⾸先，本⽂將以報酬率為被解釋變數，選定成交量 (或成交值、週轉率) 作為解 釋變數，並在分量迴歸的選擇上，設定分量 θ = 0.01, 0.05, 0.1, 0.15, …, 0.9, 0.95, 0.99，每⼀類股共有 21 條分量迴歸。以下實證結果將分為兩部分，第⼀節將呈 現個別類股的價量關係在不同分量時的表現為何，第⼆節則加⼊討論資訊不對 稱程度對於不同產業的影響。
第⼀節 個別類股跨期價量關係
不論是以成交量、成交值或週轉率分別做為解釋變數所得的斜率估計值，所表 現的價量關係⾛勢皆⼤致相同，除了電⼦類股在使⽤成交量或成交值作為解釋 變數時具有不同結果。⽽其中，⼜以週轉率所得的斜率估計值分佈表現最佳，
且根據 Lo and Wang (2000) 針對量變數所做的釋義，雖然成交值、成交量包含 許多重要的市場訊息，但週轉率在資本市場的分離理論或實證研究當中，皆⽐
使⽤成交量、成交值所得的估計值更具有⼀致性，因此以下分析將先以報酬率 與週轉率所呈現的價量關係作為主要探討⽬標，⽽成交量與成交值結果將置於 附錄。
表 2 為依據各類股報酬率與週轉率⽇資料所得的簡單迴歸與分量迴歸斜 率估計值，以及 p-value 檢定結果。我們亦將迴歸結果的斜率估計值與 95 % 信 賴區間繪於圖 1 ⾄圖 8。以圖 1 為例，橫軸為依照報酬率 (被解釋變數) 按⼩⾄
⼤切為 21 等分之分量，縱軸則為在各分量下的價量斜率估計值。紅⾊實線為運
⽤最⼩平⽅法所得的斜率估計值，紅⾊虛線則代表最⼩平⽅法的 95% 信賴區間;
⿊⾊實點為分量迴歸各分量的斜率估計值，灰⾊陰影區則代表分量迴歸的 95%
信賴區間。
由表 2 的迴歸估計結果顯⽰，⼋⼤類股利⽤最⼩平⽅法所得的斜率估計 值結果除了電⼦類股的斜率估計值顯著異於 0 以外，其餘類股皆顯⽰價量之間 不具有顯著關係。
⽽以分量迴歸的結果來看，則與最⼩平⽅法所得到的結果相當不同，以 表 2 分量迴歸結果顯⽰，個別類股指數的價量之間的確存有關係。⼋⼤類股的 斜率估計值皆在接近左尾時為負值，但隨著分量增加，趨近於右尾時則轉為正 值 ; 這表⽰在左尾報酬為負時出現「價量背離」的情況，但在右尾報酬率為正 時，則出現「價量⿑揚」。此與著過去 Karpoff (1987)、Gallant et al. (1992)、
Blume et al. (1994) 所提出的股市 V 字關係相同，且價量⿑揚的效果⼜⼤於於價 量背離，顯⽰市場對於好消息 (正報酬) 的敏感度⾼於壞消息 (負報酬) 的敏感 度。
若進⼀步⽐較類股之間的差異，則可以發現電⼦類股在左尾時的表現並 不顯著，但其餘產業皆在 1%的顯著⽔準下異於 0，價量⿑揚的情況則不論在何 種產業皆相當顯著。這表⽰，電⼦類股跨期的價量關係以價量⿑揚為主，其餘 類股則是兩種效果皆存在。若觀察左右兩端極值則可發現，⾦融類股不論是價 量背離，⼜或是價量⿑揚的情況下，兩種效果都較其他類股來的強烈且顯著。
⽽撇除接近漲跌幅限制時所得的估計值，以分量迴歸⽅估計的斜率值會 隨著分量的上升⽽增加，與⼀般我們在股市分析中所熟知的多頭市場情況相同，
應證了成交量的增加是推動股價持續上漲的必要條件，也因此⾼報酬率伴隨著 較⾼的成交量。
但接近漲跌幅限制時，個別產業就有不同的價量表現 ; 當報酬率接近最
⼤跌幅限制時 (以分量 θ = 0.01 觀察) ，⽔泥窯業、紡織業、造紙業與營造業，
皆出現價量背離效果減緩的情形，尤以紡織業斜率估計值更是出現顯著正值，
呈現價跌量縮的結果。⽽接近最⼤漲幅限制時，⾷品業、紡織業、電⼦業、造 紙業與營造業，出現價量⿑揚效果減緩的情形。以此可⾒，在相同的交易機制 下，不同產業對於漲跌幅限制的反應仍有差異。
表 2 置於此
圖1 ⽔泥窯業跨期報酬率與週轉率迴歸斜率估計值 95% 信賴區間
圖2 ⾷品業跨期報酬率與週轉率迴歸斜率估計值 95% 信賴區間
圖3 塑膠化⼯業跨期報酬率與週轉率迴歸斜率估計值 95% 信賴區間
圖4 紡織業跨期報酬率與週轉率迴歸斜率估計值 95% 信賴區間
- - - - 最⼩平⽅法信賴區間 分量迴歸信賴區間
—— 最⼩平⽅法估計值 -．- 分量迴歸估計值
- - - - 最⼩平⽅法信賴區間 分量迴歸信賴區間
—— 最⼩平⽅法估計值 -．- 分量迴歸估計值
- - - - 最⼩平⽅法信賴區間 分量迴歸信賴區間
—— 最⼩平⽅法估計值 -．- 分量迴歸估計值
- - - - 最⼩平⽅法信賴區間 分量迴歸信賴區間
—— 最⼩平⽅法估計值 -．- 分量迴歸估計值
圖5 電⼦業跨期報酬率與週轉率迴歸斜率估計值 95% 信賴區間
圖6 造紙業跨期報酬率與週轉率迴歸斜率估計值 95% 信賴區間
圖7 營造業跨期報酬率與週轉率迴歸斜率估計值 95% 信賴區間
- - - - 最⼩平⽅法信賴區間 分量迴歸信賴區間
—— 最⼩平⽅法估計值 -．- 分量迴歸估計值
- - - - 最⼩平⽅法信賴區間 分量迴歸信賴區間
—— 最⼩平⽅法估計值 -．- 分量迴歸估計值
- - - - 最⼩平⽅法信賴區間 分量迴歸信賴區間
—— 最⼩平⽅法估計值 -．- 分量迴歸估計值
- - - - 最⼩平⽅法信賴區間 分量迴歸信賴區間
—— 最⼩平⽅法估計值 -．- 分量迴歸估計值
第⼆節 資訊不對稱與價量關係
接著，本⽂想探討不同產業資訊不對稱程度對於跨期價量關係的影響。由於資 訊不對稱程度無法實際觀察⽽得，因此將選⽤代理變數進⾏研究 ; 過去多數研 究以買賣價差、總市值、法⼈持股⽐作為變數選擇，但類股並無買賣價差資料，
且市值⽇資料幾無變動，因此以下選⽤法⼈持股佔該類股總市值⽐作為代表個 別類股資訊不對稱程度之變數。由表 3 顯⽰，資訊不對稱程度按法⼈持股⽐⾼
低排序，分別為電⼦業、塑膠化⼯業、營造業、紡織業、⾦融業、⽔泥窯業、
造紙業與⾷品業。⽽根據式 (4) 所設定，加⼊資訊不對稱變數控制後的模型估 計值列於表 4 ⾄表 11。
加⼊衡量資訊不對稱的代理變數後，各個類股中的價量關係⾛勢並改變，
仍有「價量背離」與「價量⿑揚」的表現，價量⿑揚的效果仍較顯著。但接著，
本⽂想針對交乘項的符號進⾏討論。先以⼋個類股之中，資訊不對稱程度最⼤
的電⼦業進⾏探討，從表 8 可以看出，在左尾週轉率估計值為負號，顯⽰價量 關係為「價量背離」時，交乘項的估計值卻皆為正號，意為在⾯對報酬率為負 的情況下，資訊不對稱會使得股價過度反應。但在右尾部分，⾯對報酬率為正 時，交乘項的斜率估計值則轉為負號，顯⽰資訊不對稱的程度會使得電⼦業類 股在⾯對市場情況良好時，會減緩股價上漲的⼒道，使得市場出現反應不⾜的 情況產⽣。
⼤致上，除了⽔泥窯業之外，其餘類股皆出現如同上段敘述的情況，在 價量背離時法⼈持股佔⽐與週轉率交乘項所得的估計值為正號，⽽在價量⿑揚 的情況時則出現負號估計值。但除了電⼦業及營造業在左尾時的資訊不對稱效 果顯著異於 0 之外，其餘類股在左尾的效果皆不顯著，代表資訊不對稱程度在 熊市時的影響較為明顯。同時，若法⼈持股占總市值較低的產業，亦即與其他 類股相⽐其資訊不對稱程度較⼩，例如⽔泥窯業、⾷品業，資訊不對稱程度對 其價量關係則不具有顯著影響。
表 3 置於此