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第五章 結論與後續研究
過去國內文獻大致指出投資人無法藉由券商的台灣投資建議獲利，此與大部 份國外文獻相異。本文參考 Barber et al. (2001)來改善國內文獻的研究方法，建構 一個適用於台灣股票市場的研究方法，再以四因子模型做實證。本文以 2007 年 3 月至 2015 年 12 月，共 48987 筆推薦為研究樣本，來探討券商報告的投資建議 能否獲利，結果證明台灣券商的報告擁有額外的隱涵資訊，此與國外文獻大致相 同。
本研究依券商的推薦強度建構四個投資組合，發現平均推薦程度最高的投資 組合之平均月報酬為正，且高於大盤，而券商平均推薦程度最低的投資組合之平 均月報酬顯著低於大盤，且擁有顯著的負超額報酬。本文更發現一項存在超額報 酬的交易策略，買進平均推薦程度最高的投資組合，並賣出平均推薦程度最低的 投資組合，從 2007 年 4 月至 2016 年 1 月共可獲得連續複利報酬 205%，年化報 酬為 8.4%，此策略報酬顯著高於零及大盤，且存在超額報酬。按照效率市場假 說論，投資人無法藉由公開資訊獲利，但在台灣除了特定大戶外，普通散戶較無 接觸到券商報告的管道，或接觸的時間也落後於許多機構法人，因此台灣的券商 報告是否算公開資訊呢？假使視之為半公開資訊的話，市場對券商報告的資訊未 能完全反應，因此可以藉由券商的股票推薦獲得超額報酬。
另外在台股多頭時期，本研究的實證結果更加顯著，平均推薦程度最高投資 組合的報酬顯著高於大盤，且存在正超額報酬，平均推薦程度最低的投資組合報 酬顯著低於大盤，且存在負超額報酬，而買進賣出策略超額報酬的顯著程度較全 部樣本期間大幅提高。為了釐清可能原因，作者採訪數位外資券商分析師，他們 認為可能原因為券商報告主要以基本面分析股票，注重公司特有風險，潛在假設
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穩定的大盤，缺少考量大型系統風險，因此在像金融海嘯等嚴重的系統風險發生 時，分析師預估的準確度會下降。於是在扣除金融海嘯以及歐債危機等台股空頭 時期後，本文實證結果的顯著程度大幅提高，即券商的股票推薦準確度會大幅提 升。
總結過去的國內文獻，不外乎研究樣本來源過於單一，代表性不足，或研究 期間偏短，且研究結果大致指出券商報告不具有額外的內涵資訊，此與國外文獻 相反。而本研究與過去國內文獻不同之處在於，本研究參考 Barber et al. (2001) 的研究，並設計一個適用於台灣券商報告的研究方法，為台灣首篇實證結果與 Barber et al. (2001)大致相同的研究，本研究擁有完整的券商報告樣本，54 家券商，
共 48987 筆推薦，且本研究不存在生存偏誤，樣本包含已下市或下櫃的股票，且 研究期間長達 9 年，其中包含金融海嘯。實證結果發現券商報告具有額外的隱涵 資訊，可以之操作來獲得顯著高於大盤的報酬，且在四因子模型下具有超額報酬，
而在多頭期間，研究結果更加顯著。至於對業界的意義為本研究證明基金經理人 或專業投資人士可以參考券商的推薦來選股，或以之形成策略來獲利。
但本文沒有考慮進手續費與交易稅，原因為投資組合每月重新平衡，且手續 費會因股票的流動性而有所不同，以致於計算手續費及交易稅較複雜。Barber et al. (2001)是先計算每個投資組合的週轉率，再依投資組合的市值大小與 Keim and Madhavan(1998)的研究結果來概估交易費用，且綜觀台灣過去文獻，鮮有把交易 費用也考慮進去的研究。因此若納入考慮手續費用與交易稅，超額報酬是否還能 顯著？這是一個很重要問題，也是一個未來可以發展的研究方向。且因為本文只 有以平均評等做為篩選股票的變數，未來的研究或許可以在平均評等上做變化或 加入其他篩選變數，例如不是只單純以簡單平均來計算平均評等，而是以加權平 均來計算平均評等，例如某分析師過去的預測能力較佳，則給予較高的加權權重。
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至於可以加入的其他篩選變數，Sonney(2009)以 HI 指標(Herfindahl Index)來探討 券商具有國家專精或產業專精會不會影響報告的預測準確度，研究發現具有國家 專精的券商之預測較為準確，因此也是可以考慮納入研究的變數之一；而 Boni&
Womack(2006)也發現分析師的推薦價值來自於對同一產業的專業選股能力，意 即具有產業專精，且產業加權投資組合的績效顯著高於產業未加權投資組合，這 也是可以考慮的變數之一；或加入外資與本土券商做為分類變數，來探討哪種身 份的券商可以獲取較高的超額報酬，以上所列皆可以本研究為基礎進一步發展，
興許可以發展出具有更高超額報酬或更多元化的操作策略。
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