以財務因素觀點探討 企業成功失敗之關鍵影響

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1 以財務因素觀點探討 企業成功失敗之關鍵影響
以財務因素觀點探討 企業成功失敗之關鍵影響 指導老師：謝文魁老師 組員：林秋玫 陳姿伊 詹帷玲

2 第一章 緒論 研究背景、動機與目的 研究背景與動機 研究目的 研究流程與架構

3 研究背景 政府多年來推動金融國際化、自由化 西元1997~1998年間爆發了亞洲金融風暴 西元2008年爆發的金融海嘯
雷曼兄弟銀行負債不支聲請破產保護 美林證券被美國銀行收購 全球保險巨擘AIG集團因股價重挫向Fed求援

4 研究動機 　 由於兩次金融風暴和海嘯的影響下，國內外體制不健全的上市公司陸續爆發財務危機，進而引起各國股市重挫，景氣低迷，經濟成長不升反降，這些因素交互影響更使得危機公司之利害關係人遭受重大損失。 　　因此，建立出一套財務危機預警機制，以提供除了財務報表及會計師財報簽證以外的另一種預警資訊，並及早找出企業危機的癥結點事先防範於未然將一般投資大眾之損失降至最低，正是值得我們深入探究的原因。

5 研究目的 　　自1930年代開始，儘管關係企業危機或企業破產預測之研究從未間斷過，但似乎無法有效減緩或降低企業危機的發生。究其根本原因可能在於，研究者所採用不同估計技術，牽涉到模式的前提與假設，以及企業經營牽涉複雜的解釋變數，變數更是夾雜許多雜訊，因此仍有需要對企業危機預測進行更深入的研究。

6 研究目的 本研究的目的為： 1、透過資料的收集，將多家發生財務危機公司與經營狀況良好的公司作比較，來研究其相關財務變數的差異變化。
2、透過因素分析、鑑別分析來建構財務危機預警模型。 3、比較財務變數，對於上市公司財務危機發生機率的影響程度。

7 研究流程與架構 研究動機與目的 文獻探討 預警系統理論模型 選定經營績效指標 樣本分類 因素分析 鑑別分析 建立預警模型 鑑定模型正確率
研究結論與建議

8 第二章 文獻探討 企業財務危機預測 財務危機預警模型 企業危機預警之財務指標

9 企業財務危機預測 財務危機之定義: 1、企業失敗（failure） 2、破產（bankruptcy） 財務危機起因：
企業缺乏支付短期、長期債務的能力。

10 財務危機預警模型 單變量分析 多變量分析 因素分析 鑑別分析 早期最常使用的分析工具。
利用多種的財務指標探討企業失敗之預測，用以評估企業之財務優劣。 因素分析 （1）共同因素 （2）獨特因素 鑑別分析 由費雪所提出的一種劃分群體的技術。

11 財務危機預警模型 國外學者 國內學者 單變量分析 Beaver (1966) 多變量分析 Altman (1968) 陳肇榮(1983)
因素分析 Gombola(1987) 潘玉葉(1990) 鑑別分析 Deakin，E.B.(1972) Alves (1978) 陳蘊如(1991)

12 企業危機預警之財務指標 危機所造成之社會成本實難以估計，所以許多國際機構因而提出各類財務指標，希望能提供預警訊息有助於決策者及時採取因應策略，以降低危機發生機率。

13 第三章 研究方法 研究設計與流程 研究主題 分析工具介紹

14 研究設計 利用因素分析與鑑別分析來進一步的統合整理 以便建立上市上櫃公司之財務預警模型
以供主管機關、公司管理者、股東、投資人、以及其他利害關係人參考。

15 研究主題 研究主題操作定義 就企業經營者與大股東而言，若公司被法院裁定為重整或宣告破產倒閉時，即認定為發生財務危機 。
就企業債權人而言，當公司面臨周轉不靈而發生跳票或延遲支付到期債務時，即被認定為財務危機。

16 研究期間 研究樣本 本文的樣本期間為西元1999年至西元2008年發生財務危機以及營運正常的上市公司
取其發生財務危機前一季的資料，若財務危機發生在當年第一季，則選取前一年第三季的財務績效與公司特性之變數。 研究樣本 其與財務危機企業屬同一產業，且於財務危機發生前一年度公司資產總額相近者。 「1：1配對樣本法」為原則。選取88家危機公司與88家正常公司共計獲取176家上市公司作為本文之對照組樣本。

17 資料來源 由台灣證券交易所證交資料社所編製的「證交資料」。 由情報贏家資料庫以及公司財務報告書蒐集樣本公司的財務資料。

18 研究變數表 類別 項目 公式 獲利 能力 P1：營業利益率 營業利益/營業額 P2：稅前淨利率 稅前盈利/營業額 成本 費用率 指標
C1：營業費用率 營業費用總額/銷貨收入*100% C2：現金流量比率 營業活動淨現金流量/流動負債 C3：有息負債比率 (有息長期負債/資產總額)×100％ 投資 報酬率 R1：每股淨值(A)(元) (淨值-特別股股本)/(普通股股本+增資準備) R2：每股現金流量 (來自營業現金流量-特別股股息)/加權平均股本 R3：每股營收 營業收入淨額/(普通股股本+特別股股本+增資準備) 成長率 G1：營收成長率 (今年營業收入-去年營業收入)/去年營業收入 G2：營業毛利成長率 (營業毛利-去年同期營業毛利)/(去年同期營業毛利) G3：營業利益成長率 (營業利益-去年同期營業利益)/(去年同期營業利益) G4：稅前淨利成長率 (稅前淨利-去年同期稅前淨利)/(去年同期稅前淨利) G5：稅後淨利成長率 (稅後淨利-去年同期稅後淨利)/(去年同期稅後淨利) G6：總資產成長率 (總資產-去年同期總資產)/(去年同期總資產) G7：淨值成長率 (淨值-去年同期淨值)/(去年同期淨值)

19 研究變數表 類別 項目 公式 償債 能力 S2：速動比率 速動資產/速動負債 S3：利息支出率(現金支付制)
(利息支出+資本化之利息支出)/營業收入 S4：負債比率 負債總額/資產總額 S5：利息保障倍數(倍) 利息及所得稅前淨利/利息費用 經營管理 效率 V1：資產週轉率(次) 銷貨總額／總資產 V2：應收帳款週轉率(次) 銷貨淨額/平均應收款項(次) V3：存貨週轉率(次) 銷貨成本/平均存貨 V4：固定資產週轉率(次) 營業收入/平均固定資產 V5：淨值週轉率 營業收入淨額/平均淨值 公司基本 資料變數 B1：員工人數 企業勞動人口總數

20 因素分析 功用是解釋變數之間「共變異」是研究一群變數之間相互關係的一種多變量統計技術。
可將一群有互相關係(intercorrelation)的變數濃縮成少數互相獨立的因素，達到「以簡馭繁」目的。

21 鑑別分析 鑑別分析針對一個或一個以上多變量母群體，企圖使用一套線性函數。
依循某一特定指標，將一群或者多變量母群體，根據期間不同的相關程度加以區隔開來。

22 第四章 實證結果 模型一:因素分析(財務指標) 模型二:因素+鑑別分析(財務指標) 實證結果彙整

23 模型一：因素分析(財務指標) 　以SPSS統計軟體將所列財務指標進行因素分析，並採用主成份因素分析法(principalfactoranalysis；PFA)，產生26個因素的特徵值，並整理出危機研究期間(1999~2008年)的資料。 危機研究期間 (1999~2008) 特徵值>1 9 因素解釋能力>5%

24 危機研究期間(1999~2008) 以因素分析主成份分析法求出危機研究期間(1999~2008)因素負荷矩陣 (Varimax)最大變易法，屬正交轉軸法予以旋轉。並且經旋轉後萃取9個因素，因素解釋能力為74.913%。 因 素 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 解 釋 能 力 11.531 22.610 33.222 43.626 53.135 59.882 66.573 70.878 74.913

25 財務比率類別名稱及所屬比率 　　以9個因素為抽取數目，對危機研究期間(1999~2008年)進行因素分析，產生9個因素負荷值，每一因素中因素負荷絕對值高於0.6的財務比率來解釋所萃取因素。

26 財務指標比率類別 因素負荷值 負荷值>0.6
F1：成長率指標 F2：投資報酬率 F3：成本費用率指標 F4：獲利能力 G5 0.950 R3 0.888 C1 -0.967 P1 0.954 G4 0.909 R1 0.778 C3 0.915 P2 0.913 G3 0.842 R2 0.637 C2 0.825 G6 0.809 G7 0.766 G1 0.760 財務指標比率類別 因素負荷值 負荷值>0.6 F5：經營管理效率 F6：償債能力 F7：公司基本資料變數 V1 0.916 S2 0.889 B1 0.684 V5 S1 0.873 V4 0.896 S4 -0.711 V2 0.861

27 模型二：因素+鑑別分析(財務指標) 　　本節延續模型一所採用的主成份因素分析法(principal factor analysis; PFA)，產生26個因素的特徵值進行鑑別分析，以建構對企業危機之預測能力。

28 模型顯著變數分析篩選之變數說明 重要指標 與 變數名稱
　　本研究使用逐步鑑別功能（stepwise discriminant function）來進行鑑別分析，並且依據各變數之STRUCTURE MATRIX(結構矩陣)作為刪減變數的準則與方法；依據本論文所挑選之企業衡量指標，經過逐步鑑別分析運算後，所篩選出之重要指標與變數如下表： 模型二：財務指標 重要指標 與 變數名稱 成長率指標 淨值成長率 總資產成長率 投資報酬率 每股淨值(A)(元) 每股現金流量 償債能力 負債比率 流動比率 速動比率

29 實證結果彙整 鑑別分析結果(財務指標)　　　　　　研究期間(1999~2008年) 實際群體 實際次數 判別結果 (家數/百分比) 正確率 研究期間 危機企業 正常企業 88 75 (85.2%) 13 (14.8%) 85.2% 83.5% 16 (18.2%) 72 (81.8%) 81.8% 　　經過SPSS鑑別分析整理後，我們得到研究期間(1999~2008年)的正確率為83.5%。從模型一及模型二之分析結果可知納入財務比率確能判別出企業危機的發生。

30 第五章　結論及建議 　　本研究模型一在因素分析中以26個財務比率變數透過因素分析得到9個顯著的因素，在運用鑑別分析法得到7個變數以建立危機預警模式其結果為： 因素解釋能力 模型一 74.913% 鑑別能力正確率 模型二 83.5% 　　因此，財務比率對危機公司所造成之影響頗為顯著。經過模型分析以財務因素的觀點確實能夠判別公司成功失敗的關鍵。

31 未來研究方向與建議 除了預測模式和財務報表及企業公開說明書皆可提供一般投資人投資訊息，另國內中華信用評等亦定期為國內上市公司做評比；未來亦可將評等決策數據納入預測模式中，或以預測模式結果與信用評等做比較。 本研究以財務指標進行實證，其他一些數據未採用，未來可考慮除財務指標外，再加上，總體經濟數據、聯徵中心退票比率等以提高模式的正確預測。 對已發生財務問題但目前已逐漸改善體制之公司，未來是否可以步上正常營運，亦可值得研究。

32 The End 謝謝大家指教