【正文】 裁決性應(yīng)計項目 (Nondiscretionary Accruals)。 文獻(xiàn)匯整表： 一、 盈余管理與財務(wù)危機(jī) 3 Dechow, Sloan, and Sweeney (1995) 系針對 Jones (1991)所發(fā)展之檢測模型作修正。 Weisbach（ 1988） 亦認(rèn)為公司盈余下降時，將導(dǎo)致董事會撤換執(zhí)行長。 李建然 (2023) 提出 符合分析師預(yù)期 亦是公司進(jìn)行盈余管理的動機(jī)之一，但臺灣分析師預(yù)測上在萌芽起步階段，市場上并未給予太大重視，而強(qiáng)制性財務(wù)預(yù)測只有特定公司在做，并非普遍存在。 Shen, ChungHua, and H. L. Chih (2023) 管理者不當(dāng)?shù)男袨闀构矩攧?wù)績效惡化，導(dǎo)致公司競爭力下降，在經(jīng)濟(jì)不景氣或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)愈趨競爭下，將提高公司發(fā)生財務(wù)危機(jī)的可能性。財務(wù)報表中的盈余預(yù)測是一重要的攸關(guān)信息，有些公司愿意揭露盈余預(yù)測，有些則否，主要原因可 從盈余預(yù)測提供所得之利益與成本來考慮 。 參、研究方法 2 ? 過去文獻(xiàn)中有關(guān)財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的研究，大都采用非隨機(jī)樣本，危機(jī)公司與正常公司采用 1： 1配對抽樣 ，本研究藉由增加財務(wù)正常公司的樣本，降低因過度抽樣所導(dǎo)致之選擇基礎(chǔ)抽樣偏誤，提高模型的適用性。 ? 假說二：盈余管理指標(biāo)愈高，公司財務(wù)危機(jī)發(fā)生的機(jī)率愈高。 參、研究方法 6 ? 三、研究方法與研究變量 (一 )、研究方法 企業(yè)是否發(fā)生財務(wù)危機(jī)之區(qū)分方法如多元區(qū)別分析、多元回歸法、羅吉斯回歸法、比例風(fēng)險可性回歸法 (Proportional Hazard Likelihood。流通在外股數(shù)。 獨(dú)立董事人數(shù) (N_IND=N2)代表未兼任公司職務(wù)之董事人數(shù)。 參、研究方法 12 四、研究之實證模型 本研究之目的是建立財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，使用盈余管理指針、會計比率變量及公司治理變量 ，這三種估計變量分別建構(gòu) 七種 模型：盈余管理(Model 1)、會計信息 (Model 2)、會計信息及盈余管理 (Model 3)、公司治理 (Model 4)、公司治理及盈余管理 (Model 5)、會計信息及公司治理(Model 6)、會計信息、公司治理及盈余管理(Model 7)，并且采用 Logistic回歸分析來判斷各模型和企業(yè)發(fā)生財務(wù)困難機(jī)率之關(guān)連性。 ? 表 2會計信息變量之?dāng)⑹鼋y(tǒng)計及帄均數(shù)差異檢定 變量名稱 年度 公司類別 帄均數(shù) (%) 標(biāo)準(zhǔn)偏差(%) 帄均數(shù)差異檢定(Z值 ) 速動比率(%)(QR) t1 正常公司 *** 危機(jī)公司 t2 正常公司 *** 危機(jī)公司 t3 正常公司 *** 危機(jī)公司 變量名稱 年度 公司類別 帄均數(shù) (%) 標(biāo)準(zhǔn)偏差 (%) 帄均數(shù)差異檢定 (Z值 ) 營業(yè)利益率(%)(NOP) t1 正常公司 *** 危機(jī)公司 t2 正常公司 *** 危機(jī)公司 t3 正常公司 *** 變量名稱 年度 公司類別 帄均數(shù) (%) 標(biāo)準(zhǔn)偏差 (%) 帄均數(shù)差異檢定 (Z值 ) 現(xiàn)金流量比率(%)(CF) t1 正常公司 *** 危機(jī)公司 t2 正常公司 *** 危機(jī)公司 t3 正常公司 *** 危機(jī)公司 變量名稱 年度 公司類別 帄均數(shù) (%) 標(biāo)準(zhǔn)偏差 (%) 帄均數(shù)差異檢定 (Z值 ) 利息支出率(%)(INT) t1 正常公司 *** 危機(jī)公司 t2 正常公司 * 危機(jī)公司 t3 正常公司 危機(jī)公司 變量名稱 年度 公司類別 帄均數(shù) (%) 標(biāo)準(zhǔn)偏差 (%) 帄均數(shù)差異檢定 (Z值 ) 應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率(次 )(ART) t1 正常公司 危機(jī)公司 t2 正常公司 *** 危機(jī)公司 t3 正常公司 *** 危機(jī)公司 變量名稱 年度 公司類別 帄均數(shù) (%) 標(biāo)準(zhǔn)偏差 (%) 帄均數(shù)差異檢定 (Z值 ) 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 (次 )(TAT) t1 正常公司 *** 危機(jī)公司 t2 正常公司 *** 危機(jī)公司 t3 正常公司 *** 危機(jī)公司 變量名稱 年度 公司類別 帄均數(shù) (%) 標(biāo)準(zhǔn)偏差 (%) 帄均數(shù)差異檢定 (Z值 ) 息前稅前資產(chǎn)報酬率(%)(BEP) t1 正常公司 *** 危機(jī)公司 t2 正常公司 *** 危機(jī)公司 t3 正常公司 *** 危機(jī)公司 變量名稱 年度 公司類別 帄均數(shù) (%) 標(biāo)準(zhǔn)偏差 (%) 帄均數(shù)差異檢定 (Z值 ) 每股盈余(元 )(EPS) t1 正常公司 *** 危機(jī)公司 t2 正常公司 *** 危機(jī)公司 t3 正常公司 *** 危機(jī)公司 (三 )公司治理變量 公司治理指針的變量包含五個變量， 財務(wù)危機(jī)公司董監(jiān)事的持股雖較少，但其質(zhì)押的比率過高 。 二、 Logistic回歸分析 (一 )盈余管理指標(biāo) 不論是前一年、前二年或前三年，對發(fā)生財務(wù)危機(jī)都達(dá) 1%的顯著水帄。 ? 表 7會計比率變量、盈余管理之 Logistic回歸分析 (Model 3) ? 表 8公司治理之 Logistic回歸分析 (Model 4) 三、 Logistic回歸分析之分類正確率 1 (一 )、 風(fēng)險的說明 所謂 風(fēng)險 (型一誤差 )是指在進(jìn)行分類時，公司實際為財務(wù)危機(jī)公司但卻分類為財務(wù)正常公司；而 風(fēng)險 (型二誤差 )是指在進(jìn)行分類時，公司實際為財務(wù)正常公司但卻分類為財務(wù)危機(jī)公司。 正向影響 (+) 在 1%水帄下顯著 三 加入盈余管理程度指標(biāo)建立財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型較只用純會計信息變量所建立之模型在分類正確率為佳。若模型估計出兩樣本母體一致，其累積頻率該彼此相當(dāng)接近，其差異則是隨機(jī)的。因此 KS檢定無法對模型做出何者較優(yōu)的結(jié)論。 三、 Logistic回歸分析之分類正確率 5 ? 從 ROC當(dāng)中可以得到一個具體整體性經(jīng)濟(jì)意義的數(shù)值比率，這個比率由求算 ROC曲線以下的面積 而來，因此稱為「 曲線下區(qū)域 」 (area under curve；AUC)。 三、 Logistic回歸分析之分類正確率 6 ? 本研究針對全樣本，進(jìn)行財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的建置，藉以了解使用的樣本是否具有良好的模型配適力。 伍、結(jié)論 在財務(wù)危機(jī)公司分類正確率方面，本研究利用會計信息、公司治理變量和盈余管理指針分別建構(gòu)七種模型，其中以整合 會計信息、公司治理變量和盈余管理指針 所建構(gòu)之模型在財務(wù)危機(jī)公司分類正確率有最佳的預(yù)測能力，對財務(wù)危機(jī)公司之正