第五章 結論與建議
第二節 研究限制與建議
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來因美國次貸風暴以起的後續危機，跨國界的影響造成各國投資人損失慘重，凡 此皆顯示出危機預警模型的重要性。本研究從預測公司發生財務危機事件機率著 手，試圖釐清是否公司規模較小的公司較容易發生財務危機事件，並且了解是否 這些規模較小的公司會因較易發生財務危機事件而享有較高的超額報酬。
由 Shumway(2001)的多期羅吉斯迴歸模型而來，本研究使用了會計比率變數、
市場資料變數、Z-Score 使用變數，結合會計比率與市場資料變數等四組變數，
檢驗哪些變數對於預測財務危機可提供最好的效果。最後證實，使用會計比率與 市場資料變數的完整模型擁有最佳預測力。而比較各模型與 Z-Score 對於實際預 測到公司發生財務危機的情況後，發現除了完整模型外，會計比率變數模型亦有 很不錯的預測能力，而市場資料變數模型之預測力為五個模型中最差，與 Shumway(2001)研究結果不同。
最後，經由實證發現，的確發生財務危機事件機率較高的投資組合所包含的 多是規模較小的公司，本研究整理出的發生財務危機事件機率最高之投資組合市 值自 1999 年以來，佔總市值比率幾乎不超過 10%，這些小規模的公司，的確享 有較其他規模投資組合更高的報酬率。其實單就發生財務危機事件機率與報酬率 的關聯來看，雖然其影響力並沒有像公司規模影響報酬率那麼顯著，但仍舊可以 看出較易發生財務危機事件的公司能享有較高的報酬，這種情形在市值規模小的 公司族群身上尤其明顯。因此，我們可以推論財務危機機率高低確實為造成規模 效應的其中一個因素。
第二節 研究限制與建議
本研究針對台灣股市進行規模效應的情形所得出的結果與美國股市情況不
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盡相同，除了資本市場的成熟度之外，法令規範的限制亦是影響因素，例如台灣 股市具有漲跌幅限制，並且交易時間較短。然而各地資本市場的形成原本就有其 不同的歷史背景，因此未來可繼續針對台灣的資本市場發展各領域的相關研究。
另一方面，台灣股市中的大公司多屬於電子產業，而本文研究並無依照產業 分類，因此建議未來欲進行相關主題之研究者，可依產業分類，探討各別產業之 規模效應及發生危機事件機率情形。
在預測公司發生財務危機事件機率方面，除了本研究所使用的會計比率變數 與市場資料變數，未來的研究者亦可納入總體經濟指標或公司治理相關變數等以 提昇預測模型的準確度。
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附錄
本文中所使用之各變數定義及詳細描述如下：
1. 流動比率(CR)，計算公式：流動資產/流動負債
可衡量公司之流動性如何，當流動資產超過流動負債越多時，表示公司越有 能力償還短期債務，對債權人越有保障。
2. 負債比率(DR)，計算公式：總負債/總資產
此比率可看出公司之財務結構狀況，當數值越大，表示公司總資產中由負債 組成的部份越多，財務風險越高。
3. 總資產週轉率(ATTNVR)，計算公式：銷貨淨額/平均資產總額
藉由此公式可看出公司總資產可以創造出多少銷貨淨額，週轉次數越高表示 公司所持有之總資產對營運的貢獻度越高。
4. 總資產報酬率(ROAA)，計算公式：稅後淨利/平均資產總額
此公式可看出公司利用總資產創造稅後淨利之能力，越大的數值表示公司獲 利能力越佳。分母部分使用平均資產總額而非期末總資產數值之原因，乃因考量 稅後淨利為公司營運一整年之成果，若分母以總資產這樣的存量概念數值去計算，
可能造成評估總資產報酬率時的偏誤，因此本研究以平均資產總額作為分母計算 本比率。
5. 現金流量比率(CFAAT)，計算公式：來自營運活動現金/總資產
主要在衡量總資產中經常性營業活動所創造的現金收入多寡，比率高時表示 公司主要之收入來自營運活動而非投資活動與融資活動，較為安全。
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6. 公司規模(Size)
以每年最後一個交易日之公司股價市值乘以流通在外普通股股數得出公司 市值，並以此數值除以大盤市值，這樣做的目的在於去除時間趨勢的影響，使資 料成為定態(stationary)。而為了便於計算，將所有數值取對數後再進行運算。計 算公式如下：
公司規模 公司市值 大盤總市值
7. 股票報酬變動率(Sigma)：
採用各股票之週報酬率計算，一整年中，若資料數少於半年(26 週)者則不予 採計。使用週資料的原因是為了擁有較多的月資料樣本數，並且可以排除日資料 可能受到漲跌幅限制的偏誤影響。計算公式如下10：
該年度樣本數
8. 超額報酬(ExcessRet)：
取前一時期(第 t-1 年)個股實際報酬率減去大盤實際報酬率計算，了解各公 司相對於大盤之表現如何。
9. 流動性(TNVR)：
求出各股票於每年度中，相對大盤總市值之月平均成交量，並將該數值乘上 十二以方便個股每年做比較。此數值之概念事實上等同週轉率，因此以 turnover 命名。計算公式如下：
月成交量 該月大盤總市值
10 參考 Campbell, Hilscher, Szilagyi(2008)作法。