第三章 研究方法
第三節 實證模型與變數定義
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第三節 實證模型與變數定義
本研究探討非金融機構的放款行為，由於本研究假說一主要應變數為借款利 率(All-in-Spread)。而對於借款公司而言，「聯合貸款」的借款成本意即借款利率 的決定。而影響借款利率的因素很多，主要受貸款特性(Loan Characteristics)、借 款公司特性(Borrower Characteristics)影響。
貸款特性包含借款金額 ( Facility Amount )，借款擔保品(Loan Secured)、限制條 件數量(Covenant Numbers)、借款到期期間 ( Maturity )及主參貸機構家數(Lender Numbers)。
借款公司特性則包括借款公司規模(Asset)、槓桿程度(Leverage)、公司資產 報酬率(ROA)、市價淨值比(M/B ratio)等。
假說一：與商業銀行相比較，融資公司、投資銀行、保險公司以及機構投資 者所要求的貸款利率(All-in-Spread)來得較高。
迴歸模型設定 一 ：
非金融機構類型
非金融機構占比
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迴歸模型設定 二 ：加入控制變數
非金融機構類型
非金融機構占比
假說二：與商業銀行相比較，融資公司、投資銀行、保險公司以及機構投資 者所制定的貸款契約年限會來得較短。
迴歸模型設定 一 ：
非金融機構類型 (5) 非金融機構占比 (6)
迴歸模型設定 二 ：加入控制變數
非金融機構類型
(7)
非金融機構類型
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假說三：隨著金融服務現代化法案實施，母公司成立金融控股公司後，由於 允許跨業經營，因此預期母公司為金融控股公司的融資公司，其風險容忍度會較 高，也開始傾向借給較高風險的借款公司。
迴歸模型設定 ：
非銀行機構母公司類型 負債比率
我們使用羅吉斯多變量迴歸(logit model)，若融資公司的母公司為金融控股 公司(銀行控股公司)，應變數為 1，融資公司的母公司並非金融控股公司或是沒 有母公司時，應變數為 0。主要解釋變數為負債比率，即舉債程度( Leverage )。
除了使用羅吉斯多變量迴歸外，本文同時也使用傳統多元回歸模型進行假說的實 證分析。不同於羅吉斯多變量迴歸，在傳統多元回歸模型中本文將負債比率設定 為應變數，非銀行機構母公司類型為主要解釋變數，透過二種模型設定來進行假 說三的實證研究。
迴歸模型設定 ：
負債比率 非銀行機構母公司類型
我們使用多變量迴歸模型，應變數為借款公司的負債比率。若主要解釋變數 為非銀行機構母公司類型，為一虛擬變數。若母公司為金融控股公司，則非銀行 機構母公司類型為 1；若母公司不是金融控股公司，則為 0。
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由上述三個假說可得知本文主要研究“非銀行(Non-Bank)”的放款行為是否會 影響聯合貸款的訂價，因此除了以『非金融機構類型』作為本文的主要解釋變數 外，本研究試圖將非金融機構在聯合貸款的影響力以量化的方式展現，因此設置 了 「非金融機構占比」變數來作為本文的另一個主要解釋變數，下面將針對「非 金融機構占比」此變數作更為詳細的解說。
以下將分別說明各變數：
Spread：迴歸式應變數，取自 LPC 中 All In Spread (in bps)，為 LIBOR 加上 風險貼水與聯合貸款的每年銀行所收取的費用，代表「聯合貸款」的總借款 成本。
非金融機構類型：本文的主要解釋變數，為一虛擬變數。由於本研究欲分別 觀察不同類型的非金融機構下，其放款行為是否不同。因此若該筆借款 (Facility)的借款機構是屬於前述所提及的非金融機構類型，該虛擬變數則為 1；否則為 0。
非金融機構占比：本文的主要解釋變數，與「非金融機構類型」不同的是「非 金融機構占比」是一項量化的變數，並非虛擬變數。下列是非金融機構占比 的定義：
在同一筆借款案件的聯合貸款中，「非金融機構」的家數占全部借款銀行的 比例。即：
非金融機構占比 借款機構中的「非金融機構」家數 全部借款機構家數
控制變數：
Loan Characteristics：用以衡量「聯合貸款」特性之變數。
－Log(amount)：「聯合貸款」之借款金額。
－Maturity：「聯合貸款」之借款期限。
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－Loan Secured：為一虛擬變數，若該筆「聯合貸款」要求抵押品，
則為 1；若否則為 0。
－Covenant Numbers：「聯合貸款」之限制條件數量。
－Lender_Number：「聯合貸款」之借款機構(含銀行及非銀行)家數。
Borrower Characteristics：用以衡量借款公司特性之變數。
－Log_asset：借款公司的規模大小。
－Leverage：借款公司的負債比率。
－Market To Book Ratio：衡量借款公司的產生現金流量能力。
－ROA：借款公司的獲利能力。
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