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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 沈中華 | |
dc.contributor.author | Tsung-Yu Yang | en |
dc.contributor.author | 楊宗豫 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-08T00:21:21Z | - |
dc.date.copyright | 2013-07-31 | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.date.submitted | 2013-07-23 | |
dc.identifier.citation | 一、中文部分
1.王偉,2013,後金融危機時代商業銀行危機預警系統構建與警情分析-以A股上市銀行為例,中國經濟議題期刊。 2.呂青樺、沈中華,2010,外資銀行、城市銀行與中國的城市經濟成長,遠景基金會季刊,第十一卷第二期,頁43-97。 3.沈中華,2002,金控公司的銀行與獨立銀行CAMEL比較:1997∼1998,台灣金融財務季刊,第3輯第2期,頁73-94。 4.沈中華、呂青樺,2006,影響大陸地區銀行獲利能力與風險的因素,中國大陸研究,頁119-142。 5.沈中華、林昆立,2008,公司治理對基本財務資訊與股票報酬關係的影響:內生性轉換模型之應用,管理評論,第二十七期第二卷,頁1-27。 6.沈中華、陳錦村、吳孟紋,2005,更早期預警模型:臺灣銀行道德指標的建立及影響,管理學報,第二十二卷第一期,頁1-28。 7.沈中華、彭金隆、陳業寧,2010,我國金融控股公司整體經營績效評比,前程文化出版 8.林維義,2000,金融預警制度之建立對強化金融監理與存保機制功能之探討,存款保險資訊季刊,第13卷第3期,頁1-81。 9.林維義,2004,,金融預警制度與金融控股公司之風險管理,存款保險資訊季刊,第17卷第5期,頁1-36。 10.林震岩,2006,多變量分析:SPSS的操作與應用,智勝文化出版 11.陳順宇,2000,迴歸分析,華泰文化出版 12.陳順宇,2004,多變量分析,華泰文化出版 13.陳曉蓉,1997,CAMEL與銀行評等-兼論商業銀行自有資本與資產品質間的關係,國立政治大學金融研究所碩士論文。 14.彭美玲,2005,本國銀行經營績效之實證研究,商管科技期刊,第6卷第1期,頁137-163。 15.黃玉麗、沈中華,2011,銀行盈餘品質對其信用評等之影響-兼論各國資訊不對稱程度對上述關聯性之影響,管理評論,第三十卷第四期,頁39-62。 16.黃玉麗、沈中華、林昆立,2012,政治關聯(係)與債務資金成本,管理學報,,第二十九卷第二期,頁155-185。 17.聶慧,2012,中國商業銀行財務危機預警機制研究,中國大陸財會金融期刊。 二、英文部分 18.Altman, E. I., 1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of finance, 23, 589-609. 19.Altman, E .I. and Loris B., 1976, A Financial Early Warning System for Over-the-Counter Broker-Dealers, The Journal of finance, 31, 1201-1217. 20.Beaver, W. H., 1966, Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting: Selected Studies, Journal of Accounting Research, 4, supplement. 21.Espahbodi, P., 1991, Identification of Problem Banks and Binary Choice Models, Journal of Banking and Finance, 15, 53-71. 22.Lane, W. R., Looney, S. W. & Wisely, J. W., 1986, An Application of the Cox Proportional Hazards Model to Bank Failure, Journal of Banking and Finance, 10, 511-531. 23.Shen C. H., Chen C. F. and Chen L. H., 2007, An Empirical study of the Asymmetric Cointegration relationships among the Chinese stock Market, Applied Economics, 39, 1433-1445. 24.Shen C. H., Hsieh M. F. and Lee C. C., 2008, Bank provisioning, business cycles and bank regulations: A comprehensive analysis using panel data, Banks & Bank Systems Journal, 3, 33-47. 25.Shen C. H., Liang Q. and Hao X. C., 2009, Determinants of Location Choice of Foreign Banks Within China:Evidence from Cities, China’s Emerging Financial Markets: Challenges and Opportunities, 8, 449-474. 26.Sinkey, J. F., 1975, A Multivariate Statistical Analysis of the Characteristics of Problem Banks, The Journal of finance, 30, 21-36. 27.Tam, Kar Yan and Melody Y. Kiang, 1992, Managerial Application of Neural Networks: The Case of Bank Failure Predictions, Management Science, 38, 926-947. 28.West, R. C., 1985, A Factor-Analytic Approach to Bank Condition, Journal of Banking and Finance, 9, 253-266. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/17562 | - |
dc.description.abstract | 近年來兩岸之經貿關係愈來愈密切,尤其2013年內保外貸模式快速崛起後,台灣銀行業者必須對中國大陸銀行業有更深一層之瞭解,本研究即欲對中國大陸銀行業進行經營績效之排名,根據排名結果對所選取之樣本予以分群,區分為五類銀行,分別是傑出、優良、一般、不佳及問題銀行。之後進行區別分析以建立對岸之金融預警模型供主管機關使用,再分別對所建立之模型進行估計期實證分析與預測期實證分析,以評估CAMEL於中國大陸市場是否能有效區別出問題金融機構。本研究所選取之77家商業銀行主要包括大型國有商業銀行、股份制商業銀行與城市商業銀行。
研究結果顯示: 一、表現優良甚至傑出之銀行大多數為城市商業銀行,顯是城市商業銀行似乎有小而美之特性。 二、資本適足率(C1)、淨值比率(C3)、不良貸款率(A1)、撥備覆蓋率(A2)、營業費用比率(M1)、存放比率(M2)、資產報酬率(E1)、股東權益報酬率(E2)、流動資產比率(L1)與銀行規模(O1)此十項區別變數,於中國大陸銀行業預警模型建置時,扮演至關重要之角色。 三、於估計期實證結果中,發現預警模型之建置需要納入最新之財務資訊以作為預測,方能使型一誤差較小。而於預測期實證結果中,兩種模型之正確區別率卻大幅降低,本研究認為乃是中國大陸銀行業於該期間的經濟體質已經改變,造成區別能力降低。 | zh_TW |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T00:21:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-102-R00723052-1.pdf: 1281612 bytes, checksum: c521bf4c2f86ae64be59aee7ad28bf36 (MD5) Previous issue date: 2013 | en |
dc.description.tableofcontents | 口試委員會審定書 i
摘 要 ii Abstract iii 目 錄 iv 表 與 圖 目 錄 vi 第一章 緒論 1 第一節 研究動機 1 第二節 研究目的 2 第三節 研究架構 4 第二章 文獻探討 5 第一節 西方國家之金融預警制度 6 第二節 相關文獻之探討 18 第三章 研究方法與設計 21 第一節 研究程序 21 第二節 研究樣本及變數之選定 22 第三節 經營績效排名與樣本分群之方式 31 第四節 統計方法之選定及模型介紹 34 第四章 實證結果分析 38 第一節 經營績效之排名及樣本分群 38 第二節 區別分析 41 第三節 實證結果分析 48 第五章 結論與建議 59 第一節 研究結論 59 第二節 研究限制與建議 61 參考文獻 63 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 中國大陸銀行業經營績效排名與預警模型 | zh_TW |
dc.title | Ranking of Operating Performance in China Banks Industry and Warning System | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 101-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 吳孟紋,林智勇 | |
dc.subject.keyword | 金融預警模型,CAMEL,區別分析,中國大陸銀行業, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Financial Early-Warning System,CAMEL,discriminant analysis,banks, | en |
dc.relation.page | 65 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2013-07-23 | |
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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檔案 | 大小 | 格式 | |
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