第三章 研究方法與設計
第一節 研究方法與架構
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第三章 研究方法與設計
第一節 研究方法與架構
壹、 研究方法
本論文採用事件研究法(Event Study)分析2012年3月28日，財政健全小組宣告 證所稅改革方向宣告對台灣證券市場上市公司股票報酬的影響。事件研究法乃目 前近代財經領域，被廣泛用的研究設計之一。事件研究法最早由Dolley(1933)提 出，他使用該方法是為了研究股票分割的價格效應。事件研究法主要的邏輯是，
設定事件產生影響的時間區段為事件視窗(Event Window)，計算事件視窗的每日 異常報酬率(Abnormal Return, AR)和累計異常報酬率(Cumulative Abnormal Return, CAR)，並用這兩個指標的統計量衡量事件影響的顯著程度。自Dolley(1933)提出 以後，Brown(1968)、Fama(1969)和Warner(1980)更進一步完善此研究方法。
貳、 研究架構
首先闡述研究背景以及動機，針對國內外文獻加以歸納探討後，提出假說。
接著進行樣本資料收集，以台灣證券市場上市公司為研究對象。而後從文獻探討 中設計本論文的研究方法、樣本篩選機制和變數的選定，將上市公司依不同分類 因子，區分成長股和價值股，探討其對於2012年3月28日財政健全小組提出稅制 改革的宣告效果，進行實證研究。在實證研究的部分，首先會先計算出上市公司 全體於各個事件窗口的累積異常報酬率並作統計檢定。第二部分計算成長型特質 股和價值型特質股在各個事件窗口的累計異常報酬率並作統計檢定和差異性檢 定，衡量是否成長型特質股和價值型特質股對於稅制改變的宣告效果有所不同；
並觀察以不同分類方式區分(本益比、股利支付率)的成長型特質股和價值型特質
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股樣本對於稅制改變的宣告效果是否一致。在複迴歸分析方面，以累積異常報酬 率為自變數，成長型特質股與價值型特質股分別設置虛擬變數為解釋變數進行分 析，來了解相關參數對於事件窗口中的累積異常報酬率的影響。最後總結實證結 果加以歸納分析，做出本論文之結論和未來研究方向的建議。流程圖如下：
圖表 2 研究流程圖
研究背景與動機 文獻探討與
假說建立 研究方法與設計
異常報酬率檢定 複迴歸分析 結論與建議
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l C h engchi U ni ve rs it y 第二節 研究資料來源與篩選
壹、 研究資料期間
一、 累積異常報酬率檢定部分：
以2012年3月28日宣告日作為基準，前後一至三十個交易日之我國上市公司 股價資訊，作為計算事件窗口的累積異常報酬率。估計期的股價資訊則用宣告日 前三十個交易日至前一百八十交易日，共一百五十個交易日作為計算。
二、 將上市公司分類部分：
第一個分類因子為本益比，計算上使用宣告日前一年2011年底上市公司未調 整股價和每股盈餘；第二個分類因子為股利支付率，計算上使用宣告日前一年 2011年底上市公司普通股每股現金股利和每股盈餘；第三個分類因子為股價波動 度，計算上使用宣告日前一年2011上市公司經除權息調整股價報酬率的標準差。
三、 複迴歸分析部分：
上市公司資產總額、負債總額、稅前息前淨利計算控制變數資料使用宣告日 前一年2011年底的資訊。
0
估計期 事件期
-30
-180 10
宣告日 -10
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貳、 研究資料來源
一、 累積異常報酬率檢定部分：
我國上市公司於宣告日前後之累積異常報酬率由台灣經濟新報資料庫(TEJ) 裡附屬應用程式(TEJ Event Study)輔助計算。
二、 將上市公司分類部分：
第一個分類因子為本益比，計算上所使用我國上市公司未調整股價和每股盈 餘由台灣經濟新報資料庫(TEJ)提供；第二個分類因子為股利支付率，計算上所使 用資料，普通股每股現金股利和每股盈餘由台灣經濟新報資料庫(TEJ)提供；第三 個分類因子為股價波動度，計算所使用經除權息調整股價報酬率資料由台灣經濟 新報資料庫(TEJ)提供。
三、 複迴歸分析部分：
資產總額、負債總額、稅前息前淨利計算控制變數資料由台灣經濟新報資料 庫(TEJ)提供；產業代碼採用FTSE所編製之Industry Classification Benchmark (ICB) 產業分類標準，由Datastream資料庫提供。
參、 研究資料篩選
本論文採用目前我國上市公司作為樣本，依事件研究法市場模型之OLS風險 調整模式計算股價累積異常報酬率。而上市公司股價資訊未能有效從台灣經濟新 報資料庫(TEJ)蒐集和未能有效滿足事件研究法裡估計期的要求，予以刪除。剩餘
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上市公司總樣本為799家。
第一個分類步驟將上市公司總樣本先以本益比(2011年底)數值由大到小排 序，本益比無資料、呈現負值和無限大的樣本先刪除。再參考Bauman(1998)，
取前四分之一的樣本歸類為高本益比股，最後四分之一的樣本歸類為低本益比 股。高本益比股、低本益比股的股價未能有效滿足事件研究法裡估計期的要 求，予以刪除。剩餘樣本以本益比分類因子歸類為高本益比股有163家，低本益 比股有162家。第二個分類步驟先將上市公司總樣本以股利支付率(2011年底)數 值由小到大排序，股利支付率無資料和呈現負值的樣本先刪除。參考
Bauman(1998)，取前四分之一樣本歸類為低股利支付率股，最後四分之一樣本 為高股利支付率股。然而，前四分之一樣本未能完全有效包含股利支付率為零 的樣本，本論文將股利支付率為零的樣本都歸類為低股利支付率。高股利支付 率股、低股利支付率股的股價未能有效滿足事件研究法裡估計期的要求，予以 刪除。剩餘樣本以股利支付率分類因子歸類為低股利支付率有229家，高股利支 付率股有194家。第三個分類步驟先計算上市公司於2011年期間經除權息調整股 價之報酬率標準差，將此標準差設為上市公司之股價波動度，將股價波動度由 大到小排序，取前四分之一代表股價波動相對高的股票，最後四分之一樣本代 表股價波動相對低的股票。樣本的股價未能有效滿足事件研究法裡估計期的要 求，予以刪除。剩餘樣本代表股價波動度高者有190家，代表股價波動度低者有 201家。
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表格 2 資料來源表
公司家數 上市公司全體樣本 799
本益比平均數 本益比中位數. 標準差
以本益比排序總樣本 647 31.77 12.58 98.60
高本益比股 163 92.82 34.53 183.62
低本益比股 162 7.40 7.79 1.55
股利支付率平均數 股利支付率中位數 標準差
以股利支付率排序總樣本 767 0.54 0.49 0.74
低股利支付率股 229 0.00 0.00 0.00
高股利支付率股 194 1.25 0.90 1.13
股價波動度平均數 股價波動度中位數 標準差
以股價波動度排序總樣本 799 2.36 2.31 0.66
股價波動度相對高股 190 3.24 3.14 0.44
股價波動度相對低股 201 1.56 1.63 0.27
資料來源：台灣經濟新報(TEJ)與本研究整理
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l C h engchi U ni ve rs it y 第三節 事件研究法
事件研究法其主要優點是相較其他研究過程有較簡單且明瞭的邏輯線索，可 以廣泛研究發生在市場上或者公司上的重大事件所帶來的異常報酬的影響。本論 文主要以2012年3月28日財政健全小組提出稅改方向之宣告日前後累積異常報酬 率來衡量證券交易所得稅制改革對公司股票報酬率的異常影響。透過台灣經濟新 報資料庫(TEJ)裡提供事件研究法程式(TEJ Event Study)輔助計算。步驟如下，首 先透過市場模型來估計樣本公司在事件窗口期間預期報酬率，然後以預期報酬率 與實際報酬率的差異來計算樣本公司於事件期異常報酬率。
而預期報酬的計算種類 大致可分為三類:a.平均調整模型(Mean-Adjusted Returns model)；b.市場指數調整模型(Market-Adjusted Returns model)；c.市場模型 (Market model)。本研究採用Fama(1976)的作法，以市場模型(Market model)來估 計樣本公司在事件期間的預期報酬率，再透過此預期報酬率計算出累積異常報酬 率。然而以市場模型計算預期報酬率需要以宣告日或事件日發生的前一段時間作 為估計期(Estimation Period)，此期間應不受特定事件的影響或干擾。估計期的長 度沒有一定的標準，Peterson(1989)指出估計期太短會影響預期能力，太長則資料 結構可能會發生改變影響研究結果。Peterson(1989)建議估計期為一百到三百期，
本論文使用事件日前三十個交易日至前一百八十個交易日，共一百五十個交易日 作為估計期。事件窗口則設定事件日發生前後一天、前後兩天、前後三天、前後 四天、前後五天、前後十天、等六個事件窗口分別捕捉事件日發生前後，造成股 價有異常報酬等長短期之影響。以代號(-1,1)、(-2,2)、(-3,3)、(-4,4)、(-5,5)、(-10,10)、
分別代表各事件窗口。其餘事件研究法所運用之重要因子說明如下：
一、 個別公司股票日報酬率
樣本公司股票在事件窗口期間的日簡單報酬率計算如下：
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𝑅𝑖,𝑡 = (𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡− 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖,𝑡−1
𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖,𝑡−1 ) × 100%
其中:
𝑅𝑖,𝑡 為個別樣本公司在事件期間 t 日的實際日報酬率 𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑡 為個別股票在事件期間 t 日的經除權除息股價
二、 市場投資組合日報酬率
市場投資組合(本論文使用我國上市公司之加權股價指數TAIEX為代表)在事 件窗口期間的日簡單報酬率計算如下：
𝑅𝑚,𝑡 = (𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝑡− 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝑡−1
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝑡−1 ) × 100%
其中:
𝑅𝑚,𝑡 為市場投資組合在事件期間 t 日的實際日報酬率 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝑡 為市場投資組合在事件期間 t 日的實際指數數值
三、 個別樣本公司股票預期報酬率
本論文以市場模型(Market model)來估計預期報酬率，即假設個別股票報酬 率與市場報酬率間存在線性關係，再利用普通最小平方法(Ordinary Least Square) 建立以下迴歸式
𝑅𝑖,𝑡 = 𝛼̂𝑙+ 𝛽̂𝑙𝑅𝑚,𝑡+ 𝜀𝑖,𝑡
其中:
𝑅𝑖,𝑡 為樣本公司股票 i 在事件期間第 t 日的實際報酬率 𝑅𝑚,𝑡 為市場投資組合在事件期間 t 日的實際日報酬率
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𝛼̂𝑙 為樣本公司日報酬率 i 與市場投資組合日報酬的迴歸模型的截距項 𝛽̂𝑙 為樣本公司日報酬率 i 與市場投資組合日報酬的迴歸模型的係數 𝜀𝑖,𝑡 為誤差項，且𝜀𝑖,𝑡~𝑁(0, 𝜎2)
經過最小平方法得出估計值𝛼̂𝑙與𝛽̂𝑙，代到下列式子可得到個別樣本預期報酬率 𝐸(𝑅̂ )。 𝑖,𝑡
𝐸(𝑅̂ ) = 𝛼̂𝑖,𝑡 𝑙+ 𝛽̂𝑙𝑅𝑚,𝑡
四、 個別公司樣本股票異常報酬率(Abnormal Return,AR)
在宣告日事件所帶來的股票異常報酬率，本論文是以樣本公司股票在事件期 間的實際日報酬率以及由市場模型所推估出的預期報酬率的差距計算而得(Sun and Chen,2009)，其計算公式如下:
𝐴𝑅𝑖,𝑡 = 𝑅𝑖,𝑡− 𝐸(𝑅̂ ) 𝑖,𝑡 其中:
𝐴𝑅𝑖,𝑡 為樣本公司股票 i 在事件期間第 t 日的異常報酬率 𝑅𝑖,𝑡 為樣本公司股票 i 在事件期間第 t 日的實際報酬率 𝐸(𝑅̂ ) 為樣本公司股票 i 在事件期間第 t 日的預期報酬率 𝑖,𝑡
五、 個別樣本累積異常報酬率(Cumulative Abnormal Return,CAR)
將事件窗口內個別公司樣本的各日異常報酬率逐日累加，則可得到個別樣本 累積異常報酬率。其算式如下：
𝐶𝐴𝑅𝑖 = ∑ 𝐴𝑅𝑖,𝑡
𝑡=𝑒 𝑡=𝑏
其中:
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𝐶𝐴𝑅𝑖 為樣本公司股票 i 在事件視窗的累積報酬率 t = b 為事件窗口開始日
t = e 為事件窗口終止日
六、 平 均 樣 本 累 積 異 常 報 酬 率 (Cumulative Abnormal Average Return,CAAR)
將事件窗口個別公司樣本的累積異常報酬率相加，再除以樣本公司個數，則 可得到平均樣本累積異常報酬率，其算式如下：
將事件窗口個別公司樣本的累積異常報酬率相加，再除以樣本公司個數，則 可得到平均樣本累積異常報酬率，其算式如下：