第三章 研究設計與方法
第五節 研究方法
本研究以 13 家上市金控銀行金控銀行為研究樣本，資料取自於台灣經濟新 報所刊載 90 年至 93 年彙整的年度財報資料。基於文獻以及本研究對一些獨立 與非獨立變數證明，本研究可以下列模式表示：
RISKT,F,S = f(HOLD,CV,FL,OL,Ln(TA))
RISKT,F,S ：市場模式下所衡量的總風險(RISKT)，非系統風險(RISKF)及系 統風險(RISKS)
HOLD ：管理者股權結構 CV ：執照價值
FL ：財務槓桿 OL ：營運槓桿 Ln(TA) ：規模大小
利用上述模型可以有效的檢測出金控銀行管理者股權結構、執照價值、財 務槓桿、營運槓桿及規模大小與風險承擔之相關性，而這些效果是無法單獨以 橫斷面或時間序列分析加以區判，故本研究利用混合資料兼具有橫斷面法與時 間序列的特性，可以提供更多的資料方向，使研究產生更高的自由度，且變數 能有效的減少應變數遺漏所產生的問題，以減少研究結果的偏差。
一、處理混合資料的方法
橫斷面與時間數列的混合資料處理方式基本迴歸模式為：
Y i t = α+βX i t + μi t (1)
i＝1…N〈不同的上市公司〉
X i,t：第 i 個上市公司在 t 期的自變數 μi,t：第 i 個上市公司在 t 期的隨機誤差
α、ß：為迴歸係數
由於本研究同時以最小平方法、固定效果模型及隨機效果模型對各假說進 行驗證，並以計量檢定方法選出最適切之模型，並以該模型之估計值為最終迴 歸數據，據以進行實證分析。茲將實證模型設定如下：
1.一般最小平方法：將所有時間序列與橫斷面法資料混合在一起，然後估計下 列迴歸式：
RISK i t =α+β1HOLD i t +β2CV i t +β3FL i t+β4OL i t+Ln(TA) i t +εi t
(2)
a , ßi為參數的係數，a 於各單元中具不變，ε是誤差項，i = 1,2,3… 30, t = 1,2,.… 6
符號說明：
RISK：市場模式下 所衡量的總風險(RISKT)，非系統風險 (RISKF)及系統風險 (RISKS)
HOLD ：管理者股權結構 CV ：執照價值
FL ：財務槓桿 OL ：營運槓桿 Ln(TA)：規模大小
2.固定效果模式：加入一些虛設變數以便允許截距值的變動，避免省略掉的變 數可能干擾橫斷面法或時間序列法之截距項。其迴歸式如下：
RISK i t=αi D i+β1HOLD i t +β2CV i t +β3FL i t+β4OL i t+Ln(TA) i t +εi t
(3)
式中e 為最小平方法模式之殘差值。 it
(三)為驗證效能作用之型態為隨機而非固定，本研究以 Hausman test 為之，其 統計量符合卡方分配，H0為接受隨機效果模式，H1為接受固定效果模式， 此 一檢定統計量為：
) (
) (
) (
m = β∧fix −β∧random ' ∑ fix−∑ random −1 β∧fix −β∧random (7)
式中β∧ 為參數係數，
∑
為共變矩陣，fix 代表固定效果模式，random 代表隨機 效能模式。本章註解
註(1)：市場模式
Sharp 在 1964 年提出資本資產定價模式(capital asset pricing model, CAPM) 將證券的預期報酬率表為如下方程式：
E(Ri)=Rf+﹝E(Rm-Rf)﹞βi
其中 E(Ri)為個別證券報酬率，Rf為無風險報酬率，Rm為市場報酬率，βi
為個別證券報酬率對市場報酬率變動的敏感度。在計算風險時，上述方程式可 以下列方程式代替：
Rit=αi+βiRmt+eit
兩邊取變異數可得 σi2
=βi2σm2
+σe2
其中σi2為總風險，βi2σm2為系統風險，σe2為非系統風險。