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第三章.研究方法與實證分析
Hahn and Lee(2006)研究認為違約利差(default spread)、期間利差(term spread)兩種利差可以替代規模(size)、淨價市值比(bm)的角色去解釋風險與報 酬抵換的關係，尤其發現公司規模小的股票表現負載了較多 default spread 的 變化甚於公司規模大的股票；而高淨價市值比的公司股票負載較多 term spread 的變化甚於低淨價市值比的公司股票。
本篇研究選擇違約利差(default spread)以及期間利差(term spread)這兩 個隨景氣而波動的總體經濟變數來解釋並且替代 SMB、HML。違約利差、期間利 差已為眾人所知可以預測總體股票市場報酬，甚至這兩個變數已經長期被視為信 用市場狀況以及貨幣政策效果的指標，也就是說這兩個變數可以捕捉市場報酬對 於信用市場狀況、利率的變化。
基於以上理由，我們以違約利差(default spread)、期間利差(term spread) 的變化(delta)作為變數，並且檢驗是否能夠捕捉大部分 SMB、HML 的經濟意涵。
一. 變數定義與樣本敘述
Hahn and Lee(2006)將違約利差(default spread)的定義為穆迪信用評等 baa 之公司債殖利率與十年期公債殖利率之差，而期間利差(term spread)的定 義則是十年期公債殖利率與一年期公債殖利率之差。由於台灣穆迪信用評等未對 台灣公司債作評等，因此本文採取中華信用評等 bbb 之公司債殖利率作為變數，
中華信用評等公司成立於民國 1997 年 5 月，為國內第一家信用評等公司。其 債信評等等級代表符號與 S&P 等級評等符號相同。不同的是，中華信用評等公
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司於信用等級之前置"tw"兩個英文字母，表示所採行之評等標準係專用於臺灣金 融市場。
表一 各信用評等公司之對照表
中華信評 S&P Moody’s 代表意義 投資等級 twAAA AAA Aaa 最高信用品質 投資等級
twAA AA Aa 非常好的信用品質
twA A A 中上的信用品質
twBBB BBB Baa 好的信用品質
twBB BB Ba 投機 投機等級
twB B B 高度投機
twC C C 低信用品質
twD D D 違約
另外由於台灣一年期公債殖利率之歷史資料期間過短，因此以台灣兩年期公 債殖利率替代一年期公債作為短期利率。
為了探討台灣違約利差與期間利差是否能夠解釋 SMB 與 HML，故本文利用台 灣上市公司共 871 間作為投資組合，股票報酬率的計算方式為， (Pi,t-Pi,t-1)/ Pi,t-1
╳ 100％，其中 Pi,t為第 i 個個股第 t 期的股價。
依照前述方法計算股票報酬率，再依照所選取的公司之市值規模(size)分成 大公司與小公司兩類，SMB 風險因子即為小市值規模群的超額報酬率扣除大市值 規模群之超額報酬率。另外依照淨價市值比(bm)分類，按照 Fama 和 French(1993) 年的方法，以 30％、40％、30％，分出高 bm、中 bm、低 bm 等三類，而 HML 風
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險因子為高淨價市值比類群之超額報酬率扣除低淨價市值比之超額報酬率。
本文按照 Hahn and Lee(2006)的方法，以違約利差的變動量(Δdefault spread)以及期間利差的變動量(Δterm spread)作為變數，其中Δdefault spread≡ - (deft - deft-1)，而Δterm spread≡ termt – termt-1，deft代表第 t 期的違約利差，termt則代表 t 期的期間利差。
樣本資料期間為 2005 年 2 月到 2013 年 12 月，資料頻率採取月資料，共 95 筆，資料來源為台灣經濟新報資料庫(TEJ)，並且利用 Eviews 軟體作後續的統計 分析。
表二 樣本敘述統計表
Rm Δdef Δterm SMB HML Mean 0.747 -0.007 0.007 -1.094 1.401 Median 1.001 -0.00027 0.001 -1.053 1.373 Maximum 15.002 0.316 0.804 5.523 13.949 Minimum -18.830 -0.314 -0.474 -9.242 -8.535 Std. Dev. 7.034 0.119 0.172 2.699 3.543 Skewness -0.317 -0.376 1.595 -0.335 0.467 Kurtosis 3.195 3.647 10.383 3.474 5.423 Jarque-Bera 1.174 2.623 172.506 1.796 17.975 Probability 0.556 0.269 0 0.407 0.00012
Sum 47.809 -0.449 0.419 -70.015 89.677 SumSq.Dev. 3117.447 0.891 1.853 459.0461 790.895
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如表二所示，因為 HML、SMB 是以投資組合的超額報酬來表示，所以他們的 樣本平均數也可被視為是估計這兩個風險因子的風險溢酬。然而Δdefault spread、Δterm spread 並不是投資組合的超額報酬，所以他們的樣本平均數並 不能被當作是他們的風險溢酬，且這兩者的樣本平均數遠小於 Rm、HML、SMB。
另外變數間相關係數如表三，
表三 相關係數表
由表三可看出，自變數之間沒有共線性問題，所以自變數彼此之間的相關性 應該不高，故之後的迴歸分析結果若有迴歸係數檢定不顯著等問題，便可排除掉 共線性的緣故。
二. 實證結果與分析
為了驗證台灣違約利差與期間利差是否能夠解釋 SMB 與 HML，本文依照 Hahn and Lee(2006)的方法建立下列兩條迴歸式，
SMBt = a1 + b1Rm,t +c1Δdeft + d1Δtermt +e1,t HML SMB Δterm Δdef Rm HML 1 -0.369 -0.096 -0.284 -0.311 SMB -0.369 1 0.093 0.285 0.346 Δterm -0.096 0.093 1 0.129 0.172 Δdef -0.284 0.285 0.129 1 0.354 Rm -0.311 0.346 0.172 0.354 1
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spread、Δ term spread 可以解釋 SMB、HML 在景氣循環下的變動，然而很明顯33
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地，來自 SMB 的資訊與 HML 的資訊兩者完全截然不同。
(一).分析 Δdefautl spread 對 SMB 顯著之原因
由本文迴歸結果發現，違約利差的變動 Δdefault spread 對 SMB 顯著，兩 者為正向關係。首先 Δdefault spread 的變數定義為 -(deft - deft-1)，所以 Δdefault spread 擴大即代表違約利差縮小，表示景氣循環繁榮，而 Δdefault spread 縮小則代表違約利差擴大，現在景氣低迷。小規模公司由於資訊不對稱 的緣故，在信用管道的限制相對於大過大規模公司，也因此對貨幣政策以及景氣 循環都有不對稱的反應。迴歸結果發現，在景氣好的時候，違約利差縮小，小規 模公司的股票報酬率大於大規模公司的股票報酬率，故 SMB 變大；然而面對貨幣 緊縮，或者經濟不景氣的時候，小規模公司的信用條件惡化、暴露在違約風險之 中，迴歸實證結果亦發現此時小規模公司的表現較差，故 SMB 下降。所以可知，
違約利差的變動 Δdefault spread 與 SMB 兩者之間確實有顯著的正向關係，以 下試詳細探討其原因。
大部分貨幣政策信用管道的文獻都認為貨幣政策對公司的影響效果有不對 稱性，譬如利率改變對會受到財務性制約高的公司要比低的公司來得大，而文獻 大多以公司規模大小來當作信用限制的代理變數。
Gertler and Hubbard (1988)指出規模小的公司比較依賴銀行放款。
Perez-Quiros and Timmermann(2000)研究發現，小規模的公司報酬在經濟不景 氣的時候比大規模的公司更會受到貨幣政策緊縮的影響。
小規模的公司仰賴銀行借貸、在不景氣的時候受到的衝擊也較大的主要原因 是資訊不對稱的關係，也就是說，小規模公司資訊較不透明，加上自有資金不足，
因此公司對於整體經濟環境的高低起伏以及經營風險的承受能力都較弱，也造成
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了與銀行融資的過程較規模大的公司有更多限制和困難。
Tobin(1969)就已經建構出貨幣傳導機制中的資產負債管道，他的主張是利 用緊縮貨幣政策來對抗通貨膨脹，而除了傳統利率管道以外，緊縮貨幣政策還會 透過 Tobin’s q 而影響實質部門。Tobin(1978)更進一步提出資產價值變動會改 變 受 財 務 性 制 約 (Financial Constrained) 的 公 司 的 外 部 融 資 成 本 ， 使 得 Tobin’s q 變動，而導致信用變化。因此我們可以推論，當貨幣政策改變時，
金融市場波動也會傳遞到實質部門，信用管道應該是有其作用的。
資本市場過去以來一直扮演著提供企業資金供給與需求的平台，而在資本市 場 中 普 遍 存 在 資 訊 不 對 稱 的 問 題 。 所 謂 資 訊 不 對 稱 理 論 (information asymmetry) ，指參與交易各方所擁有、可影響交易的資訊不同。其具備：
1、隱藏的特性(hidden characteristics)係指交易的一方知道其本身的某些特 質，另一方想要知道，但卻無從得知。
2、隱藏的行為(hidden actions)係指交易的一方某種行為影響交易的進行，另 一方卻無法直接觀察。
資訊不對稱下的誘因理論大致內容是指，資訊較少的一方如何設計一套誘因 制度克服資訊較少的劣勢，誘使資訊較多的一方透露出其所擁有的資訊，或誘使 資訊較多的一方行為符合資訊較少一方的要求。
Brealey et al. (1977)主張，在大部分的市場中，買賣雙方一直都存在著 對訊息認知的差異性問題，尤其是資本市場上，資訊不對稱的問題最為嚴重，借 款人也就是企業公司等對自身企業體的資金流動性、財務狀況、產業特性、未來 發展、企業文化等等都比貸款人也就是銀行等金融機構有更多的了解，由於有時 候借款人或者企業主並不會將主動所有資訊完全揭露出來，所以會增加資金交易
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過程當中所花費的成本支出。
Bernanke and Blinder (1988)認為，非銀行信用、內部融通、銀行放款等 融資方式彼此是不完全替代，而由於資訊不對稱有些小規模公司無法取得銀行以 外的信用，這些公司則會依賴銀行放款。因此對於這類公司，銀行放款是很特別 而且重要的，所以當中央銀行調高準備金，使得商業銀行減少供給放款，這些仰 賴銀行放款的小規模公司會因為無法負擔高外部融資成本而減少支出，這類型因 為企業規模特質而導致的信用管道，也是一種金融加速器效應、或稱財務性加速 因子(Financial Accelerator)的效果。
Bernanke and Gertler (1989)也提出，信用管道除了上述的銀行放款管道，
同時亦有資產負債表管道。在資訊不對稱的時候，資產負債表上的淨值就會被視 為是企業隱性擔保品(Implicit Collaterals)。如果淨值低，則代表了可能會有 道德危險的問題，所以潛在代理人成本(Agency Costs)則較高，進而使得外部融 資成本的風險貼水升高，也提高了企業的外部融資成本；反之，如果淨值高，則 代理人成本低，則外部融資成本較低。
Kiyotaki and Moore(1997)與 Bernanke and Gertler (1989)則主張信用管 道中的資產負債表管道影響公司的原因，是因為在信用市場惡化的情況下，公司 抵押品的淨值隨著利率上升而縮水，所以資產負債表惡化，而銀行在信用緊縮時，
又首先會從資訊不透明的客戶來減少信用。也因此，對某些特定類型(尤其是小 規模公司)的公司影響會相較於其他公司來得嚴重。
同時，Thorbecke(1997)與 Perez-Quiros and Timmermann(2000)也發現小 規模公司的股票報酬對貨幣政策的反應最大，如果信用管道確實有作用，則我們 可以預測上市公司的股票價格對貨幣政策的反應是不一樣的。也就是說，資訊不
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對稱較高的公司股價反應會比較大，而資訊不對稱程度較低的公司股價反應則較 小。這是由於貨幣緊縮的時候，資訊不對稱程度高的公司會較難取得資金，因而
對稱較高的公司股價反應會比較大，而資訊不對稱程度較低的公司股價反應則較 小。這是由於貨幣緊縮的時候，資訊不對稱程度高的公司會較難取得資金，因而