本研究之目的主要探討財務變數變動所增加財務危機預警的能力，並探討非財務變數的納入模型中所增加財務危機預警的區別能力，以及比較不同模型對於財務危機預警的區別能力，包括羅吉斯迴歸方法、類神經網路以及基因演算法。另外本研究探討全部樣本、非管理舞弊樣本以及管理舞弊樣本於不同階段變數納入的敏感度分析，並作比較。

　　本研究對於財務危機公司的定義，係以財政部定義臺灣證券交易所處理營運困難上市公司準則定義變更交易方式而採暫停交易或全額交割的上市公司作為研究樣本，本研究採Beaver(1966)、Altman(1968)提出1比1(一家危機公司配對一家正常公司)的樣本配對模式，以及Wilson and Sharda(1994)等學者提出1比4(一家危機公司配對四家正常公司)樣本配對，並利用Zmijewski(1984)模型以及Ohlson(1980)模型中的財務變數作為研究基礎，分別將財務變數、財務變數變動以及非財務變數納入預測模型，觀察是否能增進模型的區別率。

　　本研究根據實證分析得到的結論發現，Zmijewski(1984)模型中的三個變數於財務危機預警前一年的顯著變數較常出現為F2負債比率，另外F6總資產報酬率也是公司發生財務危機前的一個重要的徵兆。Ohlson(1980)模型中共有九個變數，於預警模型中常出現的顯著變數與Zmijewski(1984)同皆為F2負債比率以及F6總資產報酬率。另外F8淨利於危機前二年均為負數以及F9兩期淨利差異亦非常顯著。關於財務變數變動，非管理舞弊樣本對於加入財務變數變動於區別率上有提昇效果，而全部樣本、管理舞弊樣本於財務變數變動置入後，總區別率於某些情況無顯著增加反而呈現下降的效果。

　　關於非財務變數，結果發現非財務變數確實能大幅增加區別率。Zmijewski(1984)模型財務危機前一年度的顯著變數以B1內部董事會是否存在著關係人、B2監事持股佔整體股東的比例等變數較為顯著，而Ohlson(1980)模型財務危機前一年度的顯著變數大致與Zmijewski(1984)模型相同，以B2監事持股佔整體股東的比例、B5董事長是否兼任總經理、B7 景氣循環指數以及B8利率最為顯著。特別由財務危機前二年以及前三年結果顯示，非財務變數對於前二年以及前三年區別率的提昇效果相當顯著。

　　基因演算法下財務危機各年度皆有較佳的區別率，並且皆優於Logit模型以及倒傳遞網路。故基因演算法於區別率上表現幾乎最好，除了個別的財務危機公司以及正常公司的區別率表現上。

　　關於比1比1以及1比4樣本組，結果顯示1比4樣本組之財務危機公司區別率較低，尤其是前二年以及前三年，1比4樣本財務危機公司區別率因非財務變數加入後，使區別率大幅提昇。

none

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