉矩陣，而違約前一季無法 和下一季的現在時間點樣本來做計算，因此只能選擇以違約前四季、前三季、
前二季的訓練樣
的EMCRS為 0.81 1
性愈高。ROC的EMCRS 大於 ，RO
的EMCRS為 高於 愈好，當KS值介於 61 到 75 之間，
在違約前四季的TM值為 0.11 低於TCRI的 1，違約前三季與前二季的
，可能是因為樣本離違約時間點較遠，EMCRS )
指標 TCRI EMCRS TCRI EMCRS TCRI EMCRS TCRI EMCRS CIER 0.30 0.59 0.36 0.44 0.42 0.60 0.36 0.54
CAP 0.60 0.84 0.71 0.74 0.74 0.86 0.68 0.81 ROC 0.80 0.92 0.85 0.87 0.87 0.93 0.84 0.91 KS 55.00 77.96 58.33 66.94 61.67 79.58 58.33 74.83 TM 0.51 0.11 0.24 0.26 0.29 0.27 0.35 0.22
（二）實 顯
本實驗主要探討不同違約時間點的評等績效與變數顯著性分析，實驗結果 分別討論
效
2、7、10 三等，希望藉由不同的等級模型，來了解其模型驗 差異，這幾種模型都會依同 的參數設定去執行十次求其平均值代表 模型的驗證結果比較表，表中顯著性 驗二：變數 著性分析
如下。
1. 不同違約時間點的評等績
EMCRS可以依使用者需求設定評等的等級數目，本實驗設計 3 種評等等級 進行探討，分別是
證效力的 樣
該模型效力。【表6】是整理三種EMCRS
檢定標示為「無」者的違約前四季 10 級、7 級與 2 級的CIER值分別為 0.59、
0.45、0.39；違約前三季分別為 0.44、0.54、0.51；違約前二季分別為 0.60、0.60、
0.50。由趨勢看來，隨著訓練樣本距離違約時間點愈遠，其CIER愈低，可見以 時間點太遠的樣本所訓練出的規則，其等級同質性的效果較不佳，其中違約前 二季的三種等級模型則是比較優異的見【圖11】。並且CIER違約前四季三種評 等的平均值為0.48；違約前三季為 0.51；違約前二季為 0.57 以及總平均值 0.51 皆大於【表5】TCRI的平均值 0.36。另外，CAP、ROC與KS的總平均值(0.78、
0.89、73.88)也高於【表 5】的TCRI(0.68、0.84、58.33)。TM值隨著等級的增加 而降低，其意謂分等數量愈多，樣本在下一季的評等，愈不容易維持不變，而 2 級評等的TM值最大，隨著評等等級數增加其穩定性愈差，表示評等等級 7 等 與10 等穩定度不如 2 等。並且在違約前二季的TM值高於第三季與第四季，時 間點愈近TM值愈高見【圖 12】。
0 0.1 0.2 0.3 0.4
前四季 前三季 前二季
CIER
0.5 0.6 0.7
10級 7級 2級
【圖11】不同違約時點與 3 種評等的 CIER 比較圖
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
前四季 前三季 前二季
TM
10級 7級 2級
【圖12】不同違約時點與 3 種評等的 TM 比較圖 2. 變數顯著性分析
在變數顯著性分析的實驗部份，不同於本節前一項實驗(不同違約時點評等 等級驗證比較)－GA的變數沒有「無」經過統計顯著性檢定；本節的實驗分析 重點是將原始變數107 個經由羅吉斯迴歸模型的變數顯著性分析，篩選出顯著 性p值小於 0.05 的 62 個變數後投入EMCRS系統進行信用風險評等。實驗結果 發現，投入變數事前有經過顯著性分析處理，再進行EMCRS所產生的評等結果 具有較佳驗證效力。【表6】中違約前四季與前二季的指標CIER、CAP、ROC、
KS以及TM中「有」經顯著性分析的平均值皆大於「無」經顯著性分析的平均 值；而違約前三季「有」經顯著性分析的平均值略低於「無」經顯著性分析的 以總平均值而言 該 5 項指標值(0.61、0.82、0.91、79.23 以及 0.33) (0.51、0.78、0.89、73.88 以及 0.30)。
整體
平均值； ，
皆優於「無」經顯著性分析的總平均值
的實驗結果可以清楚了解，大部分經過顯著性挑選變數的EMCRS模型，比 起沒有顯著性分析挑選的模型有較佳的表現。以【表 6】的結果中依不同違約 時點與評等等級，我們建議以違約前二季樣本來訓練模型，並且模型級數設定 在7 級的效果較為理想。
【表6】顯著性分析 EMCRS 模型驗證比較表
樣本時點 顯著性檢定 級數 CIER CAP ROC KS TM 無 10 0.59 0.84 0.92 77.96 0.11 有 10 0.62 0.85 0.93 80.67 0.14 無 7 0.45 0.76 0.88 69.33 0.19 有 7 0.66 0.88 0.94 85.48 0.17 無 2 0.39 0.64 0.82 63.83 0.37 違約前四季
有 2 0.63 0.85 0.92 84.67 0.38 無 0.48 0.75 0.87 70.38 0.22 平均
0.64 0.86 0.93 83.60 0.23 有
無 10 0.44 0.74 0.87 66.94 0.26 有 10 0.54 0.74 0.87 71.50 0.24 無 7 0.54 0.83 0.91 75.33 0.28 有 7 0.64 0.83 0.91 78.75 0.32 無 2 0.51 0.76 0.88 76.33 0.42 違約前三季
有 2 0.26 0.54 0.77 54.33 0.43 無 0.51 0.78 0.89 74.06 0.33 平均 有 0.47 0.70 0.85 67.53 0.35 無 10 0.60 0.86 0.93 79.58 0.27 有 10 0.70 0.90 0.95 84.83 0.34 無 7 0.60 0.86 0.93 78.89 0.32 有 7 0.76 0.94 0.97 86.67 0.44 無 2 0.50 0.77 0.88 76.67 0.47 違約前二季
有 2 0.64 0.86 0.93 86.17 0.47 無 0.57 0.83 0.91 78.38 0.36 平均 有 0.70 0.90 0.95 85.89 0.42 無 0.51 0.78 0.89 73.88 0.30 總平均 有 0.61 0.82 0.91 79.23 0.33
（三）評估模型分
評估模型分析的部份，將針對 S 挑 的 估 式進行分析與說明，分述如下。
1. EMCRS 後的變 分析
原始變數經過顯著性分析後，再投入EM
【表 結果是 節第二 實 數 分 中「 顯
定的結果進行變數挑選分析。從【 被 財 依 力
收益 長能力 債能力做歸納 於 力 有 產
(稅後息前)、x3 資產報酬率(稅後息前折舊前 淨值報酬率 、
x11 業外收支率；每股收益率：x21 常續性EPS、x24 每 股營業利益、x25 每股稅前淨利；成長能力：x34 總資產成長率、x 產報 酬成長率；償債能力：x38 內部保留比率、x50 稅前純益/實收資本。其中，獲 利能力選到6 項指標；每股收益率選到 3 項指標；成長能力與償債能力各選到 頻繁被選到5 次；內部保留比率被選到 3 次；淨值報酬率(稅後)與稅前純益/ 2 次。公司治理變數則有：
股、x84 董監酬勞佔稅淨利 位董監酬勞、x96 財測次數、
9 理異動次數，其中董監酬 利被選到 3 次，由此可以看出公司 析
EMCR 選到 變數與 計的MCLR 方程
挑選 數
CRS模型進行變數最佳化的結果見 7】。其 以前 項 驗「變 顯著性 析」 有」經 著性檢 表 7】 選到的 務變數 獲利能 、每股
率、成 、償 。屬 獲利能
)、x4
的變數 ：x2 資 (稅後)
報酬率 x6 營業 毛利率(常續性利益)、
37 總資
2 項指標。個別指標中，常續性EPS最
實收資本被選到
x70 董監持 、x85 平均每
x 9 總經 勞佔稅淨
治理因素中董監持股、酬勞比重、財測次數與總經理異動次數會影響企業的信
-0.48, 0.09, 0.98, 5.20, 10.84，透過方程式(24)計算出違約機率門檻，分別為 0. 7 3 0.8 , 0.8333，樣本將變數資料帶入方程式(24)求得