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第四節 研究模型
本節分為三部分。第一部分說明本研究預計所選擇之統計分析方法。其次，
由於在進行時間序列模型實證之前，必須先針對所研究之樣本選取適當的模型，
而模型選取之方法乃利用 Hausman 檢定，故第二部分將簡單介紹 Hausman 檢 定。至於第三部分，則為本研究所設計的實證模型之說明。
一、 統計分析方法之說明
本論文為研究國內金控公司多角化與經營風險的相關性，在取得有效樣本 後，首先以普通最小平方法(OLS)觀察迴歸結果，檢驗各變數對經營風險的影響。
其次，由於本研究所選取之樣本，同時涵蓋時間序列與橫斷面資料，若僅單看時 間序列分析(time-series)，容易產生序列相關問題。而若僅以橫斷面分析
(cross-section)樣本資料，所估計之參數便無法掌握個體樣本的動態變化，或忽略 樣本本身的特殊性質而發生異質變異。因此，綜合以上考量，並避免所選取的研 究時間過短、或遺漏變數之可能，本研究預計採用追蹤資料模型(panel data model) 進行分析，以免實證結果失去有效性。
依據截距項假設的特性與抽樣方法的不同，追蹤資料模型又可分成固定效果 與隨機效果兩種，以下將分別介紹
固定效果模型(Fix-Effect Model)
一般而言，固定效果模型取樣來自特定母體，只對所擁有的資料個體作分 析。此外，固定效果亦假設個體樣本的截距項並不隨時間而變動，認為每個觀察 樣本擁有不同的特定常數，表示樣本間的差異可被不同的固定效果解釋，故每個 固定截距項將視為待估計的未知常數。由於通常固定效果模型會加入虛擬變數，
用以衡量未被觀察到的變數對模型的影響，藉此表達欲研究的效果，故又稱為最
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小平方虛擬變數模型 (least square dummy variable model, LSDV)。
隨機效果模型(Random-Effect Model)
相較於固定效果模型，隨機效果模型被視為取自一個更大的母體資料，由於 著重於母體整體之關係，而非個別樣本間的差異，故以隨機抽樣的方式取自相似 性極高的母體。此外，隨機效果模型亦假設觀察樣本間的差異性為隨機產生，且 不論是區域特定效果或時間特定效果的表現方式，與固定效果模型相同，皆呈現 於截距項上，故又稱為｢誤差成分模型｣ (error component model)。
二、 模型檢測方法
本論文以 Hausman 檢定為判斷依據，其準則如下：
1) 若截面個數 N 大於觀測期 T 時，固定效果與隨機效果的衡量結果將有所不 同。一般以抽樣方式輔助決策，若樣本非以隨機抽樣的方式，而是涵蓋一特 定母體，則應採用固定效果模型。
2) 當估計模型中的解釋變數與誤差項無關時，則應以隨機效果模型衡量之；反 之，則應採取固定效果以免產生估計偏誤。有關於此部分的檢定結果，本論 文將以 stata 統計軟體作為輔助工具。
三、 實證模型
本研究將以五個風險指標作為被解釋變數，分別對自變數做實證分析。有鑑 於先前文獻 Ghosh (2009)的研究結果，發現銀行經營風險的調整可能是一段長期 時間，同時 Niu (2012)利用 F 檢定來檢測銀行風險的一階自我相關，得出銀行經 營風險並非為 ”隨機漫步” 的方式，而是持續一段時間所造成的。因此，銀行上 一期的風險可有效反映出本期經營風險的資訊，故本文於模型中納入上一期的風
險為自變數，即 。
因此，在未考量固定效果或隨機效果的追蹤資料模型前，其基本之研究架
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構如下：
Risk i,t =
其中，被解釋變數分別等於以下 5 個變數
總風險i,t = 第 t 期第 i 家公司之總風險 = 股票報酬率之季波動度；
系統性風險i,t = 第 t 期第 i 家公司之系統性風險 = CAPM 中之貝他值，
即 ；
特定風險i,t = 第 t 期第 i 家公司之特定風險 = 總風險與系統性風險之 差；
破產風險i,t = 第 t 期第 i 家公司之破產風險 =以 z-score 指標衡量，即
=
收入波動度i,t =第 t 期第 i 家公司之收入波動度 = 資產報酬率之標準差；
自變數方面：
SIZEi,t = 第 t 期第 i 家公司之公司規模 = Ln(季度資產總額)；
CVi,t = 第 t 期第 i 家公司之繼續經營價值=
LEVi,t = 第 t 期第 i 家公司之槓桿程度 = 資產總額/資本總額；
DIVi,t = 第 t 期第 i 家公司之多角化程度 =
AGi,t =第 t 期第 i 家公司之資產成長率 =
LIQi,t = 第 t 期第 i 家公司之流動性 = (總流動資產/總流動負債)×100%；
= 殘差項。
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