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综观国内外上市公司因财务危机造成的负面效应不可谓不太,不仅投资人、债权人与公司员工损失惨重，社会经济资源无端浪费，更重要的是政府管理市场的威信不断被挑战，部分危机公司经营者的恶行持续被复制。虽然数十年来国内外学者不余遗力的利用各种数学模型与统计方法，在财务危机的预警管理上取得了优良的研究成果，不过仔细观察各项学术论述，大部分都是以财务指标为研究变量，单独以非财务信息为变量者则属少数，而综合财务与非财务信息为研究变量者则是少之又少。
事实上，任何一家发生财务危机的上市公司，若分析其发生因素都与“人物”、“产物”、及“财务”等三大元素有关，其中公司领导人物尤其重要，因为他们是主导产业发展与财务稳定的灵魂人物。危机始终来自人性的贪婪与懦弱，当我们在财务报表上看到公司的弱势指标时，严格的说，属于董监事大股东与经营者的偏差行为很可能已经先于财务信息提早发生了；换言之，这些属于公司管理当局的偏差行为将会直接或间接反应在后续的财务报表上甚至不会在财务报表上披露如果我们仅依赖财务信息作为预警讯号可能无法完全探究危机全貌。在进行财务危机的实证研究时，若能从“财务信息”变量延伸连接至以人为因素为本的“非财务信息”变量上，亦即充分考虑“人”、“物”、“财”等三大财务与非财务危机因素，相信可以让财务危机的实证结果更为圆满。本研究核心内容是以财务信息和非财务信息为研究变量并进行实证检验财务危机的分类正确率。本文共分成七章，各章节的主要内容框架如下：
第一章导论。主要对本文研究背景和动机、研究方法和目的、研究架构、及主要创新等，作重点简约性的说明。
第二章财务危机相关文献探讨。主要内容系将历年来国内外学者对财务危机的定义范围、财务危机预测模型、及非财务信息预警相关研究等论述，作简单回顾及解释各项实证模型的优点与限制，以充实本文在学术上的衔接延伸及研究内函。
第三章财务信息与财务危机之关系。财务信息是表达企业经营效率的成绩单，财务危机的发生一定与财务信息有程度上的关联。本章将财务信息与财务危机的关系作完整的论述，基本上，财务报表是财务信息的核心，本质上包含着企业获利性、流动性、及安全性的质量关系，其对公司价值的影响力确实显著。从危机与健全公司的平均财务数据观察，财务报表上的获利性、流动性、及安全性指标可以发现它们的因果关系，此外，仔细分析财务报表各重点风险性会计项目，更能体现财务危机的来龙去脉及预防管理的方法。财务危机绝非一朝一夕可形成就像财务报表风险性会计项目的恶化也不是短期内形成，从财务比率与财务报表数据的历年关联性分析，确实是分析财务危机的有力工具。本章在最后也探讨财务危机的发生型态，并将危机型态分类为“获利性衰退型”、“流动性停滞型”、与“安全性破坏型”，且说明其重要内容，并就危机企业能否转危为安提出相关条件及看法。
第四章非财务信息与财务危机之关系。笔者将非财务信息分成三大类，分别为“股权控制行为”、“内外制约行为”及“财务决策行为”，并就其中的非财务指标进行探讨，另外，也将危机与健全公司的非财务平均数据进行差异比较，以检验公司管理当局在各项决策行为上是否出现偏差，致对企业财务危机造成影响力与破坏力。严格地说，在财务危机的传导过程中，非财务信息应该会先于财务信息反应决策者不当行为，这些非财务信息的解读有助于财务危机的期前预防。本章所指非财务信息的股权控制行为，在于强调控制股东与董事会的运作机制好坏将关系着公司生存大计；内外制约行为是说明内外部人用行动表达对董事会管理质量的不信任、不稳定或不苟同；财务决策行为则是观察公司管理当局对于重大财务决策是否存在偏差行为。从这三类行为因素可以发现各种讯息背后的决策意涵，这些决策行为允当与否不仅会影响财务报表质量的表现还可能冲击股价导致企业陷入危机路径。
第五章实证研究架构设计。本章重点在说明研究的样本设计、实证流程、及透过因素分析法进行变量筛选及构建九种实证模型。为了避免让某些财务与非财务变量的影响效果变得很大或很小，除了变量单位为比率或是名目尺度的性质外，其余数据数据皆采用正态化(Normalization)重新整理。此外，为使研究有充分的学理依据及取得丰富的实证成果，建立了四种数学预测模型，分别为代表传统统计模型的判别分析与Logistic回归分析，及类神经网络模型的学习向量量化模型(LVQ)与自组织映像图模型(SOM)。其中值得一提的是SOM模型是模仿脑神经细胞有“物以类聚”的特性，让使用者可以利用可视化的方式清楚了解数据的分布型态，此模型在过去的财务危机应用上并不多见。
第六章实证结果分析。本章为本研究各模式之建构流程与各模式绩效及结果之分析。本研究共分成九大模型，除了将模型中之变量以正态化与未正态化两组执行实证与对照，并将九大模型分别以四种统计模型进行仿真与预测。实证发现，在判别分析与Logistic分析中，经正态化的分类正确率皆比未正态化来的高；LVQ模型则不论变量有无正态化与否，对于各模型之分类正确率影响不大，但其预测率仍相当良好；至于SOM模型经正态化后的最佳分群数目普遍出现两组，且从图形观察各类型及各年度的分群架构，危机的型态属于获利性衰退型与流动性停滞型比较明显。
第七章关于改善上市公司财务危机预警之建议。本章重点除了将本文各章节的核心重点及实证研究结果作为总结外，同时也对上市公司财务危机预警提供有关之建议，包括本文研究之建议和大陆上市公司财务危机预警之建讥笔者将财务与非财务信息在台湾上市危机公司实务运用的建议观点，提供给大陆股市繁荣发展后之借镜参考，细节论述包括大陆股市和危机公司概况分析和相关制度改善之建议，其中在防范与管理方面提供了股权控制的健全化、财务报告的透明化、放宽外资入市的效率性、与危机公司定义之合理性等四点意见作为参考。实证研究的意义贵在求广求博与求真求实，本文即以此态度为研究主轴，设定46项财务指标及18项非财务指标为本研究之变量，并以1：2配对方式，选择2001～2005年台湾54家上市之危机公司及108家上市之健全公司进行实证分析。为了增强变量的解释能力，本研究透过因素分析法从中筛选变量，并以因素负荷量绝对值大于0.5的变量为选取的共同因素个数，而且将变量进行正态化处理以降低变量的膨胀或缩小效果。另外，将各项变量分成财务变量、非财务变量、及财务与非财务之混合变量等三种实证类别，依危机发生前各三年建立了九种模型，并按传统数学模型(判别分析、logistic回归分析)与类神经网络模型(学习向量量化网络LVQ、自组织映像图网络SOM)等四种统计方法进行模拟与预测。经实证研究后得到以下各点结论：
一、实证资料经正态化后，在判别分析与logistic回归分析两种模型的财务变量及混合变量类别上出现其分类正确率皆高于或等于未正态化前的正确率，而且经正态化后的分类正确率皆高达100﹪，此表达正态化处理在传统统计模型运用上有其必要性与合理性。
二、非财务变量在判别分析、logistic回归分析、与LVQ等三种统计模型的实证类别上发现其分类正确率比较不受正态化有无而影响，而且它在各统计模型的分类正确率皆低于财务变量及混合变量之类别，此表示仅以非财务变量进行财务危机之预测恐无法获得高效结果。
三、研究发现LVQ模型在各类别的分类正确率，并不受正态化有无而影响，这是类神经网络模型与传统统计模型最为明显的差别。此外，比较LVQ中的财务变量与混合变量的各类预测率，虽然各预测率都相当高(从84．62﹪-100﹪)，但整体观察财务模型仍稍优于混合模型，此透露纯属财务数据的预测模型仍有它的信赖程度与侦测能力。
四、实证发现SOM模型在正态化下普遍出现较为一致性的两组分群，而且在财务变量与混合变量中有流动比率、速动比率、总市值/负债总额、总市值/总资产等四项财务指标产生明显的分群差异；另外，非财务变量中有控制股东成员占监事席次逾二分之一及实施员工分红配股等两项指标出现较为明显的分群差异。整体而言，SOM分群模型在本研究的变量差异程度并不太明显危机型态比较偏向财务方面的获利衰退型与流动停滞型。