公司跳票負責人信用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

以投資人角度論企業不法行為之民事責任-以掏空行為為例。

為了解決公司跳票負責人信用的問題，作者林孟君 這樣論述：

在公司發生財務危機事件中，經營者偏愛以不法利益輸送的方式以挪用公司資產為資金之調度。蓋在籌建公司或擴大公司版圖時，多以舉債方式來補足龐大資金之需求，惟當資金事後無法回補時，極易造成公司因現金周轉不靈而發生跳票情事。再利用資金週轉不靈之際，將公司現可運用之資金，以非法方式或手段據為己有，此時經營者掏空公司資產之犯罪行為就陸續形成。 又因掏空事件為新型態的犯罪手法，我國就此所規範之法規並不完善，常見無辜的投資大眾，對公司之營業、財務等狀況不清楚狀況下，任由公司控制權者，透過其影響力把公司資產移往他個人或特定的人名下，終致公司僅剩空殼及負債，讓銀行及債權人承受後果。 綜觀我國法令

對此之規範，都只是如亡羊補牢般的緊急提出應變措施，然而伴隨著經濟發展，公司規模愈龐大，投資人之投資金額增加，其影響不僅造成資本市場的動盪，更危及金融體系運作的穩定性。又此種情形，實務上相較於多不勝數的刑事判決，民事求償判決實在甚少，況於民事求償部分，法院多是待刑事判決後，以刑事認定之事實為基礎，再為認定。惟此種情形，對於受害人之損害補償，常有緩不濟急之情。 職此，本文試著借助經濟學上之市場理論分析及角度，對投資者與被投資者間之關係為法律上之定性，使投資人能透過契約法律關係為民事請求之基礎，以跳脫現今法規保護不足之弊。

台灣上市櫃電子製造業財務危機預警模型之實證研究 -Logistic模型與 KMV模型 之比較

為了解決公司跳票負責人信用的問題，作者蘇佳翎 這樣論述：

建構有效衡量信用風險模型以預警企業可能發生財務危機，長久以來一直為財金學界或金融實務所關心的課題。傳統上的相關研究大多從財務比率變數著手來構建模式，而忽略較不易量化之非財務變數。近來企業進行財報粉飾與財報灌水之技巧與手法日益創新，引爆出一連串層出不窮的企業跳票、作假帳、違約交割、掏空資產及假交易等事件。這些大多是公司負責人或主要股東不當財務操作或是違法亂紀所導致，抑或亟欲掩飾企業經營不善。因此，投資人除了聚焦財務資訊外，亦應多留意「非財務資訊」中所能解讀出的訊息，配合財務資訊兩相對照，才得以綜觀公司經營全貌，增加發掘舞弊的機率。　　本研究介紹具市場資訊與即時性等優點的KMV模型，進行違約距離

、違約機率估算與違約預警模式之建立。以市場資訊為基礎的KMV模型因具有即時偵測與危機預警特性，能提前反映公司財務惡化的情況，甚至比信用評等更具即時性。而且在預測危機公司不但能掌握時效，也不至於過度反應或是太保守，而有嚴重誤差產生。因此本研究旨在運用KMV違約機率模型並結合傳統會計財務變數模型，期望可提高模型效度，掌握更多信用訊息，協助企業強化信用風險管理。　　本研究透過以財務報表內各項比率之間的關係建立模型，以羅吉斯迴歸方法針對公司的償債能力、獲利能力、經營能力、成長能力、現金流量、公司治理變數以及KMV模型變數的違約距離（DD）等面向進行顯著性與預測率分析，希望建立有效之財務預警機制，期能提

供投資大眾、政府單位或金融業者於評估財務決策或稽查金融授信作業時，能有效地辨識企業潛在的風險，並降低不實財務報表所造成之影響。　　透過實證分析，本研究發現將KMV變數違約距離（DD）加入Logistic模型，違約距離（DD）呈現不顯著，甚至讓原本顯著的股東權益報酬率及現金流量率變數變得不顯著，於是我們推測違約距離（DD）能解釋違約的部分早已被模型中其他因子所解釋，才會出現解釋能力不升反降，以及其他變數變不顯著。因此，我們可以說：KMV模型變數違約距離（DD）對於公司的違約預測，並沒有很好的預測能力，預測能力甚至不如財務變數及公司治理變數結合之模型。職是之故，本研究支持財務變數及公司治理變數結合

之模型。　　為求了解KMV模型是否能及時甚至提前預警，從實證樣本中選取三家違約公司勝華、力晶及仕欽公司，以及同產業且規模近似之正常公司凌巨、世界先進及應華公司，進行個案分析比較。結論顯示KMV模型不具有提前預警發生財務危機的能力，並未能夠在違約發生之前提前反映公司財務發生狀況。