第三章 研究設計及研究方法
本章首先對本研究中的「財務危機公司」做定義，接續說明樣本及變數的來 源，同時解釋變數定義及其衡量方式，再詳細解釋本研究建立的類神經網路財務 預警模式之方法，最後提出本研究之進行步驟。
第一節 財務危機之定義
本研究係依照台灣證券交易所「公司營業細則第四十九條」對上市公司凡「被 證券交易所處理變更股票交易方法為全額交割者，稱為危機公司」之定義，區分 上市公司為危機公司與正常公司。
茲將上開細則條文各該款之內容簡要說明如表 3-1：
表 3-1 變更交易方式之情況 款名 內容
第一款 淨值低於股本二分之一者
第二款 未於年度終了六月內召開股東會者
第三款 其財務報告經會計師出具繼續經營假設存有重大疑慮之查核或 核閱報告、因查核範圍受限或會計政策揭露不當，經會計師出具 保留意見之查核報告者
第四款 違反上市公司重大訊息相關規定，未依通知補正且個案情節重大 者
第五款 董事或監察人累積超過三分之二以上受停止行使職權之假處分
裁定
第六款 向法院聲請重整者
第七款 公司因董事變動，發生股權過度集中情事者 第八款 無法如期償還公司債者
第九款 因存款不足遭金融機構退票者
第十款 公司分割後之實收資本額不符合上市審查準則者 第十一款 投資控股公司所持被控股公司之家數低於二家者
第十二款 未依承諾收買其持股逾百分之七十上市櫃子公司之少數股東持 股者
第十三款 辦理股務事宜不當或經集保公司查核發現缺失，未依限改善者 第十四款 於重大訊息說明會未能釐清疑點，本公司(台灣證券交易所)認有
必要者
第十五款 本公司(台灣證券交易所)基於其他原因認有必要者
公司法雖有章節規範公司破產及重整，但以我國商業實務而言，上市公司但 凡被證券交易所宣布調整交易方法為全額交割者，其財務困窘幾無得到緩解，而 回復原本交易方法，故本研究採證券交易所之分類，可適切表達財務危機，且該 定義發生之時點亦比公司破產或重整階段較早，吻合本研究希望建構事前預警模 型的研究目的。
因此，凡企業發生上述任一事件，即為財務危機公司(以下簡稱危機公司)，
否則即為未發生財務危機公司(以下簡稱正常公司)。
第二節 研究對象及期間
一、資料來源
本研究之相關資料，包含哪些公司在樣本期間發生財務危機，危機公司與配對公 司在各項自變數項目的數據，均來自台灣經濟新報資料庫(TEJ)。
二、樣本公司之決定
由於以往國內研究者之樣本公司均選取上市公司，為了便於比較，本研究之 危機樣本公司也選取在台灣證券交易所掛牌上市的公司中，遭變更交易方式為全 額交割者。選樣期間，自民國 93 年 1 月 1 日至 95 年 5 月 31 日止。
至於配對公司之選擇，本研究採取 Beaver(1966)首創的對應樣本法。雖然 以往研究曾採用隨機抽樣法及 Beaver(1966)首創的對應樣本法，結果顯示這兩 種方法的實證結果並無顯著差異，但因後者的邏輯較合理，且多數文獻均採用後 者建構樣本，因此本研究亦採取後者，即「1：1 之配對樣本法」，針對每一家危 機公司找一家正常公司配對，選取配對公司之原則係依照 1.相同產業別 2.相近 產品 3.相近資產總額等標準依序選取配對公司。
三、資料之期間與配對公司之選取
本研究蒐集財務變數及公司治理變數資料的期間，係以危機公司為主，亦 即，首先蒐集危機公司在危機發生前 12 季的季報，再蒐集與其配對之正常公司 相同期間的財務資料。各季季報視為一個獨立的樣本。每家公司一年有四季之數 據，第二季，及六月的季報又稱為半年報，第四季，即 12 月底的季報，又稱為 年報。
舉例而言，某公司發生財務危機的時間，為 2004 年的第二季。本研究所蒐 集之數據，即此一時間點回溯 12 季，即 2004 年的第一季、2003 年第一、二、
三、四季、2002 年的第一、二、三、四季、2001 年的第二、三、四季等 12 季，
其季報即為本研究選取樣本變數資料的來源。
另外，本研究除探討公司治理構面變數是否有助提高財務危機預警模型之預 測準確率外，也探討樣本公司財務危機惡化的速度。因此，本研究選取危機公司 在危機發生日前一季、前二季、前三季、前一年、前二年之資料，連同配對公司 在各該期間之資料，分別建立各該時期之財務危機預警模型。
於是，本研究選取危機公司及配對公司之標準，除前述危機發生時間及相同 產品、規模外，還加上在危機公司發生財務危機日前一季、前二季、前三季、前 一年及前二年之財務構面及公司治理構面資料均完整。因此，依照前述選取標 準，在本研究之研究期間，遭台灣證券交易所變更交易方式為全額交割之上市公 司，雖有 34 家，本研究最後僅使用其中 23 家危機公司作為研究樣本，配對公司 家數亦為 23 家。全部 46 家樣本公司之名稱如表 3-2，與危機公司配對的正常公 司之選取如表 3-3。
表 3-2 46 家樣本公司清單
編號 危機公司 正常公司
取樣期間 公司名稱 股票代號 發生時間 公司名稱 股票代號
1 建台 1107 93.9.6 華固 2548 89 年 9 月至 93 年 6 月 2 津津 1204 94.7.22 大飲 1213 91 年 9 月至 94 年 6 月 3 合發 1306 94.7.22 上曜 1316 91 年 9 月至 94 年 6 月 4 新藝 1450 92.11.6 東華 1418 89 年 12 月至 92 年 9 月 5 新企 1534 93.9.6 建達國際 6118 90 年 9 月至 93 年 6 月 6 羅馬 1807 95.4.13 冠軍 1806 92 年 6 月至 95 年 3 月 7 碧悠 2333 94.11.3 全台 3038 91 年 12 月至 94 年 9 月 8 欣煜 2407 93.12.16 精英 2331 90 年 12 月至 93 年 9 月 9 永兆 2429 95.5.5 曜華 2367 92 年 6 月至 95 年 3 月 10 突破 2494 93.5.6 中福 1435 90 年 6 月至 93 年 3 月 11 卓越 2496 94.9.7 盛達 1435 91 年 9 月至 94 年 6 月 12 太設 2506 93.12.9 大陸 2526 90 年 12 月至 93 年 9 月 13 昱成 2533 94.12.6 全坤 2509 91 年 12 月至 94 年 9 月 14 春池開發 2537 93.5.6 鄉林建設 5531 90 年 6 月至 93 年 3 月 15 櫻建 2539 94.5.6 亞昕 2577 91 年 6 月至 94 年 3 月
16 金尚昌 2540 94.9.7 皇昌 2543 91 年 9 月至 94 年 6 月 17 協和 3001 93.3.11 億泰利 3075 91 年 3 月至 93 年 12 月 18 宏傳 3039 94.1.26 中福 1435 91 年 3 月至 93 年 12 月 19 陽慶 4910 94.5.10 零壹 3029 91 年 6 月至 94 年 3 月 20 新寶科 6137 94.11.7 美齊 2442 91 年 12 月至 94 年 9 月 21 宇詮 6181 94.3.16 鼎大科技 2410 91 年 3 月至 93 年 12 月 22 興達 9906 94.5.6 川湖 2059 91 年 6 月至 94 年 3 月 23 欣錩 9936 94.3.4 櫻花 9911 91 年 3 月至 93 年 12 月
表 3-3 配對正常公司之選取
編 號
危機公司 正常公司
公司名稱 資產總額 公司名稱 資產總額 產品
1 建台 7,084,876 華固 5,806,499 建設 2 津津 521,351 大飲 726,238 飲料 3 合發 1,828,077 上曜 1,119,464 合成皮 4 新藝 4,007,428 東華 4,669,432 合成纖維 5 新企 2,194,087 建達國際 4,099,104 資訊通路 6 羅馬 2,291,640 冠軍 4,887,110 磁磚 7 碧悠 9,584,114 全台 6,069,461 顯示器 8 欣煜 20,283,054 精英 23,851,882 主機板 9 永兆 1,436,136 曜華 9,920,134 PCB 10 突破 1,640,986 中福 1,750,600 數據機 11 卓越 559,711 盛達 1,802,143 通訊設備 12 太設 2,288,7850 大陸 34,090,040 建設 13 昱成 2,005,500 全坤 3,596,359 建設 14 春池開發 1,857,158 鄉林建設 2,195,126 建設 15 櫻建 1,004,367 亞昕 2,886,309 建設 16 金尚昌 3,260,209 皇昌 4,976,370 建設 17 協和 912,961 億泰利 328,088 應用軟體 18 宏傳 1,742,255 中福 1,684,163 數據機 19 陽慶 2,547,959 零壹 2,074,117 網路卡 20 新寶科 5,968,943 美齊 4,664,290 監視器 21 宇詮 3,061,386 鼎大科技 3,099,026 零組件 22 興達 2,474,769 川湖 1,514,380 金屬製品
23 欣錩 2,473,537 櫻花 4,535,550 家具
如以每家樣本公司有 12 組季資料計算，本研究總樣本資料應有 552 組，但 因有部分公司資料缺漏，因此最後可供使用總樣本個數為 508 個。總樣本個數之 說明如下：
34-12=23(危機公司數)
23*2=46(危機公司與正常公司數) 46*3*4=552(應有之總樣本數) 552-44=508(實際之總樣本數)
本研究在決定樣本公司後，將樣本區分為兩個部分:
1. 訓練樣本，以決定財務危機預警模型的權重值與偏值。
2. 驗證樣本，以驗證初步建立之財務危機預警模型的準確率。
本研究沿用蔡秋田(1995)的建議，使用 4:1 之比例分配訓練樣本及驗證樣 本，因此，危機公司與正常公司之於訓練樣本及驗證樣本之比例如下:
1. 訓練樣本:18 家危機公司，18 家正常公司。
2. 驗證樣本:5 家危機公司，5 家正常公司。
上述訓練樣本及驗證樣本係循序選取，即表 3-2 中編號 1-18 的危機公司與 正常公司為訓練樣本，編號 19-23 的危機公司與正常公司為驗證樣本。
第三節 變數定義
一、應變數
本研究之應變數，係一家公司是否出現財務危機，採名目尺度，二元變數，
以 1 代表危機公司，以 0 代表正常公司。
二、自變數 (一)財務構面
在財務比率分析上常用之財務比率，可大分為數種類別，分別表彰公司的獲利 能力、償債能力、經營管理能力、資產結構是否健全，本研究選出共 15 種重 要的財務比率變數，茲將其列示如下；
1.獲利能力
一個企業是否能存續下去，獲利與否往往是最重要的關鍵，獲利能力佳的企 業除了有能力再投資創造更高利潤外，由於其報酬率高、還款能力佳，故在 集資、借貸方面的條件也較獲利不佳的企業好，故其面臨財務危機的可能性 較低。
a:營業毛利率(營業毛利/營業收入)，說明企業的獲利效率。
b:營業利益率(營業利益/營業收入)，說明企業營運的純益是否理想。
c:稅前淨利率(稅前淨利/營業收入)，考慮資本結構後，公司的營運績效。
d:資產報酬率(稅後淨利/資產總額)，每一元資產所能創造的淨利，資產報酬 率愈高，代表公司獲利能力愈佳。企業的總資產報酬率偏低，通常代表資產並 無充分利用，甚至是有閒置資產過多的可能性。
e:營收成長率((本期營業收入/前期營業收入)-1)，衡量企業營收之成長情形。
f:純益成長率((本期稅後純利/前期稅後純益)-1)，衡量企業獲利能力的變動。
2.償債能力
指企業償還負債的能力，若缺乏短期償債能力時，則可能會有下列的損失:
(1) 進貨折扣的損失:在銷售條件中，若買方未於現金折扣期間付款，則喪 失了取得折扣的機會，而會產生顯性資金成本(Explicit Cost)。
(2) 被迫出售固定資產:若無力支付負債，則必須出售固定資產以求現。
(3) 導致破產:若無力償還債務，可能會導致破產。
由以上可知償債能力不足可能導致企業獲利能力降低以及財務危機的發 生，而用以檢測償債能力的變數如下；
g:流動比率(流動資產/流動負債)，衡量企業短期償債能力。
h:速動比率(速動資產/流動負債)，檢測企業緊急清償短期負債的應變力。
i: 利息保障倍數(營業利益/利息支出)，測驗企業由獲得的營業利益，承擔支 付利息的能力
3.經營管理能力
經營管理能力通常是用來衡量企業對各種資產運用的效率，若企業經營能 力不善，可能會造成企業發生財務危機。
j:應收帳款周轉率(營業收入淨額/平均應收款項)，說明企業收款的效率及授 信政策的適當與否。
k:存貨周轉率(營業成本/平均存貨)，檢測企業是否過分囤積存貨或有無發生 存貨不符市場所需的現象。
l:固定資產周轉率(銷貨收入/平均固定資產)，衡量企業運用固定資產的效 率。
m:總資產周轉率(營業收入淨額/平均資產總額)，衡量企業運用資產總額的效 率。
4.資本結構
資本結構係說明企業所擁有的資產、業主權益與負債間之比例關係，以顯
示企業的資金來源；企業使用不同的融資管道，其成本也大不相同，而當企 業無法支付這些成本時(例如:利息)，則可能會造成財務危機的發生。
n:負債比率(負債總額/資產總額)，顯示企業外借資金比例高低。
o:長期資金對固定資產比率(長期資金*(權益+長期負債)/固定資產)，衡量固 定資產由長期資金供應程度，若比率大於百分之百時，表示企業移用部分短 期資金購置固定資產，易生財務風險。
本研究首先蒐集各樣本公司在樣本期間內的上述財務比率資料，為了過濾出 對 預 測 公 司 危 機 較 有 影 響 的 變 數 ， 首 先 使 用 逐 步 迴 歸 法 (step-wise regression)，選出其中 6 個對公司之財務危機較有解釋力的財務比率如下：
X1：營業毛利率(營業毛利/營業收入) X2：營業利益率(營業利益/營業收入) X3：資產報酬率(稅後淨利/資產總額) X4：利息保障倍數(營業利益/利息支出) X5：存貨周轉率(營業成本/平均存貨)
X6：總資產周轉率(營業收入淨額/平均資產總額)
上述六個財務比率即為本研究用以建構財務危機預警模型的財務構面變數。
(二)公司治理構面
綜合以往公司治理議題的研究，選出四個相關變數：
X7:董監事持股質押比率(公司董事、監察人擁有股權中，遭到質押的比率)，
公司的董監事爲護盤常會拿股票去銀行質押以獲得資金挹注，再繼續投入股 市，一旦董監事無力支撐股價遭銀行斷頭時，即會對公司及股市產生重大衝 擊，因此，本研究認為此項比率可以幫助預測公司是否會發生財務危機。
X8:大股東持股比例(持股比率在 5%或以上的持股人持股比例之和)，以往研 究顯示，當公司大股東持股比例愈高，其愈有誘因去監督管理者，此外，透 過接收市場的運作，可以替換績效差的管理者。因此，大股東的監督，可以
降低企業代理問題。大股東持股比例越高，公司發生財務危機的可能性越 低。
X9：股份盈餘偏離率(控制股東之股份控制權與盈餘分配權之差)，本研究定義 的控制股東指對公司決策具有最大影響力者，通常為公司之大股東，董事
長，總經理或其家族成員及經營團隊，股份控制權包括直接持股與間接持 股，盈餘分配權則包括直接持股與透過控制鍊持股的盈餘分配權。此一偏離 程度越大，控制股東越有誘因以舞弊或關係人交易等方式，侵占公司財富。
X10：席次盈餘偏離率，表示控制股東透過控制鍊掌握的公司董事與監察人席 次比率，與其擁有的盈餘分配權的差額，此一比率越大，控制股東侵占公司 財富的誘因越強。
三、不使用逐步迴歸篩選公司治理變數之原因
本研究在決定財務比率變數時，先使用逐步迴歸自 15 個常用之財務比率 中，篩選出 6 個財務比率，但在決定公司治理變數時，係直接使用整理相關文獻 所得到的指標做為變數。其原因如下：
1.迴歸模型係用以處理線性關係，企業在公司治理的表現與其是否會發生財務危 機，期間之關應係非線性關係，因此不適合用迴歸模型進一步篩選。至於企業財 務比率良窳對企業發生財務危機之影響較為直接，二者之關係較有可能係線性關 係，因此本研究使用逐步迴歸篩選變數。
2.用以衡量企業公司治理表現的指標，其實都只是代理指標(surrogate)，並非被 衡量的項目本身，例如我們用控制股東在公司的股份與盈餘之偏離率衡量控制股 東侵佔公司資產的誘因，但是該比值之多寡並非實際上控制股東侵占資產的誘因 多寡，而僅係理論上較具代表該誘因的指標，也因為此一代理指標之性質，本研 究內公司治理變數與公司是否發生財務危機之關係，係間接影響，因此更不適合 以逐步迴歸篩選。
四、財務比率變數與公司治理變數之區別
須注意的是，本研究將自變數分為財務比率與公司治理變數，前者係因該等 變數均為使用財務報表數字算出的財務比率，後者則係由公司治理概念推演出的 比率，惟此並不代表後者之內容均為非財務性資訊，例如其中的 X9 大股東持股 比例也是一個財務資訊。
五、變數共線性(multi-colinearity)問題與 BPN 模型之關係
所謂共線性問題，係指在迴歸模型(regression model)中，自變數間彼此存 在線性關係，亦即，某一自變數係其他自變數的線性組合。這樣的現象若存在，
則自變數間的相關係數會過高，此一問題如未改善，會影響迴歸模型內相關變數 的係數估計值，迴歸係數的計算值也會有很大影響。不過由於 BPN 與迴歸模型不 同，並不假設資料型態為線性分布，即使自變數間有高度相關性，BPN 亦不會受 到影響，仍會給予其適當的權重，因此，本研究之自變數即使彼此相關，亦不致 減損本研究結論之正確性。
第四節 BPN 模型設計
本研究使用套裝軟體 PcNeuron，建立 BPN 模型。模型之架構包括：
(1) 輸入層：用以表現模型的輸入變數，本研究共有 10 個輸入變數(處理單元)。
(2) 隱藏層：用以表現輸入處理單元間的交互影響，依照蔡怡成(1993)的建議，
複雜度普通的問題採取一層隱藏層即可，且國內其他相似研究均採取一層隱 藏層，因此本研究採之。
(3) 輸出層：用以表現網路的輸出變數，因為本研究有 2 個輸出變數，所以輸出 層的結點數設為 2。由於隱藏層使用線性函數(linear function)，所以輸出 值會是真實數字(real number)，有別於 1 或 0 的名目變數，為了將輸出值轉 換為 1 或 0，本研究設定門檻值為 0.5，當輸出值小於 0.5，則判斷為 0，即 正常公司；當輸出值大於 0.5，則判斷為 1，為危機公司。
第五節 研究步驟
本研究之進行步驟如下：
步驟一：選擇樣本，包括危機公司與正常公司 步驟二：確定財務預警模型之輸出與輸入變數
步驟三：蒐集各樣本公司在危機事件發生前 12 季之財務資料及公司治理構面資 料
步驟四：計算各自變數之數值
步驟五：將樣本資料依照時間區分為本研究涵蓋的全部期間、財務危機發生前一 季、前二季、前三季、前一年及前二年等六組。
步驟六：先利用訓練樣本，建立 BPN 模型
步驟七：將測試樣本輸入前步驟建立之 BPN 模型 步驟八：分析實證結果，並提出建議
