本論文計全壹冊，約五萬餘字，共分為七章十七節。 論文主要是針對已往國內外有關於銀行放款信用評等制度方面之研究，均側重於財務 面因素之分析的缺憾，企圖利用對企業有關生產因素之調查，實證研究生產面有關因 素對銀行信用評等之結果的影響。 本論文首先將生產面因素藉因素分析而萃取出較能解釋之變項，並以之建立區別模型 ，以樣本證驗生產面因素對信用評等結果。另外將生產面及財務面因素合併，再重做 因素分析，並建立區別模型，探討兩構面因素變項結合對信用評等模式之影響。 論文之目的希望能藉著生產面因素評估之考慮，而使銀行信用評等模式更確實而且更 具價值。

研發支出之會計處理，一直以來，因著研究發展之特性，始終有著相當分歧的看法。由於研究發展支出具有長期性及未來的經濟效益，有人主張將其以「資本化」方式處理；亦由於研究發展支出具有高度的風險與不確定性，有人主張將其以「費用化」方式處理。 Shi(2003)認為研究發展支出資本化與費用化之爭論，正反映了研發支出未來效益及其風險間之抵換關係(trade-off)，亦即，若研發支出之未來效益大於其風險，則較傾向將其資本化，其會計處理同於一般的無形資產；相反地，若研發之風險大於其未來效益，則較傾向將其以費用化方式處理，於發生當期即以費用入帳。 本研究以台灣債券市場為研究對象，探討研發支出未來效益與風險間之抵換關係，文中檢視「債券風險衡量因子」(bond risk measures)與「研究發展支出」之相關性，並以「債信評等等級」與「債券風險溢酬」為債券風險衡量因子，決定平均數效果(預期未來效益)與變異數效果(風險)於債券的評價上何者較為顯著。 一般而言，以債券投資者的角度觀之，若「債券風險衡量因子」與「研究發展支出」兩者呈現負相關，亦即平均數效果較強，則代表研究發展之未來預期效益大於研究發展之風險；若此兩者呈現正相關，亦即變異數效果較強，則代表研究發展之風險大於研究發展之未來預期效益。本研究之實證結果與發現如下： 1.對全體樣本而言，研發支出與債信評等等級呈顯著之正相關(本研究採用TCRI為債信評等衡量變數，等級愈高，風險愈大)，代表研發支出之風險大於其未來效益。然研發支出與債券風險溢酬之關係未達統計顯著水準，無法再次驗證上述結果。 2.對電子業樣本而言，與上述對全體樣本之結論相同。 3.對非電子業樣本而言，研發支出與債券風險溢酬為顯著之負相關，代表研發支出之未來效益大於其風險。然研發支出與債信評等等級之關係未達統計顯著水準，無法再次驗證上述結果。 4.在全體樣本、電子業樣本、及非電子業樣本中，將研發支出以費用化或資本化方式予以衡量，兩者之實證結果並無不同，顯示兩者對研發支出未來效益與風險間之抵換關係並無顯著差異存在。 5.電子業與非電子業所獲之結論不同，再次驗證產業別對於研發支出之效果確實有其差異性。 6.針對電子業而言，本研究之實證結果較傾向以費用化之方式處理其研發支出；然針對非電子業而言，較傾向以資本化之方式處理之。 / The debate about the alternative accounting treatments of R&D expenditures reflects trade-offs between the future benefits of R&D and its risk. In general, if the uncertainty regarding future benefits is not so high that it disqualifies the measurability criterion of asset recognition, then one may argue in favor of capitalizing R&D expenditures (as is typical for intangible investment). Conversely, if future outcomes are risky and unpredictable, the expensing treatment may be warranted. This is study examines the associations among bond risk measures (bond rating and risk premium) and R&D expenditures to determine whether their mean effect (expected future benefits) or their variance effect (risk) is more significant in pricing bonds. In general, from the perspective of bondholders, a negative correlation between bond risk parameter and R&D expenditures would indicate a stronger mean effect; that is, the expected future benefits of R&D expenditures are more than enough to compensate for the added risk of R&D. Conversely, a positive correlation would imply a stronger variance effect that swamps the mean effect of future benefits from R&D expenditures. The empirical results indicate follows: (1) For all samples, R&D expenditures are significantly positively associated with bond rating. The evidence suggests that, from the perspective of bondholders, the risk and uncertainties of R&D appear to dominate its expected future benefits. However, R&D expenditures have no significant effect on risk premium. (2) For electronic industry samples, the empirical results are the same with all samples. (3) For nonelectronic industry samples, R&D expenditures are significantly negatively associated with risk premium. The evidence suggests that, from the perspective of bondholders, the expected future benefits of R&D appear to dominate its risk. However R&D expenditures have no significant effect on bond rating. (4) The interpretation of this issue are not significant different through the expensing and capitalizing of R&D expenditures. (5) The industry effect is supported by the empirical results that show different effects of R&D on the bond risk measures between electronic industry and the nonelectronic industry. (6) The results indicate that it may be in favor of expensing R&D expenditures for electronic industry and capitalizing R&D expenditures for nonelectronic industry.

2006 年新巴塞爾資本協定的施行，台灣各家銀行皆陸續步入實施新協定的軌道，發展以風險評等的觀念來計算法定適足資本，讓銀行採自建信用評等系統來評估違約暴險，並透過信用評等達到早期預警的效果，降低信用風險。而資料採礦則是近年來在應用分析領域中相當熱門的議題。 本研究是將資料採礦技術導入企業信用評等模型的建置程序，以國內某一銀行的企業授信資料為實例，資料的觀察期間為2003至2005年，其中針對「製造業」進行研究。藉由企業財務報表簽證資料，結合授信往來紀錄等變數，經誤差抽樣，分別以類神經網路、決策樹及羅吉斯迴歸等採礦技術，建立模型。模型驗證的部份，依據金管會建議的七個方向執行模型之驗證。 研究結果發現，經評估確立以1:2誤差抽樣比例下，使用羅吉斯迴歸技術建模的效果最佳。模型中財務資訊、產業特性及公司的徵審授信紀錄對於違約皆具有一定的解釋預測能力，且顯示產業特性的不同，對於違約機率的預測，有一定的影響。經驗證後，此模型即使應用到不同期間或其他實際資料，仍具有一定的穩定性與預測效力，並且通過新巴塞資本協定與金管會的各項規範，表示本研究之信用評等模型，的確能夠在銀行授信流程實務中加以應用。

新巴塞爾資本協定(Basel II)之內部評等法(IRB)的運用關鍵，在建立一個有效的信用風險模型，而此模型的功用在於將銀行的風險程度，以量化的風險因子來表達；而本研究即是針對新巴塞爾資本協定，探討在新協定的最低要求(Minimum Requirement)下，銀行欲採用內部評等法(IRB)架構信用風險系統時，應如何建立信用風險模型中「違約機率(PD)」的量化流程。 本篇研究以國內某家金融機構的資料為例，利用羅吉斯迴歸來進行製作信用評分模型，在信用評分模型正確性的指標測試中，不論是在Kolmogorov-Smirnov值、ROC比率、Gini係數的測試上，皆比原此家金融機構在正確性指標測試中更為出色。 最後，更進一步依照該模型所預測之違約機率，建立信用評等，並同時探討不同等級之客戶特性，使金融機構能更有效率地加強其風險控管，進而改善其顧客關係管理系統。

近年來銀行經營管理方式已因經濟環境改變及金融市場變遷而產生了巨大變革，商業銀行的資產規模是不是可以無限制地擴張？銀行經營績效的評估方式仍可用傳統盈餘及成本觀念加以框架嗎？在此背景下，巴塞爾資本協定應運而生。1987 年，美聯儲和英格蘭銀行聯合向巴塞爾清算委員會提出要在世界上建立共同的資本體系，目的就是要限制在資本不足的情況下銀行規模的過度擴張；現代金融機構經營績效的評估亦不再僅是單純存放款利差的擴大，而更由考量「每單位資本」所得利潤，轉變為衡量「每單位風險」下所能創造的獲利。藉由這種思維轉變所產生的評估指標，較能忠實呈現風險下的真正績效，並有效掌握銀行內部風險程度及獲利狀況，對資金與稀少性資源做適當分配。 如何達到最佳化的資本配置？最主要在於精確量化銀行業者每天所面臨的各項風險，尤其是信用風險的量化。而信用評等（credit rating）制度的建立係現代商業銀行量化信用風險管理的最重要且最基本的一環，信用評等的建置成敗在於資料倉儲的品質與IT 支援能力，這也是銀行內部評等建置的基楚工程，而一般大型國際銀行在建置內部評等系統時，會一併將後續呆帳準備（provisions）計提、預期損失與未預期損失、資本配置管理與風險調整後績效評估連結。 本研究室針對電子製造產業，在新巴賽爾協定規範下，建立信用評等模型。模型採用羅吉斯迴歸建立，模型中的變數可分成三個構面：『董事持股面』、『公司獲利面』、『公司負債面』；而模型的整體正確率可達88.31%。在各項模型的測試中，皆有穩定的表現。

巴塞爾銀行監理委員會於2001年1月公布新版巴塞爾資本協定，並於2006年底正式實施。新協定鼓勵銀行能建立自己的內部評等系統評估違約風險，並重視銀行放款風險考量資訊的量化和降低計提所需資本，進而提高金融機構風險敏感性，以彌補傳統標準法的不足。為因應此趨勢，本研究以全國公開資料庫的資料為實例，資料的觀察期間為1996至2005年，透過資料採礦流程，以製造傳統產業公司之授信樣本為主要的研究對象，建構企業違約風險模型及其信用評等系統。 本研究分別利用類神經網路、羅吉斯迴歸和C5.0決策樹三種方法建立模型並加以評估比較其預測能力。結果發現羅吉斯迴歸模型對違約戶的預測能力及有效性皆較其他兩者為佳，因此，以羅吉斯迴歸方法所建立的模型為本研究最終模型。接下來便針對該模型進行各項驗證，驗證後發現此模型即使應用到不同期間或其他實際資料，仍具有一定的穩定性與預測效力，確實能夠在銀行授信流程實務中加以應用。

新巴塞爾資本協定的誕生為全球廣大的金融體系定下一個控制風險的準則，要求金融機構對於其自身風險提列一定的資本準備，以避免發生危機時，毫無應變的能力。金融機構若能依內部評等法計算出對應其自身風險的最低計提資本，即可在風險控制下避免準備過多的資本，以追求最大的利潤。 本研究對象為國內於1996至2005年分類為電子工業下之授信企業，違約企業佔總體資料5.51%，本研究遵循新巴塞爾資本協定中內部評等法之規範，及考量實務應用之普遍性與準確性，以羅吉斯迴歸法建置信用評等模型，並依金管會所建議之方向逐一對模型加以驗證，以符合在實務上運作之標準。 違約機率模型中包含了四個財務報表之變數，一個企業基本特性變數，根據拔靴驗證，不僅在AUC項目的表現相當良好，此模型之參數表現亦相當穩定，不受訓練外樣本而有所明顯的變動。在敏感度分析中，變動某一參數至最差信用等級，皆會讓違約機率有明顯上升。本研究授信資料一共橫跨十年的時間，符合內部評等法中需要五年以上歷史資料的要求，信用評等在轉移矩陣中的表現十分優秀，大致集中在對角線的部分，且幾乎沒有發生在前一年度評等為最差等級的企業在下一年度回復至評等最安全的前三等級的狀況。且透過十年間企業評等的轉移情形發現，電子工業產業在十年間大部分企業有下降的情形，僅有少部分是上升的狀況，顯示出電子工業產業在1996至2005此十年間可能有下滑之趨勢。

新巴賽爾協定已於2006年正式實施，國內各金融業為有效控制信用風險，近年來多致力於內部信用評等之建立；本研究透過建置違約預測模型的方式，讓金融機構可採用更科學且快速的方法預測客戶之違約機率，兼顧了金融機構的獲利與安全性。 本研究之研究對象為全國公開資料庫於民國85年至94年的服務業，其中違約客戶佔1.6%，非違約客戶佔98.4%；藉由企業財務報表與基本構面結合經濟變數，經誤差抽樣建立羅吉斯模型；經評估確立以1：2誤差抽樣比例下的羅吉斯迴歸模型效果最佳。接下來便針對模型去評估模型的有效性；最後，更進一步依照該模型所預測之違約機率，建立信用評分等級，同時檢視各等級內客戶之特性。 研究結果發現，以K-S Test以及ROC曲線進行模型正確性評估，本研究之模型有一定水準可以區隔正常授信戶及違約授信戶的能力；等級同質性檢定，也得到了同一等級內違約要素為同質且組內變異小的結果；表示本模型具有一定的穩定性與預測效力。

本論文包含兩個主題，分別是信用評等的不一致性與盈餘管理是否影響銀行的信用評等。首先，本文以標準普爾信評機構之長期信用評等資料，試圖了解為何相同財務比率的銀行在不同的國家卻獲得不同的信用評等，我們提出『品質增進假說』，預期高所得、高度發展及政府治理較佳的國家，其銀行財務報表的可信度較高，財務資訊更能反映銀行的內在價值，此時信評機構與銀行間存在較少資訊不對稱的問題，使信評機構更信任財務報表的品質，因而提高財務比率對信用評等的解釋能力。相反地，在較低度發展或政府治理較差的國家，由於信評機構與銀行間存在較嚴重的訊息不對稱問題，使信評機構減低財務比率對信用評等的解釋能力。 實證結果與我們的假說一致。此外，本文也發現信評機構將較低度發展國家之較高的資本適足率視為有利於評等的財務比率，且給予較大的權數，表示較低度發展國家可以經由提高資本適足率以獲得較佳的信用評等。 本文的第二主旨仍為全球銀行業信用評等的決定，但與過去文獻不同，本文將檢視信評機構是否能辨識企業的盈餘管理的行為。本文以全球85國的資料探討銀行的盈餘管理是否對信用評等造成影響。由於企業進行盈餘管理將造成內部人與外部人間的訊息不對稱的問題，我們提出一 “較佳治理效果”，認為符合較佳治理的銀行可以降低訊息不對稱的程度，而較佳治理指的是一銀行位於高所得國家、債權人保護程度較佳的國家、或當一銀行的財務報表係由全球前五大會計師簽證時，我們認為在這些情況下，信評機構相信其報表盈餘是可信的，使得盈餘管理對信用評等不會造成影響，也因此不影響銀行的債務資金成本。相反地，在一個不符合較佳治理情況的銀行，訊息不對稱的情況較為嚴重，當信評機構發現銀行進行盈餘管理，認為此舉會使銀行真實的經濟表現受到隱匿，進而調降該銀行之信用評等，也因此將增加該銀行的債務資金成本。 實證結果發現當未考慮治理變數時，我們發現兩個盈餘管理的代理變數，即盈餘平滑與盈餘操縱都對信用評等造成 “不利效果”。也就是說，當銀行進行盈餘管理時，信評機構會調降其評等，繼而使債務資本成本增加。 當考慮治理變數且以盈餘平滑當作盈餘管理的代理變數時，我們的較佳治理效果獲得強烈支持，在高所得國家，債權人保護程度較佳的國家，或財務報表是由前五大會計師簽證的銀行，均可以有效地降低訊息不對稱的問題，且發現，當一銀行位於高所得國家或一銀行的財報是由前五大會計師簽證，則盈餘平滑對信用評等的影響接近 “中立效果”，亦即不會影響銀行的債務資金成本。然而，當一銀行是來自於中所得國家、東歐及中亞及東亞及太平洋地區，因為存在較嚴重的訊息不對稱問題，均加重盈餘平滑對信用評等的不利效果，繼而使得銀行的債務資金成本提高。 最後，當考慮治理變數且以盈餘操縱當作盈餘管理的代理變數時，在高所得國家，盈餘操縱對信用評等的影響不顯著，中所得國家則顯著地減緩了盈餘操縱對信用評等的不利影響。此結果與過去研究一致，中所得及較低度發展國家的銀行會提列較高的可裁量的呆帳費用，藉以傳遞有利的內部訊息予外部投資人；但高所得國家，訊息不對稱的現象並不明顯，故不需要透過可裁量的呆帳費用來傳遞訊息，且較高的可裁量的呆帳費用反而使得盈餘被低估。在債權人保護程度較高的國家也減緩了盈餘操縱的不利效果。

本文主要換討SOX之後宣告重編公司之經濟後果。探討如下議題:(1)信用評等是否/如何反應公司的重編資訊;(2)重編內涵與經理人異動之關聯性;(3)經理人異動、信用評等改變以及重編嚴重性三者之關聯性。 / Following the passage of the Sarbanes-Oxley Act of 2002 (SOX), the increasing occurrence of accounting restatements has drawn considerable attention concerning the financial statement quality and adverse consequences of accounting restatements from investors, regulators, auditors and business communities. The primary purpose of this research is to investigate the economic consequences of accounting restatements announced after SOX based on their relations with credit ratings and management turnover. To examine the following research issues of (1) whether and how the credit rating reacts to companies’ restatements, (2) whether restatement characteristics are associated with management turnover, and (3) what the association among management turnover, credit ratings, and restatement severity is, I gather data on 1,838 companies that restated financial statements between 1997 and 2005. In the first part of the study, my results provide empirical evidence consistent with the conjecture that higher severity restatements are more likely to be followed by subsequent unfavorable ratings. Furthermore, rating agencies using accounting-based measures to predict the probability of bankruptcy perform better in assessing ratings in the post-SOX period. Moreover, rating agencies give auditor changes a “fresh-look” after SOX. In the second part of the study, the likelihood of CEO/CFO turnover significantly increases for companies with higher restatements of severity, and a CEO is more likely to be terminated if the company credit rating following restatements is downgraded. The results show that there is no “cop a plea” effect and when restatements are prompted by companies, management turnover appears to be more concerned with the dollar amount of overstatement on income and/or restatements affecting core earnings. In addition, when executives window-dress earnings to portray a more favorable earnings picture, they are more likely to be terminated following subsequent financial restatements. Moreover, results also indicate that after SOX companies seem more likely to blame their auditors for restatements of higher severity and dismiss their auditors afterwards to maybe avoid the replacements of management.