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，是當前學術界與經濟界相當重要的課題之一。本研究利用整合判別分析與類神經網絡的兩個階段建構模型方法，建構企業危機診斷分類模型。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，經由判別分析方法針對所考量的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。
關鍵詞：企業危機 類神經網路 智慧資本 判別分析
一、緒論
近年來，企業經營環境隨着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部環境、本身經營不善或錯誤經營策略的影響，而造成財務危機的發生與倒閉現象。是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，就變得相當重要與緊迫。
爲了解決現存類神經網絡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——整合判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判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信息，以提供類神經網絡個良好的起始點，再透過類神經網絡的學習、辨識能力，來發展個更爲快速、精確的企業診斷模式。
二、研究方法
本研究的目的是整合判別分析法與倒傳遞類神經網絡，針對企業危機診斷分析建構預警模型。研究的進行程序是先針對資料進行判別分析，篩選出重要指標並得到初步判別結果，再將此判別結果併入倒傳遞類神經網絡的輸入層，作爲額外的變數信息，最後再利用倒傳遞類神經網絡修正判別數值，以求得較佳的企業診斷結果。
1、判別分析
判別分析是種被廣泛應用在各領域的傳統統計方法，而判別分析的主要目的爲：找出預測變數的線性組合，使其組間差異平方和相對於組內差異平方和(或總差異平方和)的比值爲最大，而每個線性組合與先前已經獲得的線性組合均不相關。其實施的程序在於先檢定各組重心是否有差異再找出那些預測變數具有最大的區別能力，最後再根據新受測者預測變數的數值，將該受測者分派到其所應隸屬的羣體。
2、倒傳遞類神經網絡
類神經網絡的網絡型態有許多不同的種類，其中倒傳遞類神經網絡是目前應用最爲廣泛的模式之一。倒傳遞類神經網絡隸屬於監督式學習網絡模式的種，其資料是以順向的方式向前傳遞。
當建立網絡模型時，對於相關參數的選擇常有許多基本的原則需考量運用。例如在網絡隱藏層方面，經驗顯示隱藏層在到二層時會有最好的效果，亦提出具有層隱藏層的神經網絡模式就能達到解決問題時所需要的精確度。由於隱藏層的神經元數目會影響整個網絡的學習能力，因此過多的神經元數目雖然可以達到較好的學習效果，但是在訓練時卻需要花費較多的時間，在使用上較不方便。
三、實證研究
1、研究設計
爲實際探討智慧資本指標對企業危機產生與否的影響，及驗證論文中所提之整合判別分析與類神經網絡兩階段建構模式方法的有效性，本研究以上市公司資料爲實證研究的測試對象。原則上，我們將先使用判別分析進行企業危機的初步分類，並找出重要的影響指標：再將其診斷結果當作類神經網絡的額外輸入信息，以提供類神經網絡個良好的起始原點，再透過類神經網絡的學習與辨識能力，來發展個更爲快速且精準的診斷模式。
2、買證結果
針對本研究樣本資料，我們首先使用判別分析來進行診斷模式的建構，此外，爲求建構模式的客觀性及效度考量，本研究將70筆資料中的46筆作爲模式建構之用，而剩下之24筆資料則保留爲測試之用。
關於單純使用類神經網絡來建構企業診斷模式方面，在網絡結構決定部分，通常一個適當且包含單隱藏層的類神經網絡模式，可針對問題提供足夠的精確度。因此，在本文所建構的類神經網絡將只包含單隱藏層。在輸入層神經元方面，我們將根據先前判別分析所求得的變數篩選結果，只單純採用六個變數作爲輸入變數，而由於輸入層中只有6個神經元，因此隱藏層中神經元的測試個數被設定爲11、12、13、14與15五種組合;最後在網絡的輸出層部分則只包含1個神經元。
在整合判別分析與類神經網絡模式的建構方面，由於整合模式必須加入判別分析的判別結果作爲類神經網絡輸入層的額外信息，因此整合模式輸八層將包含7個神經元進行測試：而隱藏層中神經元的數目則選擇爲13、14、15、16與17等五種組合：最後輸出層部分則仍只包含1個神經元。
四、結論與建議
本研究利用整合判別分析與類神經網絡的兩階段建構模式方法，建構企業危機診斷分類模型。主要的目的是希望先經由傳統的判別分析方法進行資料的初步分析，再將其辨別的結果當作類神經網絡的額外輸八信息，以提供類神經網絡個良好的起始原點，再透過類神經網絡發展一個更爲快速且精確的企業危機診斷模型。此外，在探討企業危機的衡量指標上，本研究除了參考般傳統財務性指標外，亦加入了智慧資本指標，希望藉由更完整多元的企業信息，來幫助投資人評估企業的真實價值，並做出正確的決策。