第三章 研究設計
第三節 研究方法
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第三節 研究方法
(一) 以剩餘所得模型作為預期報酬估計連結現金持有
我們引用陳玉慧 (2013) 年透過剩餘所得模型，求出隱含資金成本之方 法，其避免盈餘資料為非定態，以預估權益資金報酬率 (ROE) 作為盈餘之 估計。惟本文在估計 ROE 時，因估計期間包含金融海嘯時期，我們在陳玉 慧參考之 Wu and Zhang (2011) 的 Pooled Cross-sectional Regression 估計 ROEt+k式中，面臨金融海嘯時多加入一虛擬變數去估算。
待 ROE 估算完成後，代入剩餘所得模型中求算出之隱含資金成本，即 可作為風險溢酬之代理變數，除了採用 OLS 法用以連結預期報酬與現金持 有政策外，並參考 Palazzo (2012) 方法，加入固定效果 (Fixed Effect) 及 Fama and MacBeth 迴歸模型來衡量。迴歸式參考 Opler et al. (1999) 在控制 變數中加入現金持有變動前一期之項目，以控制現金持有政策中平均數變 動造成迴歸式之影響。現金持有政策之變數與 Sodjahin (2013) 認為較佳的 現金持有政策定義相同。
現金持有政策與預期報酬持有之迴歸式如下：
∆CH𝑡 = 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡 + 𝛼1∆𝐶𝐻𝑡−1+ 𝛼2𝑟𝑒+ 𝜀 (1)
∆CH𝑡= 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡 + 𝛼1∆𝐶𝐻𝑡−1+ 𝛼2𝑟𝑒 + 𝛼3𝐶𝐹𝑡+ 𝛼4𝐵𝑀𝑡+ 𝛼5𝑆𝑖𝑧𝑒𝑡+ 𝜀 (2)
∆CH𝑡 = 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡 + 𝛼1∆𝐶𝐻𝑡−1+ 𝛼2𝑟𝑒+ 𝛼3𝐶𝐹𝑡+ 𝛼4𝐵𝑀𝑡+ 𝛼5𝑆𝑖𝑧𝑒𝑡+ 𝛼6𝑁𝑒𝑡𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦𝑡+ 𝛼7𝑁𝑒𝑡𝐷𝑒𝑏𝑡𝑡+ 𝛼8𝑁𝑒𝑡𝐼𝑛𝑉𝑡+ 𝜀 (3)
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(二) 以 CAPM 作為預期報酬之估計
1960 年代由美國財務學家 Treynor (1961)，Sharpe (1964)，Lintner (1965)，
Mossin (1966) 所發展出來 CAPM 模型可定義如下：
re= rf + β × (rm− rf) (4)
將 TEJ 所得之個股 β 係數代入，𝑟m以大盤指數報酬作為市場報酬之估 計，而因關注一年期之報酬回報，故以台灣銀行一年期現金定存固定利率 作為市場之無風險利率。將資料代入式 (4) ，以求出 CAPM 模型之預期報 酬估計。其中極端值處理如同以上，將前後 1%、99%的極端值刪除，以減 少極端值影響。我們將此模型之預計報酬估計代入現金持有政策與預期報 酬持有之迴歸式式 (1)、式 (2) 及式 (3)，用以比較 ICC 及 CAPM 估計報 酬之方式，何者較能捕捉風險，及作為風險溢酬之代理變數。
(三) 現金流波動度作為風險估計之代理變數
參考胡偉哲 (2011) 以各公司之現金持有率的標準差作為現金流波動 度作為公司風險因子之估計，視數據取得，至多為該公司前十年，至少要 求三年數據以求算其現金流波動度。求出後待入迴歸式式 (1)、式 (2) 及 式 (3)以檢視現金流波動度是否能作為風險估計之代理變數。
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(四) 探討未來投資機會是否影響預期報酬影響現金持有政策之程度
參考 Palazzo (2012) 之作法，進行樣本內分析。我們將未來投資機會 分成高低兩部分，以樣本中未來投資機會多寡經大小排序之前三分之一作 為未來投資機會多的公司及後三分之一作為未來投資機會少的公司，其中 極端值處理將前後 1%、99%的極端值刪除，以減少極端值影響。再將未 來投資機會不同公司之樣本再次跑式 (1)、式 (2) 及式 (3) 之迴歸，對比 未來投資機會不同之廠商之 ICC 係數是否有明顯不同。衡量未來投資機會 之代理變數：股東權益報酬率 ROE、帳面價值比 𝐵𝑀、研發支出費用 R&D 及股東權益 (market equity) 大小來衡量。
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