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第三節、研究架構
本論文各章節安排如下：
第一章 緒論，說明本文的研究動機，並簡述研究對象及方法及架構介紹。
第二章 文獻探討，首先，探討學者過去所提出之績效歸因模型架構，第二步再 探討績效歸因模型中，何因素為影響退休金保險公司投資績效的主要因 素，最後再探討保險業資產配置策略對保險公司的攸關性。
第三章 研究方法，介紹本研究所使用之計量經濟方法 – t 檢定及追蹤資料分析 (Panel Data)，介紹本論文所選取之財務績效指標的定義、意涵及選取原 因，最後概述樣本之敘述統計。
第四章 建立假說，實證分析結果及解釋實證結果，包含進行在每單位負債下，
壽險公司的資產負債配置不匹配如何影響公司收益之 t 檢定，及在控制變 數-公司規模及保單資金成本下，自變數-資產負債配置不匹配程度如何影 響資產的積極報酬率之固定效果追蹤資料分析二部分。
第五章 結論及建議，包含本研究之結論、建議、研究限制及後續延伸研究等。
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歸因模型（performance attribution model）的概念，使基金或保險公司，可以藉此 了解到各單位的投資績效好壞，方便獎勵及檢討改善。Brinson et. al （1991）對退休金基金提出了一個績效歸因模型的架構，以 SEI Corporation 資料庫中的 82 個退休金基金，1977 年底至 1987 底的資料為研究對象，
定義每個退休金基金於此 10 年間的在權益（equity）、債券（bond）和現金（cash）
三類資產的平均資產配置為被動的資產配置（passive asset allocation），取 S&P 500、
Salomon Broad Investment Grade (BIG)及 30 天期國庫券為此三類資產的被動報酬 率，即一般稱之的比較基準；計算績效歸因模型架構下圖 2-1 及圖 2-2，先將績效
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IV－III－II＋I IV－I
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而 Plantinga（2010）所提出的績效歸因模型，考慮退休金計畫有業主與參加 人兩部分，他們的風險偏好不同，所以會有利益衝突產生，業主期待高報酬，偏 好將退休金基金的資金投資在盈餘導向的資產上，而參加人訴求的是未來可以領 到的給付的保障，所以偏好退休金基金的資金可以投資在負債導向的資產上，若 在這兩類資產的配置上差異過大，導致盈餘資產收益部分顯著影響整的退休金基 金的淨值，則可能是退休金基金暴露在過高的風險下的訊號；所以，Plantinga
（2010）將一固定給付的退休金基金之資產與負債，依性質將其分類為各三個部
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債，主要由固定給付部分組成，此類負債的主要風險為利率風險、（ii）實質負債，
主要由未來給付之支付，是與一固定的購買力連動的部分所組成，此類負債的主 要風險為通貨膨脹率風險及（iii）盈餘，為屬於退休金基金中不屬於保單持有人權 益的部分；負債導向的投資策略的目的，是透過選擇可以做為負債中隱含的風險 之有避險效果的資產，來降低整的退休金計畫的風險，這種策略必須在資產和負 債所面對的風險因子有限下才可以達成。在此績效歸因模型中，最主要的風險因 子為利率風險和通貨膨脹風險。
Plantinga（2010）績效歸因模型對績效衡量方式，是以每單位負債表示，可以 清楚地呈現收益對負債影響的大小，此模型將績效歸因於（一）資產負債不匹配、
（二）盈餘資產投資績效及（三）覆蓋負債的資產之投資績效三部分，其中覆蓋 負債的資產之投資績效有可再分為（1）覆蓋名目負債的資產之投資績效及（2）
覆蓋實質負債的資產之投資績效二部份，其中（二）及（三），是先將投資績效與 市場上的比較基準進行比較，再以每單位負債表示，Plantinga 稱之為積極報酬率。
如此可以看出退休金基金經理人在（二）及（三）中，各部份的表現是否有優於 整體市場？在此績效歸因模型中，也可以衡量歸因於資產負債的期間匹配（duration match）與現金流量匹配策略（cash flow matching strategy）的偏差。
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Brinson et. al （1991）的績效歸因模型中，以決定係數方法（coefficients of determination），即兩聯合分配的變數間相關係數的平方值，可以用來判斷其中一 個變數的變異，有多少是受到另一個變數影響；發現退休金基金的被動資產配置，
即過去十年間各類資產的平均比重，對績效的影響佔了91.5%，顯示資產配置策略 對退休金基金的投資績效有非常大的影響。
而Ibboston和Kaplan（2000）認為Brinson et. al （1991）的研究結果，只能解 釋，在一段時間下，資產配置所致之變異，佔一退休金基金績效變異的91.5%，但 是卻無法顯示在各退休金基金之間，資產配置扮演了何種角色；Ibboston和Kaplan 改變了Brinson et. al （1991）計算「被動資產配置」的方式，Brinson et. al是以「所 有」退休金基金過去十年的平均資產配置，為每個退休金基金的被動資產配置，
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理人操作投資標的的投資風格及經理人的選股能力又為主要的影響因素；其中資 產配置對保險公司投資收益的影響力和重要性，又最受到學者的注意，故下一節 將更深入探討資產配置對保險公司的攸關性。
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Baranoff 和Sager（2009）以美國的保險公司資產配置的動態程度，研究資產 配置和投資收益的關聯性，發現越積極管理資產配置的投資策略，整體的投資收 益越高，尤其是在普通股、短期投資、抵押貸款和不動產投資部分的投資報酬率 表現較好，但在債券的投資收益，則是以資產配置最平穩的保險公司表現最佳。
Sigma No. 5/2010也以不同資產配置策略，實證在法規限制下，資產配置對投 資報酬率的影響，發現若在法規限制保險業要順循環投資下，會減低保險公司的
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制，更以風險基礎資本額（Risk-Based Capital, RBC）制度來對風險性投資進行間 接限制。 顯示，資產配置策略不僅只是考慮資產類別，還要視投資環境而有能所‧
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第三章 研究方法
第一節、研究模型探討 — 績效歸因模型
本論文是根據 Plantinga（2010）對退休金基金所提出的績效歸因模型，套用 於國內壽險公司以進行績效歸因討論，Plantinga 將一退休金基金之資產與負債分 類如表 3-1，其中（一）名目負債，如定額退休金給付、死亡給付等，為一種於合 約中事先約定好給付金額後，其精算現值不受通貨膨脹所影響的負債；（二）實質 負債，如醫療給付，由於未來的醫療費用可能會隨通貨膨脹等因素而升減，所以 實質負債的精算現值會與通貨膨脹率等影響實質生活成本的因素連動，亦即退休 金負債的風險因子主要有二者（1）利率風險及（2）通貨膨脹率風險，利率主要 影響名目負債，通貨膨脹率主要影響實質負債；（三）盈餘，指退休金基金中，不 屬於參加人權益的部分，可能是來自於此退休金基金過去良好的投資績效所賺得，
為基金經理人或退休金基金之業主的權益。而其中（一）名目資產，為投資在可 以覆蓋名目負債的投資標的之資產，主要為追求固定且穩定的名目收益，如配息；
（二）實質資產，為投資在可以覆蓋實質負債的投資標的之資產，主要為追求通 貨膨脹率連動的實質報酬，如與通貨膨脹率連動的投資商品；（三）盈餘資產，指 的是基金經理人投資在追求高報酬的資產，如為追求價差的股票證券等。
表3-1 Plantinga績效歸因模型的資產負債分類與表示符號
資產 負債
盈餘資產 As 盈餘 S
名目資產 Anl 名目負債 Ln
實質資產 Arl 實質負債 Lr
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Plantinga 以每單位負債表示績效衡量的方式，可以清楚地呈現投資報酬率是 參加人權益的多少倍，如報酬率為 1%，表示本期的投資收益為上期末總負債的百 分之一，即對參加人的權益而言，本期的投資收益為其 1%，若為－1%，則表示本 期的投資損失，為參加人權益的 1%。
Plantinga 將績效歸因於（一）資產負債不匹配，（二）盈餘資產投資績效，及
（三）覆蓋負債的資產之投資績效三部分，其中覆蓋負債的資產之投資績效又可 再分為（1）覆蓋名目負債的資產之投資績效，及（2）覆蓋實質負債的資產之投 資績效二部份，其中（二）及（三），Plantinga 先將投資績效與市場上的比較基準 進行比較，再以每單位負債表示，Plantinga 稱之為積極報酬率。如此可以看出退 休金基金經理人在（二）及（三）中，各部份的表現是否有優於整體市場？
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每單位負債下，資產負債不匹配所致投資報酬率的大小，則是計算各類資產負債 配置差異，所造成的報酬率差益，可以呈現資產配置所致之損益為參加人權益的 多少倍。
表 3-3 為此績效歸因模型計算各類資產投資績效的方式，（i）為盈餘資產的積 極報酬率，（ii）為每單位負債下，資產負債不匹配所致投資報酬率的大小，（iiia）
為名目資產投資的積極報酬率，而（iiib）為實質資產投資的積極報酬率，藉此，
可以衡量此退休金基金在不同類型投資上之表現優劣，以有效獎懲各個部位的經 理人，為一內部績效衡量機制。
表3-3 Plantinga績效歸因模型之各類績效計算方式
績效歸因 計算方式
(i)盈餘資產投資績效 （ras－rps）S / L (ii) 每單位負債下，
資產負債不匹配所致 投資報酬率的大小
[（As－S）ras＋（Anl－Ln）ranl＋（Arl－Lr）rarl] / L
(iii)覆蓋負 債的資產之 投資績效
(a) 名目 （ranl－rpnl）Ln / L
(b) 實質 （rarl－rprl）Lr / L
＊其中 L＝Lr＋Ln，即 L 為總負債。
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同一時間點橫跨不同個體所取得的資料稱為橫斷面資料(cross-sectional data)，
在不同時間點所記錄的資料為時間序列資料(time series data)，混合時間序列資料與 橫斷面資料的資料則稱為追蹤資料(panel data)。
典型的追蹤資料包含了非常多的個體，但卻只涵蓋少數的時間，個體間存在 某些造成彼此間不同的不可觀察因素，稱為異質性(heterogeneity)，如公司的經營 能力等，而追蹤資料的核心就是捕捉這些個體間的異質性(截距)，即追蹤資料可以
典型的追蹤資料包含了非常多的個體，但卻只涵蓋少數的時間，個體間存在 某些造成彼此間不同的不可觀察因素，稱為異質性(heterogeneity)，如公司的經營 能力等，而追蹤資料的核心就是捕捉這些個體間的異質性(截距)，即追蹤資料可以