報告人：昆山科技大學企業管理系歐陽豪南臺科技大學財務金融所許溪南教授南臺科技大學財務金融所陳慶芳

公司治理、盈余管理與財務預警模型之建構

CorporateGovernance,EarningsManagement,andtheConstructionofFinancialWarningModels整理課件摘要-1文獻上對財務危機預警模型的建構，主要采用會計報表上之比率變量，本文旨在探討會計比率、公司治理變量及盈余管理指針對企業財務危機發生機率之預測能力。本研究財務危機的樣本為66家，財務正常公司的樣本為132家，樣本期間為1998年至2004年。本文分別建構七種財務預警模型，并運用Logistic回歸分析，探討會計比率、公司治理變量及盈余管理指針組成之各種模型對企業財務危機發生機率之預測能力。整理課件摘要-2研究結果顯示，以AUC衡量指標而言，由會計信息、公司治理及盈余管理指針所建構的財務預警模型比其他模型具有最高的模型配適力與最正確的預測正確率，對財務危機預測正確機率分別為前一年為95.2%，前二年為84.1%，前三年為71.4%。本文的發現對于財務危機預警模型的建構，具有重要的奉獻與啟示。關鍵詞：公司治理(corporategovernance)、盈余管理(earningsmanagement)、財務預警模型(thefinancialearlywarningmodel)、受試者作業特性曲線(ReceiverOperationalCharacteristicCurve)整理課件壹、緒論-1隨著1997年亞洲金融風暴的發生，來年國內股票市場頻傳地雷股事件，使得金融機構及投資群眾損失沉重。對于此種現象，國內外學者也相繼開展財務預警模型來預測企業財務危機之發生。目前國內由證交所及柜買中心已在2002年10月發布「上市上柜公司治理實務守那么」，上市上柜公司應依保障股東權益、強化董事會職能、發揮監察人功能、尊重利害關系人權益及提升信息透明度之原那么建立公司治理制度。整理課件壹、緒論-2臺灣自2006年底爆發之「力霸集團」掏空案以及2004年起上市公司如博達、宏達科、皇統、訊碟、升技等公司陸續爆發財務危機，這些公司的共通點就是管理當局利用盈余操縱，虛列應收帳款來向金融機構融資，利用虛設公司的假買賣真掏空公司資產來圖利自己，并且大局部公司在發生危機前的財務報表都有不實的嫌疑(用來掩飾資金被挪用與巨額的投資損失)。整理課件這些事件，不僅造成整體股市價格大幅下跌，成交量大幅下降，使得證券市場籌資的功能也隨之萎縮，更讓投資人對公司財務報表與查賬會計師的獨立性失去信心，增加投資者與公司信息不對稱的程度。過去，也有學者探討有關公司治理變量對公司績效的影響，但對于財務預警模型的研究，許多文獻那么只從財務報表的信息(包括財務績效與會計師查核意見)，來分析建立預警模型。壹、緒論-3整理課件有鑒于盈余管理與公司治理變量對財務危機的關聯性，本文主要目的為從盈余管理指標、公司治理與財務信息的角度，針對國內這些發生因財務危機而導致經營權移轉或下市(柜)之公司，與相同產業沒有發生財務危機之公司分群相比較，來分析建立財務預警模型。壹、緒論-4整理課件研究結果顯示，在財務危機公司預測正確率方面，由會計信息、公司治理及盈余管理指針所建構的財務預警模型有最正確的預測正確率。本文的發現對于財務危機預警模型的建構，具有重要的奉獻與啟示。壹、緒論-5整理課件貳、文獻回憶一、盈余管理與財務危機Schipper(1989)認為盈余管理(EarningsManagement)為「財報提供者基于某種經濟上的動機，利用其對損益成認的自由裁量權，而企圖控制盈余的結果。」亦即，企業管理當局基于企業整體利益或其經理人自身利益之考慮，運用某些方法或程序介入財務報表編制過程，控制會計盈余，以達成其所預定之盈余目標的行為，稱為盈余操縱(EarningsManipulation)。整理課件Healy(1985)是第一位以應計工程來衡量盈余管理的學者，他將總應計工程定義為本期純益與營業活動之現金流量之差額，再以當期之期末總資產加以平減，并將總應計工程再細分為裁決性應計工程(DiscretionaryAccruals)與非裁決性應計工程(NondiscretionaryAccruals)。Gilson〔1989〕主張經理人在公司面臨財務困難時，將導致薪酬降低與職位更迭等損失。整理課件當公司負債比率愈高，為防止發生財務危機，管理者有調高公司盈余的誘因，此外為了防止財務困難所導致之契約重新協商，并降低公司負擔，管理者有誘因降低公司的盈余。由于財務報表用戶與企業管理當局間存有信息不對稱，管理當局對信息結構之了解遠超過用戶，因而常會偏向自利的考慮，利用任何可以自由裁量之方式，發布對自己有利之財務信息。財務危機發生前國內管理當局可能有從事盈余管理之行為。整理課件二、公司治理、盈余管理與財務危機公司治理的開展到JensenandMeckling(1976)的代理問題趨于確定，JensenandMeckling將公司的股東分為兩類：一為公司內部股東，即持有公司股票的董事會成員及公司高階主管。另一為公司外部股東，通常，公司可透過增加內部股東的持股，那么高階管理者因特權消費由自身承擔的損失比例愈大，因此，高階管理者會減少使公司價值有損失之行為，使其與外部股東的利益趨于一致；或是增加外部股東的持股，以提高其監督高階主管的誘因，亦即主張股權愈集中，對企業價值愈有正面提升作用。整理課件在董事會特性方面，Fama(1980)及FamaandJensen(1983)認為假設董事兼職公司之內部管理人員，那么對董事會當然會有影響力，因為內部董事可透過對內部相互監督其他管理人員之機制，獲取有關公司活動中有價值的信息，而當擁有這些信息的內部董事列席于董事會上，將是監督控制決策之有效機制。整理課件而財務危機發生之成因，大體可分為牽涉管理舞弊或道德危機以及企業失敗兩種，其中又以前者為多。危機公司之內外部監督機制，如監察人及會計師均無法適時地發揮成效。從文獻可知公司治理對企業的經營扮演很重要的角色，企業的公司治理機制是否有徹底去執行，從財務危機公司與正常公司就可以看出端倪，所以有良好的公司治理機制可以促進股東、董監事和管理當局三贏的局面。整理課件在國內，陳肇榮(1983)與戚務君(1991)利用Beaver(1966)的單變量分析和Altman(1968)的多變量分析使用會計變量建構財務預警模型并預測財務危機機率；陳莉莉(1994)、陳鳳儀(1995)、熊大中(2000)、及謝智安(2003)等皆使用會計信息變量來建構財務危機預警模型并利用羅吉式回歸方法預測財務危機機率。但只有熊大中(2000)使用公司治理變量，卻沒有參加盈余管理變量。整理課件熊大中(2000)使用公司治理變量，卻沒有參加盈余管理變量，實證結果發現，董監持股比率低或質押比例愈高，愈容易發生財務危機事件，進一步之分析亦顯示，當董監持股比例愈高，公司經營績效愈佳，監督的機制愈能發揮，減少代理問題，降低財務危機的發生機率。故本研究嘗試以會計信息變量參加公司治理變量和盈余管理指針變量來建構財務危機預警模型，觀察是否能增加其財務危機預測機率。整理課件

文獻匯整表：

一、盈余管理與財務危機-1

學者文獻提出之觀點Schipper(1989)認為盈余管理(EarningsManagement)為「財報提供者基于某種經濟上的動機，利用其對損益承認的自由裁量權，而企圖控制盈余的結果。」Healy(1985)第一位以應計項目來衡量盈余管理的學者，他將總應計項目定義為本期純益與營業活動之現金流量之差額，再以當期之期末總資產加以平減，并將總應計項目再細分為裁決性應計項目(DiscretionaryAccruals)與非裁決性應計項目(NondiscretionaryAccruals)。Gilson（1989）主張經理人在公司面臨財務困難時，將導致薪酬降低與職位更迭等損失。整理課件文獻匯整表：

一、盈余管理與財務危機-2學者文獻提出之觀點DeAngelo(1986)探討1973-1982年期間公司在管理買下(managementbuyout)前，管理當局是否利用應計項目之調整，刻意減少或低估公司的會計盈余，企圖使公司股票之市價降低，以降低收購價格，減少收購成本。DeAngelo,DeAngelo,andSkinner(1994)探討在1980-1985年間受到債務契約限制之財務危機公司，管理當局是否會因此而調高應計項目，以降低債務契約所帶來的外在壓力。整理課件文獻匯整表：

一、盈余管理與財務危機-3Dechow,Sloan,andSweeney(1995)系針對Jones(1991)所發展之檢測模型作修正。Dechowetal.認為Jones模型中將應收帳款亦列入非裁決性應計項目中，欠缺合理性，因為實務上管理當局常以銷貨收入認列的時點不同，來達到操縱盈余的目的。也有學者主張探討盈余管理時，應從管理者的誘因方面著手，例如公司面臨現金增資(Teoh,Welch,andWong,1998)、初次公開發行上市(Aharony,1993)、融資舉債與公司發生財務困難(DeAngelo,DeAngelo,andSkinner,1994；陳錦村與葉雅熏，2002)等。整理課件文獻匯整表：

二、公司治理、盈余管理與財務危機-2學者文獻提出之觀點YehandLee(2002)以成立投資公司家數與控制股東股票質押比率來衡量控制股東投入股市之比重，且從股權結構與董事會組成發展出衡量經營的利益效果與財富侵占效果的指標。Weisbach（1988）亦認為公司盈余下降時，將導致董事會撤換執行長。因此，高階管理者有可能管理盈余，以掩飾公司財務窘境，以避免遭受撤換。Kasznik(1999)與林嬋娟，洪櫻芬與薛敏正(1995) 研究指出公司處于財務艱困狀況或另有所圖時，可能引發高階管理者操縱盈余以掩飾其財務困境，此時盈余管理行為將會暴增。整理課件文獻匯整表：

一、盈余管理與財務危機-4學者文獻提出之觀點沈維民(1997)則以選用有利之會計方法與應計項目認列方式來綜合考慮高階管理者的盈余操弄行為，其衡量高階管理者的盈余管理代理指針包括應收帳款及票據備抵呆賬提列比率、存貨備抵跌價損失、固定資產折舊提列比率與退休金費用提列比率等四項。李建然(2000)提出符合分析師預期亦是公司進行盈余管理的動機之一，但臺灣分析師預測上在萌芽起步階段，市場上并未給予太大重視，而強制性財務預測只有特定公司在做，并非普遍存在。整理課件文獻匯整表：

一、盈余管理與財務危機-5學者文獻提出之觀點林嬋娟、薛敏正、蘇逸穎(2002)指出出售長期性固定資產、從事投資、改變會計方法，以及調整應計項目等均是盈余管理的方式之一，但高階管理者出售長期性固定資產或從事投資，亦可能是基于市場行情或是經營效率的考慮，不必然一定是意圖以非營業項目來進行盈余平穩。沈維民(1997) 則以選用有利之會計方法與應計項目認列方式來綜合考慮高階管理者的盈余操弄行為，其衡量高階管理者的盈余管理代理指針包括應收帳款及票據備抵呆賬提列比率、存貨備抵跌價損失、固定資產折舊提列比率與退休金費用提列比率等四項。整理課件文獻匯整表：

二、公司治理、盈余管理與財務危機-1

學者文獻提出之觀點Fama(1980)及FamaandJensen(1983)認為若董事兼職公司之內部管理人員，則對董事會當然會有影響力，因為內部董事可透過對內部相互監督其他管理人員之機制，獲取有關公司活動中有價值的信息，而當擁有這些信息的內部董事列席于董事會上，將是監督控制決策之有效機制。Shen,Chung-Hua,andH.L.Chih(2005)管理者不當的行為會使公司財務績效惡化，導致公司競爭力下降，在經濟不景氣或產業結構愈趨競爭下，將提高公司發生財務危機的可能性。說明了銀行業之盈余管理，超過48個樣本國家中有三分之二的銀行有發現管理他們的盈余。整理課件文獻匯整表：

二、公司治理、盈余管理與財務危機-1

學者文獻提出之觀點林嬋娟、官心怡(1996)法律上更嚴格的執行，直覺地可能導致較強的盈余管理。但是，這個作用只出現在低所國家和不是在高所得國家。財務報表中的盈余預測是一重要的攸關信息，有些公司愿意揭露盈余預測，有些則否，主要原因可從盈余預測提供所得之利益與成本來考慮。熊大中(2000)使用公司治理變量，卻沒有加入盈余管理變量，實證結果發現，董監持股比率低或質押比例愈高，愈容易發生財務危機事件，進一步之分析亦顯示，當董監持股比例愈高，公司經營績效愈佳，監督的機制愈能發揮，減少代理問題，降低財務危機的發生機率。整理課件參、研究方法-1一、數據源本研究以臺灣證交所上市(柜)公司為主，金融業因其產業特性與財務會計科目不同于其他產業，因此未將之納入研究對象。本研究期間自1998至2004年，數據源為臺灣經濟新報(TEJ)數據庫，選取財務危機公司發生前一年至前三年的會計信息、公司治理變量、盈余管理程度指針為變量。

整理課件參、研究方法-2過去文獻中有關財務危機預警模型的研究，大都采用非隨機樣本，危機公司與正常公司采用1：1配對抽樣，本研究藉由增加財務正常公司的樣本，降低因過度抽樣所導致之選擇根底抽樣偏誤，提高模型的適用性。整理課件參、研究方法-3二、研究假說管理當局一般可透過兩種方式來到達盈余管理的目的：一為會計方法之選擇，然而財務會計準那么規定公司一旦選擇了會計方法，除非有正當理由，否那么不得任意變更，因此管理者較少采用此一途徑來操縱盈余。另一為裁決性應計工程，由于非裁決性應計工程會隨著企業營運的變動而改變，非管理當局所能控制，然裁決性應計工程只要符合一般公認會計原那么，企業主可以自行調整，故管理當局會藉由裁決性應計工程來進行盈余的操縱。整理課件參、研究方法-4假說一：財務危機公司相對于正常公司，于財務危機發生前盈余管理程度較高。假說二：盈余管理指標愈高，公司財務危機發生的機率愈高。假說三：參加盈余管理程度指標建立財務危機預警模型較只用純會計信息變量所建立之模型在分類正確率上較佳。整理課件參、研究方法-5假說四：參加公司治理變量之財務危機預警模型較只用純會計信息變量所建立之模型在分類正確率上較佳。假說五：整合參加公司治理變量和盈余管理指針下之財務危機預警模型較只用純會計信息變量之模型為佳。整理課件參、研究方法-6三、研究方法與研究變量

(一)、研究方法企業是否發生財務危機之區分方法如多元區別分析、多元回歸法、羅吉斯回歸法、比例風險可性回歸法(ProportionalHazardLikelihood;PHL)…等，本研究采用羅吉斯回歸(logisticregression)分析法。整理課件參、研究方法-7

(二)研究變數本研究經由文獻探討、參照公開說明書所使用的會計信息后，選取8種會計信息及5種公司治理變量，用以建立盈余管理程度指標及財務危機預警模型。茲將所選用兩類解釋變量說明如下:整理課件參、研究方法-81.會計信息變量：

速動比率(%；QR)以速動資產與流動負債的比值表示；營業利益率(%；NOP)以營業利益與營業收入凈額的比值表示；現金流量比率(%；CF)以來自營業現金流量對流動負債的比值表示；利息支出率(%；INT)以利息支出占稅后凈利與稅后利息支出的合計數之的比值表示；

整理課件

應收帳款周轉率(次；ART)以營業收入凈額為平均應收帳款的倍數表示；

總資產周轉率(次；TAT)以營業收入凈額為平均資產總額的倍數表示；息前稅前資產報酬率(%；BEP)以每一元平均資產總額賺取之息前稅前凈利報酬率表示；每股盈余(EPS)以每一股普通股可獲得的稅后盈余表示。流通在外股數。參、研究方法-9整理課件參、研究方法-102.董事會特性之衡量：董事會人數(N_BOD=N1)為董事會人數多寡。董監事持股之比率(BOD%)代表董監事、常務董事、董事長等人合計之期末持股比率。董監事持股質押比率(PLED%)代表各公司所有之董監事持股質押股數除以各公司所有之董監事持股總數。獨立董事人數(N_IND=N2)代表未兼任公司職務之董事人數。董事長兼任總經理(DUAL)為一虛擬變數，假設有兼任者，其值為1，反之為0。整理課件參、研究方法-113.控制變量之衡量其中負債比率(%；LEV)為負債總額占資產總額的比值。公司規模(SIZE)以上市公司股票期末市值對數值表示。整理課件參、研究方法-12

四、研究之實證模型本研究之目的是建立財務危機預警模型，使用盈余管理指針、會計比率變量及公司治理變量，這三種估計變量分別建構七種模型：盈余管理(Model1)、會計信息(Model2)、會計信息及盈余管理(Model3)、公司治理(Model4)、公司治理及盈余管理(Model5)、會計信息及公司治理(Model6)、會計信息、公司治理及盈余管理(Model7)，并且采用Logistic回歸分析來判斷各模型和企業發生財務困難機率之關連性。

整理課件肆、實證結果一、表達統計及兩母體平均數檢定本節首先表達財務危機與正常公司樣本的根本統計量分析及兩母體平均數之檢定。本研究在做實證之前對各變量進行常態檢定后發現大局部變量皆非常態分配。整理課件表1盈余管理之表達統計及平均數檢定整理課件表2會計信息變量之表達統計及平均數差異檢定變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)速動比率(%)(QR)t-1正常公司100.4887.90-6.196***危機公司35.7539.32t-2正常公司105.83104.36-4.155***危機公司62.1688.11t-3正常公司113.42119.02-3.766***危機公司58.9449.23整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)營業利益率(%)(NOP)

t-1正常公司2.9414.25-5.895***危機公司-21.3039.01t-2正常公司4.2614.85-4.984***危機公司-37.73163.43t-3正常公司6.0211.35-3.791***整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)現金流量比率(%)(CF)t-1正常公司28.6839.46-6.371***危機公司-3.8629.83t-2正常公司33.1745.86-5.467***危機公司-1.7927.05t-3正常公司37.6763.33-5.287***危機公司1.8533.39整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)利息支出率(%)(INT)t-1正常公司11.35138.21-4.036***危機公司-31.85214.68t-2正常公司48.99453.13-1.870*危機公司28.15802.80t-3正常公司5.01457.05-0.860危機公司1.28223.23整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)應收帳款周轉率(次)(ART)t-1正常公司20.6553.88-1.549危機公司8.379.61t-2正常公司20.3656.07-3.324***危機公司7.2711.55t-3正常公司17.0440.91-3.022***危機公司7.299.55整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)總資產周轉率(次)(TAT)

t-1正常公司0.720.62-3.744***危機公司0.440.34t-2正常公司0.710.50-3.557***危機公司0.460.32t-3正常公司0.750.52-2.820***危機公司0.590.55整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)息前稅前資產報酬率(%)(BEP)t-1正常公司5.587.21-8.162***危機公司-11.5318.41t-2正常公司5.427.81-5.931***危機公司-2.859.73t-3正常公司6.686.83-4.747***危機公司0.528.66整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)每股盈余(元)(EPS)

t-1正常公司0.721.72-8.814***危機公司-4.114.73t-2正常公司0.692.39-5.165***危機公司-1.452.79t-3正常公司1.231.96-3.976***危機公司-0.532.80整理課件(三)公司治理變量公司治理指針的變量包含五個變量，財務危機公司董監事的持股雖較少，但其質押的比率過高。當質押比率愈高時，愈容易在股市大幅下跌時，因本身承受較高的財務風險，而愈有動機挪用公司資金支撐股價及侵占公司之財富，將公司暴露于高財務危機風險下。整理課件表3公司治理變量之表達統計及平均數差異檢定

變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)董事會人數(人)(N_BOD)

t-1正常公司7.753.56-0.626危機公司7.132.65t-2正常公司7.673.26-0.797危機公司7.242.86t-3正常公司7.753.18-0.742危機公司7.322.90整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)董監事持股比率(%)(BOD)

t-1正常公司22.6113.63-4.677***危機公司14.7214.03t-2正常公司23.2514.30-3.845***危機公司16.0814.41t-3正常公司24.4414.82-3.811***危機公司17.0614.78整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)董監事持股質押比率(%)(PLED)t-1正常公司15.8917.84-7.915***危機公司55.0131.51t-2正常公司14.9017.99-8.517***危機公司55.2029.16t-3正常公司15.3319.25-8.222***危機公司64.9587.33整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)獨立董事人數(人)(N_IND)t-1正常公司0.190.55-1.872*危機公司0.050.21t-2正常公司0.030.18-1.426危機公司0.000.00t-3正常公司0.020.13-1.003危機公司0.000.00整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)董事長兼任總經理(DUAL)

t-1正常公司0.320.47-1.918*危機公司0.460.50t-2正常公司0.330.47-0.432危機公司0.370.49t-3正常公司0.290.46-0.556危機公司0.330.48***顯著水平為1%，**顯著水平為5%，*顯著水平為10%。整理課件表4控制變量之表達統計及平均數差異檢定變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)負債比率(%)(DB)t-1正常公司44.2921.29-8.290***危機公司66.3818.65t-2正常公司43.2120.66-5.678***危機公司56.8814.36t-3正常公司42.6221.78-4.719***危機公司54.1615.18整理課件變量名稱年度公司類別平均數(%)標準偏差(%)平均數差異檢定(Z值)公司規模(LOGMV)

t-1正常公司9.630.64-4.180***危機公司9.200.62t-2正常公司9.680.62-2.570***危機公司9.410.56t-3正常公司9.760.58-2.293**危機公司9.530.47***顯著水平為1%，**顯著水平為5%，*顯著水平為10%。整理課件二、Logistic回歸分析(一)盈余管理指標不管是前一年、前二年或前三年，對發生財務危機都達1%的顯著水平。裁決性應計工程與財務危機的機率呈正向影響，表示盈余管理程度愈大，財務危機發生的機率也愈高，此實證結果符合本研究假說二。整理課件表5盈余管理之Logistic回歸分析(Model)***顯著水平為1%，**顯著水平為5%，*顯著水平為10%。

整理課件前一年前二年前三年變數系數P值系數P值系數P值C5.68320.11573.18320.2462-0.82020.7786QR0.00550.53300.00170.5149-0.00310.4453NOP-0.00100.9211-0.00810.5070-0.01210.4547CF-0.06500.0000***-0.02000.0079***-0.02030.0052***INT-0.00070.6773-0.00020.50060.00030.5880ART-0.04580.1404-0.03280.0727*-0.02720.2141TAT-0.26950.7244-1.18330.0346**-0.13950.7544BEP-0.12020.1623-0.07940.1271-0.00120.9837EPS-0.34580.19780.09910.5240-0.22460.1819DB0.03270.0063***0.02680.0261**0.00820.4154LOGMV-1.26120.0310**-0.62130.10430.10560.7970表6會計信息之Logistic回歸分析(Mode2)***顯著水平為1%，**顯著水平為5%，*顯著水平為10%。整理課件表7會計比率變量、盈余管理之Logistic回歸分析(Model3)整理課件表8公司治理之Logistic回歸分析(Model4)整理課件三、Logistic回歸分析之分類正確率-1(一)、風險的說明所謂風險(型一誤差)是指在進行分類時，公司實際為財務危機公司但卻分類為財務正常公司；而風險(型二誤差)是指在進行分類時，公司實際為財務正常公司但卻分類為財務危機公司。整理課件

表14財務危機預警模型之型一誤差匯整單位：%模型樣本機率前一年前二年前三年盈余管理(Model1)型一誤差38.161.973.0會計信息(Model2)型一誤差17.544.449.2會計信息、盈余管理(Model3)型一誤差11.141.350.8公司治理(Model4)型一誤差22.223.830.2公司治理、盈余管理(Model5)型一誤差19.020.634.9會計信息、公司治理(Model6)型一誤差4.819.030.2會計信息、公司治理、盈余管理(Model7)型一誤差4.815.928.6整理課件(四)假說驗證

本小節將第三節所提出的五項研究預期，經由上述實證分析結果，判斷是否符合預期的方向。為便于閱讀與參考，茲將假說驗證結果匯總如表15

所示。表15五項研究假設驗證匯總表假說預期預期方向/分類正確率實證結果系數或平均數假說是否成立一財務危機公司相對于正常公司，盈余管理程度較高正常公司小于危機公司正常：0.069危機：0.208在1%水平下顯著差異二盈余管理指標愈高，公司財務危機發生的機率愈高。正向影響(+)9.054在1%水平下顯著三加入盈余管理程度指標建立財務危機預警模型較只用純會計信息變量所建立之模型在分類正確率為佳。提高分類正確率前一年：82.5%至88.9%前二年：55.6%至58.7%前三年：50.8%至49.2%除前三年外，均提高分類正確率四加入公司治理變量之財務危機預警模型較只用純會計信息變量所建立之模型在分類正確率為佳。提高分類正確率前一年：82.5%至95.2%前二年：55.6%至81.0%前三年：50.8%至69.8%前一年至前三年均提高分類正確率五整合加入公司治理變量和盈余管理指針下之財務危機預警模型較只用純會計信息變量之模型為佳。提高分類正確率前一年：82.5%至95.2%前二年：55.6%至84.1%前三年：50.8%至71.4%前一年至前三年均提高分類正確率整理課件三、Logistic回歸分析之分類正確率-2(二)全樣本下模型配適力之匯整1Kolmogorov-Smirnov檢定此類驗證指標的理論根底是透過無母數檢定方法，檢定兩個獨立樣本是否取自同一母體(亦即有相同的比例結構)，由模型所估計出來的結果，兩母體(即發生財務危機公司與正常公司)的累積機率分配是否相同。假設模型估計出兩樣本母體一致，其累積頻率該彼此相當接近，其差異那么是隨機的。如果在某一階段累加相對次數差異太大，那么表示兩組樣本有很大的可能性來自不同母體，即當檢定統計量太大時，應拒絕母體相同或一致的假設。本文中，假設正常公司和違約公司累加相對次數差異太小，那么表示此模型無明顯區分能力，無異于隨機的評估過程。整理課件三、Logistic回歸分析之分類正確率-3但是K-S檢定的統計量并無效力上的解釋，即最大差異量的大小不代表模型的優劣，只能作為判斷是否拒絕虛無假設的依據。因此K-S檢定無法對模型做出何者較優的結論。Mays(2000)指出較低的K-S統計值并不代表模型相對較差，因此單純使用K-S最大差異量進行模型驗證，有可能產生偏誤。整理課件三、Logistic回歸分析之分類正確率-42.受試者作業特性曲線(ReceiverOperatingCharacteristicCurve；ROC曲線)Mays(2000)指出一個好的財務危機預警模型主要特質應該盡可能到達高的預測正確率(亦即型一誤差要愈小愈好)，同時又盡可能具有最低的預測錯誤率(亦即型二誤差也要愈小愈好)。在分析某一截斷點下之模型配適力，可分別計算出在某截斷點下預測正確率與預測錯誤率，最后在一個X軸為預測錯誤率，Y軸為預測正確率之二維空間中連接各個點，此條曲線即為ROC曲線。整理課件三、Logistic回歸分析之分類正確率-5從ROC當中可以得到一個具體整體性經濟意義的數值比率，這個比率由求算ROC曲線以下的面積而來，因此稱為「曲線下區域」(areaundercurve；AUC)。AUC值介于0與1之間，數值愈接近1其正確率愈高。AUC可解釋為在某一截斷點下，驗證模型對區別正常公司和出現財務危機公司的平均能力。當AUC的區域為0.5時，表示模型區別正常公司和出現財務危機公司采取隨機的過程，此時模型毫無區隔能力；當AUC的區域為1時，表示模型為最正確。整理課件三、Logistic回歸分析之分類正確率-6本研究針對全樣本，進行財務危機預警模型的建置，藉以了解使用的樣本是否具有良好的模型配適力。假設在全樣本下之模型配適力欠佳，代表樣本本身可能存在問題，并不具研究價值。由表12實證結果顯示：七個模型全樣本的AUC判斷準那么下，AUC介于0.587至0.952之間，其中樣本配適力最好的模型為會計信息、公司治理、盈余管理(Model7)，其余依次為會計信息、公司治理(Model6)，公司治理、盈余管理(Model5)，公司治理(Model4)，會計信息、盈余管理(Model3)，會計信息(Model2)，配適能力最差的那么是盈余管理(Model1)，由上述可知，本研究所使用的樣本具區別能力與研究價值。整理課件表12全樣本下模型配適力統計分析表

(財務危機前ㄧ年至前三年)

模型ModelK-S統計量ROC曲線下面積AUC配適力排序前ㄧ年前二年前三年前ㄧ年前二年前三年盈余管理(Model1)0.5400.2620.1750.7700.6310.5877會計信息(Model2)0.6830.4050.4440.8410.7020.722