在金融市場全球化的趨勢下，重大金融危機發生的頻率與傳染力也相對提高，程度不一的金融危機頻繁發生。在台灣金融體系裡，隱藏逾放早已是事實，最近幾年因為大環境的不景氣，銀行逾放比率不斷上升，因此銀行本身體質的健全與否是非常值得注意的。本文欲建立一個預警模型，找出可以預測銀行危機的指標。 首先利用KMV公司於1997年發展出來的Credit Monitor Model，將市場訊息帶入早期預警模型中，發現銀行業的特殊財務結構(高財務槓桿)，會造成Credit Monitor Model的運用障礙，因為銀行業的負債比率高達95%，股東權益佔資產的份額相當地小，用這一小部分的股東權益估算資產市值是不合理的，所以本文加入一些簡單的假設解決這個問題，利用修改後的Credit Monitor Model加入新的市場訊息。此外還探討財務會計變數中的覆蓋率，是否具有事先預警的效用，除了財務會計變數外，本文亦加上其他市場上具有監督效果的指標，如定期存款利率與無風險國庫券利率差，這使得本模型更具備了即時市場訊息的資料。 本文發現只有傳統財務變數—覆蓋率具有預測能力，當遭受危機或總體經濟環境不好時，覆蓋率越低的銀行，愈容易倒閉。另外兩個變數—違約距離與定期存款利率差，係數的正負號與預測的相同，但卻都不顯著，本文認為這種情可能是由於台灣股票市場的不完全及存款保險制度所造成。

金融危機是一個涵蓋性很廣的名詞，包含了通貨危機、銀行危機、外債危機與制度性金融危機。1990年代後金融危機與以往危機呈現不同的特徵。在三代金融危機模型中，第一、二代模型著重在通貨危機的探討，第三代模型則直接點出通貨危機與銀行危機的同時或先後產生。Goldfajn and Rodrigo（1997）將此種現象稱之為雙元危機(twin crises)。雙元危機的發生日漸頻繁，同時也比個別產生的通貨危機或銀行危機花費更龐大的社會成本。故本研究以雙元危機為研究標的，希望能建立有效預測雙元危機之模型。 在建立雙元危機的預警模型上，本文採用的方法有兩大類：訊號方法（Signal Extraction Approach）以及統計迴歸模型（Econometric Modeling）--Logit模型。本研究蒐集1970年至2000年間，共包含21個非工業化國家與7個工業化國家，挑選15個總體經濟指標為變數，建立雙元危機的兩套評估模型。其中在訊號方法上，本研究在指標變數的處理方式上採用累積效果的概念，得出與以往採用年變化率不同的結論。 本文希望透過建構良好的預警系統模型，對危機的發生加以預防並提供政府採行必要措施，以掌握整體經濟情勢的發展，防範於未然。

2007年8月美國爆發次貸危機(Subprime Crisis)，如此新型態的金融危機是否可由金融危機預警系統預測？是本文所欲探討的目標。本文採用訊號方法、固定效果下的Panel Logit Model和CART(Classification and Regression Tree)三種計量方法建構危機預警模型。最後利用美國2006年至2008年資料，驗證本文所建構之預警模型是否能夠有效預測次貸危機的發生。 / “Could banking early warning systems help to predict Sub-prime crisis?” That is the main issue that we want to discuss. We combine three kinds of early warning systems models – Signal Approach, fixed effect panel logit model, and CART approach – to create a new banking early warning system(EWS). We will use the US 2006-2008 data to examine whether this new EWS could predict the Sub-prime crisis correctly.

商業銀行是以借貸為主的金融機構，銀行獲利的主要來源，是從存款大眾手中取得短期資金，再將資金貸放給政府或企業進行長期投資。銀行「借短貸長」的業務，常使得其資產與負債產生存續期間不一致的問題，當利率非預期變動時，會改變資產與負債的真實價值，進而影響到銀行的淨值及股票報酬率。此外，匯率變動的風險也是銀行常常面臨的問題，尤其是當銀行涉足國際業務時，匯率的變動常常會使銀行所持有的外幣部位價值改變，進而影響到銀行的真實價值。另外一個會影響到銀行資產與負債價值的因素，就是信用風險的問題，總體經濟環境的信用品質變動，常常會影響銀行放款的還款機率，進而改變銀行放款的實質價值。 本文採用過去學者們所研究過的銀行股價三因子模型，即市場因子、債券因子、匯率因子，並加入代表總體信用風險的第四個因子，以及代表抵押品價值變動的第五個因子，成為銀行股價五因子模型。以日本銀行業的股價報酬為研究對象，實證結果顯示:新加入的總體信用風險因子，對於銀行股價報酬率的確產生顯著的負向影響，也就是當借貸市場信用品質愈差（信用風險越高）時，整體銀行股價的報酬率下降。且在四種類型的銀行中，地方銀行所估計出的信用風險顯著的比例最高，代表資產規模較小、放款業務較集中的地方銀行，其信用風險確實較其他類型的銀行為高。另外，在日本泡沫經濟破滅以後的銀行危機時期，以股價多因子模型來衡量的銀行信用風險也有上升的現象。

國際研究中雖有針對國家級的銀行脆弱性作分析，卻並未定義或預測台灣系統性危機，本研究在這樣的背景下，決定建構台灣本土的銀行業預警系統，建立銀行危機的領先指標，希望不只順應國際潮流，更能發展適合台灣特殊性的模型。本研究利用貝氏網路模型的特殊性: (1)事後值(2)機率特性，以個體化資料著手，建構一總體性模型。故研究者能確切了解個別銀行財務狀況，對個別銀行發出預警。事後值的特性使研究者能同時考慮多項財務比率。另外，利用機率特性，可幫助研究者了解危機的程度，且能做總體的延伸運用。 本研究發展出兩種方法建構總體模型。第一種為百分比法，以危機銀行佔總銀行個數的比率為基礎；第二種為加權平均法，讓機率值高者有較大權數，機率小者有較小權數去建立一加權平均機率值。 將本研究的推論結果和「台灣金融服務業聯合總會委託計畫-台灣金融危機領先指標之研究」比較，顯示本模型的兩種方法皆與危機之發生有相同趨勢，而考慮危機訊號的設定後，方法二加權平均法顯然具備較佳的預測結果。此外相較總體面衝擊產生的危機，本模型在預測能力上，對來自銀行個體面造成的危機預測明顯較優異。 / International organizations defined and predicted country bank crises events without Taiwan, but they happened in Taiwan in the past twenty years. We construct the early warning system for banking crises in Taiwan and develop the specific model suited to our country. Using Bayesian Model’s specialities: (1) posterior value; (2) probability, we build a systematic model based on microeconomic data. So researcher can understand all financial conditions and predict the financial distresses of individual banks. The concept of posteriority lets researchers can consider a lot of financial ratio at the same time. The characteristic of probability makes researcher to extend the model to macroeconomic. We develop two methods to build systematic model. One is Percentage method which is based on the percentage of financial distress banks to all banks. The other one is weighted average method which used large weight in financial distress bank and small weight in financial sound banks. Comparing our results with the report that Taiwan Financial Services Roundtable issued in 2009, our methods have distress trends which link with crisis directly. But weighted average method has a better predict power than percentage method after considering the signals of distress we specify. Besides, our model has a stronger predictive power in crises from individual effect than crises from macroeconomic shocks.

一、金融危機的理論模型可分為:1.第一代模型:基本面惡化。2.第二代模型:傳染蔓延效果。3.第三代模型:預期心理效果。 二、台灣發生金融危機的成因為:1.土地投機過深。2.股票持有過多。3.交叉持股，過度融資。4.借殼上市。 三、台灣發生金融危機的後果為: 1.資產價格下跌，影響家計消費。2.經濟成長率下降。3.銀行業逾放比率增加、資產品質惡化、退票比率增加、資產報酬率下降。 四、台灣發生金融危機政府採取的因應對策及其效果為:1.一般性管制。2.選擇性信用管制。3.調降金融業營業稅:降稅所增加的盈餘，幫助銀行沖銷呆帳，降低逾放比率。4.金融業合併:(1)業務同性質很高，將以節省成本為主要目的。(2)官股成分的銀行進行合併。5.展延問題企業本息攤還半年。6.護盤:(1)企業界護盤:釀成母子公司財務危機。(2)財政部成立「股市穩定基金小組」。7.銀行業不動產擔保品需於兩年內處分完畢。8.限制分行設立家數，誘導新銀行承受信用合作社。9.嚴禁抽銀根，以配合政府紓困政策。 五、日本發生金融危機的成因為:1.政界、官員、財界與黑道操縱股價。2.交叉持股，過度融資。3.土地投機過深。4.大藏省及日銀失職。5.決策當局無法適當處理。 六、日本發生金融危機的後果為:1.經濟成長停滯。2.企業部門財務結構惡化、破產家數及債務創新高。3.失業率創新高。4.財政赤字惡化及國民負擔增加。5.金融機構債信評等下降、資本適足性規定與股、匯市重挫導致金融機構惜貸。6.銀行業逾放比率增加、資產品質惡化、資產報酬率下降。7.資產價格下跌，影響家計消費。 七、日本發生金融危機政府採取的因應對策及其效果為: (一)振興景氣方案成效評析:自1992年起推出多次振興經濟方案，惟未進行制度面及供給面結構改革，銀行龐大呆帳問題一再拖延，財政赤字不斷擴大。 (二)租稅政策成效評析: 1997年提高消費稅稅率並廢除特別減稅措施，且增加醫療保險自負額，同時公共投資減少3兆日圓，被認為是振興經濟的絆腳石。 (三)貨幣政策成效評析:貼現率由1993年8月30日的6%逐漸調降至歷史新低點，但寬鬆貨幣政策的效果，幾乎無法發揮。 (四)金融改革成效評析:1.1996年:實施金融大改革，逐步解除金融市場各項管制，期望在2001年可以與紐約、倫敦的金融市場並駕其驅；但卻在1997年中為金融風暴所阻。2.1997年:(1)通過日銀法修正法案，賦予日銀自主性。(2)大藏省改革法案，可下令銀行停止營業，而不再採行事前指導與保護。3.1998年:實施(1)「新外匯化」、「金融系統改革法」、「金融機能安定化法」、「存款保險修正法案」:以公共資金購買特別股方式挹注銀行資本，由於挹注金額過低，且外界對審查過程質疑甚深。(3)實施「金融再生法」:成立「金融再生委員會」，解決問題銀行；同時合併住專管理公司與處理回收銀行:專司負責處理銀行不良債權；惟面臨適任人選不足的問題。同時與大藏省共同管理，故其「獨立」、「專責」的角色亦受到質疑。 (4)實施「金融早期健全法案」:率先對受困的金融機構提供援助。4.1999年:對大型銀行、地方銀行的官方資金投入期限至2001年3月底止，防金融界的過度依賴。5.2000年:成立金融廳，強化金融體系，確保金融管理的透明化，加強與國際合作為職志。 八、台灣與日本金融危機的比較 (一)相同點:1.外債小於外匯存底。2.內債赤字逐漸擴大。3.貿易收支都有盈餘，惟貿易盈餘與國內投資有趨緩的現象，造成經濟成長率下降，股、匯市下跌。4.有產業及資金外移的現象。5.銀行有特權貸放，造成道德危機與逆選擇。 (二)相異點:1.技術層次不同:日本的研發水準有其獨特之處，台灣OEM較多，大都接美、日訂單，受美、日景氣衰退的影響既大且深。2.政治穩定性不同:日本長達近10年的短命內閣，政策前後無法一致性，責任承擔不明，台灣則無此現象。3.佔世界經濟體的地位不同:日本佔世界經濟體第二大，台灣佔世界經濟體第二十一大，所以日本的產能比台灣大。4.工資與地租成本結構不同:日本的工資與地租成本是台灣的2.5倍，所以景氣下滑較早發生，趨緩的時間亦較長。 九、台灣與日本金融危機經驗給吾人之改革啟示 (一)在銀行制度應有的改革:1.強化金融監理體系，力求金融監理一元化。2.鼓勵金融機構合併。3.設立資產管理公司。4.成立控股公司。 (二)在貨幣市場應有的改革:1.發行票券的公司需經信用評等。2.建立票券業務防火牆及內控制度。3.貨幣市場共同基金與銀行體系進行競爭，可提升競爭力。 (三)在資本市場應有的改革:1.降低股市的財務槓桿比率，適度調低融資成數。2.加強查緝丙種經紀人。3.提高法人投資比重，使市場結構趨於穩定，降低股市的波動性。4.加強取締內線交易。 (四)在外匯市場應有的改革:1.匯率制度儘量尊重市場供需機能。2.如果外債過高，過度引進外資易造成金融機構信用過度膨脹。而企業負債比例過高、若資金過度流向股市及不動產投機市場，金融機構易導致鉅額呆帳或倒閉。3.央行對無本金交割遠期外匯投機交易應有嚴格的規定，避免外匯過度投機。 (五)在產業政策應有的改革:1.未來高科技的發展，不應再依循以往政府專案資助的模式，宜交由市場機制，自行運作。2.政府只要提供良好的投資環境，並建立良好的制度與規範。3.企業界需培植高級人才，提升研發能力。 十、結論:(一)發生金融危機，市場運作偏離常軌，政府的短期救急措施顯得非常重要。(二)就中長期而言，為加速經濟結構的調整，因應泡沫經濟的衝擊，政府由擴大公共投資、貫徹自由化政策及加速產業升級三方面著手。(三)日本振興經濟方案偏重公共投資，且方案執行有時間落後。(四)日本財政赤字嚴重惡化，影響經濟復甦腳步。(五)日本主政者未針對經濟的病因，進行結構性改革。 十一、政策性意含:(一)慎評擴大內需效果。(二)貨幣政策應同時兼顧內需市場與國際市場。(三)政府需研擬整套金融改革方案。(四)日本金融改革給台灣的啟示。 第一章 緒論----------------------------------------------------1 第一節 研究背景與目的--------------------------------------1 第二節 研究內容與架構--------------------------------------4 第三節 研究方法與限制--------------------------------------7 第四節 研究期間與資料來源之限制----------------------------7 第五節 文獻回顧--------------------------------------------7 第二章 台灣金融危機的成因、後果及政府因應對策-----------------15 第一節 台灣金融危機的期間與背景---------------------------15 第二節 台灣金融危機的成因分析-----------------------------19 第三節 台灣金融危機的後果分析-----------------------------32 第四節 台灣金融危機的政府因應對策-------------------------40 第五節 台灣金融危機的政府因應對策效果評析-----------------58 第三章 日本金融危機的成因、後果及政府因應對策-----------------70 第一節 日本金融危機的期間與背景---------------------------70 第二節 日本金融危機的成因分析---------------------------- 78 第三節 日本金融危機的後果分析---------------------------- 85 第四節 日本金融危機的政府因應對策-------------------------89 第五節 日本金融危機的政府因應對策效果評析--------------------103 第四章 台灣與日本金融危機的成因、後果及政府因應對策 之比較----------------------------------------------- 114 第一節 台、日金融危機成因之比較分析----------------------114 第二節 台、日金融危機後果之比較分析----------------------119 第三節 台、日金融危機政府因應對策之比較分析--------------125 第四節 台、日金融危機政府因應對策效果之比較分析----------142 第五章 台灣與日本金融危機經驗給吾人之改革啟示----------------146 第一節 在銀行制度應有的改革------------------------------146 第二節 在貨幣市場應有的改革------------------------------154 第三節 在資本市場應有的改革------------------------------157 第四節 在外匯市場應有的改革------------------------------161 第五節 在產業政策應有的改革----------------------------------163 第六章 結論--------------------------------------------------166 第一節 本文主要發現--------------------------------------166 第二節 本文政策性意涵------------------------------------169 註 釋-----------------------------------------------------174 參考書目-----------------------------------------------------178