演化式类神经网路在企业危机诊断上之应用智慧资本指...

演化式類神經網路在企業危機診斷上之應用—智慧資本指標的考量1演化式類神經網路在企業危機診斷上之應用—智慧資本指標的考量ApplyingtheHybridNeuralNetworkModeltoDiagnosetheEnterpriseDistress————ConsiderationofIntellectualCapitalIndicator邱志洲*簡德年**高淩菁***Chih-ChouChiuTe-NienChienLing-JingKao*台北科技大學商業自動化與管理研究所教授Professor,InstituteofCommerceAutomationandManagement,NationalTaipeiUniversityofTechnology**台北科技大學商業自動化與管理研究所碩士MasterInstituteofCommerceAutomationandManagement,NationalTaipeiUniversityofTechnology***美國俄亥俄州立大學行銷與物流學系博士生Ph.DStudent,DepartmentofMarketing,andlogisticsTheOhioStateUniversity（ReceivedJul.6,2001；FirstRevisedSep.29,2003；AcceptedOct.20,2003）摘要：近年來，由於整體經濟環境的快速變遷，造成企業發生財務危機的可能性隨之逐年增加，因此，建立一個有效的企業危機診斷模式，是當前學術界與實務界相當重要的課題之一。本研究利用整合鑑別分析與類神經網路的兩階段建構模式方法，建構企業危機診斷分類模型。此外，在探討企業危機的衡量指標上，本研究除了參考一般傳統財務性指標外，亦加入了智慧資本指標，希望能藉由更完整多元的企業資訊，來幫助企業本身評估其自我的真實價值，並做出正確的決策。本研究經由理論與文獻的探討，建立了新的企業危機診斷模式，在經過實證的結果發現，經由鑑別分析方法針對所考量之衡量企業危機指標進行分析，得知企業經常失敗的原因，除了受到傳統財務構面指標的影響外亦受到智慧資本構面指標的影響。此外，有關整合鑑別分析與類神經網路方法所建構之企業危機診斷模式亦能確實有效的降低企業危機診斷的誤判情況，是以無論在學術研究或實務工作上，實有其相當之助益。關鍵詞：企業危機、智慧資本、鑑別分析、類神經網路Abstract:Inthesefewyears,therapidchangeofglobaleconomicenvironmenthasincreasedtheoccurrencepossibilityoffinancialdistress.Therefore,tobuildupanappropriatefinancialdistressdiagnosismodelhasbecomeaveryimportanttaskinindustry.Theobjectiveoftheproposedstudyistoinvestigatetheperformanceofenterprisedistressdiagnosisbyintegratingtheartificialneuralnetworkswithdiscriminantanalysistechnique.Inadditiontothefinancialcapitalindicator,theintellectualcapital(IC)indicatorisalsoincludedinthemodeltomeasuretheassetsofcompanies.Theresultsfromthepresentstudyindicatethattheproposedcombinedapproachpredictmuchaccurateandconvergemuchfasterthanthattheconventionalneuralnetworkapproach.Intheotherwords,aneuralnetworktakesalongtimetoachieveanaccurateresultwithoutagoodinitialestimatefromdiscriminantanalysisapproach.Moreover,wefindoutthatthediagnosticcorrectnessofenterprisedistressissignificantlyinfluencedbybothtraditionalfinancialindicatorsandICindicators.Keywords:Intellectualcapital,enterprisedistressdiagnosis,discriminantanalysis,neuralnetworks臺大管理論叢JUNE2004第十四卷第二期p1-p222壹、緒論近年來，企業經營環境隨著資訊全球化時代的來臨而有了重大的轉變，在面對這樣瞬息萬變的情況下，企業本身已無法再使用傳統的經營模式來處理其所面對的問題。而基本上，企業經營通常會受到外在環境、本身經營不善或錯誤經營策略的影響，而造成財務危機之發生與倒閉現象。是以在面對這樣動態變化的企業環境下，企業危機預警制度的建立，就變得相當的重要與急迫。而事實上，一個企業危機預警模式的成功建構，將可使管理人員對於企業經營不確定所引發的風險能提早因應，債權人與股東更可藉由會計資訊所建立的財務報表，提早在企業財務危機發生前有所警覺，進而謀求相關因應之道，以避免企業營運危機的發生，使企業營運能依照正常軌道來進行，並達成企業目標。自1960年代中期以來，國內外已有許多學者從事企業危機之相關研究，截至目前為止，針對企業危機診斷技術的討論在學術上已有許多的分類工具被發展出來，而這些工具包括了傳統統計方法、無母數方法以及人工智慧方法等。通常，在統計方法的應用上其技術包含了羅吉斯迴歸（logisticregression）以及鑑別分析（discriminantanalysis）方法。而基本上，羅吉斯迴歸是一個簡單的有母數統計方法，其與傳統的迴歸分析（regressionanalysis）類似，而其最大的不同點乃在於所探討的反應變數性質上有所差異，因此，羅吉斯迴歸在應用上也必須符合一些傳統迴歸分析的假設，如避免殘差項存在自我相關，避免自變數間存在共線性問題，以及要求資料符合常態分配等相關的統計假設。至於鑑別分析方法的應用，除了對輸入變數需具有共變異性質的假設外，亦常被批評只能應用在單純的線性系統問題上。而在無母數統計與人工智慧的分析方法中，亦有許多的技術被成功的發展出來，其中當然包含了近年來常被討論的類神經網路（neuralnetwork）模式。由於類神經網路沒有傳統統計方法建構模式時需要滿足許多假設條件的要求，因此，相對於羅吉斯迴歸與鑑別分析的應用範疇而言，類神經網路是有較大的運用空間。再者，根據大部分的研究顯示，類神經網路的表現也優於傳統的統計方法（Malhotraetal.,1999;Salchenbergeretal.,1992）。只是雖然如此，相對於其他的技術而言，類神經網路亦有其本身的缺點，例如在建立分類模式的過程中，其常會因要修正模式內的大量神經元連接鍵係數，而需要較其他技術花費更長的學習時間（CravenandShavlik,1997;Chung,1999）。為了解決現存類神經網路方法的缺點並增加企業危機診斷成功的精確度，本研究嘗試提出一整合鑑別分析與類神經網路的兩階段模式建構程序，來進行企業危機診斷分類模式的建立。主要的研究目的是希望先經由傳統的鑑別分析方法進行分析，再將其辨別之結果當作類神經網路的額外輸入資訊，以提供類神經網路一個良好的起始原演化式類神經網路在企業危機診斷上之應用—智慧資本指標的考量3點，再透過類神經網路的學習、辨識能力，來發展一個更為快速、精確的企業診斷模式。為了驗證所提方法的可行性，我們將針對企業財務資本與智慧資本相關資料，進行企業危機診斷分類模式的建構，並根據所建構出之分類模式，診斷企業危機發生的可能性。本研究共分為五部分：第一部份為緒論，說明本文的研究動機、目的及整體架構；第二部分的重點則在回顧企業危機、智慧資本、鑑別分析及類神經網路的相關文獻；第三部分則針對鑑別分析與類神經網路模式做一簡單之介紹；第四部分的實證中則描述本研究針對危機企業與正常企業資料，運用鑑別分析、類神經網路模式及整合鑑別分析與類神經網路方法所得之診斷結果；最後，第五部分則為本研究的結論。貳、文獻探討一、企業危機近年來，由於企業危機事件的層出不窮及全球經濟環境的快速變遷，促使有效運用企業內外在資源，與提早瞭解企業的潛在危機，已成為企業最重要且必須面對的重要課題之一。基本上，企業管理的主要理念是希望能讓企業永續經營，而一個企業的生存與否，常受到許多內外在因素的影響，通常若各個影響因素能控制的適當，則企業的存活機會將相對提高，並且具有良好的獲利空間，反之，則企業的生存將受到嚴重的考驗。在企業失敗預測的研究中，Beaver（1966）曾指出：當一個企業發生宣告破產、公司債務違約、銀行透支、或未支付優先股股息時，便可稱此企業為已失敗。Deakin（1972）則將企業失敗定義為：經歷過倒閉、無償債能力，或清算的廠商，便可視為失敗企業﹔而Altman（1983）則認為經營失敗是企業投資報酬率低於其資金成本、無法償還到期的債務，以及企業的淨值為負的情形可謂之。而在國內學者中，陳肇榮（1983）、陳隆麟（1992）等人則採用專家評定法定義企業失敗，即一企業經過多個專業人員，獨立而重複的評估，一致認為其營運資金短缺，對短期債務之清償有顯著之困難，而其自有資金又相對不足，且短期內無法改善者稱之。林文修（2000）則認為企業危機應將財務危機的發生過程階段納入考量，如此將較能表達企業危機發生的本質，並從整個企業經營風險與企業經營危機去探討企業生存與否的相關問題。二、智慧資本近年來，關於智慧資本（IntellectualCapital,I.C.）的議題，已引起全球性的廣泛討論與注意，而這些討論主要的焦點大多數集中在智慧資本的內涵、衡量與管理方面。事實上，智慧資本是由JohnKennethGalbraith於1969年首先提出的概念（Masoulas,1998），其最主要的應用是用以解釋企業市場價值與帳面價值的差距﹔同時他也指出智慧資本除了傳統的資產外，還應包括所有資產創造價值的形式（KaplanandNorton,臺大管理論叢JUNE2004第十四卷第二期p1-p2241996）。Stewart（1997）也曾表示，組織所擁有的專利權、製程，人員的技術、科技，以及有關顧客與供應商的資訊，過去經驗的總和皆是智慧資本內涵的所在。他還同時強調智慧資本應該發揮兩項功能：一、整合可轉化的知識並保存原本易流失的知識；二、即時連結人與資料、專家等知識體系。而EdvinssonandMalone（1997）則將智慧資本分為人力資本與組織結構資本兩大部分，他同時也從企業競爭與動態的角度思考，將智慧資本比喻為埋在地底下的樹根系統，是整棵大樹成長的原動力，並進一步指出，智慧資本不只是人類的腦力而已，同時也包括了品牌名稱與商標，甚至某些過去曾經記帳的成本，在經過一段時間的轉化後所形成的更大價值。有關過去學者對智慧資本相關的研究與定義，可彙整如表1。三、鑑別分析鑑別分析（discriminantanalysis）是1930年代中期由費雪（Fisher）所提出的一種劃分群體技術，其原理乃是根據預測變數的某些特性將研究對象區分為兩個以上的群體，其目標則是要找出預測變數的線性組合，並建立一套判別模式，使此線性區別模式具有區別群體的最佳效果。亦即，尋找能將研究對象做最佳分類的預測變數組合（CooperandEmory,1995）。事實上，在經過各領域廣泛的應用後，鑑別分析已成為一個廣為人知的統計技術，並且相較於其他相關的