由於研究目的的特殊需要以及調查的可行性與經濟起見，大多數的統計資料均藉抽樣調查而產生之。然而抽樣調查資料須經適當方法予以推算後始能顯示族群特徵而據以解決問題。一般抽樣調查除對族群特徵常數(Parameters)推算外，往往針對研究問題的需要，必須進一步對族群領域特徵常數(Parameters inDomains of Study)加以推算。由於族群領域大小刊jN通常為未知，同時領域樣品大小jN為一逢機變數(RandomVariable)的原故，族群領域特徵常數之推算式(Estimators)並非與族群特徵常數之推算式全同。因此，對族群領域特徵常數不同推算公式的誘導與其推算精密度(Precision)的分析比較自有極高的研究價值。 吾人知道現代的企業管理莫不藉重統計資料而趨於數量分析 (Quartitative Analysis) 以為各種問題的研究與解決。應用統計資料加以研究、解決企業管理問題固屬重要，然而既然大多統計資料的產生係來自抽樣調查，則如何獲得精密度較高的抽樣推算方法的探討，其重要性自不待言了。 本人主修企業統計，有感於此，遂自告奮勇敦請本所教授魏應澤博士指導，撰文探討抽樣調查中，有關族群領域特徵常數之推算問題。 本文內容共分五章，第一章為緒論，說明本文研究之問題及其探討之計劃。第二、三章則分別闡述簡單展算法(Simple Expansion Method)與比率推算法(Ratio Estimates)以為第四章探討之基礎。第四章運用簡單展算法與比率推算法探討簡單逢機抽樣(Simple RAndom Sampling)、分層逢機抽樣(Stratified Random Sampling)與集體抽樣(Simple Cluster Sampling)下四種族群領域特徵常數---即族群領域大小jN、族群領域平均值jY（集體抽樣時指jY）、族群領域總計值jY及族群領域總計值佔整個族群總計值成數(Proportion)jP=jY/Y的推算方法。第五章為結論。 本文之撰寫承蒙吾師 魏應澤博士悉心指導，謹此誌謝！至於本文內容，因個人學識及時間之限制，誤漏之處，在所難免，敬祈閱卷教授指正。

雖然「二次金改」的議題，市場沸沸揚揚討論，但依政府表示，A銀行的特別股私募案堪稱二次金改的「成功典範」，未來亦將牽動金控集團的倂購動向。A銀化在二次金改的推動中，A銀行首當其衝，被鎖定為第(2）項目標:94年底前官股金融機構數目至少減為6家中被減的一家。其中財政部扮演了重要的穿針引線的角色-催化並促成ㄧ家以消費金融起家的B金控高價倂購A銀行，得標金額比底價多一百多億元，到底特別股價格的合理性如何，以及特別股的特色、私募案的影響與背後意義，均為本文核心議題。 到底B金控認購特別股的價格高與否，或許現在言之過早。不過B金控開啟了「既入主A銀行，錢留在A銀行等於自己的錢」的不同思維，這種謀略不再是一般金錢數字的設算，才有了這次金融史上僅見的併購案。不僅B金控的原始大股東未花一分錢，且因B金控以融資方式認購A銀行，在未來三年中每年只花6.58億元，即可擁有1.28兆資產之百年大行庫A銀行。之後，B金控又與美、日兩大外資策略聯盟，引進資金，改善財務結構，對B金控而言，無疑是「一大成功的認購策略」。 本文將循序分析B金控異於一般投資者的逆向併購邏輯及過程，並由A銀行私募特別股對B金控的影響與背後意義來佐證「一大成功的認購策略」之論點。 / The “Second Financial Reform” has remained a hotly debated issue in the market. According to the government, however, the private placement of the preferred shares of A Bank is considered to be a “successful example” of the reform. The ill-performing A Bank, troubled by bad loans in recent years, became a second high priority target for the Second Financial Reform. It was among of the at least six government-controlled financial institutes to be reduced to by the end of 2005. The Ministry of Finance (MOF) has played a guiding role, catalyzing B, a holding company based on consumption financing, to acquire A Bank with a bid which was 10 billion higher than the base price. The core issues of this essay include the reasonableness of the base price of preferred shares, the features of preferred shares and the impacts and implications of private placement. It might be too early to say whether the price of preferred shares acquired by B Holding Company is high. However, the company started a different way of thinking by treating the funds it put into the acquired bank as its own”. The acquisition, one of the few in history, would not have materialized without a strategy as distinguished from the regular money counting ideas. Not only the did acquisition of A Bank by B Holding Company through financing cost its original shareholders nothing, it also allowed the company to have the 1.28 –trillion-worth bank by spending only 658million per annum for the next three years. The holding company later formed a strategic alliance with the financial institutes in the U.S. and Japan for supply of funds to improve its financial structure, which was undoubtedly a “very successful acquisition strategy” for the company. This essay conducts a step-by-step analysis of the company’s logic and process of the acquisition as contrary to the general investment mindset and supports the viewpoint of “very successful acquisition strategy” by discussing the impacts and implications of private placement of preferred shares by B Holding Company on A Bank.

第一章說明本研究之目的、研究範圍與限制、研究方法並扼要說明論文各章節彙要。 第二章財務報表分析與財務比率：（一）財務報表分析之意義及功能：報表分析乃是 將所應用之分析工具資訊。其功能可就內部與外部分論之。（二）說明報表分析種類 與常見之分析工具（三）分析工具之一──財務比率之發展歷史之介紹（四）探討財 務比率分析之特性。 第三章財務比率之類型：就財務比率分析之目的，將其分為四類型：（一）安全性評 估之比率（二）衡量獲利能力之比率（三）測驗財務槓桿之比率（四）衡量經營成效 之比率。並各就其常見且具重要性之比率分別探討其意義。 第四章財務比率之應用：先就如何有效應用財務比率，探討分析的原則與可能的問題 ，並就比率之實際應用，分管理階層、投資者、債權人等說明之。 第五章財務比率與預測功能：（一）說明財務比率曾應用於企業預測之種類並將重點 置於企業破產預測之功能上（二）探討破產企業其財比率可能具有之特性（三）相關 學者之實證研究介紹與討論。第六章結論與建議。

銀行產業之特性使得其容易遭受流動性風險之影響，且現行的新巴塞爾資本協定(BASEL II)未具備統一的流動性管理制度，導致銀行在金融危機時期，因為流動性短缺招致經營困境，造成金融體系的崩潰。為此巴塞爾銀行監理委員會(BASEL Committee on Banking Supervision, BCBS)在2010年提出巴塞爾資本協定三(BASEL III)，除了對於資本要求提出較嚴格定義外，更首度對流動性風險提出量化指標，包含流動性覆蓋比率(Liquidity Coverage Ratio, LCR)以及淨穩定資金比率(Net Stable Funding Ratio, NSFR)。本文將採用個案研究與實證分析，分別探討兩項規範指標實施後將對銀行之資產負債表內外結構產生何種影響。研究結果指出，若銀行選擇增加第二層高品質流動性資產以提升高品質流動性資產總額，將使利息收入高於投資在第一層高品質流動性資產，銀行可同時兼顧監理機關最低監理要求和公司獲利。淨穩定資金比率方面，外商銀行的表現明顯優於公股及民營銀行。而實證結果亦顯示若淨穩定資金比率於研究期間開始執行，將使銀行更加謹慎審視其所面臨之風險，進而減少自身所承擔之風險，以提升資本穩定度。 / After financial crisis, the turmoil in global financial markets raises issues with macroeconomic policies, financial stabilities and regulations. Hence BASEL III has been introduced. BASEL III is a comprehensive set of reform measures, proposed by the BASEL Committee on Banking Supervision (BCBS). It builds on the BASEL I and BASEL II documents, and seeks to enhance the banking sector's ability, improve risk management and banks' transparency. Besides, it introduced two required liquidity ratios, i.e. the Liquidity Coverage Ratio (LCR) and the Net Stable Funding Ratio (NSFR). This paper investigates the impact of new liquidity regulations on banks’ balance sheet structure by two methodologies. First, we study the case of bank in Taiwan to find out how LCR affects bank’s operation. Secondly, we select 18 commercial banks in Taiwan and classify them into three categories based on the type of ultimate controller to tell differences among three samples concerning the components of NSFR. Finally, we applied NEWEY-WEST HAC method with samples of 18 commercial banks in Taiwan to figure out the factors that may affects bank’s risk-taking, we utilize and analysis each bank’s financials during the period from 2010 to 2013. Our results show that the object of the study can reach the minimum requirement of LCR. Besides, BASEL III capital stability requirement, if implemented in the sample period, probably would diminish risk-taking by banks. This research can also provide banks with the information about how the liquidity regulations affect banks’ balance sheet structure.

吾人皆知, 每股盈余對投資人而言具有相當的重要性, 因為每股盈余可用來衡量股價 的高低, 以做為投資決策之參考。雖然我國證券市場目前正處於Agtmael 所謂的「投 機期」(Speculation),每股盈余對股價之衡量似乎不具價值, 但此乃一過渡現象, 將 來勢必歷經「整理( 崩盤 )期」(Consolidation(Crash)), 而達「成熟期」(Mature) 。屆時, 每股盈余之分析將是投資決策最有用的工具之一。 本研究之目的在於試圖為每股盈余發展一預測模型, 以便將來投資人做投資決策時之 參考。但為顧及投資人取得預測資訊之便, 乃利用我國企業公開說明書上所公布的16 個財務比率做分析, 試圖尋找較具解釋能力之比率建立模型。因此本研究之貢獻除了 幫助投資人做投資決策外, 尚可證明會計人員所編制的財務報表, 具有可用性。 本研究架構, 從問題之發生、認定, 并經過文獻之探討后, 決定以我國上市企業為樣 本, 并以公開說明書中有民國73年至75年之16個財務比率為準, 共取得110 家有完整 之資料。首先將此16個財務比率做主成份分析(Component Analysis), 抽取一組較少 數的財務比率來建立預測模型, 但為加強模型之預測能力, 另外加入總體經濟指數及 行業景氣指數於模型之中。待模型建立完成之后, 再以保留樣本(hold-out sample) 加以檢定該模型之預測能力。 本論文共分五章, 第一章緒論, 其中分四節, 分別就研究動機與目的, 研究的範圍與 限制, 并就預測的貢獻加以介紹; 第二章為文獻探討, 共分四節, 分別對多變量分析 , 時間序列模式, 比率模式及指數模式等文獻加以探討; 第三章為研究方法論, 分四 節加以敘述, 先對每股盈余加以定義, 再就財務比率加以介紹并予以設定, 最后初步 擬定預測模型; 第四章為實證分析, 亦分為四節, 其中對本研究所控制的外在變數及 樣本加以說明, 并就結果加以分析與驗證; 第五章則為本研究的結論及建議。 最后為求進一步推展本研究之模型, 乃將本研究之限制詳予說明, 寄望后續之研究者 能一一克服, 使本預測模型達到完美之境。

我國經驗發展突飛進，證券市場發揮了資本形成了功能，貢獻甚大。 根據Beaver[1968]研究交易量與股價對年度盈餘宣佈之反應，發現結果合乎兩個假說：(1)投資者對宣佈本身有反應；(2)投資者對該宣佈事項所含之資訊有反應。 因此，若能幫助投資者預測每股盈餘之高、低，必可協助其瞭解本身之獲利能力與股票價格之合理性，進而作出正確的投資。 本研究擬以公開上市公司年報或公開說明書上的16個財務比率來建立線性區辨模型以幫助投資者預測每股盈餘之高、低。首先，從問題之認定開始，對有關時間序列、比率模型和區辨模型的文獻依序加以探討。接著針對估計樣本的16個財務比率來建立線性區辨模型以驗證本論文之假說：財務比率有預測公司每股盈餘高、低之能力。經過模型配置與實證研究，證實財務比率有預測公司每股盈餘高、低之能力，惟此預測能力將隨時間之延長的降低。 本研究最後除下結論外，並提出有關建議及本研究之限制，以作為後續研究者之參考。

由於目前的經濟體制是自負風險的，若是一個企業發生財務上的危機，將會影響到企業本身、員工、往來的廠商、股東、債權人、甚至是整個社會，因此若是可以事先偵測到財務可能發生的危機，對每個層面都是有益的。每一種模型的提供都是為了能避免遭受損失，甚至能提早發現可能出現的失敗。因此本論文主要是利用財務比率的資訊，去衡量企業的財務危機，而期望能達到一個預警的目的。 本論文以區別分析法、SVM(Support Vector Machine)、BSVR(Bayesian Support Vector Regression)做為研究的模型。以財務危機發生前一年的財務比率做為選取的變數，利用不同的選取方法，我們選取出4組變數。以發生財務危機前一年的20筆正常公司與20筆財務危機公司為訓練樣本，10筆正常公司與10筆危機公司為測試樣本。 得到的結論為: 分別比較4組變數在區別分析模型下的表現，可以看出4組變數在變異數相等的模型下，至少有3組變數的預測正確率是理想的。在SVM模型中，可以看到4組變數在經過尺度化和給定參數 =1， =1/40後，有3組的正確率都可以達到95%以上。在BSVR模型中，可以看到變數的選擇對模型的預測能力是很重要的。

台灣自1982年開放信用卡及新銀行申設以來，經歷亞洲金融風暴及次貸風暴，使逾期放款比率的高低成為金融業評級的重點。但逾期放款比率的影響因素為何?是否能有改善方案?值得深入探討。依據2000至2006年16家本國銀行季逾期放款比率追蹤資料，利用迴歸模型進行分析，實證結果顯示，一、消金為業務導向的銀行可藉由高的存放款利差以提高風險負擔程度，銀行愈大，對於風險的忍受程度亦有提升的作用;二、浮動利率的實施與銀行逾期放款是呈現負向的;三、董監持股與逾期放款是呈現正向的關係;四、關係人放款與逾期放款是呈現負向的相關;五、失業率對於銀行的逾期放款是有顯著的正相關。因此，本文建議;主管機關適度開放金融管制將有助於降低逾放比率，而金融機構則應視經濟景氣與否進行調整本身的放款策略。

By use of traditional regression analysis, this study investigates the explanatory power of several factors on the capital structure of the three biggest telecom companies in Taiwan. The study extends empirical work on capital structure through Granger causality to determine whether it is, for instance, the firm size that affects the choice of capital structure or a firm's choice of capital structure that affect its firm size. In the traditional regression analysis, confirming the pecking order model, more profitable firms have lower debt ratio. Consistent with most literatures, collateral value of tangible assets has a positive effect on debt ratio. The effect of firm size is ambiguous. Results of Granger causality between variables have different implications for the selected companies. Overall this study provides some useful information of capital structure of the telecom industry in Taiwan.

台灣近年來歷經亞洲金融風暴等因素，使得目前加權股價指數仍在五千多點徘徊，股價的波動不禁令人思索究竟什麼因素最能解釋股票報酬？本研究擬從基本分析之評價過程出發，探討總體經濟因素與不同產業財務報表資訊對於不同產業股票報酬之影響，並了解總體經濟因素對於股票報酬是否有增額之資訊效果。 本研究可分為兩階段，第一階段從因素分析出發將某些高度相關之財務比率加以整合，以同一財務屬性來代替彼此高度相關之財務比率，並以分類後之財務屬性因素分數對股票報酬建立複迴歸模型，此外也利用逐步迴歸法選擇出對股票報酬具一定程度解釋力之財務比率，對股票報酬建立複迴歸模型。第二階段再加入總體經濟變數以建立更完整之複迴歸模型，利用調整後判定係數來探討總體經濟變數的加入對產業之股票報酬是否具進一步之解釋力。 本研究之研究期間為民國84年至88年，以上市公司電子業和食品業為樣本進行分析，研究結果發現： 1.財務屬性之分類與證管會現行分類方式大致相同，較為不同的是電子業之收帳能力可從證管會規定之經營能力屬性中另外劃分出來。 2.電子業之股票報酬與獲利能力、資本結構＆償債能力、現金流量屬性有關，食品業財務屬性之複迴歸模式總檢定呈現不顯著的情況。 3.加入總體經濟變數後，電子業股票年報酬率之複迴歸模式以工業生產總指數年增率、消費者物價指數年增率、利率年變動率、匯率年變動率、貨幣供給MIB年增率和台灣股價指數年變動率具良好之解釋力，模式之解釋力因總體經濟變數之加入提高許多，可知總體經濟因素對於股票年報酬率有增額之資訊效果；年超額報酬率之複迴歸模式以利率年變動率、匯率年變動率、貨幣供給MIB年增率、台灣股價指數年變動率、個股之系統風險有良好之解釋力，但模式之解釋力仍不佳，可知總體經濟因素對於股票年超額報酬率仍有增額之資訊效果，但增額效果有限。 4.而食品業以工業生產總指數年增率、利率年變動率、匯率年變動率、貨幣供給MIB年增率和台灣股價指數年變動率具良好之解釋力，且模式之解釋力因總體經濟變數加入提高很多，總體經濟因素對於股票報酬有增額之資訊效果。