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、實證結果與分析
一、資料蒐集
傳導路徑(Ⅰ)國家與國家之間
本研究以德國為例，驗證德國與其他國家是否存在金融傳導路徑，選取每日 收盤價，德國為法蘭克福 DAX 指數(DAX30)，其他國家股市則選擇美國 S&P500、
英國 FTSE100、法國 CAC40 指數、義大利 MIB 指數、西班牙 IBEX35 指數、葡萄 牙 PSI20 指數、希臘 ATHEN 指數、愛爾蘭 ISEQ 指數，傳導因子則以十年期德國 政府公債殖利率、德國政府公債十年期與兩年期之殖利率斜率、STOXX 指數報酬、
道瓊斯 VSTOXX 指數、歐元隔夜平均利率指數，以及歐元兌美元匯率報酬，將上 述六項變數視為歐洲風險因子，本研究亦稱之為傳導因子，並分別簡稱為 TRBD10T 、 TRBD10_2 、 RSTOXX 、 VSTOXXI 、 EUEONIA 、 RUSEUR ， 資 料 來 源 皆 為 DataStream 資料庫的收盤價格、股價指數和匯率日資料，資料總樣本期間為 2008/04/14~2013/02/28，本研究將交易日刪除無法對應的資料，總計有 1274 筆資料，其中將股市指數以及歐元兌美元匯率以及 STOXX 指數計算每日報酬率。
其中為第 期時日報酬率， 為第 t 期時之收盤價格， 為第 t-1 期時之 收盤價格，並將價格計算轉換成報酬率之後，進行單根檢定，非定態變數一階差 分，確定各項變數皆為定態的時間序列後，接著進行兩階段 GARCH 模型估計，報 酬率計算公式如下。
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傳導路徑(Ⅱ)市場與市場之間
本研究以德國股市為股票市場，以及歐元兌美元之匯率代表匯率市場，選取 每日收盤價，分別為德國法蘭克福 DAX 指數(DAX30)以及歐元兌美元匯率報酬，
傳導因子則是 TRBD10T、TRBD10_2、RSTOXX、VSTOXXI、EUEONIA、RUSEUR，上述 六項變數視為歐洲風險因子，本研究亦稱之為傳導因子，資料來源為 DataStream 資料庫的收盤股價指數和匯率日資料，總樣本期間為 2008/04/14~2013/02/28，
本研究將交易日刪除無法對應的資料，總計有 1274 筆資料，其中將變數德國法 蘭克福 DAX 指數(DAX30)、歐元兌美元匯率以及 STOXX 指數計算每日報酬率，並 將價格計算轉換成報酬率之後，進行單根檢定，非定態變數一階差分，確定各項 變數皆為定態的時間序列後，接著進行兩階段 GARCH 模型估計。
傳導路徑(Ⅲ)產業與產業之間
本研究以德國為例，選擇德國銀行產業以及科技產業為代表產業，探討當銀 行產業出現危機時對於類股市值較高的科技產業之影響，選取類股指數每日收盤 價，並加入金融傳導因子，資料來源為 DataStream 資料庫的類股股價指數收盤 價日資料，總樣本期間為 2008/04/14~2013/02/28，本研究將交易日刪除無法對 應的資料，總計有 1274 筆資料，其中將變數德國銀行類股指數、德國科技類股 指數以及 STOXX 指數計算每日報酬率，並將價格轉換成報酬率後進行單根檢定，
非定態變數一階差分，確定各項變數皆為定態的時間序列後，接著進行兩階段 GARCH 模型估計。
傳導路徑(Ⅳ)銀行與金融傳導因子之間
信用違約交換為近十年發展快速的金融商品之一，此金融商品擁有反映訊息 的速度與價格發現能力，因此，傳導路徑(Ⅳ.a)利用銀行之信用違約交換價差當 應變數，以金融傳導因子為解釋變數，探討是否會對於銀行之信用違約交換價差
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造成顯著性的影響，以歐洲銀行為主體，欲瞭解在歐債危機背景下，歐洲金融傳 導因子，短期是否同時傳導至歐洲銀行機構，造成全球性的金融危機，而歐洲銀 行的採計樣本的選取，主要參考採計 EURIBOR 並有發行信用違約交換之銀行，共 計 17 家，此外，傳導因子則是 TRBD10T、TRBD10_2、RSTOXX、VSTOXXI、EUEONIA、
RUSEUR，上述六項變數視為歐洲風險因子，本研究亦稱之為傳導因子，而信用違 約交換(CDS)則選六個月期之契約，資料來源為 DataStream 資料庫，總樣本期間 為 2008/08/20~ 2013/02 /28 日資料，確定各項變數皆為定態的時間序列後，接 著進行 Panel Regression 模型估計，此外，因各家銀行發行之信用違約交換之 基礎不同，故本研究探討信用違約價格的對數變動，公式如下， 為第 i 個 CDS 價格在第 t 日的對數變動率，亦稱信用違約價差。
Δ 表二:歐洲銀行間隔夜拆款利率採計銀行
國家 銀行名稱
奧地利 Austria Erste Group Bank AG 比利時 Belgium KBC
芬蘭 Finland Nordea 法國 France BNP Paribas
Banque Postale Credit Agricole s.a Natixis
Societe
德國 Germany Commerzbank Deutsche Bank
希臘 Greece National Bank of Greece 義大利 Italy Intesa Sanpaolo
荷蘭 Netherlands ING Bank 西班牙 Spain CaixaBank S.A
Banco Bilbao Vizcaya Argentaria 其他歐洲銀行
Other EU Banks
Barclays Capital
Sevenska Handelsbanken
資料來源: Euribor panel bank，http://www.euribor-rates.eu/panelbanks.asp。
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傳導路徑(Ⅳ.b)，本研究以美國 102 家商業銀行財務報表為數據，共六項財 務報表數據，分別為銀行資產對數(Log Assets)、稅息折舊攤銷前利潤(EBITDA)、
放款占資產比(Loans/Assets)、放款存款比(Loan/Deposits)、財務槓桿(Assets/Equity) 以及價格盈餘比(Price/Earnings ratio)，上述變數各別簡稱為 LnA、EBITDA、L/A、
L/D、A/E 以及 P/E，加上金融傳導因子為解釋變數，傳導因子則是 TRBD10T、
TRBD10_2、RSTOXX、VSTOXXI、EUEONIA、RUSEUR，上述六項變數視為歐洲風險因 子，本研究亦稱之為傳導因子，應變數則為銀行總資產報酬率16之波動度(ROA volatility)以及股東權益報酬率17波動度(ROE volatility)，分別係指銀行運用總資 產及股東所提供之資源占所得盈餘之比率，財務報表變數資料來自於 Compustat Research Insight18資料庫，金融傳導因子資料來源為 DataStream 資料庫，受限於 財務報表一般為季資料，故使用季資料，總樣本期間為 2002 年 Q1 至 2012 年 Q3 月，每一家銀行共 43 筆樣本數，總樣本銀行為 102 家北美商業銀行，確定各項 變數皆為定態的時間序列後，進行 Panel Regression 模型估計。
二、資料敘述統計
傳導路徑(Ⅰ)國家與國家之間
欲驗證在歐債危機的情況之下，當德國發生未預期的波動時是否會傳導致其 它國家，因此，德國(DAX30)股市和其他國家股市的日資料分別為變數，接著進 行資料的整理和刪減並計算股市之日報酬，資料總樣本期間為 2008/04/14~ 2013 /02/28，扣除假日及未營業日資料總筆數為 1274 筆，歐美股市因為無漲跌幅之 限制，例如美國和德國資料敘述統計報酬分別在-9%~11%以及-7%~11%區間，峰 態係數美國及德國股市報酬均大於 3，為高狹峰，符合一般股市為不為常態分配 之特性，亦有厚尾的現象，而六項金融傳導因子亦選取日資料，債券市場之變數，
16 銀行總資產報酬率為稅後淨利除以總資產，可成為判斷企業經營績效的依據。
17股東權益報酬率為稅後淨利除以股東權益，ROA 與 ROE 的相關係數很高，若 ROE 一樣，不全然 代表企業運用資產的效能是一樣的，因 ROE 等於 ROA 乘以(總資產除以股東權益)。
18 Compustat Research Insight 現由美國 Standard & Poor's 關係企業 Capital IQ 公司發行，
收錄北美及全球近 20 年上市公司之財務資料，提供約 300 種範本報表、及上市或下市公司財 務數據等訊息。
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例如:德國政府公債十年期殖利率以及德國政府公債十年期與兩年期之殖利率斜 率中位數均為 0.000，歐洲股市報酬(STOXX 指數報酬)以及匯率市場報酬(歐元兌 美元匯率報酬)平均數分別為-0.00008 以及-0.00012，平均皆為負報酬。
傳導路徑(Ⅱ)市場與市場之間
欲探討當匯率市場發生未預期波動時是否會傳導致股票市場，因此，選取美 國(S&P500)及德國(DAX30)股市的日資料為被解釋變數，匯率市場則是以歐元兌 美元報酬為解釋變數，接著進行資料的整理和刪減並計算股市之日報酬，樣本期 間為2008/04/14~2013/02/28，扣除假日及未營業日資料總筆數為1274筆。
傳導路徑(Ⅲ)產業與產業之間
選取德國代表歐洲國家，挑選德國銀行類股指數以及德國科技類股指數分別 代表金融產業以及科技產業，選取類股指數每日收盤價，接著進行資料的整理和 刪減並計算產業類股指數之日報酬，樣本期間為 2008/04/14~2013/02/28，扣除 假日及未營業日資料總筆數為 1274 筆，德國股市因為無漲跌幅之限制，無論是 德國銀行類股指數或是科技類股指數，資料敘述統計報酬分別在-16%~20%以及 -16%~11%區間，峰態系數德國德國銀行類股指數報酬或是科技類股指數報酬均 大於 3，為高狹峰，符合一般股市為不為常態分配之特性，亦有厚尾的現象，而 六項金融傳導因子亦選取日資料，其敘述統計同市場與市場之間。
傳導路徑(Ⅳ)銀行與金融傳導因子之間
傳導路徑(Ⅳ.a)之歐洲銀行的選取主要參考採計 EURIBOR 列入計算的歐洲 銀行，此外，需有發行信用違約交換之銀行且資料齊全，整理以及刪除過後，共 計 17 家歐洲各國之銀行，信用違約交換(CDS)則選六個月期之契約，總樣本期間 為 2008/08/20 ~ 2013/02/28 日資料，遍及歐洲各國家，例:奧地利、比利時、
芬蘭、法國等國家，被解釋變數則為信用違約價格的對數變動，此外，並加入 EURIBOR3M 為解釋變數，其平均數約為 1.96%，最高值約為 5.393%。
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傳導路徑(Ⅳ.b)則以美國 102 家商業銀行財務報表為數據，總樣本期間為 2002 年 Q1 至 2012 年 Q3 月季資料，以報酬波動率(ROA 和 ROE 波動)為被解釋 變數，股東權益報酬率為稅後淨利除以銀行淨值，總資產報酬率則為稅後淨利除 以銀行總資產，銀行財務報表總資產則為淨值加負債，有鑑於此，總資產金額會 大於淨值，以 ROA 波動(4 quarters)和 ROE 波動(4 quarters)相比，顯示前者的平 均值和最大值分別為 0.08714 以及 1.51516，而後者平均值和最大值則分別為 0.93795 和 22.0780，ROE 波動一般而言會大於 ROA 波動，而本研究選取美國商 業銀行為研究對象，在放款占資產比平均值約為 61.25%，達六成以上的總資產 比重為放款，放款存款比平均值則約落在 81.41%，顯示大多數美國商業銀行存 款是多於放款之情形，財務槓桿平均值則約為 11 倍，三個月期之美國銀行間隔 夜拆款利率平均值則在 2.14%，六項傳導因子配合選用季資料。
傳導路徑(Ⅰ)國家與國家之間
表三:敘述統計傳導路徑(Ⅰ)國家與國家之間
Variable Mean Median Max Min Std.Dev. Skewness Kurtosis RDAX 0.00027 0.00047 0.11402 -0.07073 0.01676 0.36562 9.08479 RS&P500 0.00023 0.00039 0.11580 -0.09035 0.01614 -0.04596 11.0546 RFTSE100 0.00017 0.00000 0.09840 -0.08550 0.01460 0.10713 10.2261 RCAC 0.00004 0.00000 0.11180 -0.09040 0.01773 0.34515 8.45297 RMIB -0.00038 0.00000 0.11490 -0.08240 0.01965 0.18791 6.67588 RIBEX35 -0.00020 0.00000 0.14430 -0.09140 0.01886 0.45359 8.33625 RPSI20 -0.00037 0.00000 0.10730 -0.09860 0.01472 0.23552 10.1348 RGreece -0.00082 0.00000 0.14375 -0.09710 0.02279 0.28213 5.63709 RIreland -0.00020 0.00005 0.10220 -0.13030 0.01875 -0.31917 8.34225 TRBD10T -0.00195 0.00000 0.18600 -0.29400 0.05092 -0.10516 4.26004 TRBD10_2 0.00071 0.00000 0.24600 -0.22700 0.04522 0.13216 5.81378 RSTOXX -0.00008 0.00000 0.10475 -0.07919 0.01655 0.19440 7.70063 VSTOXXI -0.00295 -0.13000 22.64000 -13.9800 2.31937 1.58532 21.88094 EUEONIA -0.00307 -0.00100 0.72200 -0.95400 0.11245 -0.30840 19.05652 REURUS -0.00012 -0.00009 0.04725 -0.03771 0.00741 0.26942 5.97959
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傳導路徑(Ⅱ)市場與市場之間
表四:敘述統計傳導路徑(Ⅱ)市場與市場之間
Variable Mean Median Max Min Std.Dev. Skewness Kurtosis RDAX 0.00027 0.00047 0.11402 -0.07073 0.01676 0.36562 9.08479 RS&P500 0.00023 0.00039 0.11580 -0.09035 0.01614 -0.04596 11.0546 REURUS -0.00012 -0.00009 0.04725 -0.03771 0.00741 0.26942 5.97959
傳導路徑(Ⅲ)產業與產業之間
表五:敘述統計傳導路徑(Ⅲ)產業與產業之間
表五:敘述統計傳導路徑(Ⅲ)產業與產業之間