第三章 研究方法
第三節 研究變數與模型
本研究參考沈中華與李建然(2000)之事件研究法，先確定事件日，再定義及 估計異常報酬率。選取樣本有負面新聞事件發生的公司，檢視其在宣告期間是否 有負的異常報酬率。估計期間將定義為宣告日前 66 天至宣告日前 4 天(t=-60~t
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＝-4)，共 63 天，事件期間定為宣告日前 2 天至宣告日後 2 天 (t=-2~t=2)，共 5 天。由下圖表示:
1.異常報酬率之計算方式如下:
(1)異常報酬率(𝐴𝑅𝑖𝑡)之計算
𝐴𝑅𝑖𝑡 = 𝑅𝑖𝑡− 𝐸(𝑅𝑖𝑡)
這裡𝐴𝑅𝑖𝑡為 i 公司股票在第 t 日之異常報酬率，而𝑅𝑖𝑡和𝐸(𝑅𝑖𝑡)則分別為 i 公 司股票於第 t 日之報酬率和預期報酬率。本研究採市場模式以估計期間各公 司股票報酬來求得 α 和 β 之估計值，代入下式來計算各公司股票事件期間 內第 t 日之預期報酬：
𝐸(𝑅𝑖𝑡) = 𝛼̂𝑖 + 𝛽̂𝑖𝑅𝑚𝑡 (2)平均異常報酬率(𝐴𝑅𝑡)之計算
𝐴𝑅𝑡 =∑𝑁𝑖=1𝐴𝑅𝑖𝑡 𝑁
這裡的𝐴𝑅𝑡為事件第 t 日的平均異常報酬；N 為樣本數。
(3)平均累積異常報酬率(𝐶𝐴𝑅𝑇1,𝑇2)之計算 算出𝐴𝑅𝑡後，CAR 則由下試求得：
t=-60 t=-4 t=-3 t=0 t=3 估計期 事件期
事件日
【圖 3-1】 事件研究設計
t=-66 t=-4 t=-2 t=0 t=2
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𝐶𝐴𝑅𝑇1,𝑇2 = ∑ 𝐴𝑅𝑡
𝑇2
𝑡=𝑇1
這裡的𝐶𝐴𝑅𝑇1,𝑇2為事件期間內第 T1 日與第 T2 日間的平均累積異常報酬率。
二、迴歸模型
複迴歸模型:
CAR𝑖𝑡 = 𝛼0+ 𝛽1ln(𝑆𝐿𝑡−2) + 𝛽2ln(𝐵𝑆𝐿𝑡−2) + 𝛽3ln(𝐵𝑆𝐿𝑆𝑡−2) + 𝛽4𝑆𝐿𝑅𝑖 +
𝛽5𝐵𝑀𝑅+𝛽6𝑅𝑂𝐸 +𝛽7ln(𝑆𝐼𝑍𝐸) + 𝛽8ln(𝐴𝐺𝐸)+𝜀𝑖
其中:
CAR: 有負面新聞的公司的累積平均異常報酬，
SL:借券成交數量，
BSL:借券餘額，
BSLS:還券數量，
SLR:借券成交利率，
BMR:淨值市價比，
ROE:股東權益報酬率，
SIZE:公司規模，
AGE:公司年齡，
𝜀𝑖:誤差項。
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三、變數定義
【變數一】
變數名稱:有負面新聞的公司累積異常報酬 變數符號:CAR
變數定義:CAR 即為有負面新聞公司的平均累積異常報酬，計算方式上節已提及，
為迴歸式中的應變數。
【變數二】
變數名稱:借券成交數量 變數符號:SL
變數定義: 借券成交數量為當日投資人透過證交所借券系統或向證券商、證金公 司借入之總證券數量。本論文所搜集的借券成交數量為新聞事件發生日前兩日的 累積量，因為數字稍大，將以「百張」為單位。且為扁平化數值，在模型中取自 然對數分析之。
【變數三】
變數名稱:借券餘額 變數符號:BSL
變數定義: BSL 即為 Balance of Security Lending，為借券尚未返還之數額；即當 日「借券成交量」加上累計至前一日尚未返還之數量，再減去當日還券數量後之 總數額。本論文所搜集的借券餘額為新聞事件發生日前兩日的累積量，因為數字 較大，以「十萬張」為單位。且為扁平化數值，在模型中取自然對數分析之。
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【變數四】
變數名稱:還券 變數符號:BSLS
變數定義:為投資人當日將借出的證券歸還予出借人的數量。其中也包含借券賣 出還券，意指投資人將已借入之證券在證券市場買回，並還予出借人之數量。本 論文所搜集的還券數量為新聞事件發生日前兩日的累積量，因為數字較大，以「十 萬張」為單位。且為扁平化數值，在模型中取自然對數分析之。
【變數五】
變數名稱:借券成交利率 變數符號:SLR
變數定義: 為有價證券的出借人向借券人收取借券費用時使用的費率。因此也為 借券人需付出的成本。本論文所搜集的借券成交利率為新聞事件發生日前兩日的 平均利率。
【變數六】
變數名稱:淨值市價比 變數符號:BMR
變數定義: 為公司帳面價值與市值間的比率，可以反映出投資人對此股票的信心 程度。Fama and French(1992)曾利用淨值市價比來分析其對於股價異常報酬的影 響，而結果證實影響力十分顯著。Lakonishok, Shleifer and Vishny(1994)也曾利用 淨值市價比、市價盈餘比等因素來探討其對於異常報酬的影響。一般認為淨值市 價比愈低的股票為成長股，市價淨值比愈高的股票為價值股。因此本研究利用公
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司負面新聞發生的當季的淨值市價比來探討公司股票類型對於異常報酬的影 響。
【變數七】
變數名稱:股東權益報酬率 變數符號:ROE
變數定義: 為企業稅後純益與股東權益之間的比率，可用來衡量企業能為股東獲 取利益的能力。Fama and French(2001)曾以銷貨邊際利潤、資產報酬率及股東權 益報酬率來當作衡量公司財務績效的指標。因此本研究利用公司負面新聞發生的 當季的股東權益報酬率，來探討其對於異常報酬的影響。
【變數八】
變數名稱:公司規模 變數符號:ln(SIZE)
變數定義: 根據過去的文獻，如 Chan, Hamao and LakonishoK(1991)曾利用本益比、
公司規模、現金流量等變數來探討與股價報酬的關係。Fama and French(1992)也 利用過規模的變數來探討其對於異常報酬的影響。而黃蕙茵(2003)則發現，有許 多方法衡量公司的規模大小。而本研究會以當季的公司市值來代表公司規模的變 數，會與現況較攸關。利用此變數可探討公司規模對於有負面新聞公司的異常報 酬是否有顯著關係。為扁平化數值，在模型中取自然對數分析之。
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【變數九】
變數名稱:公司年齡 變數符號:ln(AGE)
變數定義: 為公司發生負面新聞時的公司年齡。利用此變數可探討公司年齡與異 常報酬是否有顯著關係。為扁平化數值，在模型中取自然對數分析之。