以離群值偵測方法為基礎的公司財務危機預警模型之研究

Abstract

本研究提出一整合性的財務危機預警模型架構，以系統化建置此問題模型系統。並依循此架構，提出一個以離群值為基礎的財務危機預警模型，其以局部離群值因子(Local Outlier Factor)來衡量樣本與同業間離群程度，輔以2D低維平面投射技術(2D low dimension projection)與依特徵排序架構(Rank-By-Feature Framework)來解決高維度資料空間中離群值不易搜尋的問題。 本研究所針對的對象為台灣上市電子科技業中的五項子產業，對於此五子產業於不同時空環境下，分別找出最適判斷其離群分析的2D低維投射平面，即模型解釋變量。在實證研究中發現，事實中財務危機公司是否進行窗飾或惡意舞弊行為，其異常現象亦傾向發生於不同類型的2D低維投射平面。 實驗結果顯示，此模型對於企業財務危機預警能掌握其徵兆，並且可使用量化的局部離群值因子來描述此一異常程度。藉由實驗案例，我們亦發現雖然異常並不必然代表其為財務經營陷入困境，但其結果仍可提供使用者充分決策資訊。