1 台灣上市產業指數的實證權益存續期間
1.3 實證結果
1.3.1 資料說明與分析
可根據 Durbin (1969)查表可得；若 n 大於 100，可根據 Edgerton and Wells (1994) 查表可得。若倒序 Cusum 檢定統計量
W
T,τ超過此區間，表示在τ 時點發生結構性 於利率變動替代變數的選擇，回顧過去文獻，Sweeney and Warga (1986)採用的是 20 年期政府公債的殖利率變動；Hevert et al. (1998)選擇的是 10 年期政府公債的‧ 國
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殖利率變動；Reilly et al. (2007)採取的是 1 年以上到期日的政府公債殖利率變 動；另外，Cornell (2000)為避免因非同步交易(non-synchronous)所可能產生的誤 差而獨特地採用 20 年期政府公債的月報酬率作為替代變數。由上述可知，過去 文獻多以中長期的政府公債為主，而且除了 Cornell (2000)以外皆以公債的殖利 率變動作為利率變動的替代變數。由於台灣債券初級發行市場的流通度較低，且 據我們所知台灣目前並未有債券報酬率的公開資訊，因此本文採用台灣經濟新報 (TEJ)的十年期中央政府公債次級市場利率作為替代變數，並取其差分形成利率 變動變數。
本文以台灣上市加權股價指數的超額報酬率做為市場因子的替代變數，其計 算方式與上述產業指數的部分相同。另外，我們按照 Fama and French (1993)的 方法建構規模因子與價值因子，其過程如下：首先，在第 t 年 6 月底，分別依市 值與淨值市價比將當時所有上市公司劃分為 6 種投資組合。關於市值的劃分，是 根據每家公司第 t 年 6 月最後一個交易日的市值，將所有公司劃分為前 50%的小 型公司組合(S)與後 50%的大型公司組合(B)。關於淨值市價比的劃分，是根據每 家公司第 t-1 年年底最後一個交易日的淨值市價比，將所有公司以 30%、40%、
30%的比例劃分為高、中、低淨值市價比三種組合。依此劃分法，即可交錯形成 小型高淨值市價比、小型中淨值市價比、小型低淨值市價比、大型高淨值市價比、
大型中淨值市價比、以及大型低淨值市價比等 6 種投資組合。下一步，在第 t 年 7 月至第 t+1 年 6 月間，以市值為權重，計算每組投資組合的市值加權平均月報 酬率。將小型公司投資組合的月報酬減去大型公司投資組合的月報酬，即可得到 規模因子時間序列(
R
smb,t)；將高淨值市價比投資組合的月報酬率減去低淨值市價比投資組合的月報酬率，即可得到價值因子時間序列(
R
hml,t)。圖 1-1 是台灣上市加權指數與十年期政府公債利率的趨勢圖。由圖可知，在 樣本期間內十年期政府公債利率明顯呈現下降的趨勢。若以 2001 年為分界點，
在 2001 年以前，公債利率都維持在高檔，介於 5%到 8%之間。但是自 2001 年
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起至 2003 年 6 月止，在短短的三年內，利率即從 5%快速地下滑至 1.5%。而自 此後，公債利率就一直維持在 3%以下的區間內。另外，在加權指數的部分，自 1996 年台海飛彈危機解除後，因為當時台股是與其他亞股的大漲情勢背道而 馳，所以之後台股隨即展開補漲行情，一年多就上漲至上萬點。但是自 1997 年 下半年起，因為亞洲金融危機的爆發，讓原本處於多頭行情的台股一路下跌至 6000 點左右。1999 年金融危機結束，台股才又開始爬升至接近上萬點。雖然這 段期間台股因為多次危機的爆發常常自高點一路下滑，不過整體而言，因為 1995 年至 2000 年是網路泡沫的時代，所以當時的股市可說是一片欣欣向榮。自 2000 年 3 月起，網路泡沫的破裂造成全球的大崩盤，又再一次讓台股從上萬點跌至 3000 多點。之後 2001 年的美國 911 恐怖攻擊事件以及 2003 年的 SARS 事件又 讓全球經濟更雪上加霜，在這段期間內全球都陷入經濟衰退中。不過自 2004 年 起台股有慢慢復甦的跡象，慢慢地一路從 6000 點爬升至 9000 多點。另外，從圖 中我們可約略看出台股加權指數與公債利率的關係，大致而言，在 2003 年以前，
加權指數與公債利率呈現正向的關係，而 2003 年以後，兩者的走勢愈趨偏離，
逐漸形成負向的關係。
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1995/1 1996/1 1997/1 1998/1 1999/1 2000/1 2001/1 2002/1 2003/1 2004/1 2005/1 2006/1 2007/1 2008/1 十
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表 1-1 產業指數報酬率之特性分析
產業指數 平均值(%) 標準差(%) 極大值(%) 極小值(%) 偏態 峰態
水泥 -0.094 10.128 27.805 -24.915 -0.016 3.140 食品 -0.142 8.680 22.700 -25.143 -0.102 3.191 塑膠 0.241 9.199 28.373 -29.495 -0.231 4.270 紡織 -0.191 9.051 25.653 -21.113 -0.015 2.898 電機 -0.298 7.107 25.335 -20.504 -0.037 3.704 電器 -0.603 9.850 29.817 -36.417 -0.250 3.898 化學 -0.194 8.246 21.959 -24.833 -0.208 3.222 玻璃 -0.551 8.249 18.500 -28.092 -0.541 3.706 造紙 -0.785 10.406 37.030 -27.704 0.307 3.607 鋼鐵 0.011 8.205 27.701 -21.794 0.252 3.480 橡膠 0.053 9.566 21.147 -27.278 -0.156 2.721 汽車 -0.076 8.383 28.498 -20.154 0.191 3.428 電子 0.530 10.442 27.756 -35.008 -0.038 4.110 營建 -0.452 11.342 33.717 -27.415 0.398 3.282 航運 -0.160 8.744 26.687 -36.780 -0.214 4.815 觀光 -0.081 8.934 31.026 -32.491 -0.017 4.544 金融保險 -0.506 8.473 32.194 -25.465 0.487 4.668 貿易百貨 -0.027 7.383 20.766 -22.457 -0.217 3.797
表 1-2 是利率變動(
∆ I
)、市場因子(R )、規模因子(
mR
smb)、價值因子(R
hml)、正交市場因子(
RMO
)等自變數的特性分析，包括敘述統計分析以及相關係數矩 陣。從敘述統計分析來看，在研究期間內公債利率變動(∆ I
)的平均值為-0.032%，由極大極小值可知，其單次最大的升幅為 0.62%，單次最大的降幅為 0.77%。
R 、
mR
smb與R
hml的平均值分別為-0.15%、0.43%、0.17%，顯示投資人若持有市場投資 組合會獲得負的風險溢酬，但若是持有規模投資組合或價值投資組合則能夠獲得 正的風險溢酬。但由於R
smb平均值較R 與
mR
hml的來得高，且R
smb的標準差(4.71%) 明顯小於R 與
mR
hml的標準差(7.6%與 6.73%)，推論持有規模投資組合的投資風險 相對較小。但由於R
hml曾有高達 35.32%的收益率，顯示當情況好時，持有價值 投資組合的獲利將更為可觀。從自變數間的相關係數矩陣來看，R 與
m∆ I
的相關 係數為 0.25，而R 與
mR
smb、R
hml兩兩之間的相關係數分別為-0.18 與 0.11；∆ I
與‧ 國
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R
smb、R
hml的相關程度相對較低，分別為 0.03 與-0.04。由此可知，在所有自變 數間，以市場因子(R )與其他自變數的相關性相對較高，但其他自變數(
m∆ I
、R
smb、R
hml)間的相關性相對較低。表 1-2 自變數之特性分析
∆ I R
mR
smbR
hmlRMO
(A) 簡單 敘述 統計
平均值(%) -0.032 -0.152 0.431 0.174 0.252
標準差(%) 0.218 7.592 4.708 6.728 7.110
極大值(%) 0.62 22.171 14.232 35.325 19.871 極小值(%) -0.77 -21.742 -13.999 -16.336 -20.265 偏態 -0.080 -0.025 -0.194 1.389 -0.040
峰態 4.198 3.521 3.676 9.550 3.304
(B) 相關 係數 矩陣