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第四節 複迴歸分析
本節將介紹本研究複迴歸模型，並說明被解釋變數與主要解釋變數，及設 定了哪些控制變數。
本文使用複迴歸分析法，以累積異常報酬 (CAR) 做為券商目標價修正宣告 的衡量指標，並採用一般最小平方法 (Ordinary Least Squares, 簡稱 OLS) 估算。
本文針對探討議題共設計以下四個不同的模型，來進行複迴歸分析：
模型一. 以投資評等調整為主要解釋變數
CAR = α0 + α1Upgrade + α2Downgrade + α3Period + α4Industry + α5PB + α6Market
模型二. 以目標價上修為主要解釋變數
CAR(upgrade)
= β0+ β1∆TP (up) + β2Period + β3Industry + β4PB + β5Market
模型三. 以目標價下修為主要解釋變數
CAR(downgrade)
= γ0+ γ1∆TP (down) + γ2Period + γ3Industry + γ4PB + γ5Market
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CAR(upgrade) 以調升投資評等為樣本下的累積異常報酬
∆TP (down) 目標價下修 (虛擬變數) CAR(downgrade) 以調降投資評等為樣
本下的累積異常報酬
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接著對於表格 4 之變數代號，分別對解釋變數與控制變數進行解說，茲解 釋變數如下：
1. 投資評等調整：
將券商發佈的投資評等修正分為升評、降評、及重申進行迴歸分析，檢驗 其修正的方向與異常報酬間之關聯。設定類別變數，若券商升評，則表示為調 升評等 (Upgrade)；反之，若降評則歸為調降評等 (Downgrade)。其餘則歸類為 重申 (Reiteration)。
2. 目標價修正與市價比：
券商修正前次目標價格，其修正行為是否會對股價產生後續影響為本文研 究目的之一。計算方式為ΔTP/P，分子為目標價格修正，即同券商發佈之該次 目標價格減去前次發佈之目標價格的差距，分母為前兩天之收盤價。若將 ΔTP/P 進行分類，分成上修目標價及下修目標價，則設虛擬變數上修目標價為 ΔTP(up)，下修目標價為 ΔTP(down)。
3. 公司特有風險：
Sharpe 於 1964 年提出所謂的市場模式(Market Model)，一般式為：
𝑅� = 𝛼𝚤 𝑖+ 𝛽𝑖 × 𝑅� + 𝑒𝑚 � 𝚤
𝑒𝑖為殘差項，且有相等獨立分配的性質。實務上多利用 i 證券過去的報酬率 與過去的市場報酬率(𝑅𝑚)以最小平方法跑回歸。以市場模型解釋風險分散原理 如下：
𝜎2�𝑅� � = 𝛽𝚤 𝑖2× 𝜎2�𝑅� � + 𝜎𝑚 2(𝑒�) 𝚤
𝜎2�𝑅� �為總風險，𝛽𝚤 𝑖2× 𝜎2�𝑅� �為系統性風險，𝜎𝑚 2(𝑒�)表示非系統性風險 𝚤 為可用來衡量非系統風險的模型。R2(判定係數)為模型的解釋能力，即市 場報酬率對個別證券報酬率的解釋力，判定係數越高，代表模型的解釋能力越 強。1-R2為模型無法解釋的部分，為市場報酬率無法解釋的部分，即所謂的非 系統風險。
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2. 期間 (Period)：
Bhardwaj and Brooks (1993) 認為若市場報酬率為正則定義為牛市；反之，
若市場報酬率為負則定義為熊市。根據表格 6，可看出 2011 年為台股的空頭市 場，2009、2010、2012、及 2013 為多頭市場，故設定兩類類別變數，1 為多頭，
0 則為空頭市場。
表格 6 本研究加權股價指數多頭與空頭劃分期間區分表
日期 加權指數 漲跌幅 市場型態 2008/12/31 4,591
2009/12/31 8,188 78% 多頭 2010/12/31 8,973 10% 多頭 2011/12/30 7,072 -21% 空頭 2012/12/28 7,700 9% 多頭 2013/12/31 8,612 12% 多頭
資料來源: TEJ 資料庫，本論文作者整理
3. 股價淨值比 (PB)：
以事件日前一年底 TEJ 的股價淨值比資料作為控制變數，探討是否價值股 (股價淨值比較低) 能獲得較佳的超額報酬率。
4. 市值 (Market)：
為了避免研究結果受到公司規模大小的影響，因此以各事件日之前一年底 的公司市值取自然對數，再以設定虛擬變數的方式作為控制變數，市值等於 1 為小型股，等於 0 為大型股。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第肆章 實證結果分析
本章說明本研究之實證結果，並驗證本研究之三項假說是否成立，共分為 累積異常報酬檢定分析和複迴歸分析兩個部分。