第三章 研究方法與實證模型
第五節 實證模型
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第五節 實證模型
本研究主要以 t 檢定及複迴歸分析來說明替代性效果的存在性，而 進行之前會先以敘述統計描述待檢定變數之樣本數、平均數、標準差等 統計數據，接著再以相關係數檢定避免迴歸存在共線性問題。
一、敘述統計
此部分主要描述待檢定變數之樣本數、平均數、中位數、標準差、
最大值以及最小值。
二、相關性分析
統計學上若自變數間存在共線性，可能存在 t 值不顯著、信賴區間 過寬、R2 過大等情形，將會降低迴歸準確度，影響實證結果。因此本 研究以皮爾森積差相關係數(Pearson Correlation Correlation)來分析預測 變數間是否具有相關性。積差相關是指兩個變項之間關係密切的程度。
積差相關係數的範圍在-1 到+1 之間，其值越大，表示兩個變項之間的 關係越密切。積差相關一般可分為正相關、負相關及零相關。如 r xy = 0.8，
表示 X 變項和 Y 變項是正相關，而 r xy = -0.8，表示 X 變項和 Y 變項是 負相關，當 X 變項和 Y 變項是零相關時，其積差相關係數是 0。一般 其意義為：相關係數之絕對值在 0.8 以上表示相關程度極高，絕對值在 0.6 至 0.8 間表示相關程度為高，絕對值在 0.4 至 0.6 間表示相關程度普 通，絕對值在 0.2 至 0.4 間表示相關程度低，而絕對值在 0.2 以下表示 相關程度極低。
三、t 統計量檢定
t 統計量檢定，使用於檢定二個樣本平均數相等的假設。由於本研 究的樣本數夠大(樣本數大於 30)，屬於大樣本，可利用 t 統計量減定期
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簡單線性迴歸分析(Simple linear regression analysis)可用來找出兩 個或兩個以上計量變數間的關係，並進而從一群變數中可以預測資料趨
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對現金股利減少的反應不再呈現顯著負面。
模型二：
CARi=ß0+ß1(dumi)+ß2(roai)+ß3(sizei)+ß4(vi)+ß5(lvgi)+ß6(premiumi)+
ß7(badi) +ɛ i 上式中，
CARi=第 i 間公司宣告購回庫藏股事件之累積超額報酬率
dumi=第 i 間公司宣告購回庫藏股事件前一個月之公司景氣，小於零為 1 roai=第 i 間公司宣告事件前一年年底的資產報酬率
sizei=第 i 間公司宣告事件前一年年底的公司規模 vi=第 i 間公司宣告事件前一年年底的市價淨值比 lvgi=第 i 間公司宣告事件前一年年底的財務槓桿比率 premiumi=第 i 間公司宣告事件前一年的股利溢酬率
badi=第 i 間公司宣告事件當年每股現金股利的增加與否，減少為 1
模型二中，以宣告購回庫藏股的累積超額報酬率為應變數，並以減 少現金股利與否為主要測試變數，其餘為控制變數。本研究將兩事件先 後順序做區隔後，預期先發放現金股利後實施庫藏股購回時，主要測試 變數 bad 為正，表示投資人對於先減少現金股利後實施庫藏股購回給予 正面的效果。
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變數名稱 樣本數 平均數 中位數 標準差 最小值 最大值
CAR 511 2.9054 2.4389 7.1957 -30.9578 35.8150 CAR_CASH 1601 1.1940 0.5038 6.6020 -28.1451 37.6702 dum 511 0.6321 1.0000 0.4827 0.0000 1.0000 dum_cash 1662 0.4645 0.0000 0.4989 0.0000 1.0000 roa 1845 0.0565 0.0513 0.0504 -0.2355 0.4152 size 1845 15.8108 15.6333 1.1567 13.2778 19.8505 v 1845 1.0196 0.8765 1.0465 0.1525 38.8124 lvg 1845 0.3591 0.3594 0.1556 0.0020 0.8154 premium 1845 -0.3951 -0.4508 0.1915 -0.7174 -0.0638 bad 1845 0.4157 0.0000 0.4930 0.0000 1.0000