第五章 結論與建議
第三節 研究建議
ㄧ、由實証結果發現，獨立董監事兼任其他公司董監事在三家以上時，確實會對 公司績效產生不利的影響，且會加深監察人獨立性不佳、經理人涉入董事會 以及控制股東帶來的核心代理問題等等，對公司價值的傷害。而現行法令規 定獨立董監事兼職其他公司獨立董監事不得超過三家仍過於寬鬆，因此，建 議主管機關修訂相關法規，縮小兼任數目之規範，並擴大兼職數之計數對 象，以落實解決兼職所造成獨立性問題的基本精神及目的。
二、由於公司年報及公開資訊站關於獨立董監事出席會議次數之資料不甚完整正 確，因此本研究僅以獨立董監事兼任情形衡量其是否過於忙碌。若未來可取 得獨立董監事參與會議之次數資料，可加入研究中以衡量其執行監督之料率。
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附錄一 卜瓦松迴歸模型(Poisson regression model)1
這種迴歸模型可稱為對數線性模型(Loglinear Model)，主要使用於反應變數 為間斷型資料，使用對數連結函數(Log Link Function)。卜瓦松迴歸主要的應用 是根據在某一段時間內已發生的次數，而以此資訊來推估未來的時間發生的行
附錄二 次序邏輯迴歸模型(Ordered Logistic regression model)2
在反應變數的各類中有明確低至高的次序，如「從不、偶爾、經常、總是」
或「非常反對、反對、無意見、贊成、非常贊成」等等，但相鄰各類之間的差距 並不明確時，Winship & Mare(1984)提出在迴歸中將這類次序應變數當作連續變 數處理會產生誤導結果，此時應選擇次序邏輯迴歸模型作為分析次序應變數的模 型 ， 又 稱 為 比 例 發 生 比 模 型 (proportional odds model) 或 累 積 邏 輯 迴 歸 模 型 (cumulative logistic regression model)，為二元邏輯迴歸模型的擴展。
次序邏輯迴歸模型之定義如下：
其中
y *
為觀測現象，無法直接測量，ε
為誤差項。當應變數有 J(j=1,2,…J)種類別時，對應應變數為 y=1，y=2，…，y=J，且應 變數間之關係為(y=1)<(y=2)<…<(y=J)，則共有 J-1 個分界點將各相鄰類別分開。
亦即：
給定
x 值的累積機率可以下列形式表示：
有了累積密度函數以後，可採用邏輯作為對次序反應變數建立模型的連結函 數，產生次序邏輯迴歸模型。次序邏輯迴歸可定義為：
由式 2.4 可知，在次序邏輯迴歸模型中，邏輯是按應變數的類別順序定義的，
也就是說，模型發生比率是透過該發生比率分子的事件機率依次累計而成，此即 次序邏輯模型的含意(Agresti,1990)，亦稱為累積邏輯模型。
註 1 部分參考 Econometric Analysis(William H. Greene，5th ed.，2003)