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106年本會及周邊機構大數據應用分析計畫

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整合財務與非財務相關數據,建構對高風險上櫃公司預警管理系統之研究(櫃買中心)

主要內容發現

(一)本次大數據運用分析係以現行發行面預警模型(財報實審選案系統)為基礎,分析過往曾發生變更交易及不法交易等特定事件之高風險公司,並納入交易面相關變數作為新投入的觀察指標,總共檢視超過百萬筆資料,建構新的預警模型以供未來監理選案工作之參考。另為從眾多指標中篩選出對於預測高風險公司具有預測力的變數,本研究運用統計方法逐一判定各指標鑑別風險群體的能力,留下較具鑑別能力的變數,再據以計算出各上櫃公司的綜合風險機率值,藉以評估公司之風險等級。

(二)本預警模型可從眾多數據及資料中挖掘分析具有意義的變數或資訊,在監理資源有限情況下,可協助監理工作作為初步篩選過濾工具,將有限的監理時間投入在高風險公司,提升監理效率。

(三)另因社會科學質性因素複雜,特殊事件發生時,其手法及態樣可能不同於以往案例,以過往案例特性建構的模型恐怕難以完全偵測,監理單位仍需人為判斷作為輔助來即時處置與回應,尚未能將監理工作全仰賴系統偵測作為唯一判斷依據,故本預警模型係作為監理工作的參考資訊之一。

瀏覽人次: 635   更新日期: 2018-06-05