本研究主要是選取在亞洲金融風暴期間，在台灣上市公司發生財務危機的30家公司，搭配30家同產業相近資產的正常公司，依發生財務危機的原因將其分類為四個樣本，分別為（1）本業不佳（2）過度投資（3）子公司護盤（4）經營層掏空資產；分析以分類樣本建立的財務危機預警模型，在正確區別力與成本的表現上是否較於未分類的財務危機預警模型來的好，實證結果顯示，以分類樣本建立的預警模型，其正確區別力較未分類預警模型來的高，而成本較未分類樣本來的低，因此，以分類樣本建構預警模型有其正面的意義，投資及融資機構可依分類樣本建構財務危機預警模型，以做為投資及融資的依據；同時，將各分類樣本分別做財務危機公司與正常公司的單變量Ｆ檢定，發現在各分類中Ｆ值皆為顯著的財務比率有四(1)現金流量允當比率、(2)業外收支率、(3)每股盈餘及(4)借款依存度。

Les bassins versants du pourtour méditerranéen français sont touchés par des pluies parfois intenses et à fort cumuls, qui peuvent engendrer des crues à cinétique rapide. Les derniers exemples majeurs en date sont ceux de l’Aude en 1999, du Gard en 2002 et du Var en 2010, dont les conséquences furent dramatiques. Ces travaux de thèse visent à évaluer une approche de modélisation complémentaire aux outils dont disposent déjà les Services de Prévision des Crues pour la prévision des crues à cinétique rapide : le couplage de modèles hydrologique et hydraulique, qui est a priori adapté pour la modélisation à l’échelle des grands bassins méditerranéens, de superficies supérieures à 1 000 km² (Ardèche, Cèze, Gardon, Vidourle…). Des éléments de réponses aux 4 questions suivantes sont recherchés : 1) le couplage est-il adapté pour la modélisation des débits atteints lors d’évènements passés, d’importance intermédiaire ? 2) le couplage est-il performant pour la modélisation des débits, cotes atteintes, et extension d’inondation, observés lors d’un épisode majeur? 3) comment envisager d’améliorer la modélisation des apports latéraux non-jaugés au modèle hydraulique, tout en adoptant une démarche adaptée à la prévision ? 4) le couplage est-il performant en prévision ? Le couplage employé combine le modèle hydrologique SCS-LR de la plateforme ATHYS (Bouvier et al., 2004), et le code de modélisation hydraulique 1D MASCARET (EDF-CETMEF, 2011). Il est appliqué au bassin versant du Gardon (2 040 km²), dans le sud de la France. / The French catchments around the Mediterranean Sea are affected by intense rains, which can cause fast and flash floods. The last major events are the one of the Aude river in 1999, of the Gard area in 2002, and of the Var area in 2010, whose consequences were tragic. This PhD intends to assess a modeling strategy complementary to the tools that are already used by the regional flood warning services: the coupling of hydrologic and hydraulic models, which is a priori well-adapted for the modelling of catchments of large-scale areas (larger than 1 000 km²) around the Mediterranean Sea (such as the ones of the Ardèche river, the Cèze river, the Vidourle river, the Gardon river…). The works aim at bringing elements of responses to the following questions: 1) is the coupling adapted to the modelling of floods hydrographs of past events of moderate importance? 2) in case of an extreme event (like in September 2002), is the coupling effective for the modelling of discharges, of water levels, and of flood extension? 3) how can we improve the modelling of ungauged lateral inflows to the hydraulic model, while applying a method adapted to forecasting? 4) Is the coupling efficient at forecasting? The coupling used combines the SCS-LR hydrologic model of the ATHYS platform (Bouvier et al., 2004), and the MASCARET 1D hydraulic model (EDF-CETMEF, 2011). It is applied to the Gardon river basin (2 040 km²), in the South of France.

The diploma thesis comprises of a general approach used to predict the time series, their categorization, basic characteristics and basic statistical methods for their prediction. Neural networks are also mentioned and their categorization with regards to the suitability for prediction of time series. A program for the prediction of the progress of multiple time series in stock market is designed and implemented, and it's based on a model of flexible neuron tree, whose structure is optimized using immune programming and parameters using a modified version of simulated annealing or particle swarm optimization. Firstly, the program is tested on its ability to predict simple time series and then on its ability to predict multiple time series.