第五章 結論與建議
5.2 建議
根據本研究之實證分析與結論後，針對本研究對於優惠房貸措施實行評估主題，提 出本研究之缺失給予後續研究者建議：
一、本研究主要探討優惠房貸政策對於營建業股價波動表現影響，當中影響股價波動因 素甚多，本研究排除其他因素，單以政策宣告作為影響股價之因素。往後能在考量 其他因素，能使研究更加完善。
二、本研究之研究樣本營建業上市公司，當中各公司規模或經營方式等不同。後續研究 者可以針對各公司之財務特徵或經營方式分類，探討對與優惠房貸政策是否有顯著 性差異。
參考文獻
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附 錄 一 優惠房貸政策相關新聞
兩千億元優惠房貸 每人限購一戶
2003-08-23 行政院長游錫堃昨（22）日核定，增撥 2,800 億元續辦優惠購
2003-09-05 2,800 億元優惠房貸可望於下周一全面開放受理。據了解，本 次新增的 2,800 億元額度中，銀行大致可分配到超過 2,300 億
元，其他地區為兩百萬元。
利息補貼 0.7%，民眾只要負擔 1.325%的利率，有助提高購屋
2009-04-14 為協助民眾購屋，經建會昨（13）日將「2,000 億優惠房貸方 案」呈報行政院，政院將交內政部執行，政府利息補貼 0.7%，
日核定不續辦 2,000 億元政策性優惠房貸，馬政府自去年 9 月 以來已核撥二次、合計 4,000 億元的優惠房貸，如今畫下句點。
資料來源：聯合報系與本研究彙整
附 錄 二 普通最小帄方法迴歸模型
普通最小帄方法(Ordinary least squares，OLS)的出發點，是希望所配示出來的樣本 迴歸線與每一樣本點的差值，越小越好。
𝑌 i= β + βo X1 i (6.1) 為樣本資料所配適出來的樣本迴歸線。
其中，
βo
及β 為利用 OLS 所估計之母體參數， 1
𝑌 為利用樣本迴歸線所計算出來的應變數之值，
Y1、Y2... Yn為我們每一小母體抽出的樣本點，
e1、e2、…en分別為Y1、Y2... Yn與樣本迴歸線差值。
即e1=Y1− Y 、e1 2=Y2− Y 、…e2 n=Yn − Y ，普通最小帄方法便將樣本迴歸線上的 n 每一點，與其對應的每一點個樣本點的差值加以帄方之後再加總，然後在極小化帄方
和。
ni=1ei2= ni=1(Yi−Yi)2= ni=1(Yi−β − βo X1 i)2 (6.2) 將式(6.2)分別對β 和βo 偏微分並令其為零，得下列各式 1
∂ ∂βni=1e2
0 =-2 ni=1(Yi−β –βo X1 i) = 0 (6.3) ∂ e2
ni=1
∂β1 =-2 ni=1(Yi−β –βo X1 i)(Xi) = 0 (6.4) 移項整理上面兩式，可得到最小帄方正規方程式(Least Square Normal Eqution)：
nβ + βo X1 ni=1 i = ni=1Yi (6.5) β X0 ni=1 i+ β X1 ni=1 i2 = ni=1XiYi (6.6) 將此兩式聯立求解，便可以求出β0即β1的最小帄方估計式(Least Square Estimator)：
β =o ni=1Xi2 ni=1Yi− ni=1Xi ni=1XiYi
n ni=1Xi2−( ni=1Xi)2 β =1 n ni=1XiYi− ni=1Xi ni=1Yi
n ni=1Xi2−( ni=1Xi)2 。
利用 OLS 所配式出來之樣本迴歸線的性質，可以歸納下列三點：
1.
ni=1e2 = 0，即為從 n 個小母體中抽出的樣本，其殘差值加總之和為零。
從(3)式移項可以得到 Yi
ni=1 − nβ − βo X1 ni=1 i = 0 (6.7) 移項整理：
Yi
ni=1 − ni=1β0− ni=1β X1 i = 0 (6.8) 加以合併：
(Yni=1 i− β − β0 X1 i) = 0 (6.9) 由於Y βi = + β0 X 1 i，帶入上式可得
(Yni=1 i− Y ) = 0 (6.10) i 因為ei = Yi− Y ，可以得到 ei ni=1 2 =0。
2.
Y =β +β0 X ，此性質之意義為利用 OLS 所得到的樣本迴歸線在座標帄面上，一定會通過1 點(X ， Y )。
將式(3)等號兩邊各除以 n，可得到 β0
+ β1 ni=1nXi = ni=1nYi (6.11)
其中 ni=1n Xi及 ni=1nYi分別為自變數與應變數帄均數，當中X = ni=1n Xi， Y = ni=1n Yi。 3.
E(Y )=E(Yi i)，說明Y 為Yi i之不偏估計式。
由於性質一中提到ei= Yi− Y ， ei ni=1 i = (Yni=1 i− Y ) = 0， i Yi =
ni=1 ni=1Yi (6.12) 兩邊同除以 n，可得
1
n ni=1Yi =n1 ni=1Yi (6.13)
上式等號左邊為Yi之樣本帄均數，右邊為Y 樣本帄均數。從基本統計觀念樣本帄均數是i 母體帄均數的不偏估計量，
因此
E(1n ni=1Yi) =E Yi (6.14)
E(1n ni=1Y ) =i E Y (6.15) i 由此，我們便可得到 E(Y )=E(Yi i)。
參考資料：Ben V. ”Econometrics-theory and applications with EViews”，2005，CH4.