本研究針對台灣2000年至2007年間曾經發生財務危機之上市上櫃公司共103家，及與其同產業、規模相近之配對正常公司629家作為研究對象，並採用Logistic Regression Model予以分析，探討發生財務危機之公司是否在公司治理層面、財務績效以及總體經濟層面上和所配對之正常公司存在差異性。本研究以危機發生前一年與前兩年之財務資料、公司治理及總體經濟相關資料，再將產業因素納入考量，試圖建構一套整合公司治理、會計資訊、總體經濟與產業因素之財務危機預警模型。

本研究所使用之資料共有三種，一為原始的財務資訊變數再加上公司治理變數及總體經濟變數;二為以產業平均數與產業標準差消除產業差異之產業相對財務比率，再加上公司治理變數及總體經濟變數;三為以上兩種資料再加上產業虛擬變數。本研究試圖以消除產業差異與加入產業虛擬變數來增加模型之預測能力，並觀察資料的不同對模型的影響力為何。最後，再利用不同分割點來測試模型的預測能力，並試圖找到符合主觀與客觀標準的分割點。

實證結果發現，不管資料的形態如何，在大部份的模型中會被逐步迴歸程序選進且係數都可以呈現顯著的變數為資產報酬率與董監事質押比率，因此可將兩者視為財務危機預警的重要關鍵因素。消除產業差異的產業相對財務比率資料並不一定可以增加模型的預測能力與效度，而產業虛擬變數的加入主要是可以提升危機公司的預測能力。以動態機率門檻為分割點的模型，比起0.5與Martin（1977）之機率門檻，可以得到較高的平均正確分類率，但整體預測正確率與W.E.在正常公司樣本數量多的時候，很容易受到型Ⅱ誤差上升的影響，而呈現出來的結果不如預期的理想。在使用Logistic Regression Model且正常公司樣本數很多的情況下，若是使用W.E.與整體預測正確率來評斷模型的預測能力與效率，很容易膨脹型Ⅱ誤差所帶來的影響，在重視型Ⅰ誤差大於型Ⅱ誤差的財務危機預警模型中用來做評量標準似乎是不太適合。

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第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究架構 3
第四節 論文架構 3
第二章 文獻回顧 5
第一節 財務危機相關定義 5
第二節 財務危機預警模型相關文獻 7
第三節 財務資訊相關文獻 11
第四節 公司治理相關文獻 12
第五節 產業因素相關文獻 16
第六節 總體經濟因素相關文獻 18
第三章 研究方法 20
第一節 樣本選取與資料收集 20
第二節 實證變數之定義 21
第三節 消除產業特性 25
第四節 模型建構前之檢定 25
第五節 變數萃取 26
第六節 LOGISTIC REGRESSION MODEL 27
第七節 驗證模型效度 29
第八節 分割點之探討 31
第四章 實證分析 32
第一節 常態檢定 32
第二節 平均數差異檢定 33
第三節 相關性檢定 34
第四節 LOGISTIC REGRESSION MODEL 34
第五節 分割點之探討 41
第五章 結論與建議 43
第一節 結論 43
第二節 研究限制 44
第三節 研究建議 44
附錄一 預測模型之危機公司樣本 45
附錄二 預測模型之正常公司樣本 46
附錄三 測試模型之危機公司樣本 50
附錄四 測試模型之正常公司樣本 51
附錄五 財務報表資訊變數常態分配檢定結果 53
附錄六 非財務報表資訊變數之常態分配檢定結果 54
附錄七 財務報表資訊變數平均數檢定結果 55
附錄八 非財務報表資訊變數平均數檢定結果 57
附錄九 共線性診斷(VIF) 59
參考文獻 60

一、中文部份
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