第1页共22页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共22页運用資料探勘技術建構企業財務危機預警模型朱玉婷中原大學資訊管理研究所j401201@ms16.hinet.net李維平中原大學資訊管理研究所wplee@apol-mp.com.tw摘要企業財務狀況一直以來是社會大眾所關注的課題，而企業財務危機更是攸關企業生存與否最重要的關鍵點，因此若能及早預測出企業財務危機將能減少對企業甚至社會大眾的損失，故企業財務危機預警模式逐漸發展起來。從文獻研究中可以知道有相當多的財務危機預警系統，經由研究發現資料探勘所建立的模型優於傳統統計模型，其中過去廣受歡迎且用的較好的即是決策樹與類神經網路模型，而歷史文獻研究也皆著重於混合所有產業別進行模式的建構，少有針對個別特定產業建構模式。基於以上問題，本研究主要以電子產業與傳統產業為研究樣本，在指標變數上同時考慮財務指標與非財務指標變數，再運用決策樹方法個別建立電子產業與傳統產業預警模型，以分析決策樹所建立的兩種模型之精確度如何，並加以探討及瞭解產業間變數的差異。關鍵字：決策樹、資料探勘、財務危機壹、緒論一、研究背景與動機從民國86年一直到民國87年間爆發了亞洲金融風暴，大多數的亞洲國家都遭受了極大的損失，例如：出口減少，貨幣急速貶值，經濟衰退，股市下挫，失業率上升，而這些國家當中不乏日本，韓國，泰國，印尼等等，相反的我國由於基本面堅強、民間及政府靈活的應變能力，使得我國能在這一次的金融風暴中全身而退。可是卻在民國87年下半年發生了一連串的財務危機事件，而這一連串的財務危機事件不但使得岌岌可危的亞洲經濟更蒙上一成陰影，也使得國內的經濟陷入更大的危機當中，而企業倒閉風險的擴大也波及了股票市場的運作，造成了廣大投資人的損失，更進一步使得企業抵押品的價值大幅縮水，銀行為了避免呆帳的發生，只好不斷收緊銀根，結果造成企業取得資金更困難，破產的機會也就更大了，而這最後終究會影響到銀行業，造成存款戶的擠兌，有可能引發另一次的金融風暴。第2页共22页第1页共22页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共22页國內近幾年來，財務危機預警模式是非常熱門的研究課題，架構完善的財務危機預警模式，可以有效地偵測企業危機的徵兆。就銀行而言，銀行可以藉財務預警模式，配合原先企業的徵信程序，便可以精確地評估出企業的真正風險，降低銀行的營運風險與成本。就投資人、債權人及交易往來之相關者而言，可以藉此來事先防患，及早採取應變措施，以免公司發生破產、倒閉，因而遭受重大的損失。目前已有許多學者提出了不同的預警模式。回顧過去財務危機預警模式的相關研究，大致上可以歸納出四個研究方向。一是以財務比率配合統計方法之預警模式；二是以財務比率配合資料探勘方法之預警模式作預測；三是以結合財務比率與非財務比率之預警模式作預測，此部分是以財務比率作基礎藉由引入非財務指標來提昇預測的準確度；四是以考慮產業別因素建立個別產業的模式作預測(Bowen，1982)(林宓穎，2002)(陳漢沖，2003)(顏明發，2004)。由上述幾個研究方向之文獻可知，指標變數選擇上必須同時考量財務比率與非財務變數，才能精確的進行預測(黃振豐，2000)(Cheng-YingWu，2004)(陳生祥，2005)。決策樹與類神經網路模型在財務危機的預測能力上明顯優於傳統統計模型(王美慧，2005)，因此累積至目前已有許多學者運用決策樹與類神經網路建立企業財務危機預警模型，另外歷史文獻研究皆著重於混合所有產業別進行模式的建構，而少有針對個別特定產業建構適合的模式，因此無法進一步分析該產業的特質與模式的適合度。故本研究以電子產業與傳統產業為研究樣本，在指標變數上同時考慮財務指標與非財務指標變數，再以財務危機預測領域中運用的較好的決策樹方法個別建立電子產業與傳統產業預警模型，以分析決策樹所建立的兩種模型之精確度如何，並進一步加以探討及瞭解產業間變數的差異。二、研究目的本研究目的有三點：1.運用資料探勘之決策樹方法建立電子業及傳統產業模式，找出兩產業各別關鍵指標變數為何，並比較之間的異同。2.因決策樹建立...
