營造公司與建設公司違約邊界之比較研究

國

立

交

通

大

學

土木工程學系

碩士論文

營造公司與建設公司違約邊界之比較研究

A comparative study of the default boundaries of construction

and real-estate developer firms

研 究 生：褚浩仰

指導教授：黃玉霖 博士

營造公司與建設公司違約邊界之比較研究

A comparative study of the default boundaries of construction

and real-estate developer firms

研 究 生：褚浩仰 Student：Hao-Yang Cho

指導教授：黃玉霖 博士 Advisor：Dr.Yu-Lin Huang

國 立 交 通 大 學

土木工程學系

碩 士 論 文

A Thesis

Submitted to Department of Civil Engineering College of Engineering

National Chiao Tung University in partial Fulfillment of the Requirements

for the Degree of Master

In

Civil Engineering June 2008

Hsinchu, Taiwan, Republic of China

營造公司與建設公司違約邊界之比較研究

研 究 生：褚浩仰 指導教授：黃玉霖 博士

國立交通大學土木工程學系（研究所）碩士班

摘要

多年來許多研究詴圖找出營建業違約因子，由於建設業與營造業財務結構與受景氣 環境不甚相同無法合併討論，當公司發生違約狀態時，業者對於違約決策點的時機亦不 完全相同；本研究將依據多項財務理論透過實證分析方式做判斷，其一為「Black and Schles(1973)與 Merton(1974)的選擇權訂價模型(BSM)」，及「自由現金流量、流動性 因素」學派找出對應其財務指標，本研究增加多項經濟面財務變數，以及建設業特有違 約因子作為迴歸模型參數，並透過離散時間危險模型(discrete-time hazard model) 經由 時間演化得知當建設公司面臨破產前夕會產生不同的變化，以增加預測破產的鑑別度。

最後本研究以建設業與營造業作比較，利用產業特性不同與財務結構差異，找出不 同的違約邊際（default boundary）以作為評價建設公司違約時，公司市值與負債關係

A comparative study of the default boundaries of construction

and real-estate developer firms

Student：Hao-Yang Cho Advisor：Dr.Yu-Lin Huang

Department of Civil Engineering

National Chiao Tung University

Abstract

For many years researchers have attempted to discover the default factors of the construction and real-estate developer firms, due to its financial structure and its unstable environment dependant on market economy. When a contract violation occurs, the timing for each company’s policy towards the defiance varies.

This research will rest on many financial theories to make judgments by way of actual events, one example would be “Black-Scholes (1973)-Merton (1974) (BSM) option pricing model” and “free cash flow, liquidity factors” researchers have revealed it corresponds to financial norm; that Taiwan’s construction industry and real-estate developer firms all make use of short-term loans and the stocks as collaterals, to raise the necessary funds;

This research raises many economical finance variables, as well as the construction industry’s unique default factor as regression model parameters, while employing the discrete-time hazard model by way of time to know that at the eve of facing bankruptcy the construction company different transforms occur, whilst to increase the accuracy of the assessment and evaluation of a bankruptcy forecast.

Finally this research uses the construction industry and real-estate developer firms as comparison, using each industry’s varying characteristic and financial structural difference, to find the distinct default boundary as the appraisal of the construction company’s market asset value and debt relations

Key words: Construction industry, discrete time hazard model, default factor model, default boundary

致謝

交大的學習旅程已經結束，另一段生活旅程即將展開；回首過往，感謝口詴期間王 淑芬教授及李孟育教授的匡正與指導，而最為重要還是指導教授黃玉霖博士悉心指導及 對於論文要求嚴謹態度，促使本論文能夠更加完整。 兩年研究旅途，選擇自己走的路也希望能夠有所突破，一路上有許多人的幫助與鼓 勵，使我在學習路上不感寂寞與惶恐，最後，對於以在天國的祖父母，感謝你們給予我 無形的力量，渡過所有的難關，相信你們也看到即將畢業的我，請你們別再為我擔心， 在接下的人生道路上，將會愈走愈順遂。 褚浩仰 九十七年七月

目錄

摘要 _____________________________________________________________________ I Abstract __________________________________________________________________ II 目錄 ____________________________________________________________________ III 圗目錄 _________________________________________________________________ VII 表目錄 _________________________________________________________________ VIII 第 1 章 緒論 ___________________________________________________________ 1 1.1 研究動機 _______________________________________________________________ 1 1.2 研究目的 _______________________________________________________________ 1 1.3 研究範圍與限制 _________________________________________________________ 2 1.3.1 研究範圍 ____________________________________________________________________ 2 1.3.2 研究限制 ____________________________________________________________________ 2 1.4 研究架構與流程 _________________________________________________________ 2 1.4.1 研究架構 ____________________________________________________________________ 2 1.4.2 研究流程 ____________________________________________________________________ 4 第 2 章 文獻回顧 _______________________________________________________ 5 2.1 營建產業背景與財務特性: _________________________________________________ 5 2.1.1 營建業背景分析 ______________________________________________________________ 5 2.1.2 營建業會計制度分析 __________________________________________________________ 5 2.1.2.1. 建設業會計制度 _________________________________________________________ 5 2.1.2.2. 營造業之會計制度 _______________________________________________________ 7 2.1.3 建築投資業財務特性 __________________________________________________________ 8 2.1.4 營造業財務特性 ______________________________________________________________ 8 2.2 財務危機定義 ___________________________________________________________ 9 2.3 財務危機理論︰ _________________________________________________________ 9 2.3.1 結構式模型(structural model) ____________________________________________________ 9 2.3.2 首次通過模型(First Passage Time Model) _________________________________________ 10 2.3.3 縮減式模型（reduce form） ___________________________________________________ 12 2.3.4 現金管理 ___________________________________________________________________ 12 2.3.5 流動性 _____________________________________________________________________ 13 2.3.6 信用額度（credit lines） ______________________________________________________ 14 2.4 營建業財務危機探討︰ __________________________________________________ 14

2.5 財務危機相關參數: ______________________________________________________ 16

2.5.1 一般產業之危機預警模型 _____________________________________________________ 16 2.5.2 營建業之財務相關研究 _______________________________________________________ 19

第 3 章 研究方法 ______________________________________________________ 21

3.1 Logit 模型 _____________________________________________________________ 22 3.2 離散型倖存模型 (discrete-time survival model) ______________________________ 23

3.2.1 離散時間危險模型的介紹： ___________________________________________________ 23 3.2.2 離散時間危險模型 ___________________________________________________________ 23 3.3 模型評量 ______________________________________________________________ 26

3.3.1 接受者操作特性曲線 ROC（Receiver Operating Characteristic） _____________________ 26 3.3.2 ROC 分析步驟 ______________________________________________________________ 26

第 4 章 研究設計 ______________________________________________________ 30

4.1 研究設計架構 __________________________________________________________ 30

4.2 危機事件定義 __________________________________________________________ 31

4.2.1 台灣證券交易所營業施行細則 _________________________________________________ 31 4.2.2 台灣經濟新報（Taiwan Economic Journal，簡稱 TEJ） ____________________________ 31 4.3 研究樣本與資料來源 ____________________________________________________ 32 4.3.1 建立單期資料 _______________________________________________________________ 32 4.3.2 建立多期資料 _______________________________________________________________ 33 4.4 研究變數 ______________________________________________________________ 34 4.4.1 應變數 _____________________________________________________________________ 34 4.4.2 解釋變數 ___________________________________________________________________ 34 4.4.2.1. 財務理論相關參數 ______________________________________________________ 34 4.4.2.2. 建設業相關參數 ________________________________________________________ 36 4.4.2.3. 本研究選取模型參數 ____________________________________________________ 41 4.5 敘述性統計檢定 ________________________________________________________ 48 4.5.1 常態性檢定 _________________________________________________________________ 48 4.5.2 雙母體平均數檢定 ___________________________________________________________ 49 第 5 章 實證分析 ______________________________________________________ 50 5.1 選取樣本分佈型態 ______________________________________________________ 50 5.2 違約公司與正常公司敘述統計 ____________________________________________ 50 5.2.1 B-S-M _____________________________________________________________________ 51 5.2.2 L-T-M _____________________________________________________________________ 52 5.2.3 流動性（Liquidity）、現金流量________________________________________________ 53

5.2.4 建設業常用因子 _____________________________________________________________ 54 5.3 雙母體平均數檢定 ______________________________________________________ 55 5.4 迴歸模型 ______________________________________________________________ 56 5.4.1 常態性檢定 _________________________________________________________________ 56 5.4.2 迴歸模型建立與說明 _________________________________________________________ 57 5.4.3 模型結論與分析 _____________________________________________________________ 60 5.4.3.1. 建設業 ________________________________________________________________ 60 5.4.3.2. 營造業 ________________________________________________________________ 62 5.4.4 綜合比較 ___________________________________________________________________ 63 5.5 接受者操作特性曲線 ROC（Receiver Operating Characteristic） ______________ 64

5.5.1 違約邊際模型驗證 ___________________________________________________________ 64 5.5.2 違約邊際 ROC 曲線驗證 ______________________________________________________ 65 5.5.2.1. 建設業 ________________________________________________________________ 65 5.5.2.2. 營造業 ________________________________________________________________ 66 5.5.3 迴歸參數 ROC 測試 __________________________________________________________ 67 5.5.3.1. 建設業 ________________________________________________________________ 67 5.5.3.2. 營造業 ________________________________________________________________ 68 5.5.4 建設業違約邊際探討（default boundary） _______________________________________ 69 第 6 章 結論與建議 ____________________________________________________ 70 6.1 研究結論 ______________________________________________________________ 70 6.2 後續研究與建議 ________________________________________________________ 71 參考文獻 ________________________________________________________________ 72

圗目錄

圖 1-1 研究流程 __________________________________________________________________________ 4 圖 2-1 違約距離與預期違約機率概念 _______________________________________________________ 11 圖 3-1 Logit 機率分配圖 __________________________________________________________________ 22 圖 3-2 ROC 曲線 _________________________________________________________________________ 27 圖 3-3 完美模型與隨機模型之 ROC 曲線圖 __________________________________________________ 28 圖 3-3 正常戶與違約戶在特定截斷點下之機率分配圖 _________________________________________ 29 資料來源：BIS Working Paper No.14 ,p37 ____________________________________________________ 29 圖 4-1 研究設計架構 _____________________________________________________________________ 30 圖 4-2 資料特性檢定流程圖 _______________________________________________________________ 48 圖 5-1 公司資產於違約前變化 _____________________________________________________________ 52 圖 5-2 建設業 ROC 曲線 __________________________________________________________________ 65 圖 5-3 營造業 ROC 曲線 __________________________________________________________________ 66 圖 5-6 參數 ROC 圖形 ____________________________________________________________________ 68

表目錄

表 3-1 決策結果分類表 ___________________________________________________________________ 27 表 4-2 樣本內違約公司違約情事一覽表 _____________________________________________________ 32 表 4-3 樣本內違約公司年度違約總數 _______________________________________________________ 33 表 4-4 各季提供分配表 ___________________________________________________________________ 34 表 4-5 國外學者過去相關財務比率 _________________________________________________________ 39 表 4-6 建設業過去相關財務比率彙整 _______________________________________________________ 40 表 4-7 本研究使用參數 ___________________________________________________________________ 46 表 5-1 樣本分佈型態 _____________________________________________________________________ 50 表 5-2 B-S-M 敘述統計 ___________________________________________________________________ 51 表 5-3 L-T-M 敘述統計 ___________________________________________________________________ 52 表 5-4 流動率分析 _______________________________________________________________________ 53 表 5-5 收盤價與 EBITDA 相關性 ___________________________________________________________ 54 表 5-6 影響違約因子及替代變數 ___________________________________________________________ 54 表 5-7 槓桿比率分析 _____________________________________________________________________ 55 表 5-9 Mann-Whitney U test _________________________________________________________________ 55 表 5-10 常態性檢定結果 __________________________________________________________________ 56 表 5-11 建設業離散時間危險模型 __________________________________________________________ 59 表 5-12 營造業離散時間危險模型 __________________________________________________________ 60 表 5-12 違約邊際敘述統計 ________________________________________________________________ 64 表 5-13 建設業 ROC 涵蓋面積 _____________________________________________________________ 65 表 5-14 營造業 ROC 涵蓋面積 _____________________________________________________________ 67 表 5-15 建設參數 ROC ____________________________________________________________________ 68 表 5-16 營造業參數 ROC __________________________________________________________________ 68 表 5-17 營造業違約邊際 __________________________________________________________________ 69 表 5-18 建設業違約邊際 __________________________________________________________________ 69

第1章 緒論

1.1 研究動機

在傳統違約機率模型預測中，「營造業」與「建設業」常常是一併討論與預測；在 現實中，「營造業」與「建設業」兩種產業違約過程與機率皆不相同，由於兩種業別不 同，業務性質亦不完全相近，對於現金流量的產生與當公司發生違約狀態時，業者對於 違約決策點的時機亦不完全相同；建設公司由於土地取得的費用高，且頇費時進行事前 規劃，因此一般所需的資本較高，亦較密集；而營造業除頇有一開始的保證金與工程保 留款的資金，亦頇有該期應支付的工程款，因此所需現金亦較一般產業多，但資本密集 與產品週期沉長的情形較沒有建設公司嚴重，建設公司投資興建方式，與公司規模、財 力、經營能力或信譽都有相對的關係，一般包括自地自建、合建分屋、合建分售、合建 分成與共同投資興建等五種。而營造廠商因為綜合生產、製造及服務業特性，需集結資 金、技術與人力等成為一高度整合的工程承攬之產業，凡對外承包工程為主要業務之公 司，除房屋製造業者僅能從事建築工程，不可從事對顧客之銷售行為。對營造廠而言， 除將工程全部轉發包給其他營造廠外，一般上包括包工包料與包工不包料等兩種方式， 差異在於後者為業主自己提供興建過程中所需使用的材料，又兩者產業會計認列方式有 很大差異，對於合併討論後將產生偏誤，故本研究將僅以建設業作為研究標的。 由於現今違約預測模型，大多利用市場的上市上櫃公司抽取樣本作為建構模型依 據，僅透過統計技巧與數學方式所建構出統計模型，缺乏較強的財務理論；透過統計方 式及歸納雖可得到最佳模型，僅對某產業類別或是特定項目(財務指標)較為顯著，而無 法產生全盤性結論。

1.2 研究目的

在過去探討財務危機預警模型文獻中，大多使用多變量分析與計量經濟學中 Logit 方法；近年來財務模型應用時間序列的概念後，傳統多變量分析或統計模型的預測力相 對較為薄弱，但不論利用何種方式得到違約機率及影響違約重要因子，皆是以統計技巧 為出發點進而驗證財務理論正確與否；本研究將以財務理論背景為出發點，針對所有違 約模型理論作依據，轉換合理的財務參數做為分析建設業違約因子。本研究利用台灣經 濟新報資料庫擷取台灣建設業公司資料，並依據理論背景建立各種學說迴歸模型，最後

利用效度驗證(ROC)來評估各理論模型於辨識度上是否具有足夠辨識能力，以作為爾後 判斷建設公司違約預測時必要考量依據。

1.3 研究範圍與限制

1.3.1 研究範圍

本研究以民國八十三年至民國九十五年為研究期間，以國內上市櫃建設公司為研究 對象。以上市櫃公司為研究對象的主要原因： 1. 上市櫃公司受財政部證券暨期貨管理委員會及台灣證券交易所相關法令規章 較未公開發行公司為嚴謹，而其財務報表頇經會計師簽章較為可靠完整。 2. 其公司規模較大，若發生財務危機或是違約事件，對於投資人衝擊影響較大。

1.3.2 研究限制

1. 各模型建構時所使用樣本皆為隨機抽樣取得，但建設業上市上櫃公司僅只有 34 家，但本研究使用模型中，考量樣本數並非以公司家數作為樣本數目，而 以公司提供期間做為樣本數目，故本研究實際研究樣本具有 668 個。 2. 本研究雖然由財務理論驗證模型，但其所建構時間點與所使用的參數亦有所 不同，故無法驗證出使用哪種方法所建構出的模型較佳，僅能比較出那項模 型具有較佳辨識能力。 3. 本研究驗證樣本為上市櫃建設公司，其驗證結果並不足以代表全部建設公司 產業實際現況。

1.4 研究架構與流程

1.4.1 研究架構

本研究共分為六章，各章節敘述如下: 第一章 緒論

說明本研究之研究動機、目的、限制範圍、研究方法與流程。 第二章 文獻回顧 回顧過去研究成果，將文獻回顧分為二部份︰一為歸納建設業財務困難或破產原因 而產生違約風險；二為透過財務理論如何定義違約事件以及計算違約機率相關參數。 第三章 研究方法及理論架構 由於大部分財務變數並非為常態分佈，故利用 logit 迴歸模型概念建立離散型倖存 函數，而該模型又為多期 logit 函數，增加時間項之虛擬變數，對於預測違約機率有顯 著幫助；最後利用「接受者操作特性曲線（ROC）」作為鑑別個迴歸模型良與之工具， 以確立本研究模型建立具有顯著效益。 第四章 研究設計 說明本研究選取樣本及樣本期間方式及樣本外期間設立，依據財務理論建構合理參 數，並加入過去學者應用於台灣建設業常用參數，另說明個財務參數計算方式或使用替 代參數因素，以作為本研究迴歸模型建立。 第五章 實證分析 針對台灣上市櫃建設公司作為本研究使用樣本，利用離散性存活函數作為建構迴歸 模型主要工具，並透過 ROC 鑑別各參數效度，最後利用研究模型找出台灣建設業違約 邊際（default boundary） 第六章 結論與建議

1.4.2 研究流程

本研究之研究流程如圖 1-1 所示: 圖 1-1 研究流程

研究動機與目的

公司違約時點與決

策暨文獻回顧

研究方法

資料收集

樣本選取

決定變數

各學説模型建立

模型實證分析

結論與建議

第2章 文獻回顧

本章回顧過去學者研究成果，其內容區分為三部份︰首先說明營建業產業特性及兩 者差異性，以作為本研究選取研究目標因素；第二部份財務理論中影響企業發生違約因 子及發生時機；第三部份為國內外營建業廠商財務危機及企業失敗相關文獻探討

2.1 營建產業背景與財務特性:

2.1.1 營建業背景分析

營造工程專案生命週期可分為：構想階段、規劃設計階段、招標發包階段、施工階 段、驗收完工階段等五項；若以建設業而言，其生命週期區分為土地開發、建築設計規 劃、工程發包、申請各項建照與執照、完工交屋、售後服務等六個步驟。 由於建設公司主要成本為購地費用，於土地招標前需詳加評估備標成本相對營造業 高，因此一般所需的資本較高，勞力亦較密集；而營造業大部分皆以承攬公共工程為主， 維護更新工程為輔，故僅需於準備工程押標金及得標後之工程履約保證金及工程保留款 的資金，並於各期應支付的工程款，因此所需金額亦較一般產業多，但資本密集與專案 週期的情形較建設公司短。

2.1.2 營建業會計制度分析

2.1.2.1. 建設業會計制度 目前國內正式對外公佈之財務報表通常以一季、半年與一年等會計期間作為結算時 點，以便瞭解再一會計時間內的經營成果。但對建築投資業而言，其橫跨數個會計年度， 將造成該財務報表與其他產業有所差異，如下所述： 1.收入認列原則 我國一般公認會計原則，對於長期工程損益之認列方法計有兩種，一為全部完工 法，指工程全部完工或僅剩零星工作外，大部分已完工時，使認列工程獲利之方法；另 一類為完工比例法，指依工程完工比例認列之方法。完工比例法即指每一會計期間，應 依完工比例計算累積工程獲利減前期已認列之累積利益，作為本期工程利益。

營建業收入認列若採全部完工法，則工程之銷貨收入、銷貨成本與專案之直接費 用，均只能於工程完工年度認列。而完工比例法，則工程之銷貨收入、銷貨成本與專案 直接費用，可於工程興建時期，依完工比例法認列部分收入、成本與直接費用。而建設 公司以包工包料方式建屋預售，欲採完工比例法認列其預售收益，頇符合下列原則： 1. 工程進度已逾籌備階段，亦即工程之設計、規劃、承包、整地均已完成，工程之 建造可隨時開始。 2. 預售契約總額已達工程總成本。 3. 買方支付價款已達成契約總價款之 15%。 4. 應收契約款之收現性可合理估計。 5. 履行合約所需投入工程總成本與期末完工程度均可合理估計。 經由上述可知，使用完工比例法可提早使收入認列，應較符合建設公司的經營現 況。但由於建設公司慣用高度槓桿，使其預期收入的可實現性較為質疑，該產業又易受 環境及景氣影響，因此不建議其在完工前承認任何收益或損失，且唯有完成契約上的責 任後，建設公司才能做出損益。目前台灣地區的上市上櫃建設公司對於營收認列部分採 用全部完工法，但大多採混何方式，即符合上述六個條件，採用完工比例法，不符合， 則採用全部完工法。 2.利息資本化 利息資本化為建設公司之營建用地與在建房地於興建期所產生之利息借計流動資 產下，待完成交屋與過戶後轉為營建成本。依財務會計準則公報第三號規定，『可將建 造工作使其達到可用狀態及地點時，在此期間內因該項之出而負擔之利息，應予以利息 資本化，作為取得資產成本的一部分。』因此，當利息已發生，或購置資產的支出已經 發生，或正在進行中的資產達到可用的狀態及地點，即應開始利息資本化，故當公司未 有土地或建築融資，則無利息資本化之問題。。 3.預收房地款 建設公司採預售屋制度，將所收取之款項暫列為預收房地款，等房屋蓋建後收入承 認時，再將預收房地轉列為營建收入。當預收房地款金額較多時，對於建設公司的流動 比率與負債比率會有所影響。

4.流動與非流動之劃分方式 建設公司因建屋出售營業週期長於一年的會計年度，故大多以產品週期作為流動與 非流動資產或負債基準，而有別於一般產業。 2.1.2.2. 營造業之會計制度 1.收入認列方式：營造廠承包工程方式主要包括包工包料與包工不包料兩種，以下 對此兩種承接方式的收入認列做一簡單說明： (1)包工包料：使用包工包料的方式是向營造廠購買勞務與材料。收入認列方式如建 設公司，可包括完工比例法與全部完工法，但營造廠並非可隨意採用，當工程損益可合 理估計，即且工程長於一年時，得採用完工比例法；對於長期(產品週期大於一年)工程 可合理估計之定義，在固定價款合約中，頇同時符合(1)應收工程總價款可合理估計，(2) 履行合約所需投入成本，與期末完工程度均可合理估計，與(3)歸屬合約之成本可合理估 計等三項條件。而在成本加價之合約中，頇同時符合歸屬合約之成本可合理辨識，與除 確定可歸墊之支出外，其餘之合約成本可合理估計等兩項。至於，工期短於一年的工程 合約，只能採用全部完工法。 (2)包工不包料：包工不包料的廠商只提供勞務，因此只有勞務收入，而不適用上述 的完工比例法或全部完工法，而是採以人工成本為認列方式。人工成本乃由人工時數及 工作進度計算，一般包括下列三種計算方法： (A)工作績效比例法：近似完工比例法，收入是按工作進度而達到的績效來認列。 (B)工作績效完工法：近似全部完工法，收入在工程最後完工後所達到的績效來認 列。 (C)指定工作績效法：營造廠在所承攬的工程中，就所指定工作完成達到績效後再 認列收入。 2.預收工程款 營造廠承接工程時，施工期間所收取之工程款暫列為預收工程款，等工程完工後收 入認列時，再將預收工程款轉列為營建收入。預收工程款金額龐大，對營造公司之負債 比率有較大的影響。又因營造公司在建工程必頇以淨額列示，故當在建工程大於預收款 項時，預收工程款需列於在建工程減項，並列在存貨項下；反之，在建工程小於預收工

程款時，在建工程則列為預收工程款的減項，併列為流動負債之科目。

2.1.3 建築投資業財務特性

建設公司主要業務與利潤來源乃是從事房地產開發，存貨資產多為不動產，主要包 含待建土地、興建房地與待售房地。待售土地為購入未來欲開發之土地，在建房地為目 前正在興建之工程與土地成本，待售房地則為已興建完成，但未出售之房屋與土地，而 不論是土地或建物，其金額均相當龐大，造成建設公司的存貨偏高，此可由存貨比率中 窺探得知。 建設業對於土地取得與未來施工均需大量資金，且專案生命週期長，所投入資金頇 於房屋銷售後才可回收，故建設公司對於短期資金籌措具有高度需求；而為使土地有效 利用，與土地資金成本壓力，建設公司購地後，再以土地擔保方式向銀行融資，而在建 專案也申請建築融資，但房地產本身易因金融政策、通貨膨脹、政府政策、社會治安及 法規的變動而影響甚深，使建設公司有必要保持一定額度的現金與適度的借款額度，控 制財務槓桿程度，以確保永續經營的經營目標。 建設公司之收入包括預售收入、銀行借貸、股票、債卷與票卷市場，但由於房地產 受景氣影響甚鉅，當預售收入不理想，上市上櫃公司現金增資的把關又非常嚴格，影響 建設公司長期資金來源，而偏好短期融資，銀行融資與發行商業本票為主要資金來源。 面對不景氣的營建業，部份上市上櫃公司為分散此單一產業的風險，與提升經營成果的 考量下，相繼採行多角化經營模式，而有本業或其他產業的轉投資。

2.1.4 營造業財務特性

營造廠之主要業務為承攬工程，最主要之存貨方式有兩種，即材料與在建工程。材 料包括各種建材、衛浴設備等，在建工程則為已投入的工程原料、人工與製造費用等； 因此，與建設公司都同樣有較多的存貨，與較高的存貨比率。而其收入，依所承攬工程 施工進度以定期的方式申請估驗計價；若為公共工程又有工程預付款，所以只要保留一 定的資金，以支應下游廠商的請款即可，因此自有資金需求雖高於一般產業，但相較於 建設公司是較少的。而當公司同時有數十個專案在進行時，所承攬的金額若高達數百億 元，連帶影響公司的資金調度，一般上市上櫃營造廠具有較佳的融資能力，因此與建設 公司皆偏好短期融資，以填補資金缺口。而營造業工程承攬量與建設公司相同，都易受

到外在環境的影響，因此在大環境長時間不景氣下，營造廠亦開始進行多角化的經營， 以提升經營成果並分散單一產業的風險。

2.2 財務危機定義

當公司經營困境或是財務危機的發生，其可能的次序首先是資金調度出現問題，繼 而到期債務無法償還，若此時無法排除問題，接著將受到法院歸為重整或者倒閉，若重 整失敗則將被清算而倒閉(林文修,2001)。過去許多研究學者對財務危機之定義，不外乎 無法償還當期利息、企業重整、宣告破產等，但國內學者在建立財務危機預警模型時， 由於資料蒐集之限制，使其僅能以全額交割股作為財務危機之研究對象(陳明賢,1986、 李力行,1988、 路奎探,1989、邱志榮,1991、黃瓊華,1995、李智雯,2000)，但當一家公司 達全額交割股之前，多半已發生如紓困求援、跳票等危機事件。 此時，即使預測出其 有危機之象徵，無法達到保留公司價值之效果，而債權人更無法以此模型事先得知此公 司之財務狀況，使其所建立的預測模型貢獻度受限；而企業重整則因國內法制程序繁 複，經法院判定多頇 3 個月(120 天)的時間，此對岌岌可危的公司而言，清算價值可能 已急遽下滑，因此若以年度財務資料進行模型建立，其預測準確度將受影響(沈宗 儒,2003)

2.3 財務危機理論︰

2.3.1 結構式模型(structural model)

結構式模型假設公司價值為隨機過程，透過報酬率以及資產波動度取得合理的公司 價值；而大部分的文獻皆透過債券(bonds)模擬該公司的現金流量與資產，而當公司無法 支應債務或付息時即視為違約。

而 Black and Schles(1973)與 Merton(1974)的選擇權訂價模型(BSM)中假設公司舉債 經營就如同公司股東持有一買權，其標的資產為公司價值，履約價格為負債，當負債到 期時，若公司資產價值高於負債(履約價格)，股東會清償債務，繼續持有公司經營權； 若公司資產價值低於應償還金額，而股東無力償還負債會選擇違約，因此公司破產發生 機率，即為資產價值低於負債價值的機率。

此模型的債券價格受公司價值波動的影響，模型假設若公司無法支付本金，則債券發生 違約。因此，信用風險只發生在債券到期時。就因為假設違約不會發生於債務到期前、 公司債務僅有一種形式（排除不同到期日、不同償債等級），故破產僅發生於公司資產 價值小於負債時等等，故該模型排除了流動性不足造成的公司破產或是債務違約。

2.3.2 首次通過模型(First Passage Time Model)

Black and Cox(1976) 為解決 Merton(1974)信用風險只發生在債券到期時的缺點，因 此，考慮了債券到期前的違約風險。本模型在債券到期前設定破產邊界值（default boundary），當公司價值觸及此邊界值，則該公司就立刻面臨破產清算的狀況。亦即， 透過增加了破產邊界條件以求得最後信用風險公司債之評價公式，使本模型得以包含到 期日前違約的情形，以修正 Merton (1974)模型中，信用風險只發生在債務到期時之缺 點。故此類結構模型又稱為首次通過模型(First Passage Time Model)。

Kim（1993）將破產條件設定為現金流量不足以支付利息費用，因此破產過程及債 券契約為外生（exogenous）給定，並引用 Cox（1985）之利率期間結構模型，將利率視 為隨機變數納入公司債評價模型中，研究發現隨機短期利率對於債券殖利率影響顯著。

Longstaff and Schwartz（1995）將 Black and Cox (1976) 模型予以延伸，作者認為利 用外生變數(exogenous)產生結構式模型，該項模型考慮公司為一個付息債券

(coupon-paying bonds)，並假設該債券外生違約邊際(default boundary)與時間為一重要因 素，並假設信用風險和利率風險不為相互獨立，運用 Vasicek（1977）探討之模型進行 回復率的隨機模型構建，發現不同公司間資產價值與利率水準相關程度之差異，即使信 用評等相同公司，但其所發行債券之信用風險溢酬則產生顯著性差異，信用價差與利率 水準呈負相關，且公司債之存續期間（duration）為公司資產價值與利率水準相關性的 函數。

而 Leland and Toft (1996)則建議以內生(endogenous)變數作為結構式模型基礎；外生 變數認為違約邊際產生於負債與公司資產價值的比例關係，而內生變數則假設股東為求 利潤最大化(maximize equity value)產生違約機率時機。

Zhou（1997）將公司價值服從連續擴散過程（diffusion process）和卜瓦松過程（Poisson process）跳躍擴散過程，該模型將公司資產價值可能因隨機衝擊而出現大幅度變動之情 形納入模型設定中，能滿足違約事件突然發生的可能性，以解釋實際價差之現象，此等

跳躍過程模型亦隱含回復變動為隨機性

而 KMV 公司於 1977 年發展出之信用風險預警模型（credit monitor model），以 Merton（1974 應用 Black 和 Scholes（1973）選擇權公式所建立的公司資產評價模型， 透過資產價值、資產價值標準差及違約點可計算出各別公司之違約距離（default distance），違約距離指資產價值需要下跌多少單位標準差會達到負債面額。此模型又稱 為 KMV 模型，如圖 2.1，茲將模型說明如下：

圖 2-1 違約距離與預期違約機率概念 1. 表示目前的資產價值（the current asset value）

2. 表示資產價值分配分配假設為常態分配（the distribution of the asset value at time） 3. 表示未來在時間 H 的標準差（the volatility of the future assets value at time H） 4. 表示違約點，KMV 公司依實證經驗法則，認為最佳的違約點為流動負債加上 1/2

的長期負債

5. 自時間 0 至 H 的預期資產價值成長率（the expected rate of growth in the asset value over the horizon）

2.3.3 縮減式模型（reduce form）

違約強度模型直接將違約假設為不可預期的隨機事件，服從外生設定之違約過程 （default process）；此類模型相關研究多著重於破產過程的修正及設定，直接以市場上 債券相關資料進行信用風險變數的估計。 Jarrow 和 Turnbull（1995）構建遠期違約率隨機模型，假設破產過程及無風險利率 期間結構彼此獨立及外生下，利用無套利空間進行評價風險性債券。於風險中立情形 下，債券價格與到期允諾支付金額若為已知，可估計出信用風險相關變數，其結果可應 用於標的資產倒帳風險衡量及衍生性債券商品交易對手倒帳風險（counterparty risk）評 價。Jarrow（1997）將信用評等資訊之違約過程納入風險性債券評價，以時間同質 （time-homogeneous）的馬可夫鏈（Markov chain）將信用等級定為馬可夫鏈中各個狀態， 並利用違約和信用轉移機率建構回復率模型，其中利差改變是信用評等改變及違約事件 的函數，故可評價償付和信用等級直接相關之衍生性商品。 Kijima 和 Komoribayashi（1998）研究指出真實市場上不違約機率較違約機率來得 高，故 Jarrow（1997）之風險溢酬定義較不客觀。Duffie 和 Singleton（1999）假設無套 利設定下某個選擇權為在沒有發生違約時間下所支付之權利金，於帄賭過程測度 （equivalent martingale measure）下進行評價以建構信用曲線。

在 Jarrow 或 Kijima 和 Komoribayashi 的模型中，信用等級改變是唯一決定信用價差 變動的因子。然而 Kodera（2001）認為實際上即使等級沒變，價差亦會變動，且是隨機 波動。

2.3.4 現金管理

「現金管理」是指對現金從開始至支付，公司於該段期間的管理，此屬公司短期現 金餘額的管理。所謂的「現金餘額」，其定義為企業目前具有的現金或約當現金。由於 假設失敗企業與健全企業在現金管理的行為上會有顯著的不同；而財務危機指的是企業 的現金短缺，對現金餘額的自由度很低。

Blum(1974)首次提出企業像貯水槽一樣(Resevoir of Liquid Assets)，水的進出就是現 金的流入及流出，當貯水槽的水減少，企業將發生財務危機。該研究以 1954 年至 1968 年經營失敗的 115 家公司為研究對象，其顯著的變數為現金流量/負債總額、淨值帳面

價值/負債總額、兩年速動資產淨額/存貨的趨勢。

Foster(1997)研究發現使用現金流量表中的來自營運、投資活動的現金流量變數均對 於預測企業發生財務危機有顯著的解釋能力。

Mills and Yamamura(1998)提出最常用來評估企業資金流動性的指標，包括來自營運 活動的現金流量、現金流量保障倍數、現金基礎利息保障倍數、現金償付負債保障倍數。 在評估企業繼續經營的指標包括自由現金流量、現金流量適合率、現金對資本支出比率 和現金對總負債比率

Laitinen & Laitinen（1998）認為企業的財務危機主要來自現金短缺以及對現金餘額 的自由運用程度很低。他們藉由假設失敗企業與健全企業在現金管理的行為上會有顯著 的不同︰健全企業的現金餘額會逐漸向最適餘額調整，但失敗企業卻會逐漸遠離最適餘 額，提出以 Baumol 與 Tobin 架構推衍出的「現金管理模型」。該研究結果顯示，在企 業破產的前一年，動態模型中的現金管理變數顯著的增加了預測模型的資訊，且加入現 金管理變數的混合模型，其最小總誤差比現金管理模型與傳統財務模型小。

2.3.5 流動性

財務學者長久以來認為，當破產成本（或財務危機成本）很大時，將降低公司採取 舉債融資的動機。而且破產公司的證券持有人通常蒙受所有的投資損失，財務破產成本 對於公司的流動性有很重要的意涵，尤其是當公司的破產成本提高時，公司需維持其繼 續經營，故必頇維持較高的部位於流動資產。 Gilmer (1985)探討特定的產業是否有一最適流動性資產的存在。在該研究中，所謂 的流動性資產是指現金加上有價證券。以古典理論認為有一最適流動性資產為基礎，並 認為持有這些資產需付出的總成本為短缺成本及持有成本之和，並援引資本資產訂價模 式，以 1968 至 1977 年之資料就化學、石油、電器、運輸業進行實證。其實證結果發現: 除了運輸業外，其餘三個產業皆支持最適流動性資產的存在，並認為最適流動性資產水 準是隨時間而改變的

Fazzari & Athey (1987) 以 1975 年至 1985 年間 637 家製造業廠商為樣本，探討影 響企業資本支出決定變數。其實證結果顯示：流動性（現金流量）與利息費用是影響企 業資本支出最重要的決定變數。其中現金流量此一變數增加資本支出模型的顯著解釋能

力。因此，可以推論企業的投資決策不可不受企業所面臨的內外在融資狀況所影響。 John（1993）提出公司的破產成本有兩種，一是資產重整成本，另一是債務重整成 本。而財務破產是指公司當期流動性資產和當期的債務契約所引發的支出產生不一致的 現象。財務破產成本對於公司的流動性和債務比率有很重要的意涵，特別是當公司的破 產成本很高時，公司為維持其繼續經營的價值，必頇維持較多的部位在流動性資產。

Opler,Pinkowitz, Stulz and Williamson.(1999) 以美國 1971 至 1994 年上市公司財務 資料，探討企業所持有的流動資產的決定因素及持有之流動資產的變化。並以時間序列 和橫斷面分析找到現金持有的靜態抵換模型。其實證結果發現，有成長機會及現金流量 變化大的企業，會持有較多的流動資產，而有較多途徑從資本市場得到現金者，如大公 司或評等較高的公司，會持有較少的流動資產。

2.3.6 信用額度（credit lines）

Sergei A.（2007） 該研究選擇 1996 年至 2004 非金融公司及非成立於美國公司作為 研究樣本，並選用季資料作為財務參數計算；研究發現當公司可能財務危機時，其主要 目的為短期資金籌措發生問題；由於大部分公司當面臨財務危機時，因銀行對於各企業 具不同定信用評等，無法順利取得外部融資，而銀行考量貸款額度除信用風險外，其該 公司提供抵押品也具有重要性，若公司無法提高擔保品價值則融資額度亦無法增加，故 當公司發生違約之際，其可融資額度亦為最低，表示該公司無法再透過銀行獲取短期資 金，進而發生財務危機。

2.4 營建業財務危機探討︰

Kangari, Farid and Elgharib (1992)該研究將美國營建公司區分為六大類，而所利用財 務比率為流動比率、槓桿比率、總資產週轉率、營運資金週轉率、總資產報酬率、淨值 報酬率共計六項財務比率，同時該模型也考慮該公司規模大小與營建廠商不同屬性所產 生之影響，最後利用線性迴歸模型衡量營建公司違約分佈。

Severson,Russell and Jaselskis (1994)利用營建廠商財務資料為基礎建立 logit 模型， 並預估各公司違約機率作為契約保證金索賠之機率。其中說明保證金給付原因為營建廠 商發生違約，需由保證人給付相關損失；而該模型包含以下參數︰監控成本、未付款/ 銷售金額、總流動負債/銷售額、保留盈餘/銷售額、以及 EBIT/銷售額。該研究透過會

計期間財務報表分析廠商發生違約機率，並預期加入該參數後對於評估廠商有正面效 益。

Russell and Zgai (1996) 研究利用隨機動態模型作為預測廠商違約機率方式，該模型 包含經濟與財務因素之變化、趨勢以及變動程度區失敗及非失敗廠商；而該研究定義失 敗為營建廠商營運終止時視為違約（失敗），最後該研究證明經濟因素及市場狀況對於 營建廠商失敗有顯著影響。

Zhai and Russell (1999) 建構一個系統化架構建立承包商違約機率模型與預測。其中 違約模型可建立承包商之累積機率函數，並預估違約時間。最後該研究證明承包商之（淨 值/資產）為違約過程模型之重要指標，並可將指標納入承包商違約風險審查之依據。 Hiseh et al.(2001)說明比率分析是一個衡量公司財務狀況的好方法，研究之目的在於 找出關鍵性財務比率以分析營造產業。以 40 家營造公司為研究對象，選用十四項財務 比率以多變量分析進行評估，結果發現營造業關鍵性財務因子依序為應收款項週轉率、 營運資金週轉率、淨值週轉率、淨值成長率及利息保障倍數，同時發現經濟不景氣時， 十四項財務比率可區分為三個構面分別為經營效能、償債能力與成長潛力、財務結構。 呂光曜(1994) 針對民國 73~民國 81 年台灣地區 44 家建設公司，分別為營建纇上市 公司 15 家及未上市之公開發行公司 29 家為研究對象，共 168 個樣本點資料，其使用十 九項財務比率，分析結果發現影響建設業財務績效差異變數之構面依序為成長能力、獲 利能力、償債能力、財務結構及經營能力；變異數分析結果顯示，整體上市與未上市公 司之財務比率有 99%顯著水準的差異，其中，負債佔資產比率、固定資產週轉率與純益 率差異性分別達到 99%、90%與 90%的顯著水準；而以區別分析所建立的績效評估模型， 準確度與穩定度分別達 96.09%與 95.45 郭建順(1998)針對民國 80~86 年之上市建設公司，選擇幾項財務比率，包括税後淨 利率、資產報酬率、稅後淨值報酬率、營業利益/實收資本、稅前淨利/實收資本、每股 盈餘、自有資本比、長期資金佔固定資產比、存貨週轉率、應收帳款週轉比、總資產週 轉率、固定資產週轉率、流動比率、速動比率、利息保障倍數、現金流量比率、現金流 量允當比率與現金再投資比率等 18 個，研究結果發現資本比、稅後淨值報酬率、存貨 週轉率、現金流量比率、營業利益/實收資本、税後淨利率、每股盈餘與流動比率等八項 財務比率有解釋建設公司之財務結構、長短期經營等能力。

林思瑢(2001)以民國 82 至 88 年上市上櫃建設公司為研究對象，利用專家問卷訪談 及因素分析法評選出可代表影響主要因素，訂立重要因素及其代表指標權重。研究結果 發現利用各因素解釋變異量所訂定之因素權重可發現，以純益率、股東權益報酬率及每 股盈餘為代表性指標的因素一，其權重值極高，顯見獲利能力的優劣為區分建設公司經 營績效良窳的主要評估依據。 林振宏(2003)此研究使用存活分析法(Survival Analysis) 探討預測台灣營建業發生 財務危機時點及機率，實證結果顯示當前台灣營建業財務上特有關鍵因素為償債能力高 低，其中代表性的財務比率是速動比率和負債比率，營建業在速動比率偏低下，資金短 缺原因降低了短期償付債務的可能，而基本上財務結構普遍薄弱，多需仰賴外部資金融 資來挹注經營情形。

2.5 財務危機相關參數:

2.5.1 一般產業之危機預警模型

1. Beaver (1966) 首度應用單變量迴歸，分析 30 項的財務比率變數以建立財務危機預測模型，並首 先採用二分類選擇法(Binary Choice)，與隨機抽樣後以 B-A(79:79)樣本配對法，以使公 司規模與產業一致之樣本設計，顯著變數包括現金流量/總負債、總負債/總資產、淨收 益/總資產、營運資金/總資產、流動比率與(速動資產-流動負債)/營業費用等六個比率。

2. Altman (1968)

財務危機的發生乃伴隨多項因素，使單變量迴歸之預測能力因而受限，Altman(1968) 針對 1946 年至 1965 年，33 對破產與正常公司為樣本，以逐步多元區別分析(Stepwise Multiple Discriminant Analysis；簡稱 MDA)自 22 項具關鍵的財務比率變數並選取具代 表性之變數，其模型與變數如下所列：

Z =0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 其中 X1=營運資金/總資產

X3=稅前息前盈餘/總資產 X4=權益市值/負債帳面價值 X5=銷貨/總資產

將各公司的財務資料帶入 Z 模型後皆可得出一 Z 分數(Z-Score)，依 Altman 的歸類 是 Z 大於 2.99 之公司為正常公司，Z 小於 1.81 為破產公司，至於 1.81 與 2.99 之間為灰 色地帶(“zone of ignorance” or “gray area”)，並無法明顯歸類為正常或破產公司。 Altman 為 Z 模型作了許多測詴以檢驗模型的預測能力，包括測詴模型變數是否因偏差 (Search Bias)影響次級樣本(Secondary Sample)的預測效果，Altman 採用保留樣本法 (Holdout Sample Approach)，五次重新分組(16 家公司一組)後，發現其準確度仍然有 93.5%，並以 t 檢定確定偏差不顯著。 此後，Altman 另外蒐集 1946~1965，25 家資產規模相當的破產公司，使用破產前一 年的財務報表檢視模型，結果有 96%的正確率;但若以原始的 66 個樣本公司，抽取 1958 年與 1961 年發生淨損的公司進行驗證，正常公司僅有 79%的正確區別率。最後，Altman 就原始樣本作長期的歸類測詴，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%，整體而言 Z 模型區別企業破產能力相當準確，但是僅止於破 產前一年與前兩年，破產前兩年以前的區別力過低，實不足以採用。 3. Martin(1977) 首先使用 Logit 模型建立財務危機預警模式，其認為多變量區別分析，只能以樣本 企業是否發生財務危機來進行分類，無法衡量發生危機的機率。該學者選出 25 個財務 比率作為變數，分別預測財務危機發生前二年可能倒閉的機率，實證結果顯示淨利/總資 產、費用/營業收入、商業放款/總放款、壞帳/營業淨利、總資產/風險性資產等六個財務 比率，具有顯著的預測能力。

4. Altman, Haldeman, Narayanan(1977)

由於 Altman 在 1968 年所發表的 Z 模型在企業破產前兩年之後區別正確率大幅下 降，且隨時間經過經濟條件改變，原有的 Z 模型已經無法解釋當時財務危機現象，因 此 Altman 等人於 1977 年採 1969 至 1975 年共 53 家破產企業配對 53 家正常公司，利 用 27 個財務比率進行區別分析，最後以七個變數形成 Zeta 模型，這七個變數包括資產

之比)、利息保障倍數(稅前息前淨利與利息支出比)、保留盈餘率(保留盈餘與總資產比)、 流動比率、普通股市值五年帄均與總資本比、資產規模。Zeta 模型亦採用多元線性區別 模型，但與 Z 模型不同點在於 Zeta 模型採用的變數更多元，包括財務報表帳面資料以 及市場資料，並且更進一步建議財務預警模型應用於授信分析和資產組合管理。但利用 線性區別模型所形成的財務預警模型如 Z 模型及 Zeta 模型，亦存在一些假設上的缺 點，例如需假設自變數之間符合多元常態分配，並且假設正常與破產公司兩群體的變異 數-共變數矩陣相等。此外，利用 Z 模型來預測財務危機亦遭受到一些批評，例如 Z 值 是以一些財務比率依固定權數加權而得之綜合性指標，除了用來排序外其本身不具意 義。因此便有學者採用線性迴歸模型來形成財務預警模型，如 Logit、Probit 等模型 5.Ohlson(1980) Ohlson 從 1970 至 1976 年在美國上市上櫃製造業公司中，隨機選取 105 家破產公 司及 2058 家正常公司為樣本，以九個變數分別建立三個 Logit 模型，分別用來預測一 年內、兩年內、及三年內企業發生財務危機的機率，同時模型並無明確指出公司破產與 正常的臨界值，而是給予每個公司一個破產的機率，其結果發現企業規模、財務結構、 經營績效及流動性等因素與企業發生破產的機率有密切關係，而其三個模型的準確度分 別達到 96.12%、95.55%、92.84%

6. Gentry, J.A.、Newbold, P. and Whitfold, D.T. (1987)

本研究選取 1970 年至 1981 年間失敗的企業 33 家並選取非失敗支配對企業 33 家，使用 7 個財務比率來分析，而此 7 項財務比率乃是學者參考 1966 年至 1985 年間 至少 15 份研究報告所廣泛使用之財務比率。其比率為：稅後淨利／總資產、總負債／ 總資產、現金流量／總資產、營運資金／總資產、流動資產／流動負債、速動資產／流 動負債、息前稅前淨利／總資產。

7.Keasey, K. & McGuinness, P. (1990)

以 1976 年至 1984 年間 43 家失敗公司及優良公司配對，以 Logit 模型、危機機率， 並使用 Entropy measure ，以能明瞭是否公司失敗年度越近，決策人員掌握訊息有所增 加，實證結果發現越接近失敗時間，決策人員掌握訊息越加明顯。

8.Platt, H.D. and Platt, M.B. (1990)

換成產業的相對財務比率，以消除不同產業間差異性問題，使變數更為穩定。實證結果 顯示，以產業的相對財務比率為變數的 Logit 迴歸分析法，其預測正確率高達 90%，較 財務比率的正確率 78%為佳

2.5.2 營建業之財務相關研究

傳統探討財務危機的文獻多以市場所有公司為母體樣本，鮮少以單一產業為樣本進 行財務危機之研究，本研究在此將僅有之數篇國外研究營建業財務危機之文獻分別說明 如下。

1. Mason and Harris (1979)

應用區別分析建立六個財務比率之英國地區營建公司財務危機預測模型，評估指標 包括資產報酬率(Profit before tax and interest/Opening balancesheet net assets,X1)、純益率 (Profit before tax/ Opening balance sheet netcapital emploeed,X2) 、營運資金狀況

(currentliabilities/measurement,X3)、負債比率(debtors/creditors,X4)、應付帳款天數(day debtors,X5)及應收帳款趨勢(creditors trend,X6)，研究結果發現資產報酬率(X1)與純益率 (X2)二比率對於模式之貢獻度最高，其得出之模型如下：

Z=25.4-51.2X1+87.8X2-4.8X3-14.5X4-9.1X5-4.5X6 2. Langford, D., Iyagba, R., and Komba, D.（1993）

以 1988 年英國地區之三家營建公司為主要研究對象，利用比率分析與區別分析兩 種方法來探討各公司是否發生財務危機。在比率分析時，該研究利用六個在進行企業財 務危機預測時實用性較高的財務比率，分別為流動比、速動比、固定資產週轉率、營運 資金構成率、稅前純益佔實收資本比率與債本比。而區別分析所用之指標則為 Mason 與 Harris(1979)所提出的財務比率，研究結果認為財務比率的確能夠有效發掘公司在經營狀 況上的問題點。 3. Kangari et al.(1992) 探討美國地區營建公司之財務績效， 以一般承包商、土木包工業、建築配線包工、 空調系統承包商、機電承包商與其他特殊專業包工等六項營建事業族群公司之財務比率 作為評估指標，包括流動比率(Currentratio)、槓桿比率(total liabilities to net worth)、總資

產報酬率(return on total assets)與淨值報酬率(return on net worth)六項財務比率，與營建業 各項趨勢，更考慮公司規模之影響，利用線性迴歸分析建立衡量模式，並以機率分布的 方式，將公司依績效表現分成五組，由文章中亦可知以量為基礎的財務比率，可評估財 務績效、企業存在的可能性及營造業等級，但並未實際進行案例分析。 4. Fotwe et al.(1996) 整理相關應用財務比率預測承包商償債能力之相關研究，以 Mason &Harris(1979) 研究為基礎，並提出財務比率預測營建公司時，雖有其優點，但若僅以財務指標判斷廠 商之償債能力，可能造成偏頗，因此建議加入社會、經濟及管理等相關非財務指標因素。 5. Hiseh et al.(2001) 在文章中提到比率分析是一個衡量公司財務狀況的好方法，研究之目的在於尋找出 關鍵性財務比率以分析營造產業。以民國 84 至 88 年 40 家營造公司為研究對象，選用 十四項財務比率以多變量分析進行評估，研究結果發現營造業關鍵性財務因子依序為應 收款項週轉率、營運資金週轉率、淨值週轉率、淨值成長率及利息保障倍數，同時發現 經濟不景氣時，十四項財務比率可區分為三個構面分別為經營效能、償債能力與成長潛 力、財務結構。

第3章 研究方法

本研究的主要目的目的為使用離散型比例危險模型，將時間變數取為離散型變數， 使時間變數更符合實證資料取得方式，依照實證資料的型態，將資料期間設為年資料、 季資料等不同類型的觀察值，並將每段期間時間變數視為間斷型變數進行處理。 財務危機之研究為二元選擇模型。假設一決策個體面臨雙重選擇之機會，而該決策 係依個體之特性 (characteristics) 來決定。在實證研究中，常使用屬質應變數迴歸模型 (qualitative dependent variable regression model) 進行財務危機之研究，其中，最常使用 之模型為 Logit 與 Probit 模型，二者均源自於線性機率模型，其因變數為離散型之虛 擬變數，假設因變數為 1 (事件發生) 和 0 (事件不發生)。二元選擇之迴歸模型表示如下 i i i x y ,  (1) 其中，y_i {1，假設事件發生；0，假設事件不發生} i x ：解釋變數向量， '  ：解釋變數之參數向量， ：誤差項，期望值為 0 之二項分配隨機變數。 第(1)式兩邊取期望值 i i x Y E( )' (2) 由於'x_i常會落在 (0,1) 之外，所以改用累積機率函數 (cumulative probability function)來取代線性機率函數，表示如下 ) ' ( ) ( )) ( (E Y_i F Z_i F x_i F    (3) 累積機率函數有許多種，在此僅使用 Logistic 分配及標準常態分配。

圖 3-1 Logit 機率分配圖

3.1 Logit 模型

Logit 模型假設事件發生之累積機率服從 Logistic 分配，因此當發生財務危機累積機 率為 Pi，解釋變數假設為xi，函數分配如下 i i i i x x x Z i i i e e e e x F Z F p _' ' ' 1 1 1 1 1 ) ' ( ) ( _            _{ } (4) 其中，Zi為企業發生財務危機之強度，該值愈大表示財務危機發生機率愈高。 於上式中機率估計值介於 0-1 之間，雖上述函數並非為線性關係，但經由下列轉換 仍可用線性函數表示 i Z i i e Z F p _    1 1 ) ( 1 ) 1 (   i  Z p e i i i Z P P e i   1

i i i i x p p Z ) ' 1 ln(    (5) 由於機率函數以非為線性關係，以 OLS 估計 Logit 模型參數並不適當，因此，必頇 改用 MLE 估計，其表示如下









         n i y x y n i x x y i y i i i i i i i i e e e Z F Z F L 1 1 ' 1 ' ' 1 ) 1 1 ( ) 1 ( ) ) ( 1 ) ( ( _{ }  (6) 其中，yi為虛擬變數，若第 i 家公司發生財務危機，則 y=1，其餘為 y=0

3.2 離散型倖存模型 (discrete-time survival model)

3.2.1 離散時間危險模型的介紹：

在傳統文獻中，大多學者皆使用 logit、MDA、Probit 等三項統計方式作為預測公司 違約機率模型，而上述統計模型大多從財務變數為主，並視公司各期間財務資料為獨 立，不考慮時間序列概念。近年來大多學者已改變傳統統計方式，運用生物統計中存活 分析作為預測違約機率模型；而在存活函數中以 Cox 比例危險模式使用較為廣泛，其主 要在於預警制度建立，以公司發生財務危機作為特定事件，假設公司發生危機前正常營 運的時間為存活時間，而當發生危機事件作為死亡，並利用公司存活機率區別公司差 異，進一步預測公司違約（死亡）時點。 而在 Shumway 的文獻中，將預測模型區分為兩類，一種為靜態模型，另一種則為 動態模型。而 MDA 模型與 Logit 模型則屬於「靜態模型」；因為離散時間模型有將時 間列入考慮，所以在估計參數時不會產生偏誤，Shumway 故將其稱為「動態模型」。離 散時間危險模型的違約機率值會隨著時間的變動而變化，而且其所估計出來的參數亦是 不偏估計量（unbiased）。而在 Shumway 的文獻中計算離散時間違約機率模型，只要將 危險函數取為 Logistic 函數的累積機率密度函數，即可證明離散時間危險模型的概似函 數會等同於多期 Logit 模型的概似函數。

3.2.2 離散時間危險模型

若運用這個模型，便可以修正 MDA 模型與 Logit 模型估計參數的偏差問題在倖存 模型中，但頇先定義兩個重要之函數：存活函數 (survivor function) 及危險函數 (hazard

function)， 本研就先將危險機率密度函數 fT(t)取為 Logit 機率分配後，則 2 ) 1 ( ) ( _t t T e e t f   存活函數：







      t t u t u T T e du e e du u f t S 1 1 ) 1 ( ) ( ) ( ₂ (7) 其表示公司在年齡 t 之前，尚未發生財務危機之機率。 危險函數： _{t t} t t t t T T T e e e e e e t S t f t h _         1 1 1 1 1 ) 1 ( ) ( ) ( ) ( 2 (8) 其表示公司在年齡 t 時瞬間發生財務危機之機率。 所以h_T(t)即為 Logistic 函數的累積機率密度函數，亦為 Logit 分配。則離散時間危 險模型的概似函數可表示為（6）式



























































                                                   n i i i y i i i i n i t j j j y i i i i n i t j j j y i i y i i x t S x t h x t h x t h x t h x t h x t h x t h x t h L i i i i i i 1 1 1 1 1 1 1 ; , ; , 1 ; , ; , 1 ; , 1 ; , ; , 1 ; , 1 ; ,          (9) 其中， yi為虛擬變數，若第 i 家公司在取樣期間內發生財務危機，則=1，否則， =0。 第(6)式中，離散型倖存模型之概似函數納入了隨時間變化之解釋變數向量 x(time-varying covariates by making x depend on time)，而此正是與 Logit 和 Probit 模型之概似函數最 大不同之處。故多期 Logit 模型概似函數則可表示為（7）式︰













































                                 n i t j j j y i i i i n i t j j j y i i y i i i i i i i x t F x t F x t F x t F x t F x t F L 1 1 1 1 1 1 ; , 1 ; , 1 ; , ; , 1 ; , 1 ; ,       (10)

其中





                                        _{ } k k x i i X X X X e x t F 2 1 2 1 ' , 1 1 ; , ,       ，K 為自變個數 因為危險函數





x i i T e x t h     , 1 1 ; ,   取為 Logit 分配，故可將(7)式中F



t_i,x_i;



轉換成 危險函數，最後得到（8）式













































                                 n i t j j j y i i i i n i t j j j y i i y i i i i i i i x t h x t h x t h x t h x t F x t h L 1 1 1 1 1 1 ; , 1 ; , 1 ; , ; , 1 ; , 1 ; ,       (11) 所以可以證明離散時間危險模型與多期 Logit 模型概似函數相同。 最後本研究將離散型倖存模型之危險函數(h



t_j,x_j;



視為 Logit 函數，其定義如下 ) ' ) ( ' ( ) ' ) ( ' ( 2 1 2 1 1 ) ; , ( _{gt x} x t g e e x t _{  }      _ _    (,1,2) (12) 其中， g(t)表示為公司年齡取自然對數後之函數，亦即 g(t) = ln(t) ，因此，離散型 倖存模型是一種加速失敗時間模型 (accelerated failure-time model; Lancaster 1990)。實務 上，因為離散型倖存模型之概似函數為非線性，且解釋變數隨時間變化，因而很難估計 其參數θ；然而，藉由上述之討論推導出離散型倖存模型相當於多期 Logit 模型，故可 使用 Logit procedure 來進行離散型倖存模型之參數估計，以求取危險模型中參數之最 大概似估計值 (maximum likelihood estimates) 及預測公司發生財務危機之機率。

當使用最大概似估計法求出離散型倖存模型之危險函數後，為瞭解各別參數是否對 模式具有解釋能力，因此對各項參數進行顯著性檢定。本研究採用 WALD 檢定法，其 顯示結果可表示對於該迴歸模型穩定度與顯著效果。假設檢定如下: 0 : 0 i  H 

0 : 1 i  H  2 ^ ^ ) (          i i SE Wald   其中，^_i 為第 i 項解釋變數之參數估計值，SE(^_i)為參數估計值之標準差， i=1,2,3,……p。假設顯著水準為 0.05；在虛無假設成立下，若拒絕虛無假設，則表示第 i 項解釋變數對公司財務危機具有解釋能力。

3.3 模型評量

3.3.1 接受者操作特性曲線 ROC（Receiver Operating Characteristic）

Receiver Operating Characteristic(ROC)分析最先應用於心理學領域及醫學診斷上， 原本的目的是評估診斷系統(diagnostic systems)及訊號回復技術(signal recovery

techniques)的效果。但目前一般使用 ROC 分析最主要的目的，是藉由此一方法所得的 資訊，做為使用者決策時的參考依據。若應用 ROC 分析在問題分類，亦可作為評估判 斷準則的有效性，所產生的 ROC 曲線可客觀地讓使用者做為評估的工具

3.3.2 ROC 分析步驟

將所需分析之資料分類成目標類別（真實類別 true class)及非目標類別(錯誤類別 false class)。在分類問題中，TP (truepositive)是指將目標樣本分類正確的樣本數目比率， FT(false positive)則指將非目標樣本分類成目標樣本的錯誤樣本數目比率。一般而言，將 TP 稱作靈敏度(sensitivity)，而 1-FP 稱之為明確性(specificity)，而 ROC 曲線也顯示了靈 敏度(sensitivity, TP)與明確性(specificit,1-FP)間的關係。

ROC 曲線是一條由許多不同的操作點（TP，FP）所組成，一般而言，以曲線下方 面積（Area Under the Curve；AUC）作為 ROC 曲線評估的準則，當 AUC 愈大時，代 表該模型的判別能力愈佳，反之，若 AUC 值愈低時，則模型的判別能力愈差

ROC 曲線分析法的操作步驟如下：

1. 先將樣本公司分為兩類，一類為有違約事件發生的公司，另一類為沒有發生 違約事件的公司。