先前實證結果為在績效最好的一組確實存在聰明錢效應，其實証方法採用超 額報酬排序、標準化的未預期淨現金流量加權。現在為了實證的穩定度，本研究 接著以兩種排序方法：(1) 超額報酬 (Excess Return)、(2) 原始報酬 (Raw Return) 做分群，三種加權因子：(a) 標準化的未預期淨現金流量 (Unexpected Normalized Flow)、(b) 未標準化的未預期淨現金流量 (Unexpected Un-normalized Flow)、(c) 淨現金流量 (Un-normalized Flow)，總共有六組方法，交叉實証。其中 (1) 超額 報酬和 (a) 標準化的未預期淨現金流量，由於前面已詳述實證結果，因此不再贅 述。
第一節 以超額報酬 (Excess Return)做分群
(一) 以未標準化的未預期淨現金流量(Unexpected Un-normalized Flow)作加權 (附錄 1 )
結果顯示在 Carhart 四因子模型下，即使考慮了動能因子 (Momentum)，超 額報酬 (Excess Return) 為最高的一組其在 P2、P5 均有 10%顯著正的報酬，其報 酬分別為 0.53%、0.62%，顯示動能因子 (Momentum) 無法解釋此異常報酬。
不過與表 5 不同的是 P7 不再有顯著的超額報酬，也就是未經過標準化的淨 現金流量會稀釋投資組合的顯著性。當把所有樣本納入做檢測，則以 Carhart 四 因子模型衡量 P2、P5 的正異常報酬不再顯著，表示當納入所有樣本做檢測，在 P2、P5 所發現的正異常報酬會被稀釋，而納入所有樣本其結果並未發現有異常 報酬，這與 Zheng (1999) 研究結果不同。研究結果如表 5 所述，在超額報酬 (Excess Return) 最好的一組有聰明錢效應，且此聰明錢效應無法被動能因子 (Momentum) 所解釋。
(二) 以未標準化的淨現金流量(Un-normalized Flow)作加權 (附錄 2 )
結果顯示在 Carhart 四因子模型下，即使考慮了動能因子 (Momentum)，超 額報酬 (Excess Return) 為最高的一組其在 P2、P5 均有 10%顯著正的報酬，其報 酬分別為 0.53%、0.73%，顯示動能因子 (Momentum) 無法解釋此異常報酬。
與表 5 不同的是 P7 不再有顯著的正異常報酬，也就是未經過標準化的淨現 金流量會稀釋投資組合的顯著性。當把所有樣本納入做檢測，則以 Carhart 四因 子模型衡量 P2、P5 的正異常報酬不再顯著，表示當納入所有樣本做檢測，在 P2、
P5 所發現正的異常報酬會被稀釋，而納入所有樣本其結果並未發現有異常報 酬，這與 Zheng (1999) 研究結果不同。研究結果如表 5 所述，在超額報酬 (Excess Return) 最好的一組有聰明錢效應，且此聰明錢效應無法被動能因子 (Momentum) 所解釋。
第二節 以原始報酬 (Raw Return) 作分群
本研究接著以原始報酬 (Raw Return) 分群並以標準化的未預期淨現金流量 (Unexpected flowi,t)、未標準化的未預期淨現金流量 (Unexpected Flowi,t)、未標準 化的淨現金流量 (Flowi,t)為加權來探討的結果是否與以超額報酬 (Excess Return) 分群的結果一致。
(一) 以標準化的未預期淨現金流量(Unexpected Normalized Flow)作加權 (附錄 3 )
結果顯示在 Carhart 四因子模型下，即使考慮了動能因子 (Momentum)，超 額報酬 (Excess Return) 為最高的一組其在 P7 有 10%顯著正的報酬，顯示動能因 子 (Momentum) 無法解釋此異常報酬。
與以超額報酬分群之結果不同的是 P2、P5 不再有顯著的正異常報酬，也就 是以原始報酬 (Raw Return) 大小來作分群會稀釋投資組合的顯著性。當把所有 樣本納入做檢測，則以 Carhart 四因子模型衡量 P7 的正異常報酬不再顯著，表 示當納入所有樣本做檢測，在 P7 所發現的異常報酬會被稀釋，而納入所有樣本 其結果並未發現有異常報酬，這與 Zheng (1999) 研究結果不同。研究結果如表 5 所述，在超額報酬 (Excess Return) 最好的一組有聰明錢效應，且此聰明錢效應 無法被動能因子 (Momentum) 所解釋。
(二) 以未標準化的未預期淨現金流量(Unexpected Un-normalized Flow)作加權 (附錄 4 )
即使考慮了動能因子 (Momentum)，超額報酬 (Excess Return) 為最高的一 組其在 P8 有 10%顯著正的報酬，顯示動能因子 (Momentum) 無法解釋此異常報 酬。
與以標準化的未預期淨現金流量做加權之結果不同的是 P7 不再有顯著的正 異常報酬，取而代之的是 P8 有顯著的正異常報酬。當把所有樣本納入做檢測，
則以 Carhart 四因子模型衡量 P8 的正異常報酬不再顯著，表示當納入所有樣本 做檢測，在 P8 所發現的異常報酬會被稀釋，而納入所有樣本其結果並未發現有 異常報酬，這與 Zheng (1999) 研究結果不同。
(三) 以未標準化的淨現金流量(Un-normalized Flow)作加權 (附錄 5 )
即使考慮了動能因子 (Momentum)，超額報酬 (Excess Return) 為最高的一 組其在 P5 有 10%顯著正的報酬，顯示動能因子 (Momentum) 無法解釋此異常報 酬。
與以標準化的未預期淨現金流量之結果不同的是 P7 不再有顯著的正異常報 酬，取而代之的是 P5 有顯著的正異常報酬。當把所有樣本納入做檢測，則以 Carhart 四因子模型衡量 P5 的正異常報酬不再顯著，表示當納入所有樣本做檢 測，在 P5 所發現的異常報酬會被稀釋，而納入所有樣本其結果並未發現有異常 報酬，這與 Zheng (1999) 研究結果不一致。