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第四章 研究方法
本章首先說明本研究所採行之研究方法，第二節則介紹研究樣本 之資料來源及選樣標準。
第一節 研究方法
一、事件研究法
事件研究法之主要目的係在探討當某一資訊或事件發生時，
是否會引起股價的異常變動，即是否會產生「異常報酬率」(沈 中華、李建然, 2000)。以事件研究法來研究購併行為，可將所有 的樣本視為一種「同類事件」來研究，係指雖然所有公司要研究 的事件相同，但卻可能發生在不同的時間點。
當企業宣告購併時，對資本市場是一新資訊之衝擊，而在 效率市場的假設之下，此資訊會反應在主併公司及被併公司的股 價報酬上，因此在本研究過程中，首先取得在估計期時，主併公 司的(日)報酬率及市場大盤加權指數，接著，利用市場模式來估 計並求得個別證券於事件日時之預期報酬，再透過事件日之實際 報酬率與預期報酬率之差額來觀察購併事件在宣告期間是否有 異常報酬之產生，最後檢定事件窗口的累計平均異常報酬率之顯 著性並藉以判定購併事件對公司股東的影響。
(一) 預期報酬率之計算
根據目前的文獻，股票報酬率的預期模式大致上可分 為以下三類，如下列：
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1. 平均調整法(Mean-Adjusted Returns Model)
2. 市場指數調整法(Market-Adjusted Returns Model) 3. 風險調整法(Risk-Adjusted Returns Model)
本研究採取的是第三種-風險調整法，此模式主要係利 用回歸模式，將個別證券的系統性風險，即β係數，作為 個別證券市場報酬率的預測因子，唯風險調整法模式也有 許多改良，其中，以「市場模式」最為簡單也最被廣泛應 用，故本研究也將採用市場模式來估計股票之預期報酬，
以下將說明市場模式之定義及演算過程：
1. 市場模式之定義
「市場模式」是以估計期的資料，以普通最小平方法 (Ordinary Least Square, OLS)建立下列個別證券之回歸 模型：
t =t1,...t2, ; i=1,2,...,N 其中 Rit：第 i 種證券於第 t 期之實際日報酬率；
R
mt：市場投資組合於第t 期之日報酬率；及 ：估計參數；
：誤差項，一般假設為白噪音。
所謂的日報酬率 (Daily Stock Return Rate)係指個 別證券的每日投資報酬率，目前文獻上衡量個別證券報 酬率的方式有簡單報酬率及連續複利報酬率兩種，但因 連續複利報酬率比較能符合基本迴歸分析所需要的常 態分配假設之要求(Beaver, 1982; Fama, 1976)，因此本 研究採用連續複利報酬。計算方式如下：
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(1) 主併公司之日報酬率(
R
it)R
it = ln ln ln其中
R
it ：第i 種證券於第 t 日之報酬率；
：第 i 種證券於第 t 日之收盤價；
：第
i 種證券於第 t-1 日之收盤價。
2 證券市場之市場日報酬率(Rmt)
R
mt = ln ln ln其中
R
mt ：證券市場於第t 日之報酬率；
：市場在第 t 日之加權指數；
：市場在第 t-1 日之加權指數。
2. 市場模式之 設 假
針對誤差項 的部分，市場模式有以下幾個假設：
(1) 0；
(2) , 0；
(3) 。 3. 市場模式之建立
本研究先自台灣經濟新報資料庫中，取得併購樣本 在估計期(Estimation Period)之(日)股價報酬率及市場之 (日)加權指數，台灣的市場加權指數選用 TEJ+中的台股 加權指數，中國的部分因為有些上市公司不只在一個地 方掛牌(包含上海、深圳或香港證交所)，因此視個別情 況分別選用了 TEJ+中的上海綜合指數、深圳綜合指數
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及香港恆生指數，並以此進行最小平方迴歸分析(OLS)，
分別求出 和 的估計值 與 ，以建立預期報酬率的 迴歸模式(如下)，最後利用此回歸方程式求出事件期之 預期報酬率。
E = -10,...,+10
其中 ：第i 種證券於事件日 E 期之預期報酬率；
R
mt：市場投資組合於第t 期之日報酬率；： 之估計值，為迴歸之截距項；
： 之估計值，為迴歸之斜率。
這裡所謂的事件日，或稱作「事件窗口」(Event Window)，係指市場接收到事件相關資訊的時點，而非 該事件實際發生之時點 (沈中華、李建然, 2000)。在事 件窗口的長度選擇上，若太過長，不僅會降低統計上的 檢定力且較易受到其他事件的干擾 (McWilliams &
Siegel, 1997)，甚至可能會提高跨期之間的相關程度而 使標準差被低估 (Salinger, 1992)。在過去的研究中，事 件窗口從最短的3 天至最長的 181 天皆有，因此，本研 究 的 事 件 窗 口 折 衷 選 用 購 併 宣 告 日(Announcement Date)，也就是購併事件第一次公開向市場揭露之日的 前 10 日至宣告日後 10 日，共 21 日做為可能受購併事 件影響之期間。
(二) 事件日之平均異常報酬率(average abnormal returns, ) 在事件研究法中，所謂的異常報酬指的是以事件期的 實際報酬減去在沒有受該事件或資訊的影響下所估計出之
‧
(三) 事件日之累計異常報酬率(Cumulative average abnormal returns, CAAR)
將事件窗口中所有樣本之平均異常報酬累加而得，如下：
, ∑ ∑ ∑
,
, ,
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否顯著異於零(Brown & Warner, 1985)，而其 t 值之 計算方式如下：‧
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二、市場模式考慮自我相關條件異質變異之 GARCH(1,1)模型
在實務研究上，我們經常會發現金融資產的價格，其分配常呈現 胖 尾 及 高 峰 的 現 象 ， 而 且 股 價 報 酬 率 有 波 動 聚 集(volatility clustering)的現象，亦即大波動伴隨著大波動。因此，Engle (1982) 提 出 自 我 相 關 異 質 條 件 變 異 數(Autoregressive conditional Heteroscedasticity variance;簡稱 ARCH 模式)以及 Bollerslev (1986) 所提出的一般化ARCH(Generalized ARCH;簡稱 GARCH 模式)，
認為若股價是常態分配且變異數有自我相關條件異質變異的特 性時可以解釋此現象之發生。若股價報酬出現波動聚集的現象，
在未考慮 ARCH 模式時，可能會有以下問題(沈中華、李建然, 2000)：
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1. 在估計期，市場模式
β
係數可能會被高估。2. 事件期的 ARCH，
β
變異數會隨時間改變。因此，異常報酬 率要進行標準化時，必須進行樣本外變異數的預測。3. 若事件日發生連續三日報酬上漲，這可能是來自 ARCH 的聚 集，而非股價真的有連續三日正的效果。
而通常在一般實務上，GARCH(1,1)為較常用的模型，因此本 研究將進一步的採取GARCH(1,1)model 來做為市場模式之假設，
亦即在原本的市場模式估計下，增加另一條件式子，如下：
, , … ~ 0,
，
另外，由於 GARCH 模型的估計期若在 300 天(含)以下則屬於小 樣本，因此，本研究以購併宣告日前的417 天至宣告日前 16 天
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之股票報酬率做為市場模式估計正常預期報酬率之估計期，一共 為412 期。
估計期及事件期如下圖4-1 所表示：
圖4- 1 估計期與事件窗口示意圖
根據本節介紹之研究方法，若欲驗證本研究之假說 1a 和 2a，則 在平均異常報酬率及累計平均異常報酬率的檢定上，應為顯著且 正向；反之，則支持研究假說1b 和 2b。
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第一節
第二節 資料來源與選樣標準
一、資料來源
本研究以台灣和中國製造業之上市公司作為研究對象，由於中 國是自從 2000 年加入 WTO 之後，才加速了企業國際化的腳步，政 府的政策也逐漸轉型較為開放，因此促使國內的企業開始嘗試進行 跨國購併，然而，當時相關法規尚不完善，修訂仍需時間，與國外 企業之購併大多在 2002 年之後才愈漸蓬勃發展，所以本研究的樣本 期間選用自 2003 年 1 月 1 日至 2010 年 12 月 31 日，並由 Zephyr 購 併資料庫取得兩國之企業從事跨國購併交易案之資料，而且是已經 完成交易，非尚在協調中的案子，樣本期間共計八年，原始樣本共 計約 415 筆。
接著逐步蒐尋主併公司的基本資料，並初步篩選掉非上市上櫃 之公司，再藉由台灣經濟新報(TEJ+)資料庫取得台灣和中國個別公司 的(日)股價報酬資料。
二、選樣標準
本研究所分析之資料，乃是因合併或收購而取得目標公司之公 開發佈購併案，其購併內容可能為取得主要控制權或是取得部份資 產，然而，為了提高研究的可信度，本研究對於樣本之選取有以下 幾項標準：
(一) 購併之股份必須大於 10 %
購併之比例若過小，市場對此一資訊之反應可能較為不明
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顯，因此在本研究中將此極端值刪除。
(二) 目標公司所在地
在研究樣本中，發現有部分購併目標之公司位於百慕達群 島、開曼群島、英屬維爾京群島與薩摩亞群島，主併公司係 藉由此方式達到轉投資及避稅之目的，因此這些樣本非本研 究之主題，應予以刪除。
(三) 購併之目標不得為購併方之子公司
購併之目標若為主併公司在海外之子公司，此種類型之跨 國購併對主併公司的影響並非本研究主要研究之主題，因此 將予以刪除。
(四) 購併行為必須是以公司名義為之
購併之行為必須是以公司名義為之，若是以股東個人名義 所進行的購併活動不屬於本研究討論之範圍，故予以刪除。
根據上述之樣本選取原則，經過濾篩選後，最後一共剩下 72 件 跨國購併交易案，其中台灣有35 件，中國有 37 件；而購併目標位 於已開發國家的共有51 件，開發中國家有 21 件。
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