本研究採用 Altman（1968）的Z-score模型方法所選取五項財務變數為基礎下，加以注入中小企業非財務指標來作預警探討。使用2011至2013年間，台灣地區某專業中小企業銀行台南地區分行中，57家中小企業，合計共163筆徵信報告作為研究資料，探討銀行承作中小企業授信案件時，除專注於公司財報之財務特性外，另中小企業主個人之非財務特質是否對於中小企業授信案件違約情況有顯著影響。實證果發現當中小企業之財務預警指標為「營運資本／資產總額」、「保留盈餘／資產總額」、「稅前利潤／資產總額」、「股東權益總額／負債總額」等四項指標，非財務預警指標為「負責人學歷」及「借、保人是否有動用信用卡循環或現金卡」等兩項因素。本研究特別發現「借、保人是否有使用信用卡循環或現金卡」對於中小企業財報不透明之特性下，有顯著提供銀行徵授信人員警示之效果。

Based on Altman’s (1968) Z-score model, this study develop a credit risk detecting model for small-to-medium-sized business (SMB) firms by using 163 bank references of 57 SMB firms collected from the loan customers of Tainan branches of a commercial bank during 2011-2013. This study depicts that, in general, when a bank makes a credit assessment of a SMB firm, besides the firm’s financial factors, non-financial factors play an important role in the assessment process as well. While four financial factors appear to be the most frequent used warning indicators, two non-financial factors, “the owner’s educational background” and “the borrower’s and guarantor’s records of repayment of credit card debt or cash card debt”, should be treated as the significant explanatory warning factors. Disturbed by the lack of transparency in the financial reports of SMB firms, this research targets especially on how the non-financial factors enhances bank officers’ understanding of a company’s financial distress to improve the predictive capacity.

一、中文部分
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16.黃美玲、張秋桂，公司財務危機預測之實證研究-考慮非財務與財務因素，明德學報，第21期，P27-P50,2003。
17.馮淑玲，中小企業貸款違約預警模式之探討，中華大學科技管理研究所，碩士論文，2008
18.經濟部中小企業處中小企業白皮書，2014。
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22.劉美纓，台灣中小企業之財務危機預警模型、信用評等與巴塞爾協定資本及提，東吳大學企業管理學系，碩士論文，2007。
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二、英文部分
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