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研究動機與目的

一、研究動機

Barber and Odean(2008)、Da et al.(2011)皆主張散戶投資人較容易受到 新聞媒體的影響,容易對媒體所關注的事件過度反應,導致公司股票價格呈現短 暫的推升而隨後反轉之現象,而相較於機構投資人,散戶較無法分辨關於公司的 攸關資訊,因此常常將媒體提供的資訊內涵認知為真實資訊,導致散戶投資人會 把市場上的熱門股票誤認為是高績效股,而傾向於多買進受媒體關注的股票。由 於臺灣證券市場的股市結構是以散戶為大宗,而大眾傳播媒體的影響力也隨著經 濟發展及資訊科技的進步而日益提高,媒體資訊的內涵價值便是一個值得研究的 議題。

過去研究新聞媒體對投資人的影響以及機構投資人的交易行為對股價的影 響已探討相當多的層面,但媒體所提供關於股票的資訊真的可以獲利嗎?例如 Copeland and Mayers(1982)、Peterson(1995)、Chandy et al.(1993)皆發現 Value Line 所提供推薦資訊,可以為投資人賺取超額報酬,甚至在資訊公佈後 三天內,仍享有顯著的超額報酬。然而,過去探討證券商所提供的推薦資訊價值 時,均只使用該國證券商的資料(Chan et al.(2009)及 Shen and Chih(2009)),

但在開發中國家,多數人認為外國券商比本國券商更具專業形象,且監督較為嚴 謹,同時公司治理的制度也較為健全,故外資券商所提供的推薦資訊較值得信 賴。

有鑑於專業能力及資訊來源的考量,對一般散戶而言,外資券商所公佈的推 薦資訊,往往是散戶投資與否的重要依據。臺灣雖然尚未出現如 Value Line 提 供投資評等的公司,但提供推薦資訊的證券商卻不在少數,因此啟發本文研究動 機:外資券商提供的推薦資訊是否具有參考價值?

二、研究目的

臺灣股票市場的參與者主要是以散戶為主,而散戶收集股票資訊的來源除了 一般的報紙、雜誌外,相關的電視媒體與網路資訊更是不勝枚舉。若散戶依循券 商或分析師提供的推薦資訊作投資,是否可以獲得超額報酬?早期研究大多是利 用報章雜誌專欄內的推薦名單去做預測性的研究,如黃旭輝及許惠婷(2006)是以 臺灣報紙的推薦資訊做實證,結果發現,透過推薦強度的分類以及投資組合的建 構,即使扣除交易成本,投資人仍然可以獲得超額報酬,代表臺灣報紙的推薦資 訊的確具有參考價值。而隨著網路資訊的發展,財務學界也開始利用國內網站所 提供的外資券商推薦股票資訊做為研究對象,例如,池祥萱及沈中華(2010)利用 鉅亨網站上的股票推薦資訊,同時比較本國券商與外資券商所提供的推薦資訊,

實證結果也支持券商所提供的股票推薦資訊的確可以獲得超額報酬。

由於臺灣股票市場結構是以散戶為主,十分利於探討外資券商提供的推薦資 訊對散戶的價值。而本研究旨在探討外資券商揭露投資評等後,市場投資人的反 應,以進一步檢定其是否存在有用的資訊內涵,若根據外資券商的推薦資訊可以 獲得超額報酬,那麼外資券商的研究報告將對散戶更有意義。

本文延續過去有關新聞報導以及機構投人的研究,旨在探討「外國券商提出 的評等推薦資訊是否具有超額報酬?」而本文有別於過去文獻之處如下:

一、本研究是蒐集每一天的報紙新聞全文內容並將推薦資訊做分類,換句話 說,每一個外資券商所提供的推薦評等資訊的背後,都有公開的新聞資訊可供參 考,如此便可以確保該資訊的公開性。

二、過去文獻大多只採用市場模式作為預期報酬的估計模式,本文是採用 Fama and French(1993)三因子模式作為預期報酬的估計模式,並進一步加入

Carhart(1997)流動性風險因子、價格動能因子以及 Amihud(2002)的不流動風險 因子,提高實證結果的合理性。

三、為避免主觀判斷評等類別,本研究將推薦評等資訊分為最基本的三大類,

「買進」、「賣出」、「中立」,有別於Shen and Chih(2009)的評等類別只有一種4, 以及池祥萱及沈中華(2010)的五種評等類別,提高研究結果的可信度。

四、蒐集常見外資券商之每日買賣張數,並提供各個外資券商推薦資訊公佈 前後之市場報酬與買賣超情況。過去文獻是以整體外資券商為群組作探討,本研 究是針對常見的數家外資券商個別作分析與檢視。

整體而言,本研究是延續過去推薦資訊與股票報酬的議題,並以 Shen and Chih(2009)、Chan et al.(2009)及池祥萱及沈中華(2010)的方法為主,探討外 資券商所提供的推薦資訊是否具有超額報酬,並進一步探討外資券商的買賣行為 是否有「利益衝突」的現象。

4 Shen and Chih(2009)是以臺灣股市為研究對象,探討經紀部門與自營部門是否有利益衝突,但僅參考經 濟日報與工商時報星期日的報紙資訊,且資訊內容只有推薦股票之名稱而沒有其他術語,也沒有新聞全文 內容可供參考,換句話說,該推薦資訊只有推薦,而沒有不推薦等其他情況的訊息。

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