【正文】 的單變量分析和 Altman (1968)的多變量分析使用會計變量建構(gòu)財務(wù)預(yù)警模型并預(yù)測財務(wù)危機(jī)機(jī)率；陳莉莉 (1994)、陳鳳儀 (1995)、熊大中(2022)、及謝智安 (2022)等皆使用會計信息變量來建構(gòu)財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型并利用羅吉式回歸方法預(yù)測財務(wù)危機(jī)機(jī)率。 文獻(xiàn)匯整表： 一、 盈余管理與財務(wù)危機(jī) 1 學(xué)者文獻(xiàn) 提出之觀點 Schipper (1989) 認(rèn)為盈余管理 (Earnings Management)為「財報提供者基于某種 經(jīng)濟(jì)上的動機(jī) ，利用其對損益承認(rèn)的自由裁量權(quán)，而 企圖控制盈余 的結(jié)果。 DeAngelo, DeAngelo, and Skinner (1994) 探討在 19801985年間受到債務(wù)契約限制之財務(wù)危機(jī)公司，管理當(dāng)局是否會因此而調(diào)高應(yīng)計項目，以降低債務(wù)契約所帶來的外在壓力。 文獻(xiàn)匯整表： 二、公司治理、盈余管理與財務(wù)危機(jī) 2 學(xué)者文獻(xiàn) 提出之觀點 Yeh and Lee (2022) 以成立 投資公司家數(shù)與控制股東股票質(zhì)押比率 來衡量控制股東投入股市之比重，且從 股權(quán)結(jié)構(gòu)與董事會組成 發(fā)展出衡量經(jīng)營的利益效果與財富侵占效果的指標(biāo)。 文獻(xiàn)匯整表： 一、 盈余管理與財務(wù)危機(jī) 4 學(xué)者文獻(xiàn) 提出之觀點 沈維民 (1997) 則以選用 有利之會計方法與應(yīng)計項目認(rèn)列方式來綜合考慮高階管理者的盈余操弄行為，其衡量高階管理者的盈余管理代理指針包括 應(yīng)收帳款及票據(jù)備抵呆賬提列比率、存貨備抵跌價損失、固定資產(chǎn)折舊提列比率與退休金費用提列比率 等四項。 文獻(xiàn)匯整表： 二、公司治理、盈余管理與財務(wù)危機(jī) 1 學(xué)者文獻(xiàn) 提出之觀點 Fama (1980)及 Fama and Jensen (1983) 認(rèn)為若董事兼職公司之內(nèi)部管理人員，則對董事會當(dāng)然會有影響力，因為內(nèi)部董事可透過對內(nèi)部相互監(jiān)督其他管理人員之機(jī)制，獲取有關(guān)公司活動中有價值的信息，而當(dāng) 擁有這些信息的內(nèi)部董事列席于董事會上，將是監(jiān)督控制決策之有效機(jī)制 。但是，這個作用只出現(xiàn)在低所國家 和不是在高所得國家。本研究期間自1998至 2022年，數(shù)據(jù)源為 臺灣經(jīng)濟(jì)新報 (TEJ)數(shù)據(jù)庫 ，選取 財務(wù)危機(jī)公司發(fā)生前一年至前三年的會計信息、公司治理變量、盈余管理程度指針為變量。 參、研究方法 4 ? 假說一：財務(wù)危機(jī)公司相對于正常公司，于財務(wù)危機(jī)發(fā)生前盈余管理程度較高。 ? 假說五：整合加入公司治理變量和盈余管理指針下之財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型較只用純會計信息變量之模型為佳。茲將所選用兩類解釋變量說明如下 : 參、研究方法 8 ： 速動比率 (%； QR)以速動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比值表示； 營業(yè)利益率 (%； NOP)以營業(yè)利益與營業(yè)收入凈額的比值表示； 現(xiàn)金流量比率 (%； CF)以來自營業(yè)現(xiàn)金流量對流動負(fù)債的比值表示； 利息支出率 (%； INT)以利息支出占稅后凈利與稅后利息支出的合計數(shù)之的比值表示； 應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率 (次； ART)以營業(yè)收入凈額為帄均應(yīng)收帳款的倍數(shù)表示； 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 (次； TAT)以營業(yè)收入凈額為帄均資產(chǎn)總額的倍數(shù)表示； 息前稅前資產(chǎn)報酬率 (%； BEP)以每一元帄均資產(chǎn)總額賺取之息前稅前凈利報酬率表示； 每股盈余 (EPS)以每一股普通股可獲得的稅后盈余表示。 董監(jiān)事持股質(zhì)押比率 (PLED%)代表各公司所有之董監(jiān)事持股質(zhì)押股數(shù)除以各公司所有之董監(jiān)事持股總數(shù)。 公司規(guī)模 (SIZE)以上市公司股票期末市值對數(shù)值表示。 ? 表 1盈余管理之?dāng)⑹鼋y(tǒng)計及帄均數(shù)檢定 變數(shù)名稱 年度 公司類別 平均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 Z 值 正常公司 0. 069 0. 074 t 1 危機(jī)公司 0. 208 0. 268 5. 159 *** 正常公司 0. 071 0. 071 t 2 危機(jī)公司 0. 1 13 0. 098 2. 780 *** 正常公司 0. 075 0. 087 裁決性應(yīng)計項目(| D A | ) t 3 危機(jī)公司 0. 1 18 0. 1 17 3. 385 ** * *** 顯著水準(zhǔn)為 1% ， ** 顯著水準(zhǔn)為 5% ， * 顯著水準(zhǔn)為 10 % 。 ? 表 4控制變量之?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 ) 負(fù)債比率(%)(DB) 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 ) 公司規(guī)模 (LOGMV) 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 ***顯著水帄為 1%， **顯著水帄為 5%， *顯著水帄為 10%。 前一年 前二年 前三年 變數(shù) 系數(shù) P值 系數(shù) P值 系數(shù) P值 C QR NOP CF *** *** *** INT ART * TAT ** BEP EPS DB *** ** LOGMV ** 表 6會計信息之 Logistic回歸分析 (Mode 2) ***顯著水帄為 1%， **顯著水帄為 5%， *顯著水帄為 10%。 ????? 表 14財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型之型一誤差匯整 單位： % 模型 樣本機(jī)率 前一年 前二年 前三年 盈余管理 (Model 1) 型一誤差 會計信息 (Model 2) 型一誤差 會計信息、盈余管理 (Model 3) 型一誤差 公司治理 (Model 4) 型一誤差 公司治理、盈余管理 (Model 5) 型一誤差 會計信息、公司治理 (Model 6) 型一誤差 會計信息、公司治理、盈余管理(Model 7) 型一誤差 (四 )假說驗證 本小節(jié)將第三節(jié)所提出的五項研究預(yù)期，經(jīng)由上述實證分析結(jié)果，判斷是 否符合預(yù)期的方向。 提高分類 正確率 前一年： %至 % 前二年： %至 % 前三年： %至 % 除前三年外，均提高分類 正確率 四 加入公司治理變量之財務(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。如果在某一階段累加相對次數(shù)差異太大，則表示兩組樣本有很大的可能性來自不同母體，即當(dāng)檢定統(tǒng)計量太大時，應(yīng)拒絕母體相同或一致的假設(shè)。 Mays (2022)指出較低的 KS統(tǒng)計值并不代表模型相對較差，因此單純使用 KS最大差異量進(jìn)行模型驗證，有可能產(chǎn)生偏誤。 AUC值介于 0與 1之間，數(shù)值愈接近 1其正確率愈高。若在全樣本下之模型配適力欠佳，代表樣本本身可能存在問題，并不具研究價值。 Snell R2 會計信息、盈余管理 (Model 3) 正常公司 表 13財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型分類正確率之匯整 2單位： % 會計信息、盈余管理 (Model 3) 正常公司 危機(jī)公司 整 體 Cox amp。 Snell R2 會計信息、公司治理、盈余管理 (Model 7) 正常公司 危機(jī)公司 整 體 Cox amp