| Reference: | 中文文獻
阮正治、江景清，2004年，「台灣企業信用評分模型建置與驗證」，金融風險管理季刊，民國九十三年六月號。
洪明欽、張揖平、陳昱陵、陳和貴，2007年，「信用評分模型區別力之穩健性研究」，金融風險管理季刊，第三卷，第四期，頁1-23。
張大成，2002年，「新版巴塞爾協定：過去、現在與未來」，存款保險資訊季刊，16:2, 87-132。
張大成，2003年，「違約機率與信用評分模型」，台灣金融財務季刊，第四輯第一期，頁19-37。
孫銘誼、王思芳，2004年，「信用評等模型驗證之初探-相關論文與文獻回顧」，金融風險管理季刊，第一卷第一期，頁111-125。
郭敏華，1999年，「債信等級之決定因素(上) 」，證券暨期貨管理雜誌，17(11)，1-16。
陳佳樟，2007年，「導入資料採礦技術於新巴賽爾協定下企業信用模型-以製造業為例」，國立政治大學商學院統計學系碩士班碩士論文。
陳錦村、江玉娟與朱育男，2006年，「商業銀行如何建置符合新巴賽爾資本協定的信用評等制度」，金融風險管理季刊，第二卷第一期，頁115-140。
鍾經樊、黃嘉龍、黃博怡、謝有隆，2006年， 「台灣地區企業信用評分系統的建置、驗證和比較」，中央研究院經濟研究所經濟論文，34:4，頁541-590。
萬智傑，2007年，「台灣中小企業之財務危機預警模型、信用評等與巴塞爾協定資本計提」，東吳大學商學院企業管理學系碩士班碩士論文。
黃博怡、張大成、江欣怡，2006年，「考慮總體經濟因素之企業危機預警模型」，金融風險管理季刊，第二卷，第二期，頁75-89。
謝邦昌、蘇志雄、鄭宇庭、葉劭緯，2006年，「資料採礦與商業智慧- SQL Server 2005」，中華資料採礦協會。
英文文獻
Altman, E. I.(1968), ”Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy,” Journal of Finance,123:4,.589-609.
Altman, E. and S. Katz(1976), “Statistical Bond Rating Classification Using Financial and Accounting Data,” in M. Schiff and G. Storter eds., Proceeding of the Conference on Topical Research in Accounting, New York University, 205-239.
Atiya, A.F.(2001), ”Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural Networks：A Survey and New Results,” IEEE Transactions on Neural Networks. 12:4, 929-935.
Belkaoi, A.(1980), “Industrial Bond Ratings：A New Look,” Financial Management, Autumn, 44-51.
Berry M.J.A., and Linoff.G. (2000).”Mastering data mining : the art and science of customer relationship management”，New York : John Wiley & Sons, c2000.
Black, F. and M. Scholes (1973),“The Pricing of Options And Corporate Liabilities, ” Journal of Political Economy, 81, 637-659.
Brieman, L., J. H. Friedman, R. A. Olshen, and C. J. Stone, (1984), Classification and Regression Trees, FL, Boca Raton: Chapman and Hall / CRC.
Chaveesuk, R., C. Srivaree-ratana and A. E. Smith (1999), “Alternative Neural Network approaches to Corporate Bond Rating,” Journal of Engineering Valuation and CostAnalysis,2(2),117-131.
Ederington, L. H.(1985), “Classification Models and Bond Ratings,” Financial Review, 20:4, 237-262.
Freeman J., and Skapura D. (1992) . Neural Networks, algorithms applications and programming techniques, Addison-Wesley.
McClelland J. L., and Rumelhart, D. E. (1986) Parallel distributed processing: Explorations in the microstructures of cognition. vol 2. psychological and biological models. Cambridge, Mass.: MIT Press.
Mensah, Yaw M. (1984),“An Examination of the Stationarity of Multivariate Bankruptcy Prediction Models：A Methodological Study,” Journal of Accounting Research, 22 Spring, 380-320.
Merton, R. C. (1974),“On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates.”The Journal of Finance, 28, 449-470.
Odom, M. D. and Sharda, R. (1990), “A Neural Networks for Bankruptcy Prediction,” IEEE INNS International Joint Conference on Neural Networks, vol.2, pp. 163-168
Ohlson J.M. (1980), ”Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy,” Journal of Accounting Research, 18:1, 109-131.
Rose, P. S., W. T. Andrews, and G. A. Giroux (1982), “Predicting Business Failure: A Macroeconomic Perspective,” Journal of Accounting, Auditing and Finance, 6(1), 20-31.
Sharma S. and V. Mahajan (1980), “Early Warning Indicators of Business Failure.”Journal of Marketing, 44, 80-89.
Wilson, T. (1997), “Portfolio Credit Risk, Part I,” Risk 10(9), 111-117.
|
