第三章 研究設計
第五節 變數定義
PFRNB、PMFNB、PBKNB 及 D_PTNB 等係數變化及顯著程度，便可看出其與主併 公司購併宣告效果的關聯程度，其餘變數則是因應每間公司、每筆交易都有其特性，
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1. 平均調整模型（Mean-Adjusted Returns Model）；
2. 市場模型（Market Model）；
3. 市場指數調整模型（Market-Adjusted Returns Model）。
本研究首先將採用其中市場模型、市場指數調整模型兩種方式來估計預期報酬 率，接著再以此預期報酬率為基礎，瞭解企業購併宣告後是否存在異常報酬，進一 步計算累積異常報酬率。
(一) 個別樣本股票日報酬率
股價及日報酬率資訊由台灣經濟新報資料庫（TEJ）提供，以還原除權息 影響後之調整股票日報酬資料，透過以下公式計算樣本公司的個別股票每日報 酬率：
其中：
為個別樣本股票在事件期間第 t 日之實際日報酬率
為個別樣本股票在事件期間第 t 日之經除權息調整後股價
(二) 市場投資組合日報酬率
由於樣本中已排除金融相關產業，因此市場投資組合以台灣證券交易所之 不含金融、證券及投資股加權指數作為基準指數，將該指數報酬率視為市場投 資組合報酬率，市場投資組合日報酬率計算方式如下：
其中：
為市場投資組合在事件期間第 t 日之實際日報酬率
為市場投資組合在事件期間第 t 日之實際指數數值
(三) 個別樣本股票日報酬率─市場模型
以市場模型來估計個別樣本股票預期報酬率，即假設個別股票報酬率與市
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場投資組合報酬率之間存在線性關係，再利用普通最小平方法（Ordinary Least Square, OLS）建立以下迴歸模型：
其中：
為樣本公司股票ｉ在事件期間第 t 日的實際報酬率
為市場投資組合在事件期間第 t 日的實際報酬率
為樣本公司股票ｉ與市場投資組合日報酬率迴歸模型截距項 為樣本公司股票ｉ與市場投資組合日報酬率迴歸模型相關係數
為誤差項，且
經過最小平方法即可以得到估計值 與 ，將其代入下式，便可得知個別 樣本預期報酬率 ：
(四) 個別樣本股票日報酬率─市場指數調整模型
市場指數調整模型相對簡單，不須設定估計期及估計程序估算個別樣本公 司與市場投資組合日報酬率之相關係數等，僅以市場報酬率視為樣本公司之預 期報酬率，亦即
(五) 個別樣本股票異常報酬率（Abnormal Return, 簡稱 AR）
關於企業宣告購併，此事件對樣本公司股票異常報酬率影響的衡量，本文 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、市場指數調整 模型所推估的個別樣本公司股票預期報酬率的差距計算而得，其計算如下：
其中：
為樣本公司股票 i 在事件期間第 t 日之異常報酬率
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為樣本公司股票 i 在事件期間第 t 日之實際報酬率 為樣本公司股票 i 在事件期間第 t 日之預期報酬率
(六) 個別樣本股票累積異常報酬率（Cumulative Abnormal Return, 簡稱 CAR）
將事件窗口內個別樣本股票的每日異常報酬率逐日累積相加，即可算得個 別樣本股票累積異常報酬率，其計算方式如下所示：
其中：
為樣本公司股票 i 在事件窗口的累積異常報酬率 為事件窗口起始日
為事件窗口終止日
二、 解釋變數
(一) 三大法人合計累積淨買（賣）超
本研究欲觀察機構投資人交易、持股變動與主併公司宣告購併後股價即期 表現之關聯性，過去外國文獻多受限資料提供頻率，以宣告日前一年底或前一 季底機構投資人總持股比例作為變數，例如以美國案例為主的研究若需機構投 資人持股比例，多從 CDA Spectrum 資料庫中，找尋遵循美國證券交易委員會 要求提供之 13F 文件上所揭露之每一季底機構投資人持股比例，台灣證券交易 所則擁有每日機構投資人淨買（賣）超交易資訊，遂沿用 Chen and Hong (2006) 以此做為觀察機構投資人持股變化之變數。
首先將蒐集購併宣告日前 150 個交易日至前 30 個交易日間，三大法人合計 累積淨買（賣）超個別樣本公司股數，並以淨買（賣）超股數占購併前一季底 樣本公司之總流通在外股數比例為主要解釋變數。
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(二) 三大法人分別累積淨買（賣）超
本論文亦將針對外資法人、投信公司及自營商個別對樣本公司股票之淨買
（賣）超來分析，因為不同類型法人可能有不同的交易目的及行為，例如自營 商可望扮演造市者角色，以短線操作為主，又如過去許家蓉(2009)曾經研究外 資法人機構及國內法人機構發布公開推薦報告與三大法人買賣超行為之關聯 性，發現外資投資者有在報告發布前提前進行策略性布局，因此希望分析三大 法人分別對樣本公司持股方面的變化，同樣蒐集購併宣告日前 150 個交易日至 前 30 個交易日間外資法人、投信公司、自營商分別在前述期間內累積淨買（賣）
超個別樣本公司股數，以其淨買（賣）超股數占購併前一季底樣本公司之總流 通在外股數比例為主要解釋變數，進一步觀察不同類型法人是否對主併公司購 併宣告累積異常報酬率有不同程度之影響。
(三) 三大法人合計累積淨買超或淨賣超（虛擬變數）
除了上述變數以三大法人實際淨買（賣）超股數占總流通在外股數比例之 外，本文亦試圖將樣本資料分成三大法人合計淨買超、三大法人合計淨賣超兩 組，利用虛擬變數來看其與主併公司購併宣告後股價反應之關聯。若在購併宣 告日前 150 個交易日至前 30 個交易日之間樣本公司之累積三大法人買賣超為 淨買超，則以虛擬變數 1 來表示，若該期間樣本公司之累積三大法人買賣超為 淨賣超，則虛擬變數設為 0，再進行迴歸分析。
三、 其他控制變數
(一) 公司規模（Firm Size）：
公司規模定義沿用 Schulman, Thomas et al. (1996)，為「資產總額帳面價值 之自然對數值」。本論文以購併宣告日前一年底之資產總額帳面數值為基準，
依照前述學者定義以下列式子計算公司規模大小：
公司規模 資產總額帳面價值
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(二) 帳面市值比（Book to Market Ratio）：
帳面市值比為權益帳面價值與股票市值之比例，Chan, Hamao et al. (1991) 認為可用來觀察市場投資人對公司成長性看好程度，且為企業計算橫斷面平均 股價報酬良好的解釋變數，可望降低規模效果。本論文以購併宣告日前一季底 之普通股股本數值與普通股市值計算帳面市值比：
公司普通股市值 普通股在外流通股數 購併宣告日前一季底股票收盤價 帳面市值比 公司普通股股本 公司普通股市值
(三) 資產報酬率（Return to Assets）：
參考學者 Chen, Harford et al. (2007)研究，將資產報酬率定義為稅前息前淨 利（EBIT）與資產總額比率做為控制變數，做為企業經營能力指標。本論文 以購併宣告日前一年底資料為基準計算：
資產報酬率＝稅前息前淨利 資產總額 (四) 被併公司特性─虛擬變數（Public Status）：
Capron and Shen (2007)曾指出主併公司在購併未公開上市公司的宣告效果 顯著高於購併公開上市之被併，故若被併公司為公開上市公司，則以虛擬變數 1 表示，反之，如果被併公司為非公開上市公司，則以虛擬變數 0 來表示。
(五) 產業相關性─虛擬變數（Relatedness）：
衡量主併公司與被併公司所屬產業相關與否，延續過去學者 Corhay and Rad 2000, Lamont and Polk (2002)研究，採用美國產業標準分類碼─ 編碼做 為衡量依據。SIC 編碼主要由四位數字組成，前二位數視為主要產業分類碼，
第三位為產業細別分類碼，第四位則代表主要產品。若是主併公司與被併公司 的 SIC 編碼前兩碼一致，則在本論文中視為相關購併，以虛擬變數 1 表示，否 則將視為非相關購併，虛擬變數設為 0。企業購併可分水平合併、垂直整合、
多角化購併等，控制主併公司與被併公司產業相關性的原因為例如 Healy, Palepu et al. (1992)提出相關產業間的合併可望使資源獲得更佳配置，或是企業
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能夠更充分運用技術以及提升管理能力，可能促使投資人對相關產業購併宣告 的正向反應。
(六) 跨國購併─虛擬變數（Cross-Border）
當企業進行跨國購併可能會面臨資訊不對稱問題因素影響，使得對於被併 公司評價上的偏誤。本論文中設定若購併交易為跨國購併，則以虛擬變數 1 表 示，若為國內購併，則以虛擬變數 0 表示。
(七) 交易完成度─虛擬變數（Deal Status）：
本論文探討所有在 2003 年至 2012 年底宣布之購併交易，未特別篩選已完 成交易，因宣告時投資人尚無法得知交易最後是否順利完成。本論文設計若購 併交易已完成，則以虛擬變數 1 表示，若購併交易尚在進行中或已撤回，則以 虛擬變數 0 表示，視為購併成功與否的控制變數。
(八) 年分別─虛擬變數（Year）：
以購併年份為虛擬變數，本論文樣本期間為 10 年，故總共設 9 個虛擬變數。
(九) 產業別─虛擬變數（Industry）：
產業別按前述美國產業標準分類碼─ 編碼為基準，將企業分為十大產 業，如附表一所示，本論文樣本共涵蓋其中六大產業，故總共設 5 個虛擬變數。
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