本研究將利用迴歸模型探討異常報酬可能因素，在迴歸模型中的應變數、自
變數與虛擬變數作詳細定義，說明如下：
一、應變數：
(一)、平均異常報酬率(SAR)：
實際事件期報酬率減去估計期之預期報酬率，再將所有樣本中的異常報 酬予以平均，以降低個股干擾對股價報酬之影響。
(二)、平均累積異常報酬率(SCAR)：
將事件期間的平均異常報酬率逐日累加，即為平均累積異常報酬率。
二、自變數：
本研究將可能產生除權行情之因素進行探討，其自變數的設計有本益比、融 資使用率、外資持股比率、配股率、配息率、權值、稅額扣抵比率、依產業別中 的電子股及中概股加入虛擬變數，詳細說明如下：
(一)、本益比(價格盈餘比率)：
每股盈餘 本益比 = 每股市價
本益比表示投資人對每一元盈餘所付出之價格；當本益比愈大時，投 資報酬率可能愈低。本益比為投資人常用指標，投資人可能考量本益比為 參與除權息之考量；近年來，股價表現常有高於每股盈餘數倍的現象，即 所謂的本夢比，此現象可能為投資人預期未來盈餘的增加，若此預期成立，
本益比越高，除權息事件可能產生大量買盤，產生異常報酬率，故本研究 列入自變數中探討。李治國(2001)影響台灣電子股除權行情研究中，將本益 比區分為：0 倍以下、0-30 倍、30-60 倍、60 倍以上四組區間，發現電子股
在除權期之異常報酬並不因本益比有所不同，進一步討論各區間之差異發 現：當本益比落在 0-30 倍區間，異常報酬與本益比呈正向關係，當本益比 超過 30 倍，對異常報酬並無顯著影響，故本益比過高可能讓投資人認為股 價過高，故不會對填權抱過高期望。
(二)、融資使用率：
% 25 流通在外股數*
融資餘額 融資限額
融資使用率= 融資餘額 =
市場機制常會影響到股價表現，證券交易法規定：除權息交易日前六個 營業日起，券商按每天收盤價格設算參與除權息，估算投資人之整戶維持 率，以防止除權息事件發生時，整戶維持率的驟降至 120%以下；若估算客 戶之整戶維持率低於 120%，即通知投資人補繳差額，或是賣出融資持股，
且於除權息前三日(t=-3)，實施停止融資的信用限制，投資人採用融資買進 的股票，最晚除權息三日前必須補足資金至估算的除權參考價位之維持率，
方能參與除權息，若放棄除權者，最晚於除權息前三日將融資買進的股票賣 出，謂之「假除權」。
依李存修(1990)提出「棄權賣壓假說」，認為除權前-5 至-2 日，有顯著 的負異常報酬，故研究將融資使用率列為可能影響除權息股價之變數之一。
(三)、外資買賣超比率：
股票市值
股價 外資買賣超張數
外資買賣超比率 *
=
近年來開放外資投資臺灣證券市場，外資角色越來越重要，每日外資 進出比率占成交量近五成，影響台股的力量不容小覷，本研究將外資動向 列入考量，是否在除權息事件時，有異常買賣變化？若有除權行情存在，
是否可能在除權前外資因稅負考量放棄除權？是否在除權後進行回補動作 為本研究想探討之議題。外資買賣超比率至今並無相關文獻探討與除權息 事件對異常報酬之影響。
(四)、配股率 VS 配息率：
100 可參與配股股本 *
公積增資 配股率 = 盈餘增資+
面額 配息率 = 現金股利
李存修(1994)提出「比價心理假說」，認為除權息後的股價相對較低，
投資人誤以為相對股價便宜，因此吸引投資人在除權息日後的買單。依「預 期填權假說」認為投資人依據公司所發佈之分配股利資訊，視為公司成長之 象徵，對除權息後之填權有濃厚預期，使除權息日後買盤增加，產生較大的 正異常報酬。相關文獻只探討配股率，本研究將除權及除息事件皆納入研究 範圍，故對除權息樣本以配股率及配息率做區分，分别探討對除權息事件影 響力。至今並無相關文獻將除權息樣本以配股率與配息率做區分。
(五)、稅額扣抵比率：
帳戶餘額 分配日累積未分被盈餘
帳戶餘額 分配日股東可扣抵稅額
稅額扣抵比率 =
所得稅法第 66 條之 6 規定：營利事業分配屬 87 年度或以後年度之盈 餘時，在盈餘分配日，應以其股東可扣抵稅額帳戶餘額占其帳載累積未分 配盈餘帳戶餘額之比率，作為稅額扣抵比率。股東獲配之股利淨額或盈餘 淨額乘以稅額扣抵比率，計算股東之可扣抵稅額。
實施兩稅合一後，營利事業實際繳納之營利事業所得稅，可併同盈餘
分配予個人股東扣抵綜合所得稅；因此投資人參與稅額扣抵比率高於綜所 稅率之個股進行除權，反而有退稅效果。依 Elton 與 Gruber(1970)「稅負效 應假說」，認為除權息當日之異常現象，與投資人之所得邊際稅率有關；本 研究認為稅額扣抵比率高低，可能為投資人參與除權息的選擇之一，故列 為影響除權息表現之因素。陳奕任(1999)實證結果發現：1999 年當年度之 稅額扣抵比率在上市櫃公司樣本中，並沒有顯著的累積異常報酬存在，只 有在非電子產業樣本，有正的累積異常報酬存在。
(六)、依產業別中的電子股及中概股加入虛擬變數：
電子股為近年來台灣證券市場主流較為投資人傾向，電子類股指數占 大盤加權指數 20%以上，且成交值於興盛時期占台股總成交值高達 80%以 上，故本研究也將探討台灣 50 成份股中的電子股除權息表現。電子類股之 劃分，依照台灣證券交易所依股票代號劃分類股而定。
隨著對岸經濟起飛，大陸內需市場龐大，勞工、原物料成本較低之誘 因下，台灣廠商不斷赴大陸投資，進行卡位佈局，目前大陸廠已逐漸成為 企業生產基地及獲利重心。近年來投資人也開始留意在大陸投資之個股，
故本研究也將探討台灣 50 成份股中的中概股之除權息表現。中概股之劃 分，係自台灣經濟新報一覽表篩選1而定。
1 台灣經濟新報(TEJ)中概股選樣結果，其排名計算方法：依照變數一：公司在大陸投資帳面價 值、變數二、大陸投資帳面價值占母公司淨值比、變數三：大陸投資公司損益、變數四：大陸投 資公司損益對母公司同期稅後損益絕對值之比。總分數=30%*變數一+30%*變數二+20%*變數三 +20%*變數四。台灣經濟新報資料庫列舉前 30 名個股為中概股。中概股於貨幣觀測與信用評等 每季更換資訊。
第伍章 實證結果分析
第一節 市場模式下之變異數分析
本研究採用雙因子變異數分析(ANOVA)，第一因子：各事件樣本、第二因 子：不同的估計異常報酬方法：普通最小平方法(OLS)、自我相關條件異質變異
(GARCH)、似乎無相關(SUR)，所建立個別證券的迴歸模式，估計出
β
係數。在 雙因子變異數分析下，實證結果三種估計法若有顯著不同，可得知三種方法下之 異常報酬率存在差異性。由表 5-1 可知：3 種方法所估計之
β
係數在 5%顯著水準下，有顯著差異，故依估計方法的不同，異常報酬亦存在差異性。本研究將針對不同方法下之異常 報酬，分別進行分析。
表 5-1、三種方法估計之
β
係數─變異數分析(ANOVA)表SS 自由度 MS F P-值 臨界值 樣本別 99.18535 306 0.324135 72.70456 0.000 1.174102 誤差 2.728449 612 0.004458
總和 101.9541 920