荷世平臺灣大學：土木工程學研究所林芳瑩Lin, Fang-YingFang-YingLin2007-11-252018-07-092007-11-252018-07-092004http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/50080本研究以營建業之公司財務作為研究變數，並分別以Bever(1966)之二分類選擇法(Binary Choice)與財務危機前五年作為財務危機定義，進行模型建立；研究方法為CART決策樹(Decision Tree)，目的在於選取財務危機各階段預測之重要變數以進行預測，最後再以模型穩定度與準確性評選營建業財務危機預測之模型。本研究期能提供營建業者自我省察財務狀況之指標，並作為資金提供者之信用評估指標，進而降低營建業財務危機之發生，鞏固營建業與金融體系財務之健全。The early awareness of a potential financial distress is crucial to firm’s managers for understanding their clients, suppliers and their own firms, and crucial to fund suppliers for assessing the construction firm’s credit worthiness. The purpose of this paper is to develop a dynamic prediction model for financial distress in construction industry using Data Mining. This research expects to provide construction firm managers and creditors an effective index for evaluating the credit risk a construction firm. Results show that the proposed model has higher accuracy and stability for distress prediction and can provide a more effective quantitative framework for evaluating the financial standing of a construction firm.目 錄 致謝Ⅰ 摘要Ⅱ AbstractⅢ 目錄IV 圖目錄VII 表目錄 VIII 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 2 1.3 研究範圍與限制 5 1.4 研究流程 6 第二章 文獻回顧 8 2.1 財務危機之定義 8 2.2 財務危機之理論 12 2.3 財務危機之實證模型 16 2.3.1 一般產業之危機預警模型 16 2.3.2 營建業之財務相關研究 24 2.4 綜合探討 37 第三章 營業財務之背景與特性 39 3.1產品週期39 3.2經營投資興建方式 39 3.3會計制度 40 3.3.1建築投資業之會計制度40 3.3.2營造業之會計制度 43 3.4財務特性44 3.4.1建築投資業財務特性45 3.4.2營造業財務特性45 3.5營建財務變數衡量與選取45 第四章 研究方法與研究設計47 4.1 研究方法之選擇 47 4.2 決策樹演算法 56 4.3 模型評比方法 59 4.3.1 原始模型 59 4.3.2 修正後模型 60 4.4 研究流程與模型設計 61 第五章 上市上櫃公司財務危機預測模型 71 5.1 原始模型 71 5.2 上市上櫃公司財務危機修正後預測模型 76 5.2.1修正模型之建立 .76 5.2.2修正模型規則說明 78 5.3 上市上櫃公司原始模型分析 89 5.3.1訓練集與測試集之最佳之比例 89 5.2.2危機數佔總樣本之百分比對模型區別能力之影響 90 5.5.3景氣循環與顯著規則變數之關係 91 5.4綜合探討 94 第六章 結論與建議 95 6.1 結論與貢獻 95 6.1.1研究成果 95 6.1.2研究貢獻 97 6.2建議 98 6.2.1 模型使用建議 98 6.2.2 後續研究建議 98 參考文獻 100 附錄一 危機公司基本資料 108 圖目錄 圖 1.1 GDP與營建業佔GDP比值 2 圖 1.2 研究流程 7 圖 4.1 錯誤率與最低節點個數關係圖-訓練集(純度80%)69 圖 4.2 錯誤率與最低節點個數關係圖-測試集(純度80%)69 圖 5.1 訓練集錯誤率V.S.危機百分比 90 圖 5.2 測試集錯誤率V.S.危機百分比 90 表目錄 表 1.1 銀行逾放比彙整表 2 表 1.2 我國銀行逾放比惡化之因素 3 表 2.1 財務危機定義之彙整表 9 表 2.2 賭博者損失模型說明 14 表 2.3 Altman模型預測正確率 18 表 2.4 呂素卿變數彙整表 34 表 2.5 曾祥珉(2002)變數彙整表 35 表 4.1 錯差距陣示意圖 60 表 4.2 類別標籤之定義 63 表 4.3 自變數說明 64 表 4.4 資料筆數彙整表 66 表 4.5 資料庫組別說明67 表 4.6 模型參數設定試驗一(純度：80%；最低內部節點個數：20) 68 表 4.7 模型參數設定試驗二(純度：80%；最低內部節點個數：10) 68 表 5.1 上市上櫃公司原始模型錯誤率彙整表 71 表 5.2 上市上櫃公司修正後模型錯誤率彙整表 73 表 5.3 上市上櫃公司原始模型變數彙整表 74 表 5.4 『修正模型』與『原始模型』之比較表 76 表 5.5 修正後模型規則說明78 表 5.6 訓練集與測試集之比例分析89 表 5.7 景氣循環與顯著規則變數之關係91651016 bytesapplication/pdfen-US營建業資料採擷財務危機CART決策樹演算法CARTConstruction IndustryData MiningFinancial DistressDistress Predictionthesishttp://ntur.lib.ntu.edu.tw/bitstream/246246/50080/1/ntu-93-R91521705-1.pdf