本研究以Logistic模式建構財務危機預警模型，樣本期間涵蓋2008至2018年間臺灣上市櫃發生財務危機事件的公司。過去文獻中，配對樣本皆採用與違約公司「相同產業且規模相近」的企業做為正常公司，但本研究以違約公司的競爭對手為配對樣本，以建構模型之研究樣本。
實證結果發現，以違約公司的競爭對手為配對樣本所建立的危機預警模型預測結果，整體模型解釋力0.76、模型預測正確率90.4%、模型配適度0.692；相較於傳統配對方法所建構之整體模型解釋力0.68、模型預測正確率83.5%、模型配適度0.018，皆較佳。

　 In this study, we used the Logistic regression method to established an effective measure of the credit risk model to alert the business of a potential financial crisis. The sample period covers from January 1, 2008 to December 31, 2018. Data from a sample of all listed companies in Financial Distress.
The non-target matched firms chosen through the Industry-Selection Approach (ISA) would belong to the same SIC regarding “same industry and similar scale” in the finance literature. Though target firms and non-target matched firms chosen through the Industry-Selection Approach (ISA) would belong to the same SIC, they may not compete in the same market and may still face very different economic and industrial operating environments.
So, this study utilizes public information regarding the “Public Offering and Issuance Prospectuses” of target firms as of non-target matched firms.Empirical results suggest that statistical significance and prediction accuracy of the the credit risk model using “Public Offering and Issuance Prospectuses” of target firms as non-target matched firms samples are better than those produced by the traditional approach.

中文部分
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