Page 252 - 信用衍生性金融商品
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（一）統計模型法
統計模型法是利用借款人（或發債人）過去經濟性或財務性特 徵 變數，選擇
釋
解
定信用價差（信用 能 力 較 佳 者，利用統計方法，計算違約 加碼 ）。 機 率或分 類 成不 同 的風險等 級 ，以決
統計模型法最 重 要的主題是： 到 底該選擇那些具有代表性的 自 變數，以及用
那一 種 統計方法 作 為 連 結因變數與 自 變數關係的工具？以下就過 往 的 重 要 演 變 簡
述之：
1. 線 性 判別 模型
1
Altman （ 1985 ） 將各個具有代表性的財務比率 賦予 不 同 的權 重 ，組成一個
綜合財務指標，以評估上市公司的信用風險。其統計方法是利用多 元判別 分析
（ MDA ； Multiple Discriminant Analysis ），所發展的模型 稱 之為 Z 值 模型（ Z-
Score ），其 判別函 數如下：
Z ＝ 1.2X ＋ 1.4X ＋ 3.3X ＋ 0.6X ＋ 1.0X
1 2 3 4 5
其中
X
1 ＝ 營運 資金 ／總 資產
X ＝ 保留盈餘／總 資產
2
X ＝ 息 前 稅 前 盈餘／總 資產
3
X
4 ＝權益市 值／ 長 期負 債 帳面 價 值
X ＝ 銷貨 收 入／總 資產
5
將借款人的上述各 項 X 觀察值 代 入 後， 即 可求得 Z 值 。 Z 值愈 大，表示借
i
款人的違約風險 愈 低； Z 值愈小 或為 負值 ，表示借款人的違約風險 愈 高。 Altman
將違約借款人與 未 違約借款人 Z 值 的 平均 數 1.81 設 定為關 鍵值 ，借款人的 Z 值
若 低於 1.81 ， 即被歸類 為高違約風險的組 群 。
論者 認 為， Z 值 模型之缺點有：
未考慮質化 因素，如： 總體 經濟、產 業循環 、中 小企業 、個人等。
違約與 未 違約的 劃 分較 武斷 ， 未考慮 違約有不 同 的 程度 ，如 未按期繳
息 、 放 款 到期未還 本金或 延遲償還 本 息 等。
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