Page 333 - 抓住信用的價值與風險-銀行信用貸款的價值衡量與迷思

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and Russell（2000） 和 Pompe and Bilderbeek（2005） 皆以類神經
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網路模型（Artificial Neural Network）作為公司危機之預警模型，
該模型之概念為模擬神經網路的運作方式，認為當投入變數之權 信用品質調控

數所計算加權平均大於某個門檻值時，則發生觸發動作，其中各變

數之權數代表該變數對於觸發動作之連結強度，此概念可應用在

違約預警模型當中，視公司之財務比率為投入之變數，並已發生違

約為觸發動作進行權數的估計分析。
傳統的違約預測模型多建立在會計資訊的基礎下，因此資料僅能

反映帳面上的成本，而無法反映借款戶的真實財務狀況，此外，這些模

型多屬線性模型，而在實務上變數之間多是非線性關係。因此，線性模

型在分析上多少會受到限制；更何況線性模型的各項財務變數之權數為

固定的，也就是僅能代表當時的情況，一旦經濟發生結構性變化時，該

等違約預測模型的準確度勢必受到質疑。

█ 面對金融市場快速發展，及金融工具推陳出新，原有衡量工具、信
用文化及風險結構均受到嚴厲挑戰，尤其是面對日趨複雜的信用風

險型態。歷經金融風暴及 1998 年底銀行借款戶演變地雷股事件的影

響，更彰顯了國內金融機構亟需事前審慎評估信用風險之重要性。

近年來，國外金融相關機構已將學理與實務結合，如授信評估與應

收帳款收回可能性之評估；實證結果顯示事前預防確具顯著成效，

有效改善了傳統違約預測模型的缺點。這些信用風險模型引進了各

式概念及不同評價方法，如信用評等移轉的概念、選擇權評價方法

及考慮總體經濟變數等，而建構的模型不再是以線性模型為主，而
8 Nasir, M.L., John, R.I., Bennett, S.C., Russell, D.M., Patel, A. 2000. Predicting Corporate Bankruptcy using Art-ificial
Neural Networks, Journal of Applied Accounting Research, 5, 3, 30-52.
9 Pompe, P. and Bilderbeek, J. 2005, The Prediction of Bankruptcy of Small- and Medium-Sized Industrial Firms, Journal
of Business Venturing, 20, 847-868.

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