敘述統計分析

CAR_mom 代表主併公司是否在以 Trailing CAR 衡量之併購動能中併購，若併購案發生的月份為 Trailing CAR 所定義之 hot market，則 CAR_mom=1，否則 CAR_mom=0，為虛擬變數。N_mom 代表主併公司是否在以Trailing N 衡量之併購動能中併購，若併購案發生的月份為 Trailing N 所 定義之hot market，則 N_mom=1，否則 N_mom=0，為虛擬變數。Cash、Glamour、Success 為本 研究之調節變數。Cash 代表併購案之交易方式，若併購案之交易金額中，採現金交易的比例佔 總交易金額達50％以上（含 50%），則定義Cash =1，否則 Cash=0，該變數為虛擬變數。Glamour 代表主併公司為成長股，若主併公司之帳市價值比（Book-to-Market）在研究期間所有研究樣本 中落在中位數以下，則定義主併公司為成長股，Glamour=1，否則 Glamour =0，該變數為虛擬變 數。Success 代表主併公司於宣告日前五年是否有成功併購之經驗，成功之定義為過去之併購案 於當時的CAR(-2,+2)顯著大於零，若過去五年內有成功併購經驗則 Success=1，否則 Success=0，

為虛擬變數。List、Asset、Deal_Value、Same_IND 為本研究之控制變數。List 代表被併公司之上 市情形，若被併公司為上市公司，則List=1，否則 List=0，該變數為虛擬變數。Asset 為主併公 司之總資產（$mn）。Deal_Value 為併購案件之交易金額（$mn）。Same_IND 代表主併公司與被 併公司是否為同一產業，本研究採用美國產業標準分類碼（SIC code）前兩碼作為主要產業的分 類，若主併公司與被併公司之該前兩碼相同，則定義Same_IND=1，否則 Same_IND=0，為虛擬 變數。

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CAR_mom 代表主併公司是否在以 Trailing CAR 衡量之併購動能中併購，若併購案發生的月份為 Trailing CAR 所定義之 hot market，則 CAR_mom=1，否則 CAR_mom=0，為虛擬變數。N_mom 代表主併公司是否在以Trailing N 衡量之併購動能中併購，若併購案發生的月份為 Trailing N 所 定義之hot market，則 N_mom=1，否則 N_mom=0，為虛擬變數。Cash、Glamour、Success 為本 研究之調節變數。Cash 代表併購案之交易方式，若併購案之交易金額中，採現金交易的比例佔 總交易金額達50％以上（含 50%），則定義Cash =1，否則 Cash=0，該變數為虛擬變數。Glamour 代表主併公司為成長股，若主併公司之帳市價值比（Book-to-Market）在研究期間所有研究樣本 中落在中位數以下，則定義主併公司為成長股，Glamour=1，否則 Glamour =0，該變數為虛擬變 數。Success 代表主併公司於宣告日前五年是否有成功併購之經驗，成功之定義為過去之併購案 於當時的CAR(-2,+2)顯著大於零，若過去五年內有成功併購經驗則 Success=1，否則 Success=0，

為虛擬變數。List、Asset、Deal_Value、Same_IND 為本研究之控制變數。List 代表被併公司之上 市情形，若被併公司為上市公司，則List=1，否則 List=0，該變數為虛擬變數。Asset 為主併公 司之總資產（$mn）。Deal_Value 為併購案件之交易金額（$mn）。Same_IND 代表主併公司與被 併公司是否為同一產業，本研究採用美國產業標準分類碼（SIC code）前兩碼作為主要產業的分 類，若主併公司與被併公司之該前兩碼相同，則定義Same_IND=1，否則 Same_IND=0，為虛擬 變數。

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CAR_mom 代表主併公司是否在以 Trailing CAR 衡量之併購動能中併購，若併購案發生的月份為 Trailing CAR 所定義之 hot market，則 CAR_mom=1，否則 CAR_mom=0，為虛擬變數。N_mom 代表主併公司是否在以Trailing N 衡量之併購動能中併購，若併購案發生的月份為 Trailing N 所 定義之hot market，則 N_mom=1，否則 N_mom=0，為虛擬變數。Cash、Glamour、Success 為本 研究之調節變數。Cash 代表併購案之交易方式，若併購案之交易金額中，採現金交易的比例佔 總交易金額達50％以上（含 50%），則定義Cash =1，否則 Cash=0，該變數為虛擬變數。Glamour 代表主併公司為成長股，若主併公司之帳市價值比（Book-to-Market）在研究期間所有研究樣本 中落在中位數以下，則定義主併公司為成長股，Glamour=1，否則 Glamour =0，該變數為虛擬變 數。Success 代表主併公司於宣告日前五年是否有成功併購之經驗，成功之定義為過去之併購案 於當時的CAR(-2,+2)顯著大於零，若過去五年內有成功併購經驗則 Success=1，否則 Success=0，

為虛擬變數。List、Asset、Deal_Value、Same_IND 為本研究之控制變數。List 代表被併公司之上 市情形，若被併公司為上市公司，則List=1，否則 List=0，該變數為虛擬變數。Asset 為主併公 司之總資產（$mn）。Deal_Value 為併購案件之交易金額（$mn）。Same_IND 代表主併公司與被 併公司是否為同一產業，本研究採用美國產業標準分類碼（SIC code）前兩碼作為主要產業的分 類，若主併公司與被併公司之該前兩碼相同，則定義Same_IND=1，否則 Same_IND=0，為虛擬 變數。

‧ 國

立 政 治 大 學

‧

N a tio na

l C h engchi U ni ve rs it y

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表 4-2 則以 CAR_mom 做樣本切割，CAR_mom =1 的樣本共有 2,216 個，

而CAR_mom =0 的樣本共有 645 個。由表 4-2 可看出，短期來看，以 CAR 衡量 之hot market，也就是 CAR_mom =1 之樣本群，其短期併購績效 CAR 之平均數

（0.02）大於 cold market 的 CAR 平均數（0.01）；而長期來看，以 CAR 衡量之 hot market，其長期併購績效 BHAR 之平均數（1.44）則小於 cold market 的 BHAR 平均數（2.11）。也就是說，平均來看，若採用CAR 來衡量併購動能，則 hot market 的短期併購績效較cold market 佳，長期併購績效則較 cold market 差。

表 4-3 則以 N_ mom 做樣本切割，將 N_ mom =1 的樣本共有 2,216 個，而 N_ mom =0 的樣本共有 645 個。由表 4-3 可看出，短期來看，以 N 衡量之 hot market，

也就是N_mom =1 之樣本群，其短期併購績效 CAR 之平均數（0.02）等於 cold market 的 CAR 平均數（0.02），相差不大；而長期來看，以N 衡量之 hot market，

其長期併購績效BHAR 之平均數（1.55）亦小於 cold market 的 BHAR 平均數

（1.75）。也就是說，平均來看，若採用 N 來衡量併購動能，則 hot market 的短 期併購績效與cold market 差異不大，而長期併購績效則較 cold market 差。

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CAR BHAR CAR_mom N_mom Cash Glamour Success List Asset Deal_Value Same_IND

CAR 1.0000 長期併購績效之區間。CAR_mom 與 N_mom 為本研究之自變數。CAR_mom 代表主併公司是否在以 Trailing CAR 衡量之併購動能中併購，若併購案發生的月份為 Trailing CAR 所定義之 hot market，則 CAR_mom=1，否 則CAR_mom=0，為虛擬變數。N_mom 代表主併公司是否在以 Trailing N 衡量之併購動能中併購，若併購案 發生的月份為Trailing N 所定義之 hot market，則 N_mom=1，否則 N_mom=0，為虛擬變數。Cash、Glamour、

Success 為本研究之調節變數。Cash 代表併購案之交易方式，若併購案之交易金額中，採現金交易的比例佔總 交易金額達50％以上（含 50%），則定義 Cash =1，否則 Cash=0，該變數為虛擬變數。Glamour 代表主併公司 為成長股，若主併公司之帳市價值比（Book-to-Market）在研究期間所有研究樣本中落在中位數以下，則定義 主併公司為成長股，Glamour=1，否則 Glamour =0，該變數為虛擬變數。Success 代表主併公司於宣告日前五 年是否有成功併購之經驗，成功之定義為過去之併購案於當時的CAR(-2,+2)顯著大於零，若過去五年內有成 功併購經驗則Success=1，否則 Success=0，為虛擬變數。List、Asset、Deal_Value、Same_IND 為本研究之控 制變數。List 代表被併公司之上市情形，若被併公司為上市公司，則 List=1，否則 List=0，該變數為虛擬變數。

Asset 為主併公司之總資產（$mn），取自然對數值。Deal_Value 為併購案件之交易金額（$mn）取自然對數值。

Same_IND 代表主併公司與被併公司是否為同一產業，本研究採用美國產業標準分類碼（SIC code）前兩碼作 為主要產業的分類，若主併公司與被併公司之該前兩碼相同，則定義Same_IND=1，否則 Same_IND=0，為虛 擬變數。

為避免該共線性之疑慮影響研究成果，本研究接著針對每個模型之所有迴歸 式之變異數膨脹因素(variance inflation factor, VIF)做檢測，近一步判斷是否存在 共線性問題，各模型中之VIF 如表 4-5 所示。