近年來，隨著中國經濟市場近年來的迅速發展，國內也愈來愈多在中國隔海投資相關產業或是實際營運的公司，因此本研究的對象主要為中國的上市公司，希望能找出影響一家公司營運狀況的最佳財務指標，繼而建構出最能準確預測一家公司危機發生與否的危機預警模型。 本研究選取2005年與2006年符合財務危機定義的72家危機公司，以一對一的配對方式再以公司「產業類別」與「規模大小」為準則，挑選72家正常公司進行研究。以12項財務變數以及危機發生前三個年度的數據作為研究樣本，危機發生當年度的數據作為測試樣本，首先進行常態性檢定，確立以何種分析法建置模型，再分別以逐步迴歸分析法輔以合理的財務理論篩選適合的財務變數，並以Logistic迴歸分析法建構危機預警模型，最後則是以測試樣本去判別模型的正確判別率。 研究結果顯示，經由基本統計量分析發現財務數據異常的情形，危機公司幾乎所有的財務變數平均數愈接近危機發生的年度，呈現的表現愈好，與一般的認知正好相反；此外，危機預警模型的正確判別率三個年度有愈來愈好的趨勢，但是仍舊沒有預期的高。綜合來看上列情形發生的原因，推測可能是大陸上市公司之公開資訊較不透明，財務報表有可能虛報所導致的結果。 I

由於財務報表舞弊往往足以震撼投資大眾，造成資本市場重大損失，各國監管單位無不盡力降低此事件之爆發，以維護資本市場秩序、保障投資人，是以本研究欲瞭解影響中國大陸上市公司舞弊之因素為何，以及如何建立舞弊預測模型提供財務報表使用者作為參考之用。本文利用2007年至2014年受懲罰之上市公司為研究對象，採Logistic迴歸進行實證分析，結果顯示裁決性收入與Z"-Score對於財務報表舞弊無顯著相關，相反的獨立董事比例、是否具ST壓力、存貨週轉率、應收帳款週轉率、主營業務利潤率與財務報表舞弊具顯著關係，另外利用迴歸結果中顯著變數建立財務報表舞弊模型，發現整體正確率為53.31％。 / Due to the severe impacts caused by fraudulent financial reporting, securities regulatory commissions in most countries put much emphasis on maintaining the order of the capital markets and protecting the investors’ interests. In order to realize the factors of financial statement fraud, especially for China listed companies, and build the detecting model for the financial statements users, I select some listed companies punished by the government during the period 2007-2014 as the samples in this dissertation. Then, I use logistic regression model to test which variables are significant to fraudulent financial reporting, and the results show that the discretionary revenue and Z"-Score do not have impact on it. On the contrary, the percentage of independent directors, pressure from avoiding being “ST”, inventory turnover, accounts receivable turnover, and percentage of income from main operation are significantly relevant to fraudulent financial reporting. Moreover, when including these significant variables in the detecting model, the accuracy of the model can up to 53.31 percent.

本文參照前人學者實證研究中所選取之財務比率變數，其中包含經營效率、獲利性、償債能力等構面中所選取財務比率變數共17個，另加入董事會特性、股權結構、參與管理等構面之公司治理變數共13個治理變數，以及納入盈餘管理變數與相關控制變數分別建構3個財務預警模型，並將會計資訊變數的資料型態依Platt(1990)之概念分為兩種，用意在分別比較原比率型態之預警模型與相對比率型態之預警模型之差異，樣本公司抽樣於2002年至2005年間，以TEJ資料庫認定為財務危機之企業，從中抽取跨產業41家財務危機之樣本企業，以1：2之比率抽取資產總額相近之82家正常企業樣本，總樣本數為123家樣本公司，實證結果顯示在財務危機發生前一、二年度，整體而言相對比率之預警模型預測能力與類比解釋能力相對優於一般原比率之財務預警模型，而盈餘管理變數確實能提高模型預測準確率，在越接近財務危機發生之時間點，其效果較為顯著，尤其相對比率之盈餘管理變數優於原比率之盈餘管理變數，再者公司治理變數之加入，亦同樣對模型之區別能力有所幫助，總和而言同時加入會計資訊變數、盈餘管理變數與公司治理變數之相對比率預警模型，是為本文所建預警模型中最佳效率之預警模型。

過去三、四十年來世界各地發生金融危機的頻率較從前高出許多，探究原因後可以發現，與各國陸續開放金融自由化以及國際金融市場快速成長有極大的關係。除此之外，在各國中，金融危機的發生通常具備一些共同特徵，諸如危機發生時會導致資金外流、匯率大幅貶值、股市重挫、產出減少、進出口減少…等影響。因此，面對這一波次級房貸風暴，本研究也即將檢視美國在總體經濟數據上各方面的表現，希望能利用1970年以來已開發國家和開發中國家歷年來所發生的貨幣、銀行危機下所代表的各種總體經濟數據，經過轉化整理後，透過Logistic迴歸模型建立一個迴歸方程式，以了解金融危機的發生與實質匯率、進出口…等其他解釋變數之間的關聯，並利用此模型探測現階段次級房貸風暴對美國可能引發金融危機的機率值，以探討其合理性。 / We find that the frequencies of the financial crises are higher for the past forty years in the world. It is due to the financial liberalization and international financial markets which grow rapidly. Besides, financial crises usually company with some common characteristics such as capital outflow, the depreciation of the foreign exchange, the shock of the stock market, the decreasing of the production and so on. Therefore, in order to understand this financial crisis of the subprime mortgage, this thesis surveys the economic data of developed countries and developing countries from 1970s and figures out the performances of these countries under balance-of -payments crises or banking crisis. We use the logistic regression model and transform the data to construct a regression model. After understanding the relationship between the explaining variables, we use this model to predict the probability of possible financial crisis in U.S. under the subprime mortgage crisis and then discuss the rationality of those predicted values.

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有鑑於信用風險衡量模型之廣泛使用，以及預測金融機構違約事件之重要性，本研究欲建立能有效預測金融機構違約事件之模型。其中Merton模型之概念被廣泛的應用，包含著名之KMV公司亦以Merton模型之概念建立信用風險管理機制，因此本研究選擇Merton模型之產出-預期違約機率(Expected Default Frequency, EDF)作為預測違約事件之主要變數。 本研究以國外56家金融機構，於2007至2009年共140筆樣本資料，資料內容包含股價以及財務變數。實證方法為先以各公司之股價資訊透過Merton模型計算各樣本之預期違約機率，作為Logistic迴歸模型之自變數進行分析。之後另外加入財務變數嘗試增進模型之解釋能力。此外，本研究亦修正模型之設定以檢視在更貼近真實世界的假設下，模型之預測能力是否有提升。本研究之實證結果發現，單以預期違約機率所建立之違約預測模型即有良好之預測能力，即使再加入其他變數並進行假設的修正，對於模型預測效果提升並不顯著。因此本研究肯定Merton模型以公司之股價資訊衡量違約風險之概念。

台灣的銀行保險於2000年興起，2009年銀行通路初年度保費收入（First Year Premium, FYP）占整體壽險業初年度保費收入的比重達63.15%，首次超越傳統業務員通路，至2012年為止皆維持5成以上，顯示銀行通路對壽險公司的重要性。實務上壽險公司同時會與多家銀行簽訂保險銷售的合作契約，如何確保合作銀行招攬之業務是對公司有益而非反而造成公司虧損，成為壽險公司重要的課題。 　　本研究依據銀行之設立時間、是否由政府持股、是否具金控背景、是否為非商業銀行、資產規模及公司治理結構等特性進行分類，由各類銀行通路招攬之醫療險是否發生短期理賠及短期理賠之總金額判斷其業務品質，並利用logistic迴歸模型及OLS迴歸模型探討合作銀行之特性對銀行保險業務品質之影響。 　　實證結果顯示，1991年以前設立之舊銀行、商業銀行及大資產規模之銀行的短期理賠狀況較少，契約品質較佳。至於銀行是否由政府持股、是否具金控背景及銀行的公司治理結構等因素則對短期理賠並沒有顯著的影響。理賠金額方面，實證結果則顯示所有銀行特性對於理賠金額之影響都是不顯著的，表示被保險人或許會因為投保銀行之特性影響其申請理賠之機率，但不會因銀行之特性影響申請理賠之金額。 / Bancassurance in Taiwan has been developed rapidly since 2000. In 2009, first year premium (FYP) of life insurance from bank channels exceeds FYP from agent channels for the first time. It is clear that bank channels are very important for life insurance companies. Thus, how to maintain the quality of insurance business from every bank channel becomes a big concern for life insurance companies. This study judge the quality of insurance business by observing the conditions of claim of permanent health insurance selling in bank channels, and use logistic regression and OLS regression to analyze the relationship between the characteristics of banks and the quality of bancassurance based on the foundation time of banks, the equity possessions of banks, the assets of banks, the corporate governance structure of banks, and so forth. According to the empirical results, the characteristics of banks affect the probability of short-term claim, but the characteristics of banks do not affect the amount of claim.

在市埸外在環境及法令政策的改變之下，台灣的銀行保險業務自2000年起快速發展，並帶動整體壽險業保費規模的成長。通常壽險公司同時會跟許多家銀行合作推動銀行保險，但與每家合作銀行之合作關係不盡相同，而由於銀行通路對壽險業極為重要，因此壽險公司皆希望所有合作銀行所招攬之保險業務都能有良好的品質，使保險業與銀行業的合作形成雙贏的局面。 　　本研究依據合作銀行之相對談判力、合作銀行與壽險公司間的信賴關係及壽險公司是否持股合作銀行等指標，輔以各銀行通路之醫療險損失情形判斷其業務品質，並藉由logistic迴歸模型及OLS迴歸模型探討銀行保險業務中，合作銀行與壽險公司之間的合作關係對銀行保險業務品質之影響。 　　實證結果顯示，相對談判力小、信任程度高及保險公司有投資股權的合作銀行，其短期理賠的機率較低，而銀行與保險公司間的合作關係對於理賠金額則沒有顯著影響。 / Due to the motivation of macroeconomic environment and the change of regulation, bancasssurance in Taiwan develops quickly these years. In general, life insurance companies sign cooperative contracts with plenty of banks, but the relationship with every bank could be different. All life insurance company wish that the quality of insurance business from every bank channel maintains very well despite the different cooperative relationships. This study evaluate the quality of insurance business by observing the conditions of claim of permanent health insurance selling in bank channels, and use logistic regression and OLS regression to analyze how the relationship between insurance companies and banks affects the quality of bancassurance According to the empirical results, when banks have relatively weaker bargaining power, banks are highly trusted or invested by insurance companies, the quality of bancassurance from the above-mentioned bank channels is better.

銀行在面對借款人以不動產申請抵押貸款時，產生對住宅擔保品估價之需求，以為債權之確保。然銀行的估價過程與一般估價最大不同，肇因於其估價前，擔保品本身已先產生一組買賣契約價格。過去研究指出，估價會嘗試以某些較易取得的價格資訊作為定錨點(anchor)，藉以調整並成為最後的價格。而我國不動產交易價格資訊不透明，契約價格往往由借款人提供的情況下，銀行內部估價人員可能因資訊不易取得、定錨效果，在擔保品的鑑估結果上受到契約價格影響，倘有心人士欲藉此獲得高額貸款、牟取不法利益，將損及銀行債權，即使採用自動估價系統降低人為影響因素，因資料來源不佳，只會產生所謂「garbage in garbage out」的結果。據此，如何分辨契約價格是否具有參考力變成為關鍵，亦為本文欲補足的研究缺口。 本文採用國內某銀行臺北市不動產擔保品8,348筆估價資料為樣本，建立以挑選契約價格是否具有參考力的機率預測模型，尋求影響能判定契約價格是否具有參考力的主要因素，並研究在最適的機率界限下，篩選出具有參考力的契約價格樣本。而研究結果所建立的模型，其預測並篩選出的契約價格樣本均較未經模型篩選者，對擔保品價格之估計有顯著提升。因此本研究所建立的契約價格篩選模型確能提升銀行估價準確性，使不動產擔保品鑑估價格的形成過程中，獲得更多可靠的參考資訊，降低人為操縱的空間，並在成交價格資訊不足的情況下，提升估價人員對契約價格的辨識能力。 / In the face of the borrower to apply for a mortgage of real estate, financial institutions have estimated the price of the collateral requirements to protect the debt claim. However, the biggest difference with the general valuation and that of financial institutions, valuation of its causes before the collateral itself has produced a first sale contract price. In the past research that one attempts to estimate the price of some greater access to information act to anchor in order to adjust and become the final price. Because financial institutions are not easy to obtain price information on real estate transactions in Taiwan, price information is often provided by the borrower. A small number of loans borrower deliberate fraud to forgery or false irrigation Contract price sale and purchase agreement in order to obtain high credit. Even with the automatic valuation system to reduce the human impact factor, due to poor data sources, it will only produce so-called "garbage in garbage out" of the results. Accordingly, how to tell whether the contract price to a reference force becomes critical, and also in this article want to complement the research gap. We adopt 8,348 estate collateral valuation data in Taipei City of a domestic bank for the sample to establish a binary logistic regression model. And we try to seek the main factors that determine whether the contract price of the reference force, and find out the optimal cutoff point, filter out of a sample of the contract price of the reference force. The results confirm the model in this paper. The selected samples of the contract price is estimated that the price of collateral significantly improved compared with those without filtering. Therefore, the model established in this study can really improve the accuracy of bank valuation. Enhance the recognition ability of the bank's internal appraisers on the contract price in the lack of transaction price information.

2007年美國爆發次級房貸違約潮造成了其經濟、房市和股市的不景氣，也波及到持有美國房貸證券化商品的各國，使其承受重大的損失，因此房屋抵押貸款違約的影響因素和金融資產證券化機制對貸款違約風險的影響又再度成為不動產與金融市場上之重要議題。而以往針對美國次貸危機的研究多指出道德風險是造成此次危機的原因之一，但是較缺乏實證研究的支持。 有鑑於此，本研究以我國的台北市和新北市的房屋抵押貸款市場作為研究對象，探討逆選擇和道德風險這兩個資訊不對稱的問題對貸款違約率的影響。研究結果顯示「貸款成數高、貸款利率高、搭配信貸和設定二胎的貸款比較容易違約」，證實逆選擇和道德風險問題確實存在於房屋抵押貸款市場，而且會增加貸款違約的機率。為了降低違約機率，從降低資訊不對稱的角度來看，本研究建議：一、建立全國房貸資料庫；二、將信貸的金額納入房貸的貸款成數中考慮，以降低款人的道德風險。 再者，本研究認為造成次貸危機的根本原因是不當政策導致的保證機制浮濫，以及高風險的房貸證券化商品的氾濫。為了避免我國發生類似次貸危機的事件，從減少資訊不對稱的角度切入，本研究建議我國的金融資產證券化機制應該：一、將道德風險內部化，消除創始機構自利的動機以減少道德風險；二、使用外部信用增強的方式，以確實發揮分散證券風險的作用。 / The 2007 subprime mortgage crisis has severely struck the stability of the worldwide financial markets. Some researches indicate that moral hazard problems are the main factors causing the crisis. However, few studies support asymmetry problems existing in a mortgage market by empirical evidences. First, using the mortgage samples from Taipei City and New Taipei City this study would like to understand if the mortgage market are information asymmetry problems, adverse selection and moral hazard, and conduct the empirical analysis for these factors’ impact on mortgage default. The results show that mortgage default is influenced significantly by the Loan-to-Value （LTV） ratio, contract interest rates, the existence of second liens and credit loans, and jobs. It shows that adverse selection and moral hazard actually exist in the mortgage market. According to the empirical results, secondly, this study proposes suggestions for mortgage lending and financial asset securitization to reduce adverse selection and moral hazard problems and enhance the regulation environment and market’s stability. It is expected that the results of this study will be applied to avoid the occurrence of similar crisis in Taiwan.