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| 研究生： |
吳志鴻 |
|---|---|
| 論文名稱： |
新巴塞爾協定下台灣上市/櫃公司信用風險評等與財務危機預警類神經網路模型之研究 |
| 指導教授： |
楊建民
Yang, Jiann-Min |
| 系所名稱： |
商學院 - 資訊管理學系 Department of Management Information System |
| 論文出版年： | 2006 |
| 畢業學年度： | 93 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 59 |
| 中文關鍵詞： | 新巴塞爾協定 、信用風險 、信用評等 、違約機率 、倒傳遞類神經網路 、杜邦財務等式 |
| 相關次數： | 點閱：149 下載：65 |
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長久以來，信用風險一直是各銀行經營風險中最主要的來源，而就信用風險的衡量部份，巴塞爾委員會希望國際性銀行最低限度必須採用中等複雜程度的風險計算方法。也就是希望銀行能以新巴塞爾協定中信用風險的內部評等法為基本精神建置一套內部自有的信用風險模型來評估交易對手的信用風險。
同時，由於目前國內對於自有信用風險模型的建置和效力驗證的相關研究付之闕如，故本研究以新巴塞爾協定中信用風險的內部評等基礎法為基本精神，並且應用倒傳遞類神經網路方法，建構一套有效的信用風險模型並加以驗證以期能應用於銀行授信決策系統之中，也擬扮演一拋磚引玉的角色，以期未來有更多資源投入相關研究。
首先，本研究藉由文獻探討的方式，決定模型的輸入變數，接著利用ROE來做為評斷企業總體財務表現的指標，同時使用來對上市/櫃公司進行評分，根據評分的結果，再使用K-Means方法來針對所有ROE值為正的上市/櫃公司進行評等等級的切割，以計算所有上市/櫃公司各年度的評等。
研究結果發現：
(1) 利用建模資料帶入模型，分別計算每一筆資料的違約機率，也就是該公司當年度的違約機率，再將每一個等級的所有資料的PD值求平均數，即可得到代表該等級的違約機率，而此估計出的違約機率也的確能隨著評等等級的遞增而增加。
因此，當我們要判斷一間公司的違約等級時，可利用本研究所建構出的信用評等模型，估計出該公司違約機率，以判斷該公司的違約等級，以為決策者提供重要的參考依據。
(2) 信用風險預警模型在預測公司下一年度違約與否的能力上，也有不錯的預測準確率；同時，本研究利用預測結果的型I誤差、型II誤差、模型區別率和模型預測率分析來分析預警模型的效度，經實證結果得知，預警模型在效度驗證方面也能有效滿足要求。
由以上的結果得知，本研究所自行發展的信用風險評等模型與信用預警模型相關建構流程、架構與方法論，可有效應用於銀行授信決策系統之中。
目錄…………………………………………………………………………iii
中文摘要 …………………………………………………………………i
圖目錄 ……………………………………………………………………v
表目錄 … …………………………………………………………………vi
第一章 緒論 ...…………………………………………………………1
第一節 研究背景機…………………………………………………………1
第二節 研究的………………………………………………………………4
第三節 研究圍… …………………………………………………………5
第四節 論文架構與研究流程………………………………………………6
第二章 文獻探討 ……………………………………………………8
第一節 信用風險與信用評等 ……………………………………………8
第二節 新巴塞爾協定 ……………………………………………………20
第三節 類神經網路 ………………………………………………………26
第四節 企業總體財務分析方法 …………………………………………30
第三章 研究設計 ………………………………………………33
第一節 資料選取 …………………………………………………………34
第二節 信用評等與信用預警模型建置 …………………………………37
第三節 信用評等與信用預警模型驗證 …………………………………42
第四章 實證分析 ……………………………………………………43
第一節 信用評等 …………………………………………………………43
第二節 風險預警 …………………………………………………………49
第五章 結論與建議 ……………………………………………………53
第一節 研究結論與建議 …………………………………………………53
第三節 未來研究方向 ……………………………………………………56
參考文獻 ………………………………………………………………57
英文文獻……………………………………………………………………57
中文文獻……………………………………………………………………58
【圖目錄】
圖1-1 研究流程圖…………………………………………………………7
圖2-1 新巴塞爾協定三大支柱 …………………………………………20
圖2-3 類神經網路架構……………………………………………………27
圖2-4 杜邦等式分析流程圖………………………………………………30
圖3-1 本研究信用風險與信用預警模型建置流程………………………33
圖3-2 常見違約定義一覽表………………………………………………35
【表目錄】
表2-1 TCRI評等方法步驟 ……………………………………………12
表2-2 10個財務比率/數值 ……………………………………………12
表2-3 基本等級等級意義與區分…………………………………………13
表2-4 規模之門檻設定 …………………………………………………14
表2-5 APL財務壓力計之門檻設定 ……………………………………14
表2-6 各產業前景預測報告 ……………………………………………16
表2-7 國外信用評等相關研究 …………………………………………17
表2-8 國內信用評等相關研究 …………………………………………18
表2-9 新巴塞爾協定架構表 ……………………………………………22
表3-1 台灣景氣循環基準日期 …………………………………………34
表3-2 模型輸入變數 ……………………………………………………37
表4-1 各評等等級切割點 ………………………………………………44
表4-2 建模資料各等級違約機率平均……………………………………45
表4-3 驗證資料各等級違約機率平均值…………………………………46
表4-4 各評等等級違約機率變異數分析表 ……………………………47
表4-5 驗證資料區別率(臨界點0.5) ……………………………………50
表4-6 驗證資料區別率(臨界點0.1) ……………………………………51
表4-7 預測資料預測率(臨界0.1)...............................51
一、英文文獻
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二、中文文獻
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