第四章 實證結果及分析
第二節 迴歸分析
一、總分析
CAR𝑖𝑡 = 𝛼0+ 𝛽1ln(𝑆𝐿𝑡−2) + 𝛽2ln(𝐵𝑆𝐿𝑡−2) + 𝛽3ln(𝐵𝑆𝐿𝑆𝑡−2) + 𝛽4𝑆𝐿𝑅𝑖 +
𝛽5𝐵𝑀𝑅+𝛽6𝑅𝑂𝐸 +𝛽7ln(𝑆𝐼𝑍𝐸) + 𝛽8ln(𝐴𝐺𝐸)+𝜀𝑖
從第三章的假說中，決定要利用複回歸來探討各項借券資訊與異常報酬間的 關聯，藉此研究借券交易的資訊及各個控制變數與異常報酬是否有關係。此處的 CAR 為新聞事件發生前兩日累積的異常報酬，SL、BSL、BSLS 亦為新聞事件發 生前兩日的累積數量，SLR 為新聞事件發生前兩日的平均借券成交利率，BMR、
ROE、SIZE、AGE 則均為當季的資料。
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【表 4-4】簡單統計值 簡單統計值
變數 最大值 最小值 平均值 標準差
SL 9.40919 2.99573 6.15383 1.46356 BSL 21.11795 15.36371 18.56945 1.09687 BSLS 17.93949 7.60090 13.87085 2.12029 SLR 0.02000 0 0.00457 0.00423 BMR 12.21000 0.56000 2.31101 1.68874 ROE 0.37340 -2.87730 0.08888 0.26580 SIZE 15.15020 10.53100 12.73387 0.91496 AGE 4.12713 1.60944 3.39721 0.56322
【圖 4-3】殘差的 Q-Q 圖
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Intercept 0.04593 (0.78)
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透過此表，我們可以看出經過 SAS 跑出的迴歸參數值及顯著性。第一個窗 期的因變數為事件發生後 2 日的平均累積異常報酬。迴歸結果較為顯著的值為 BSL、BSLS、BMR、SIZE，其分別為借券餘額、還券數量、淨值市價比和公司 規模。因此我們可以說這四項變數和累積異常報酬率有顯著的關係，其中與累積 異常報酬率呈現正相關的為還券數量和淨值市價比，呈現負相關的為借券餘額和 公司規模。
當借券餘額增加，代表累計至目前尚未返還的借券數量愈來愈多，這可能代 表著投資人看空市場，認為未來股價會更低，所以等到價格下降後再買券返還出 借人就好。而此迴歸式中，借券餘額與異常報酬率呈現顯著的負相關，意味著當 借券餘額增加 10 萬張，會導致有負面新聞發生公司的累積異常報酬下降 0.384%。
因此當借券餘額增加時，對於負面新聞發生導致累積異常報酬下降具有預測性。
還券數量增加，代表投資人將借出的證券還給出借人的數量愈多，所以投資 人其實是看多市場，或是早已獲利了結，才會從市場買回證券先行還券。在迴歸 式中，還券數量與異常報酬成顯著的正相關，意味著當還券數量減少 10 萬張，
會導致有負面新聞發生公司的累積異常報酬下降 0.371%。因此還券數量減少時，
對於負面新聞發生導致累積異常報酬下降具有預測性。
淨值市價比與公司規模的部分為本論文的控制變數。此變數可用來探討公司 股票類型及公司市值大小對於其累積異常報酬是否有影響。而此結果顯示，淨值 市價比愈低也就是愈偏向成長股的公司，投資人認為公司價值高估，負面新聞發 生時的累積異常報酬便會愈低。而規模較大的公司，在負面新聞發生後容易有較 低的累積異常報酬。代表著偏向成長型的股票，投資人可能較為不信任，因此異 常報酬才會顯著的下降。
第二個窗期所探討的因變數為事件發生後 1 日至 22 日的平均累積異常報酬，
也就是在負面新聞事件發生後 1 個月，借券資訊與控制變數會有何變化。我們可 以看出，借券餘額、借券成交利率和公司年齡這三個變數較為顯著。代表借券餘
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Intercept -0.01431 (-0.85)
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(一)環保與安全
【表 4-11】環保與安全負面新聞之參數
窗期
變數
(0，2) (1，22)
Intercept -0.02562 (-1.41)
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本研究先從環保與安全類的負面新聞做迴歸分析。短天期的結果顯示借券成
交利率與股東權益報酬率這兩個變數結果較為顯著。當借券成交利率愈高，代表 投資人要借券所付出的成本愈高，這也顯示投資人可能是看空市場，所以願意付 出比較高的代價來借到證券，先行賣出借來的股票，等到股價下跌再買回來還，便能因此獲利。而此迴歸式中，當借券成交利率上升 1%，有負面新聞發生公司 的累積異常報酬會減少 1.886%。因此借券成交利率對於負面新聞發生導致累積 異常報酬下降具有預測性。股東權益報酬率為本研究的控制變數，利用公司負面 新聞發生的當年的股東權益報酬率，來探討其對於異常報酬的影響。其結果顯示，
當股東權益報酬率增加 1%，累積異常報酬會顯著的減少 0.026%。因此當股東權 益報酬率愈高，負面新聞發生後的累積異常報酬反而會愈低。
長天期的情形，可看出借券餘額、借券成交利率及公司年齡結果較為顯著，
此與總分析的結果一致。顯示在環保類的負面新聞，這三項變數對於累積異常報 酬仍有影響，只是反應的時間較為緩慢。
而短天期則與總分析時的結果非常不一樣，代表著能預測環保與安全性負面 新聞的變數與全部的負面新聞不同。所以從借券餘額與還券數量等變數上，便無 法看出可能發生這類新聞的端倪。
(二)資訊安全
【表 4-12】資訊安全負面新聞之參數
窗期
變數
(0，2) (1，22)
Intercept -0.01584 (-0.76)
0.12237 (0.1418) SL -0.000443
(-0.96)
-0.0000058 (0.7453)
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Intercept 0.01073 (1.01)
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Intercept -0.00563 (-0.5)
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【表 4-15】研究變數之顯著次數
研究變數
變數
窗期SL BSL BSLS SLR BMR ROE SIZE AGE
(0，2)
1 3 2 1 2 2 1 0(1，22)
0 2 1 3 0 0 0 2從此表可看出，就本研究的結果，不論是短天期還是長天期，借券餘額的資 訊對於異常報酬的預測都較為顯著，代表借券餘額都較能解釋有發生負面新聞公 司的平均累積異常報酬。也就是說當借券餘額減少時，可預測未來可能會有負面 新聞發生，導致累積異常報酬下降。而還券數量、淨值市價比及股東權益報酬率，
在總分析或是特定新聞分類的分析下才會是顯著的結果。代表這些變數仍具有參 考的價值，但對於負新聞的發生可能會比較不準確。其他的變數，像是借券成交 數量、借券成交利率、公司規模及公司年齡，對於有發生負面新聞公司的平均累 積異常報酬幾乎都沒有顯著的影響。顯示這些變數對於負面新聞難以有所預測。
長天期時，借券成交利率的結果比其他變數均來得顯著，顯示其仍具有對於 負面新聞發生的預測能力，只是較難在兩天內就有所反應。因此，透過以上分析，
我們可以發現在短短兩天內，以借券餘額對異常報酬的預測最顯著，一個月內時，
以借券成交利率對於異常報酬的預測最顯著。
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