學術論文｜Academy Papers47金融風險管理季刊民94隃第一卷隃第三期隃47-63關係人信用狀況與關係人交易對企業違約解釋力之研究*The Linkage between Related Party Credit and Transaction Variablesand Default Probabilities**施博川陳淑玲Po-Chuan ShihShu-Ling Chen金融聯合徵信中心風險研究組副研究員金融聯合徵信中心風險研究組副研究員Assistant Researcher Assistant Researcher Joint Credit Information Center Risk Research TeamJoint Credit Information Center Risk Research Team林修葳Hsiou-Wei Lin國立台灣大學國際企業學系暨研究所系主任ChairpersonDepartment and Graduate Institute of International Business National Taiwan University摘要未公開發行公司被媒體報導的頻率與篇幅低隃市場相關資訊也較少。惟若分析模型中能納入其已公開發行關係企業之違約、評等變數隃以及公司間關係人交易變數隃或有助於對該類企業財務健全度之評估。本研究探討將(1)公開發行公司關係人的違約、評等變數隃及(2) 攸關之關係變數納入違約預測模型後隃對未公開發行公司違約預測準確性之影響。研究結果顯示隃公開發行公司的評等變數隃在預測未公開發行公司違約模型中隃具顯著之解釋力。同時隃「公開發行公司負責人為未公開發行公司的從債務人」、「公開發行公司銷貨予未公開發行關係公司」、「公開發行公司資金融通予未公開發行關係公司」及「公開發行公司向未公開發行關係公司資金融通」四項關係變數具有增額邊際解釋力隃將此四項有效之關係變數作為模型外微郲因子隃有助於提高預測違約機率之準確度。此研究結果隃或有助於銀行作為授信審查與風險控管之參考隃亦可提供予主管機關作為金融監理之輔助資訊。關鍵詞：關係人交易、關係企業、違約機率。JEL分類代號：M00*感謝四位匿名審稿人寶貴的建議，使本文的內容更為充實，特此致謝。**作者通訊：陳淑玲，台北市中正區重慶南路一段二號10樓，TEL：886-2-23813939#866，E-mail：celine@
48金融風險管理｜季刊｜94年9月第一卷第三期Review of Financial Risk ManagementAbstractThis paper examines the extent to which related party credit and transaction variables help enhancingthe forecast of non-public company defaults. Controlling for Joint Credit Information Center (hereafterJCIC) rating, which is developed on financial and fundamental variables, for non-public company, wedocument that the rating of the related public companies as well as four related party transaction variableshave incremental explanatory power in predicting the default of these firms. The four transaction variablesinclude: 1. Chairmen of public companies standing guarantee for the sample non-public companies. companies making sales to sample non-public companies. 3. Public companies lending funds tosample non-public companies. 4. Public companies borrowing funds from sample non-public findings support the notion of incorporating the related party credit and transaction variables asadjusting factors in calibrating the present JCIC model in order to increase its discriminative power. Theresults of our paper contribute to not only the banks for loan assessment and risk management but also theauthority for financial Words:related party transaction, related party, default 前. 言制、間接控制、直接被控制、間接被控制、受同一人控制等五大類隃組合成三十授信決策之良窳為銀行永續經營之攸一種關係型態。本研究賡續蔡嘉倩（2004鏡關變數。當銀行在決定是否將資金貸放予之界定方式隃引用此關係分類方法隃進一特定對象時隃除分析該授信對象之負債比步探討不同關係深度（如：各種關係人交率、利息保障倍數、資產報酬率等財務指易之重大性、持股比率高低鏡對關係企業標外隃也必須審視該企業所屬之集團事違約連動程度之影響。業、對其具顯著控制力之法人股東隃及其由於中小企業係我國經濟發展之主主要之轉投資事業隃是否有財務指標轉力隃不論在家數或就業人數都占有舉足輕弱隃甚或已有遭拒絕往來、貸款被列為逾重之地位隃且中小企業因資本額較小均屬期放款、催收款等情事隃惟欲檢視授信對未公開發行公司隃其融資管道除了銀行外象關係人之財務健全與否隃則須釐清錯綜極少有其他選擇（蘇紋慧隃2000鏡。因此隃複雜之往來關係。蔡嘉倩(2004鏡列示聯徵本研究係以未公開發行公司作為出發點隃中心（以下簡稱聯徵中心鏡風險研究組在透過關係分類系統串聯出與其有關係之公2004年完成研發之關係代碼彙整檔隃其透開發行公司隃利用聯徵中心之各個資料過資料庫整合與聯集隃確認同一組關係人庫隃整理出授信主從債務人、銷貨、進之唯一關係型態隃主要係彙整成直接控貨、資金融通-借方、資金融通-貸方、出售
學術論文｜Academy Papers49資產、購入資產、出租資產、承租資產等人之「人和」的色彩十分濃厚（中華徵信關係人交易資料及持股比率資料隃再利用所隃1998鏡。在這樣特殊之交易環境下隃導迴歸分析檢測公開發行公司關係人的評等致我國關係人交易之情形是更重要的企業變數及上述關係變數對聯徵中心研發之信獲利及償債能力指標。本研究認為關係人用評分模型之增額解釋能力隃俾便利用這交易直接被聯想到的都是負面印象隃包括些可增加解釋能力之關係人信用或交易變交易虛增、成本低估、應收款項偏高、或數作模型外微郲隃重新估計未公開發行公有負債蓄意漏列(如擔保關係人之債務)司之違約機率。聯徵中心的信用評分模型等隃因此隃銀行對其授信客戶之關係人交係為一兩階段的模型隃第一階段先將公司易通常會多予留意及分析。然而隃關係人按其有無公開發行及有無財報區分為三個交易在銀行決定授信政策時是否一定為減族群隃公開發行及未公開發行有財報兩個分因子隃實值得商榷。舉例而言隃當銀行族群從聯徵中心之資料庫中選取適當之財在評估授信對象(通常為未公開發行公司)務變數、授信變數、產業股價變數分別建之整體品質時隃若該授信對象與某知名且鑲財務模型、授信模型及違約距離模型。體質良好之公開發行公司互為關係人隃則因無財報族群並無財務變數隃因此僅找尋兩者之間產生之關係人交易隃就銀行而言適當之授信變數及產業股價變數建鑲授信可能未必是負面因素。另外隃巴塞爾銀行模型及違約距離模型。第二階段則將前一監理委員會曾於1999年在其所發表之「信階段所產生的各項模型估計值按族群別組用風險管理制度評估原則」中談及授信對合成一綜合之模型隃用以估計公司之違約象集中於單一對手、關係戶、特定產業或1機率。本研究希望藉由將攸關之關係變數經濟鑑門、特定地區隃或採同一類型之授納入考量後隃能提高對未公開發行公司違信方式、徵提同一類型之擔保品等隃皆可約預測之準確性隃並提供予會員銀行隃使能發生風險集中之問題隃顯示銀行在執行其在從事授信決策時隃對於其主要授信對信用風險之評估及管理時隃必須考量借款象（未公開發行公司鏡能有更充足的資訊戶之關係人及其交易之情形。另新巴塞爾以資參考。資本協定下隃銀行必須按借款人之信用評本研究希望藉由分析了解關係企業間等來計提其應有之資本隃若銀行係以內鑑之交易（不論是關係人交易抑或是相互持股發展的模型來評估借款人之違約機率時隃投資等鏡與違約連動之程度為何隃以期提供模型中考量的攸關因素對於違約機率估計更正確之違約預測資訊。我國關係企業之之準確性有很大之影響。而在關係人出現形成隃有其特殊背景存在隃主要透過少數郲降評等或是發生財務危機問題時隃對企1 有砷聯徵中心的信用評分模型的建置，詳見阮正治(2004) 及Edward (2005)。
50金融風險管理｜季刊｜94年9月第一卷第三期Review of Financial Risk Management業或有負面影響。再則隃既然同一關係獻也不多隃探討之角度則呈現多元化之趨戶隃或相關關係人之交易對於銀行可能會勢：有考慮關係人變數以建鑲企業違約預有信用風險集中之疑慮隃在考量某一借款警模型者隃如陸怡伸（2003鏡、楊洳蕙戶之違約機率時自然亦應把其相關之關係（2004鏡；探討企業採用關係人交易作為盈人、其交易之型態、金額等納入考量。其餘管理工具者隃如曹瓊芳（1999鏡、陳怡君中隃關係人對於本企業影響深淺或可藉由（2004鏡。上述文獻皆認為關係人交易係一關係人往來變數衡量。因此隃在我國若要負面因子隃陸怡伸（2003鏡發現加入關係合理預測違約機率與違約損失率隃自不能人交易的違約機率模型預測力較僅含財務將關係企業因素排除在外。變數的預測模型為佳隃而曹瓊芳（1999鏡、由於未公開發行公司之資料取得不陳怡君（2004鏡皆發現企業偏好以關係人易隃且缺乏可資參考之國外模型隃故國內在交易作為盈餘管理的工具。然而隃張雅芸關係人交易與違約連動方面之學術研究幾付（2002鏡的研究卻發現關係人銷貨比例、關闕如。本研究希望藉由聯徵中心之資料提供係人應收帳款比例、關係人進貨比例及關一開創性研究隃確認關係人信用評分、交係人財產交易損益比例與個別公司相對訂易、持股比率等因素與違約連動之關聯性隃價效率值間大都呈現不顯著或顯著正相期在此研究領域上能有所貢獻隃並提供予金關隃顯示關係人交易對於企業來說未必一融機構作為授信審查與風險控管及提供予主定是一負面之因子隃其理由可能為集團企管機關作為金融監理之參考。業之內鑑交易多為營業之常態隃故無法藉本研究之後續架構如下：第二節為文由此鑑分來判斷財務報表數字之品質。另獻探討與研究假說；第三節為研究設計與一個可能的解釋為集團企業間之資金郲樣本選取；第四節為研究結果；第五節為度隃可能亦多為常態性交易。雖然防火牆結論與建議。不佳有拖垮公司之風險隃但因上市（櫃鏡公司籌資較易隃自然會成為集團企業資金2郲度中心隃故未必反映較高風險隃且反而文. 獻探粧與研究假說可能因企業形象較佳隃向銀行借錢較易隃有關關係人交易與違約關聯之研究隃而使關係人資金往來程度加劇。國外主要期刊論文中並不多見隃少數相關綜合以上文獻所述隃關係人交易對公文獻如Suzuki and Wright (1985) 指出「日本司營運而言隃未必是一件壞事。本研究認企業集團中若大公司倒閉隃或會牽連到集為隃若某未公開發行公司和資本實力雄厚團中的小公司」。惟該研究非以該「牽連」的公司為關係企業隃應有助於其向銀行郲關係為核心隃其對於關係人交易對企業違度資金隃若彼此有交易往來隃反而有助於約解釋力隃亦未作實證與討論。國內的文交易風險的降低。但是若其關係企業為一
學術論文｜Academy Papers51資本實力不佳的公司隃此未公開發行公司上述兩項模型中隃前項係屬於基礎分向銀行郲度資金可能較為不易隃若雙方有析隃主要是想透過簡單迴歸分析來瞭解具交易往來隃隨著交易量的增加及變動隃其有關係之公開發行公司評等、未公開發行交易的風險也相對提高。因此隃本研究以公司評等和未公開發行公司違約與否間有公開發行公司評等為其營運狀況、資金實無關聯性隃進而深入探討各項關係人交力的替代變數隃建鑲下列假說：易、持股比率等如何對未公開發行公司違假說一約機率作模型外微郲隃並以公司評等當作H：公開發行公司的評等不影響關係未公控制變數。以下將逐步說明。0開發行公司的違約 基礎分析H：公開發行公司的評等會影響關係未公1開發行公司的違約本研究首先欲確認公開與未公開發行假說二公司互為關係企業時隃公開與未公開發行H：關係人交易強度與公司違約機率無正公司的評等對於未公開發行公司違約與否0向影響有無存在關聯性。迴歸模式列示如下：H：關係人交易強度與公司違約機率有正1向影響(1)本研究相較於以前文獻之突破隃在於不僅納入財報中所有關係人交易資料隃並式中變數定義為:將聯徵中心獨有之授信資料檔中有關主從Def：未公開發行公司i在t期違約/未違i,t債務人這項關係人交易一併加以探討隃除約隃1表示違約隃0表示不違約了分析其對聯徵中心之企業信用評分模型Grade_NP：未公開發行公司i在t -1期之i,t-1有無增額貢獻外隃並將就關係人交易強度評等與公司違約間之關係進行深入之研究。Grade_P：i公司之關係公開發行公司在i,t-1t -1期之評等在本研究各項分析中所提及之未公開3研. 究設計與樣本選取發行公司評等及公開發行公司評等均係從聯徵中心信用評分模型估算之違約機率歷本研究係按下列分析來設計整個研究史經驗值(PD) 轉換而來的隃此模型係利用流程隃首先探討未公開發行公司評等、公歷史資料求算模型中財務、授信變數的係開發行公司評等與未公開發行公司違約與否之關係隃其次分析未公開發行公司評數估計值隃而就個別企業之財務及授信變等、公開發行公司評等、關係交易強弱與數的估計值即可求算估計之PD。並按照PD未公開發行公司違約與否之關係。加以排序分成1~9等隃第9等為最差的等級
52金融風險管理｜季刊｜94年9月第一卷第三期Review of Financial Risk Management(即最接近違約的等級)。在進行迴歸模式檢3b公開發行公司向未公開發行公司資金2驗之前隃本研究將先進行正交化以檢視公融通開發行公司評等對於未公開發行公司違約(4) 買賣、租用資產與否的邊際解釋力。4a公開發行公司出售資產予未公開發行公司 未公開發菜公司評等、公開發菜公司4b公開發行公司向未公開發行公司購入評等、跢係人交易強弱與未公開發資產菜公司違約與否之跢係4c公開發行公司出租資產予未公開發行公司此分析主要係欲探討關係人交易強弱4d公開發行公司向未公開發行公司承租是否與未公開發行公司違約與否有無關聯資產性隃並希望找出能提高邊際解釋力之關係(5) 公開發行公司對未公開發行公司持股變數隃對未公開發行公司之違約機率作模由於本研究係一開創性之研究隃因此型外微郲隃本研究定義關係人交易強弱係嘗試窮取所有的關係人交易來進行分析。以前後兩年交易金額的變動比率來區分隃目前從聯徵中心之財務資料庫與授信資料若變動比率超過50%隃則關係人交易強隃庫中隃本研究能取得的關係人交易就是上變動比率未達50%隃則關係人交易弱。本研究擬透過分析各項關係人交易的強弱來述五大類十一項交易隃欲暸解這些交易與探究其對未公開發行公司違約的影響。此關係未公開發行公司違約之關聯性隃且何分析一共窮取下列五大類隃共十一項關係項關係人交易是具有增額解釋力之變數隃人交易：本研究將從迴歸結果來尋求答案。在得迴(1) 擔任從債務人歸結果前隃本研究從經濟直觀上認為隃公1a公開發行公司負責人為從債務人開發行公司或其負責人為其關係未公開發1b公開發行公司為從債務人行公司之從債務人時隃對銀行來說隃放款(2) 銷貨、進貨給這類未公開發行公司隃其倒帳風險可能2a公開發行公司銷貨予未公開發行公司較低隃因此此類交易有可能會影響公司的2b公開發行公司向未公開發行公司進貨違約機率隃進銷貨及借貸為普遍的關係人(3) 資金融通交易隃一般常見的掏空公司或是違約事件3a公開發行公司資金融通予未公開發行常和關係人銷貨及借貸有關隃利用資產非公司2正交化應用在本研究中，係把未公趡趧趨公司趬趭礄否先對未公趡趧趨公司評等進趨迴歸分析，接下來再將其殘差磳再對公趡趧趨公司的評等進趨迴歸分析，若結果顯著，表示模型納入公趡趧趨公司評等實屬必要。
學術論文｜Academy Papers53幅變動(L2)、公開發行公司為從債務人且常規的交易也可能造成掏空公司及違約事金額有大幅變動(L3)。件隃至於持股比率雖和違約並無直接之關公開發行公司未銷貨給未公開發行公聯隃但是若公開發行公司持股比率高隃其司(A1)、公開發行公司銷貨給未公開發行違約似乎有可能牽連其關係未公開發行公公司但金額無大幅變動(A2)、公開發行公司隃因此本研究也考慮此項變數。模型二司銷貨給未公開發行公司且金額有大幅變在納入「關係人交易強弱」因素時隃再細動但公開發行公司未違約(A3)、公開發行分成十一項分析隃並以虛擬變數(dummy公司銷貨給未公開發行公司之金額有大幅3variable) 加入模型中。在利用logistic迴歸變動且公開發行公司違約(A4)隃關於公開估計違約機率之前隃必須先要用簡單迴歸發行公司銷貨給非公開發行關係公司隃除決定各個關係變數之最佳模式。模型迴歸常態性交易外隃非常態性一般皆認為是盈式可以定義如下:餘管理的行為隃透過塞貨給未公開發行之關係企業可以虛增盈餘以利公司借款或是(2)支撐股價。從另一方面思考隃此非常態性銷貨交易可能會造成未公開發行公司資金式中符號定義為:週轉上的問題隃因此本研究也納入關係人為1×2的向量隃其元素為控制變數的係數銷貨交易變數。x為2×1的向量隃其元素為控制變數公開發行公司未向未公開發行公司進為1×34的向量隃其元素為交易變數的係數貨(B1)、公開發行公司向未公開發行公司z為34×1的向量隃其元素為交易變數進貨但金額無大幅變動(B2)、公開發行公表控制變數的係數隃共包含Grade_P司向未公開發行公司進貨且金額有大幅變和Grade_NP 兩個控制變數。而表交易變動(B3)隃一般而言隃關係企業進貨交易為數的係數隃交易變數共有34個隃分別用在普遍之常態性交易隃僅看有無進貨隃很難11個迴歸模式中。公開發行公司負責人非看出其是否為正常之交易隃因此這裡區分為從債務人(BL1)、公開發行公司負責人為4進貨金額是否大幅變動來看其對違約機率從債務人但金額無大幅變動(BL2)、公開的影響。發行公司負責人為從債務人且金額有大幅公開發行公司未資金融通予未公開發變動(BL3)、公開發行公司非為從債務人行公司(C1)、公開發行公司資金融通予未(L1)、公開發行公司為從債務人但金額無大3本研究係以民國90年資料利用logistic迴歸跑出估計係數，再以民國91年資料求出logistic迴歸式之估計值，並轉換成預估之趬趭機率。4本研究所定義「大幅邳動」均指本年金邧比去年金邧增加超過百分之五十。
54金融風險管理｜季刊｜94年9月第一卷第三期Review of Financial Risk Management公開發行公司但金額無大幅變動(C2)、公變動(H2)、公開發行公司向未公開發行公開發行公司資金融通予未公開發行公司且司承租資產且金額有大幅變動(H3)隃出售金額有大幅變動(C3)、公開發行公司未向及買入資產、承租及出租資產也有可能造未公開發行公司資金融通(D1)、公開發成資金不當的移轉隃因此本研究也納入這行公司向未公開發行公司資金融通但金額些變數作測試隃看其是否會對違約機率造無大幅變動(D2)、公開發行公司向未公成影響。開發行公司資金融通且金額有大幅變動公開發行公司對未公開發行公司之持(D3)隃資金融通在關係企業間也相當普股比率為0%(S1)、公開發行公司對未公開遍隃但是若金額有重大變化隃很有可能是發行公司之持股比率介於0%到20%(S2)、公開發行公司掏空其關係企業或是金援其公開發行公司對未公開發行公司之持股比關係企業隃因此本研究設定虛擬變數加以率高於20%但公開發行公司未違約(S3)、公分析。開發行公司對未公開發行公司之持股比率公開發行公司未出售資產予未公開發高於20%且公開發行公司違約(S4)隃本研究行公司(E1)、公開發行公司出售資產予未也試圖透過持股比率及公開發行公司是否公開發行公司但金額無大幅變動(E2)、公違約來看其對未公開發行公司違約機率的開發行公司出售資產予未公開發行公司且影響。金額有大幅變動(E3)、公開發行公司未向本研究在選取樣本時隃首先從聯徵中未公開發行公司購入資產(F1)、公開發行心之信用評分系統中篩選出民國90年所有公司向未公開發行公司購入資產但金額無未公開發行公司(包含違約及未違約) 共大幅變動(F2)、公開發行公司向未公開發99,550家企業隃接著連結關係代碼彙整檔找5行公司購入資產且金額有大幅變動(F3)、出關係企業之關係類型(共33,017組) 隃再公開發行公司未出租資產予未公開發行公連結公開發行公司評等找出公開發行之關司(G1)、公開發行公司出租資產予未公開係企業(共6,689組)隃最後隃利用聯徵中心發行公司但金額無大幅變動(G2)、公開發資料庫串聯出關係人交易之類型與金額。行公司出租資產予未公開發行公司且金額整個樣本配對結果為：未公開發行公司有大幅變動(G3)、公開發行公司未向未公2,577家(包含違約111家/未違約2,466家)隃開發行公司承租資產(H1)、公開發行公司公開發行公司1,161家隃組合成6,689筆資向未公開發行公司承租資產但金額無大幅料隃上述資料均為民國90年之資料隃違約5砷係代碼彙整檔係由聯徵中心風險研究組在2004年完成研趧一個系統化砷係分磬方法所產生。此檔案主要是涵蓋了以下五種基本砷係，直接控制、直接被控制、間接控制、間接被控制及被同一人控制。而企業間的砷係會是磾五種砷係的綜合組成。因此本研究的樣本皆為砷係企業。
學術論文｜Academy Papers55公司係指在民國91年首次發生逾期、催的交易金額變化比率的平均數和中位數相收、呆帳、拒往、重整、破產其中一項事差很大隃顯示這幾項變數呈偏態分配隃即件之公司。90年之樣本資料係用來產生估若干金額變化大的交易樣本拉動整體平均計係數(透過logistic迴歸)隃相同之樣本選取數值。本研究採用虛擬變數分組來分析可流程會再篩選出91年資料隃其是用來估計以降低極端值對模型參數估計的影響隃使6新的違約機率並計算KS值。結果更具代表性。另外隃本研究對於前一年無交易但是當年度有交易的情形會將其變化率設定為100%隃因此隃從出售資產、4研. 究砂果購入資產交易、大公司負責人為從債務人本章節列示及大公司為從債務人之金額變化比率的中(1) 各變數的敘述統計結果；位數為100%可以得知隃此四項交易屬於非(2) 公開發行公司評等與未公開發行公7常態性的交易隃因此前一年未發生交易但司違約情形分析；(3) 簡單迴歸分析產生之當年度發生交易的情況較為普遍。表1的各結果；(4) 將logistic迴歸重新估計出之違約項交易的樣本數及表2虛擬變數的樣本數顯機率計算KS值與原始KS值作比較；(5) 將示出隃企業間交易還是以進、銷貨為常高於原始KS值之關係變數作模型外微郲重見。新產生郲整後KS值。 公開發菜公司評等與未公開發菜公司 各變數的敘述統計結果違約情形分析表1提供各變數的基本敘述統計結果隃公開發行公司的評等平均數為隃中位數表3提供了公開發行公司評等和關係未為6隃兩者的差異並不大隃未公開發行公司公開發行公司違約的對照隃結果顯示大公的評等也有同樣的情形隃顯示出關係企業司評等為1的違約比率較預期為高隃關係未樣本中隃公司評等均是往中間等級集中隃公開發行公司違約次數未隨公開發行公司亦即評等極好與極壞的公司只屬於少數評等值嚴格遞增隃本研究認為可能的原因的隃全樣本的評等分布接近常態分配。再為等級1的樣本數目較少(僅有99家)隃若其從各項交易金額變化比率來看隃銷貨交中一些公司(6家) 違約時隃會導致整體違約易、進貨交易、資金融通貸方和出租資產比率拉高(%)隃不過其餘等級的違約比6KS值係指無母數檢定中的Kolmogorov-Smironov test。本研究樣本內測試為對正常企業的評分分配及趬趭企業的評分分配作檢定，看是否正常企業的評分明顯異於趬趭企業的評分。樣本外測試則是看加入砷係人交易邳數後的新的信用評分模型其KS值是否高於原信用評分模型之KS值，以作為判斷是否納入砷係人交易邳數的基準。7 迴歸係採無截距磳之分析，故虛擬邳數之設計為三個邳數磽邰三種交易情況或為四個邳數磽邰四種交易情況。
56金融風險管理｜季刊｜94年9月第一卷第三期Review of Financial Risk Management表1變 數敘述統計量*指公開發行公司負責人為從債務人時隃非公開發行公司借款的金額**指公開發行公司為從債務人時隃非公開發行公司借款的金額
學術論文｜Academy Papers57表2樣 本數統計表3公 開發行公司評等與非公開發行違約情況對照表率大略呈現隨著評等愈差隃違約機率愈高的違約應有相關性隃本研究將會進一步採的非嚴格遞增趨勢隃因而可以看出公開發用迴歸分析驗證假說一。行公司的評等的確和關係未公開發行公司
58金融風險管理｜季刊｜94年9月第一卷第三期Review of Financial Risk Management外隃公開發行公司評等與未公開發行公司 簡單迴歸分析產生之結果是否違約間之關聯性顯著隃且從係數方向如同研究設計所述隃本研究建構在兩得知隃公開發行公司評等愈差隃其未公開項模型分析上隃故以下將說明各項分析之發行關係企業之違約機率也隨之上升。另迴歸結果：一方面隃從公開發行公司評等及未公開發在進行迴歸分析之前隃本研究先進行行評等的係數及顯著性來看隃未公開發行正交化分析隃亦即就未公開發行公司違約公司評等的係數明顯大於公開發行公司評與否先對未公開發行公司評等進行迴歸分等的係數隃其t值也較大隃表示未公開發行析隃接下來再將其殘差項再對公開發行公公司評等解釋其違約與否的權重較大隃且司的評等進行迴歸分析隃以檢驗公開發行較為顯著。綜上所述隃本研究的假說一獲公司評等對於關係未公開發行公司違約的得支持隃亦即公開發行公司的評等會影響邊際解釋力。結果顯示公開發行公司評等未公開發行公司的違約與否隃公開發行公對關係未公開發行公司評等無法解釋的違司的評等愈差隃其關係未公開發行公司的約機率變異隃有增額解釋力隃修正後複判違約機率愈高。2定係數(Adjusted R) 為隃參數估計值表5提供未公開發行公司的違約對各項的t值為隃顯示在5%的顯著水準下隃公交易強弱迴歸的結果。分析1a及1b結果顯開發行公司的評等在解釋關係未公開發行示隃從係數來看隃當有發生「公開發行公公司是否違約上為一顯著的變數。表4基礎司負責人為從債務人」之關係人交易時隃分析結果顯示隃未公開發行公司評等與其有助於降低關係未公開發行公司違約的風是否違約間之關聯性顯著隃且係數方向亦險隃從係數的層次可以看出隃隨著交易強符合評等等級愈差愈接近違約之事實。另表4模 型基礎分析**代表達到5%之統計顯著性***代表達到1%之統計顯著性Def：未公開發行公司i在t期違約/未違約隃1表示違約隃0表示不違約i,tGrade_NP：未公開發行公司i在t-1期之評等i, t -1Grade_P：i公司之關係發行公司在t-1期之評等i, t -1
學術論文｜Academy Papers59表5關 係人交易及持股比率分析模型二：*代表達到10%之統計顯著性**代表達到5%之統計顯著性***代表達到1%之統計顯著性
60金融風險管理｜季刊｜94年9月第一卷第三期Review of Financial Risk Management度愈強隃未公開發行公司的違約風險愈本研究認為在分析銷貨交易時必須搭配帳低。但是就統計顯著性而言隃本研究對兩款回收及銷貨退回的情況才能看出此銷貨89兩變數間做F檢定隃但結果並不顯著。另交易的影響隃不過礙於資料蒐集的限制隃本研究並無法確認關係人銷貨中賒銷及現一方面隃當發生「公開發行公司為從債務金回收的情形。不過隃若公開發行公司有人」之關係人交易時隃L1和L2的係數並沒違約情事產生時隃則關係人交易就會是一有明顯差異隃顯示有無發生此項交易並不個負面因子。會影響未公開發行公司的違約機率隃但是分析2b和3a顯示隃在比較B1與B2係從L3的係數明顯大於L1和L2來看隃金額有數、C1與C2係數後隃可以得知當發生「公大幅變動的公司隃其違約機率比較低隃和開發行公司向未公開發行公司進貨」及假說二不相符隃可能是若交易金額有大幅「公開發行公司資金融通予未公開發行公增加隃則表示未公開發行公司取得新的外司」之關係人交易時並非壞事隃此外隃當鑑資金隃可能顯示未公開發行公司的資金進貨金額無大幅變動時隃未公開發行公司彈性較大隃資金來源也較為充裕隃而較不的違約機率較低隃顯示出若公開發行公司易發生違約。穩定地向其關係未公開發行公司進貨隃使分析2a顯示隃當有發生「公開發行公未公開發行公司有穩定的現金流隃因而較司銷貨予未公開發行公司」之關係人交不易違約隃但如金額有大幅變動隃顯示可易隃不論交易金額是否有大幅變動隃均非能有盈餘管理的行為隃因此違約機率較穩壞事隃甚至交易金額變化大的族群隃其違定交易的族群為高隃而資金融通交易也有約率愈低隃似乎有點違反一般的認知隃因同樣的情況。而分析3b的結果顯示隃在比為當公司間有不穩定的關係人交易時隃似較D1與D2係數後可以得知隃當發生「公開乎顯示其中有盈餘管理的嫌疑隃關於這發行公司向未公開發行公司資金融通」之點隃本研究認為可能的解釋是隃關係人銷關係人交易時並非壞事隃而且隃隨著交易貨的大幅變動的確有可能牽涉到盈餘管強度愈強隃未公開發行公司的違約機率愈理隃不過因為單看銷貨交易隃其影響有鑑低隃此項結果和一般認知有所差異隃當公分實為權責應計項(accruals) 並不牽涉現金交易隃另一方面隃銷貨金額大幅變動也有開發行公司向未公開發行借錢隃會有掏空可能是因為營業成長的需要而發生隃因此公司的疑慮隃更何況是金額有大幅變動的8在無截距磳之迴歸分析中，要確定是否有統計上之顯著性，必須作邳數差異檢定（F檢定）。9本研究中統計不顯著之原因，經補充分析後趧現，主要係因符合此虛擬邳數（如：BL2, L2, A4等）之樣本數不足所致。
學術論文｜Academy Papers61情形。針對這點隃本研究認為可能的解釋司使其違約。因此隃單單考量持股比率之有二隃一般說來隃公開發行公司的資金實高低來分析公司違約與否似乎仍嫌不足隃力遠比未公開發行公司雄厚隃因此向未公可能還須同時考量董監席次這項因素隃不開發行公司借錢應不普遍隃若其真的有資過隃由於目前董監席次資料取得不易隃故本研究在後續計算郲整後KS值時隃將不再金短缺的危機隃向未公開發行公司拿錢其納入持股比率這項關係變數。助益應不大隃且實務上的掏空案件大都是綜合來看隃如果單看企業間有無關係透過成鑲一些關係企業隃藉由不合理的交人交易對未公開發行公司違約的影響隃除易及借貸來掏空規模較大的公司隃小公司了低度持股的族群其違約機率比無持股的被大公司掏空的情況並不多見。另一可能族群高外隃其他交易皆顯示有關係人交易的解釋為樣本的數量隃D2和D3的樣本數僅的族群違約機率較無關係人交易的族群為有41及23個隃因此雖然其係數在統計上具低。若考慮交易的強弱隃則分析2b、3a、有顯著性隃但是其代表性可能不太足夠。4a、4b、4c及4d的結果皆顯示交易變化超分析4a至4d顯示隃從係數來看隃當發過50%時隃其違約機率較交易變化不大時生「公開發行公司出售資產予未公開發行為高隃支持本研究的假說二隃關係人交易公司」、「公開發行公司向未公開發行公司強度愈強隃則關係未公開發行公司的違約購入資產」、「公開發行公司出租資產予未機率較大。公開發行公司」和「公開發行公司向未公開發行公司承租資產」之關係人交易時並 將logistic迴歸重新估計出之違約機率非壞事、不過隃若交易金額有大幅變動之計算KS值與原始KS值作比紬情事產生時隃則關係人交易就會是一個負面因子。此外隃E2與E3係數差距達4%、本研究將就十項關係人交易(不含持股F2與F3係數差距達3%、G2與G3係數差距比率) 分別利用logistic迴歸分析重新估計未高達6%及H2與H3係數差距高達5%隃故具公開發行公司之違約機率隃並計算考量關經濟上之顯著性。係人交易後之KS值隃再將郲整後KS值與原分析(5) 結果顯示隃本研究發現持股比始KS值作比較隃以決定出哪些關係變數能率因素與公開發行公司評等間產生嚴重干提高模型之邊際解釋能力。擾隃故單就持股比率可能不是影響違約與表6結果顯示隃「公開發行公司負責人否之因子。舉例而言隃在國內一些由眾多為從債務人」、「公開發行公司銷貨予未公散戶持有之公司隃即使僅持有5%股份之股開發行公司」、「公開發行公司資金融通予東就能對公司決策產生重大影響隃這些低未公開發行公司」及「公開發行公司向未持股股東亦有可能掏空公司隃導致公司發公開發行公司資金融通」四項關係變數之生違約隃並非僅有高持股股東才會操弄公郲整後KS值高於原始KS值隃其餘六項則低
62金融風險管理｜季刊｜94年9月第一卷第三期Review of Financial Risk Management表6未 公開發行公司「原始」與「調整後（考量關係人交易）」違約機率之KS值比較表於原始KS值。投資等) 與違約連動之程度為何隃以期提供更正確之違約預測資訊。由於關係人交易 將高於原始KS值之跢係變數作模型外之複雜性頗高隃聯徵中心研發之信用風險微調重新產生調整後KS值評分模型無法全面考量關係人交易之影響隃故本研究擬就關係人交易與企業違約最後隃本研究將上述四項具有增額邊與否之關聯性作一分析探討隃將具有增額際解釋力之關係變數綜合納入作模型外微郲邊際解釋力之關係變數作為評分模型外微因子隃重新預估未公開發行公司之違約機郲的因子隃達到提高預測違約機率準確度率隃並計算一最終郲整後之KS值為隃之目的。比原始KS值高出約4%。KS值檢測並本研究結果顯示：1.公開發行公司評等無一統計量用來判斷此增加之數額是否具有確實與關係未公開發行公司違約與否存在統計上之顯著性隃但違約機率估計能夠增加關聯性隃公開發行公司評等愈差隃關係未一個百分點的KS值即頗為可貴隃樣本外測公開發行公司之違約機率也隨之上升（參試之KS值增加4%具有經濟上的顯著性隃因考表4鏡隃本研究的假說一獲得支持。2.由簡此將有效的關係交易變數納入考量隃有助於提高模型預測違約機率之準確度。單迴歸來分析發現隃在考慮關係人交易強度後隃分析2a、2b、3b、4a、4b及(5) 之結果支持假說二（參考表5鏡隃亦即關係人5砂. 論與建議交易強度愈強隃則關係未公開發行公司之本研究希望藉由分析了解關係企業間違約機率愈高。3.將91年樣本外資料利用之交易(不論是關係人交易抑或是相互持股logistic迴歸重新估計出之違約機率計算KS
學術論文｜Academy Papers63值(含關係人交易) 與原始KS值(不含關係陳怡君(2004)隃「財務危機公司盈餘管理方式之研究」隃未發表論文隃中原大學會計學系人交易) 比較隃發現關係人交易中能提高評研究所。分模型之邊際解釋能力者包括下列四項：-陸怡伸(2003)隃「公司財務危機預測考慮公司(1) 公開發行公司負責人為從債務人治理及關係人交易影響之實證研究」隃未發(2) 公開發行公司銷貨予未公開發行公司表論文隃中原大學會計學系研究所。(3) 公開發行公司資金融通予未公開發行公張雅芸(2002)隃「台灣上市（櫃鏡公司財務報司-表可靠性研究隨機邊界模型之應用」隃未(4) 公開發行公司向未公開發行公司資金融發表論文隃中原大學會計學系研究所。通曹瓊芳(1999)隃「集團企業與盈餘操縱關連性之研究」隃未發表論文隃東吳大學會計學系將此四項關係人交易作為評分模型外研究所。微郲因子隃重新預估違約機率隃計算出郲楊洳蕙(2004)隃「交叉持股與景氣循環對企業整後模型KS值比原始模型KS值約高出失敗預警模型之影響」隃未發表論文隃銘傳4%隃因此本研究建議在進行違約機率預測大學財務金融學系碩士在職專班。之分析時隃應考慮關係人交易變數以增進蔡嘉倩(2004)隃「關係人與違約連動之影響」隃模型的區別能力。信用資訊月刊隃第四卷第七期隃16-33。礙於資料蒐集的限制隃本研究僅用民蘇紋慧(2000)隃「中小企業信用評估模式之研究－以台灣中小型製造業為例」隃未發表論國90年的資料檢視關係人交易的影響隃本文隃中山大學財務管理研究所。研究建議後續研究者在未來能取得更長期Basel Committee on Banking Supervision (1999),間的資料並考慮納入總體相關的變數進行“Principles for the Management of Credit研究隃另外隃國內有關董監席次之資料至Risk,”Basel, Swit.今取得仍不易隃未來應加強董監席次資料Basel Committee on Banking Supervision (2004),庫之建置隃此將有助於持股比率這項關係“International Convergence of Capital人交易之分析與研究隃使關係人交易與違Measurement and Capital Standards,”Basel,Swit.約連動之研究更趨完善。Edward, Z. (2005) “Developing and ValidatingCredit Scoring Model for Taiwan’s Enterprises,”參考文獻Taiwan, Pacific Basin Finance, Economics,and Accounting Conference,Rutgers Univ.中華徵信所(1998)隃1998/1999年台灣地區集團Sadahiko Suzuki and Richard W. Wright (1985),企業研究隃台北：中華徵信所。“Financial Structure and Bankruptcy Risk in阮正治(2004)隃「台灣企業信用評分模型建置Japanese Companies,”Journalof International與驗證」隃信用資訊月刊隃第四卷第六期隃Business Studies, 16, -22。
