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金融控股公司架構下金融監理制度之研究陳盈達, Chen, Yin Ta Unknown Date (has links)
近年來各國金融機構為提昇競爭力，多採異業併購方式拓展其經營領域，再加上電子資訊技術不斷創新，金融集團推出銀行、證券、保險等綜合產品已蔚為風潮，美日等國為配合業者金融現代化發展動向，皆已容許其金融機構採行控股公司模式經營。而我國金融跨業經營型態，除各金融機構本身內部設立部門兼營其他金融業務外，並得依各業別法或其授權規定以轉投資子公司型態經營，因此金控法實施前實際上同時經營銀行、證券、保險中二種專業以上之金融集團已有二十家，政府為利金融業因應當前環境的轉變及加入世界貿易組織之競爭壓力，期使金融機構透過經濟規模之提高，發揮經營綜效，協助業者因應國際經營潮流，乃立法通過金融控股公司法，並自九十年十一月一日起實施。
金融控股公司法的實施，雖然協助金融機構透過經濟規模的提高，發揮經營綜效，以因應國際經營潮流，但金控公司並非是金融業經營之唯一選擇，也不是所有金融業都適合轉型為金控公司，資產規模不夠大、市場佔有率有限或是不具互補性之異業結盟而成立金控公司，只是疊床架屋，讓經營效率更加低落罷了。另一方面，金控公司之成立並無法改善目前我國各金融機構嚴重之呆帳問題，金融體系高達1.2兆的逾期放款，更不會在財政部從寬核發金控公司執照後憑空消失。
近年來，國內陸續爆發多起金融弊案，反應出金融監理效率不彰之事實，再加上國內及國際經濟景氣之衰退，隨時都有引發金融危機與風暴之可能，因此，如何強化金融監理效能，建立金融市場之安定與秩序，實為當前金融革新之重要工作。尤其隨著金融環境之迅速變遷，金融集團之迅速興起以及金融商品日漸複雜之際，如何調整金融監理架構及強化監理效能，實為當前政府所面臨之極大挑戰。目前財政部積極規劃合併監理制度，逐步走向金融監理一元化的目標。整體金融監理制度一元化包括對於金融、證券、期貨及保險業之聯合監督管理。規劃將於行政院下設立金融監督管理委員會，讓委員會合併現行財政部金融局、保險司、證券暨期貨管理委員會、中央銀行金檢處及中央存保公司檢查處之金檢權，為一具備獨立金融、保險、證券及期貨之監督管理組織。
雖然金融監理委員會的成立確實解決了部分現行監理制度之缺失，然而，依照本文研究，新的制度仍將面臨許多新的挑戰，例如，仍未順應潮流採行功能性監理、監理政策與監理法規可能發生整而未合之情形、金控公司系統風險難以量化、監理難度不斷升高以及專業人才培育不易等諸多問題。因此，本文對我國未來監理制度提出下列建言:
1.貫徹金融監理一元化之理想。
2.金融監理技術之提升。
3.監理政策及監理法規應整合。
4.果斷整頓問題金融機構。
5.強化金融業者自律功能。
6.金融監理應秉持重要性原則。
7.建立金融機構資料申報中心。
8.建立金融機構強制退出市場機制。
9.落實資訊揭露制度，加強市場制裁與監督功能。
10.紓困救急也要整頓改革。
11.專業獨立之金融管理。
12.培育優秀監理人才。
13.金控法匆促立法，尚待隨時補充規範。
14.審慎處理基層金融問題。
15.金控法實施後，存保公司風險大增，卻角色定位未明。
在金融體系快速自由化的過程中，我們深信，唯有堅持強化監理能力的原則與果斷執法的決心，才能真正防範金融危機的發生。
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金融預警、合併監理與分級管理制度之研究 / A Study on Early Warning System, Unified Financial Supervision, and Classified Regulatory Principle.鄭璟紘, Cheng, Ching Hung Unknown Date (has links)
本研究分析我國49家本國銀行、55家信用合作社、287家農會信用部及27家漁會信用部等四類金融機構之經營現況，並參照各國金融預警制度運作方式，選取適合的財務比率，運用SAS統計軟體及Z-score、Logistic等模型，分別找出造成各類金融機構經營失敗之顯著相關財務比率，評估各類金融機構之經營效率、失敗機率與模型之正確區別率，以建立預測金融機構失敗機率之預警模型。研究之樣本資料分別為：本國銀行49家、2001年第2季~2003年底共計11季25項財務比率，信用合作社55家、1998年底~2003年底共計21季26項財務比率，農會信用部287家1998年底~2003年底共計21季25項財務比率，漁會信用部27家1998年底~2003年底共計21季25項財務比率。
本研究之結論為：
一、彙整Z-Score模型對各類金融機構具有顯著性之財務變數，本國銀行有6項、信用合作社有7項、農會信用部有6項，漁會信用部有4項。
二、彙整Logistic模型對各類金融機構具有顯著性之財務變數，本國銀行、信用合作社各有6項，農會信用部有5項，漁會信用部有4項。
三、金融預警模型中，Logistic模型較Z-Score模型有較高的正確區別率。 / This research analyzes 49 domestic banks, 55 credit cooperative unions, 287 credit department of farmer associations and 27 credit department of fisherman associations above four kind of financial institution´s management situation, and refers the operation ways of various countries financial early warning system, selects suitable financial ratios , utilizes SAS statistics software and Z-score, Logistic models, it identifies the root cause of bankruptcy thus reveals finance of ratio the correlation, appraises management efficiency, the defeat probability each kind of financial institution if the correct difference rate. It appraises each kind of financial institution´s management efficiency, defeats probability and correct difference rate. It establishes early warning model that forecasts financial institutions failure rate. The research model and period: used 49 domestic banks from 2001 in 2nd season to the end of 2003 total 11 seasons and 25 items of finance ratio、55 credit cooperative associations from the end of 1998 to the end of 2003 total 21 seasons and 26 items of finance ratio、287 credit department of farmer associations and 27 credit department of fisherman associations from the end of 1998 to the end of 2003 total 21 seasons which used respectively 25 items of finance ratio.
The conclusion of this research are:
Firstly, it collects the entire Z-Score model to have significant financial indicator to each kind of financial institution, the domestic banks have 6 items, the credit cooperative associations have 7 items, the credit department of farmer associations have 6 items, and the credit department of fisherman associations have 4 items.
Secondly, it collects the entire Logistic model to have significant financial indicator to each kind of financial institution, the domestic banks and the credit cooperative associations have 6 items respectively, the credit department of farmer associations have 5 items, and the credit department of fisherman associations have 4 items.
Thirdly, in the financial early warning model, when comparing Z-Score with Logistic model , the latter appears to have a higher correct difference rate.
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