The practice in bank credit decision with the prediction model of enterprise financial distress.

• Main Authors: Huang, Chun-shuing, 黃俊雄
• Other Authors: Kuo, Kung-Mo
• Format: Others
• Language: zh-TW
• Published: 1994
• Online Access: http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/71565976853300714009

碩士 === 國立政治大學 === 企業管理研究所 === 82 === u企業財務危機」向來為銀行及企業體所關注的重大課題，學術界對於此 危機預警模型之研究篇幅亦不少，惟實務上卻甚少有金融機構將此等模型 實際應用於授信決策。歸納其原因主要為樣本收集與統計方法運用的配合 問題。本研究主要目的即擬藉廣泛蒐集銀行「逾期」與「正常」往來企業 授信案，分別業別，分別建立一套能實際運用於銀行授信決策之企業財務 危機預警模型。本文以問卷收集省屬七行庫授信案件為樣本，其中包括紡 織工業、金屬製品業、電工器材業、進出口貿易業及建築材料業等五個行 業 171家逾期公司及配對之 171家正常公司，以其各項財務比率先作常態 分配檢定，再分行業別分別比較逾期公司與正常公司財務特質有無差異， 然後運用逐步迴歸分析法萃取關鍵變數，建立各行業之Logit 迴歸預警模 型。最後，確立各模型之臨界點，測試各模型之區別能力及預測能力，並 比較整體公司模型與各行業別模型之預測能力。研究結論：銀行授信戶 財務比率分配均違反常態性。逾期公司相對於正常公司大部份財務特質 均有顯著差異，且逾期公司具有較低變現性，高的財務槓桿性，低的經營 能力及低的獲利力。本研究各行業別預警模型之預測正確率分別為：紡 織工業 88.24％、金屬製品業90％、電工器材業90.48％、進出口貿易 業88.89％、建築材料業90％。最後以各行業之後期樣本測試整體公司 模型，發現除金屬製品業及進出口貿易業其行業別預警模型與整體公司預 警模型之預測正確率相同外，餘三種行業預警模型之預測正確率均較整體 公司模型為高。顯示為有效提昇銀行授信財務危機預警模型的預測能力， 依行業別分別建立模型，實有必要。