第三章 研究方法與設計
第三節 研究模型
Buy on weakness Add
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(二) 模型選擇
一般研究中，求算股價預期報酬之理論模型有市場模型(Market model)、平 均調整模型(Mean Adjusted Return Model)與市場指數調整模型(Market Adjusted Return Model)，但大多還是採用市場模型，其中 Brenner(1979) 、周賓凰與蔡坤 芳(1997) 皆發現市場模型相較其他模型而有較好的解釋力，因此本研究所選取 之模型為市場模型。
市場模式係以估計期之資料，以普通最小平方法(Ordinary Least Square, OLS) 建立下列個別證券之迴歸模型：
市場模式：𝑅𝑖𝑡 = 𝛼𝑖+ 𝛽𝑖𝑅𝑚𝑡+ 𝜀𝑖𝑡, 𝑡 = 𝑡1, 𝑡2… 𝑅𝑖𝑡：第 i 支股票在第 t 天的實際報酬率 𝑅𝑚𝑡：為台灣加權股價指數在第 t 天的報酬率 𝛼𝑖 及 𝛽𝑖：為估計參數值
𝜀𝑖𝑡：殘差項，且𝜀𝑖𝑡~N(0,σ)
利用估計期計算得出參數𝛼̂𝑖及𝛽̂𝑖，可用來推估若事件期未受到所要研究的事 件或資訊干擾時，股票 i 應有之報酬率。因此在個別證券沒有受到事件之影響下，
其預期報酬率為E(𝑅̂𝑖𝑡) = 𝛼̂𝑖+ 𝛽̂𝑖𝑅𝑚𝑡。 (三) 平均異常報酬(AAR)之計算
AARt = ∑ ARit/𝑁 其中 ARit=Rit− E(R̂it)
ARit：第 i 支股票在第 t 天之異常報酬 Rit：第 i 支股票在第 t 天的實際報酬率 E(𝑅̂𝑖𝑡)：第 i 支股票在第 t 天的預期報酬率 N：所有事件之樣本個數
由於ARit除了受到事件之影響之外，仍有可能受到其他事件之干擾，因此為 了降低其他事件所帶來之干擾，在其他干擾事件彼此是獨立的假設下，透過將所
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ii. 兩母體變異數不相等
t (𝐶AAR(𝜏1, 𝜏2))=𝐶AAR̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅−𝐶AAR1(𝜏1,𝜏2) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅2(𝜏1,𝜏2)
√𝑆12 𝑛1+𝑛2𝑆22
二、 實證模型
在實證模型的設計方面，本研究所採用之模型乃參考 Scott.E (1995)所建構之 模型，作者將樣本分為 Buy 與 Sell 兩群組，利用複迴歸模型探討評等級距、分析 師、EPS 的發佈以及券商與被評公司之規模大小是否會影響券商報告發佈所產生 之累積異常報酬。本研究延用該模型之精神，透過尋找不同之變數並探討其對 CAR 之影響來驗證本章第一節所設立之假說。以下將對實證模型做進一步介紹。
(一) 變數定義 1. 應變數
CAAR(τ1, τ2)：在事件期𝜏1到𝜏2之平均累積異常報酬 2. 控制變數
Firmsize (million)：被評等公司之實收資本額。此變數以 Asquith, Mikhail, and Au (2005)中之方法將資本額取自然對數。
MOM (%)：被評等公司於事件宣告日前 12 個月之報酬。透過此變數做為 動能之替代變數，以排除歷史股價趨勢對於事件宣告之影響。
MKT (%)：台灣股價加權指數於事件宣告日前三日之報酬。透過此變數做 為大盤動能之替代變數，排除大盤趨勢對於事件宣告之影響。
3. 自變數
Foreign：外資券商所發佈之報告。
Foreign = { 1, 發布報告之券商為外資 0, 其他
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BUY：券商發佈之「買進」建議。
BUY = { 1, 券商報告之投資建議為「買進」
0, 其他 FxB：外資券商所發佈之「買進」報告。
FxB= { 1, 發布報告之券商為外商且投資建議為「買進」
0, 其他 UP_GRD：券商發佈調升投資評等。
UP_GRD= { 1, 該篇投資報告之評等為調升 0, 其他 Con_Buy：宣告日當日外資已買超之連續天數。
Con_Sell：宣告日當日外資已賣超之連續天數。
F_Weight (%)：宣告日當日外資於被評等公司之成交比重。
(二) 研究模型 模型 1
為驗證研究假說(一)，我們透過模型 1 來觀察在「買進」建議相對於其他建 議對股價的影響下，外資券商與調升評等對於累積異常報酬之解釋力，探討外商 所發佈之報告是否具有影響力。模型如下：
CAAR(τ1, τ2)= α1Firmsize + α2MOM + α3MKT + α4Foreign + α5BUY + α6FxB + α7UP_GRD
模型 2
針對研究假說(二)的部份，我們延續模型 1 的概念，於模型 2 中加入了外資 持股比重與外資連續買賣超天數等三個變數，探討外資之投資行為，對券商發佈 報告所產生之累積異常報酬是否有所影響。模型如下：
CAAR(τ1, τ2)= α1Firmsize + α2MOM + α3MKT +
α4UPGRD+ α5Con_Sell + α6Con_Buy + α7F_Weight
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