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第一章 緒論
第一節 研究背景
自資本市場發展以來，投資報酬率的預估一直是人們感興趣的重點。
Sharpe(1964)及 Lintner(1965)提出的資本資產定價模 型(Capital Assets Pricing Model, CAPM)，一直是學術界和實務界用以估算期望報酬的主要方法。資本資 產 定 價 模 型 指 出 ， 當 證 券 市 場 達 到 均 衡 時 ， 若 是 持 有 一 個 完 全 多 角 化 (well-diversified)的投資組合，其中的單一證券或投資組合之預期報酬率會與其系 統風險成正比。而由資本資產定價模型所求算出的預期報酬率，也被用以當做個 別證券或投資組合的折現率，藉此求算該證券或投資組合之理論價格。
然而，資本資產定價模型並非在各個時期、各個地區均表現良好，不少學者 藉由實證數據的驗證，發現系統風險有時並無法完全解釋證券的報酬率組成，因 此開始深入探究是否有其他風險因子存在。Banz(1981)與 Reinganum(1981)發現 公司之市值規模大小為影響報酬率高低的一個因素，市值小的公司通常較市值大 的公司具有較高之平均報酬，此即「規模效應(size effect)」。Fama and French(1992, 1993)則依此而發展出所謂的「三因子模型(Three-Factor Model)」，除了資本資產 定價模型原本的解釋變數外，多加入了「公司規模」與「淨值與市價比」兩變數。
除了研究美國的股票市場，其他地區學者也紛紛針對其所屬國家之國內股票 市場進行實證研究，由於市場發展成熟度、法令規章限制不同等等因素，各地區 所得之結果亦不盡相同。台灣的股票市場自民國五十一年台灣證券交易所正式開 業以來，發展越趨成熟，並也是國際及國內投資的重要市場，因此探究台灣資本 市場的發展與型態時，台灣股市便成為研究的重要議題。
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第二節 研究動機與目的
將資本資產定價模型套用至台灣的證券市場做實證研究，探討西方財務理論 應用於台灣股市之表現後，發現亦存在著一些模型所無法解釋的「異常現象 (anomalies)」，例如「規模效應」、「元月效應」、「本益比效應」等等。深入 探究這些資本資產定價模型所無法解釋的溢酬，以一般討論較多的「公司規模」
變數出發，部分研究者1發現台灣股市具有規模效應情形，部分研究者則認為無 規模效應情形2。為了了解台灣股市到底是否存在規模效應情況，若有，是呈現 何種形式，以及可能原因為何，本文將先探討台灣各種規模投資組合之報酬率分 布情形。
在估算投資標的之理論價格時，必須先得到該投資標的之折現率，除了使用 資本資產定價模型來求算之外，還有許多不同的方法，例如 Fama and French 三 因子模型(Three-Factor Model)、套利定價模型(Arbitrage Pricing Theory)、Ibbotson Associates 的 SBBI 系列刊物所使用的堆疊法(Build-Up Model)等。根據盧敬植 (2007)以資本資產定價模型研究台灣股市折現率的結果，發現在加入規模溢酬後，
將使小型股3折現率過高，如此會使其股票理論價格過低，但這在現實世界中並 不合理，因此，本文將深入探究是何種原因造成小型股具有過高的規模溢酬。
一般人認為，小公司由於風險較高，投資人因為承擔了較高的風險，因此能 享有較高的報酬率。然而，小公司的高風險究竟從何而來？最直接的聯想是，小 公司由於規模小、資本額小，因此較易受到市場的波動而影響其營運或財務表現，
使公司破產、倒閉。但是實證上，小公司之報酬率高與發生破產機率高低是否有
1 黃昭祥(1992)、楊朝成和林容如(1993)、洪榮華和張憶萍(1994)、陳麗玲(1994)、林天中(1997)、
Huang(1997)、沈素梅(1999)、雷雅淇(2000)、林建廷(2001)等。
2 張慧玲(1999)、戴敏雪(2001)等。
3 該研究中，將台灣所有上市櫃股票按照市值排列，由大至小分成一到五組共五個規模資產組合，
此處所稱小型股乃指市值最小之規模資產組合。
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關連，尚未得到一致的結果。若兩者間真的存在正相關，是否能有適當的危機預 測模型可供參考，使投資人能防患於未然？
自 2007 年美國次貸風暴發生以降，陸續又因雷曼兄弟倒閉而引發了金融海 嘯，發生冰島破產、杜拜危機、歐洲 PIIGS(葡萄牙、愛爾蘭、義大利、希臘和西 班牙)五國債務危機等事件，這些財務金融危機事件讓投資人驚覺不只是公司會 因財務危機而倒閉，就連國家都有可能因此而破產，種種事件均提醒了投資人危 機預警的重要性。其實在此之前，企業發生財務危機早已不是新鮮事，2000 年 美國安隆(Enron)公司倒閉，而台灣的訊碟和博達事件也是令人印象深刻。除了 銀行在授信時必須了解企業發生財務危機之可能外，各類型投資人也必須了解企 業是否有可能發生財務危機，導致股票被變更交易方式或下市、櫃，甚至公司倒 閉。若能藉由危機預警模型事先規避掉將發生財務危機的投資標的，對投資人而 言，將可避免無謂的損失，保有投資組合已賺得之報酬。
除了探討破產機率外，學者與業界也放寬標準，開始探討違約機率與發生財 務危機事件之機率，以期能夠提早發現投資標的是否存在任何出事的可能性。在 財務危機預警模型方面，Beaver(1966)率先提出利用單變量的財務比率模式來預 測公司發生財務危機之機率，其後歷經許多學者之研究與修正，陸續提出了許多 不同的財務危機預警模型，例如 Altman(1968)的 Z-Score、Ohlson(1980)的 O-Score、
Merton(1974)所提出的信用模型，以及 Moody 的 KMV 模型(Crosbie and Bohn (1991))等，都有各自適合的用途。除了用以預測財務危機之發生機率外，違約機 率的計算在固定收益商品、衍生性商品定價方面，也扮演著重要的角色。除此之 外，對於一些主動管理的共同基金或是被動管理的 ETF 等金融商品，其所持有 的投資組合當中，若有公司因為財務狀況不佳而發生危機事件，或是變更交易方 式，對經理人而言，要在短時間內出脫該股票可能並不容易。因為當公司出現財 務危機時，市場會出現一波出售潮，此時股票流動性會變差，並且在此時出售股
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票，會因賣壓而更加壓低股價，造成更大的損失。因此，若是有一完整的財務危 機預測模型，便能提供基金經理人在事前便先預測到投資組合內公司的危機發生 狀況，提早針對問題公司做出避險策略或使用其他方式及早因應。
本文之研究目的除了了解台灣證券市場是否存在規模效應之外，亦希望了解 公司發生財務危機事件之機率是否影響公司報酬。在探討公司發生財務危機事件 機率方面，本研究將由 Shumway(2001)之離散型羅吉斯危機模型(Logistic Discrete Hazard Model)出發，並找出有最佳預測能力的變數，形成一組財務危機預測模型。
最後，本文將使用該模型來探討公司規模與其發生財務危機事件機率之關連。
第三節 研究方法與架構
本研究共分為五章，第一章為緒論，說明本文之研究背景及動機、欲達成之 目的，以及論文架構；第二章為文獻回顧，分別由規模效應、危機預測模型，以 及財務危機發生機率與報酬率之關連幾個部分探討；第三章則會解釋研究方法及 說明使用變數；第四章乃為實證結果與分析，最後第五章為結論與建議。本文之 研究流程如下頁圖一所示：
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圖一 研究流程圖
研究背景、動機，
研究目的
相關文獻回顧
Logistic Discrete Hazard模型探討
資料蒐集與整理
模型建置
敘述性統計分析
Logistic Regression 結果分析
結論與建議
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