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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 石百達(Pai-Ta Shih) | |
| dc.contributor.author | Yi-Ju Chao | en |
| dc.contributor.author | 趙翊茹 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-07T17:40:47Z | - |
| dc.date.copyright | 2020-07-23 | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.date.submitted | 2020-07-21 | |
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| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/15458 | - |
| dc.description.abstract | 本研究以台灣上市（櫃）之電子工業產業公司為研究樣本，利用python程式將公司年報中的質化文本資料進行篩選及處理，建立的新指標—職位學歷專業度，分析公司經營層面CEO、CFO以及扮演監督角色的獨立董事在學歷與職位的適配程度，依據其學歷職位適配度做為未來風險評估的新指標。研究結果發現，雖不具有統計顯著，但CEO的職位學歷專業度在正常公司中較高，而CFO職位專業度及獨立董事職位專業度則是在正常公司中較危機公司高，且具1%統計顯著水準。
透過支撐向量機（support vector machine；SVM）進行機器學習模型訓練，結果發現，RBF核訓練之模型相較於線性模型，在整體預測準確度、正常公司類別的precision rate、危機公司類別的recall rate三項評估指標皆有較佳的表現。考量危機公司的預測模型應著重在希望能夠避免將危機公司誤判為正常公司的情形，並綜合考量precision rate的增加與recall rate下降的幅度，本研究中的四個訓練模型中，採用1：1之抽樣比例的RBF核模型是其中最適合用來進行財務危機公司預測之模型。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | This study uses python programming to create a new variable, position profession, and uses it to develop the financial alert model, the position profession variables evaluate whether CEO, CFO, and independent directors educational background suit their position, using the semi-structured text data disclosed in the annual report. Our sample consists of 6,383 observations in Taiwan listed and OTC companies in electronics industry for the period from 2006 to 2018. The results are as following below. The CEO’s position profession is better in normal companies, but do not have statistical significance. In other hand, position profession of CFO and independent directors are both better in normal companies than companies encountering financial crisis having 1% statistical significance. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-07T17:40:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-2107202015373200.pdf: 2572641 bytes, checksum: f146ba0f8fd971cfb545efce36b117ac (MD5) Previous issue date: 2020 | en |
| dc.description.tableofcontents | 口試委員審定書 i 中文摘要 ii Abstract iii 目錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 vii 第一章 緒論 1 1-1、研究動機及目的 1 1-2、研究架構 2 第二章 文獻探討與假說發展 3 2-1、財務危機之定義 3 2-2、公司治理與經濟誘因 3 2-3、管理階層專業度 4 2-4、獨立董事專業度 6 第三章 研究設計 7 3-1、樣本選取與資料來源 7 3-2、研究流程設計 7 3-2-1、學院科系資料庫 8 3-2-2、董監經理人學歷資料庫 10 3-2-3、董監經理人學歷科系學院資料庫 14 3-2-4、產業與專業學院資料庫 15 3-2-5、職位與專業學院資料庫 16 3-2-6、計算高階經理人職位學歷專業度 18 3-2-7、計算獨立董事職位學歷專業度 28 3-3、變數定義與衡量 33 3-3-1、應變數：財務危機 33 3-3-2、自變數 33 3-4、支持向量機（Support Vector Machine, SVM）模型之訓練 37 第四章 研究結果 38 4-1、研究樣本描述 38 4-2、敘述性統計分析與差異性檢定 39 4-3、實證分析 41 第五章 結論與建議 46 5-1、研究結論 46 5-2、研究限制與建議 47 參考文獻 49 附錄 54 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 支撐向量機 | zh_TW |
| dc.subject | 財務危機 | zh_TW |
| dc.subject | 公司治理 | zh_TW |
| dc.subject | 獨立董事 | zh_TW |
| dc.subject | 文字探勘 | zh_TW |
| dc.subject | 文本分析 | zh_TW |
| dc.subject | 職位專業度 | zh_TW |
| dc.subject | 管理特質 | zh_TW |
| dc.subject | Financial crisis | en |
| dc.subject | Independent directors | en |
| dc.subject | Text mining | en |
| dc.subject | Corporate governance | en |
| dc.subject | Educational background | en |
| dc.subject | Position profession | en |
| dc.title | 獨立董事與經理人之學歷專業度影響財務危機之研究—以電子產業為例 | zh_TW |
| dc.title | CEO, CFO, and Independent Directors Educational Background and Financial Crisis – Evidence from the Electronic Industry | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 108-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.coadvisor | 蔡芸琤(Yun-Cheng Tsai) | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 盧佳琪(Chia-Chi Lu) | |
| dc.subject.keyword | 公司治理,財務危機,管理特質,獨立董事,文字探勘,文本分析,職位專業度,支撐向量機, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Corporate governance,Educational background,Position profession,Independent directors,Text mining,Financial crisis, | en |
| dc.relation.page | 67 | |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202001695 | |
| dc.rights.note | 未授權 | |
| dc.date.accepted | 2020-07-21 | |
| dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 財務金融學研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 財務金融學系 | |
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|---|---|---|---|
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