國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第五章 結論與建議
第一節 結論與建議
台灣股市研究結論如下：
一、在市價/淨值比、本益比與殖利率分類上，研究發現價值股的投資報酬 績效是優於成長股的投資報酬績效，以市價/淨值比所區分之價值股與 成長股表現差距最大,可見市價/淨值比的價值效益最為明顯,已達統 計顯著程度。同時市價/淨值比之價值股表現亦高於本益比與殖利率投 資組合,故市價/淨值比為單因子分類價值型投資風格的最佳指標。
二.以市價/淨值比、本益比與殖利率分類上二因子分類, 研究發現價值股 的投資報酬績效是優於成長股的投資報酬績效，以市價/淨值與本益比 兩因子做分類所區分之價值股與成長股表現差距最大,可見市價/淨值 比與本益比兩因子分類的價值效益最為明顯。同時市價/淨值與本益比 之價值股表現亦高於其他分類的投資組合,故市價/淨值比與本益比為 雙因子分類價值型投資風格的最佳指標。
三.根據加權股價指數來判斷股市多空頭時期,判斷不同股市狀況對價值效 益影響,實證結果顯示不論處於多頭或空頭市場,價值型投資組合均能 擊敗市場組合與成長型組合的投資績效,空頭時期的價值型投資風格相 對較抗跌,而成長型股票跌幅大於市場指數。
四.高風險高報酬＂是一般大眾所認知的，本研究發現在風險衡量上，樂透 型股票的風險最高、成長股風險次之，價值股最小，但成長股投資績效 於不比價值股與加權指數為佳，由此可見，高風險不一定有高報酬。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
五. 樂透型股票於此期間具備異常超額報酬,報酬率高於價值型股票,但其 風險(標準差)較任何分類投資組合為高,夏普指數(承擔每單位風險所 獲得的超額報酬)則以(P/B、D/P)分類的價值型投資組合最佳,推估主要 原因為 2001 年六月股市屬於低檔,此期間加權股價指數上漲的 50.09%, 除了金融海嘯期間股市大幅下滑外, 其餘年度幾乎呈現上漲,樂透型股 票具備大漲與大跌的特性因此段期間股市具備超額報酬。
六.實證結果為任何分類的價值型、成長型與樂透型股票,依每年轉換投資 風格的投資報酬率優於買入後持有的投資報酬率。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第二節 研究限制
(1)未考慮交易成本:交易成本會降低獲利,尤其投資期間越短與交易周轉 次數越高的情形下,降低投資獲利越多。
(2)未考慮稅負:價值型股票大多會配發現金股息,台灣目前兩稅合一針對 股利會課稅,所以實際未考慮稅的情況下,價值型股票的投資報酬率可 能高估,成長型股票則較少配發現金股息以資本利得為主,研究股票交 易期間台灣政府並未課證券交易所得稅,所以本研究所計算的成長型股 票較接近實際報酬。
(3)加權股價指數的編製只包含資本利得的報酬率,並未考慮現金股利, 因 此市場報酬率計算與實際計算加權報酬率有所誤差。
‧
Chen Ming-Hsiang /Chen Su-Jane/ Yen Meng-Feng (2008) Lottery premium in the Taiwan Stock market。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
Alok Kumar (2009) Who Gambles in the stock market。
Chan, L & Lakonishok, J. (2004) Value and growth investing: review and update. Financial analysis Journal, 71-86。
Ahmed ,Parvez, and Sudhir Nanda.＂Style investing: incorporating growth characteristics in value stocks＂ Journal of portfolio management＂, Spring 2001. Vol 27, 47-59 。
Gao Xiaohui & Lin Tse-chun (2011) Do Individual Investors Trade Stocks as Gambling? Evidence from Repeated Natural Experiments。
Petra Vokatà (2012) Gambling in Stock Markets: Empirical Evidence from Europe。
Christian J.G. Jansen (2011) Gambling Surrounding New Year – An Alternative Explanation for the January Effect。