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第二節 迴歸分析
本研究在此節呈現複迴歸結果並進行說明，分析一、關連性應募人如何影響 私募前後異常報酬（CAR(-3,0)及 CAR(1,120)）、二、治理關連與非董事關連如 何影響公司治理(GR)、以及三、關連性應募人如何影響私募後績效表現(ROA)。
變數主要分為兩大類型：第一類型為與應募人關連有關之研究變數，包含 MGT、
KEY、GOV、NR、PRED、PREL、NDIR；第二類型即為公司特性、私募特性等 控制變數。公司特性之控制變數包含 SHARE、TENURE、ECO、PAT、RISK；
私募特性之控制變數包含 LOGI、BSIZE、PHI、MULTI、BDIS、ADIS。
考量統計上共線性所造成的影響，本研究使用 Varian Inflation Factors（簡稱 VIF）測詴表 4-3 及表 4-4 之迴歸式，除了 GOV、PRED 的 VIF 值在表 4-4（1）
式分別為 3.39、2.65，以及在（2）式分別為 4.16、3.12 外，其餘解釋變數之 VIF 皆在 2 以下，均未達共線性判斷門檻 10，故推論以下複迴歸模型之共線性問題 並不嚴重。
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Dummies Included Included Observations 264 264
R
2 0.137 0.102Adjusted R2 0.070 0.029
F 2.04 1.39
***表示達1%顯著水準 **表示達5%顯著水準 *表示達10%顯著水準
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CAR(-3,0) = 事件日－3 日至 0 日之累積異常報酬率*100(%）
CAR(1,120) = 事件日+1 日至＋120 日之累積異常報酬率*100(%）
MGT = 若經理人為主應募人，則值為 1
KEY = 若重要合作夥伴為主應募人，則值為 1 GOV = 若僅有治理關係之人為主應募人，則值為 1 NR = 若私募後一年內有形成新關連，則值為 1 SHARE = 總經理持股比例
TENURE = 為總經理任期(年），計算為ln(1 + CEO year)
ECO = 若發行人產業為電腦相關、電子通訊、以及生技產業，則值為 1 PAT = 私募前兩年之專利核准數
RISK = 由 Fama and French 迴歸式所算出的特定公司風險 LOGI = 私募金額取對數
BSIZE = 私募股份比例，計算為私募總股數/（私募宣告日之流通在外股 數+私募總股數）
PHI = 應募人應募股份之集中度，計算為各應募人之應募股份作帄方 和，除以各應募人的應募股份總和的帄方
MULTI = 若發行人辦理兩筆私募以上，則值為 1
BDIS = 為私募決議日前之折價幅度，計算為（前一天收盤價-私募定價）
/前一天收盤價
ADIS = 為私募決議日後之折價幅度，計算為（後十天收盤價-私募定價）
/後十天收盤價
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Dummies Included Included Observations 264 124
R
2 0.266 0.411Adjusted R2 0.203 0.310
F 4.18 4.07
***表示達1%顯著水準 **表示達5%顯著水準 *表示達10%顯著水準
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明顯的原因，推論可能公司原有的經理人、策略聯盟、客戶或供應商透過其長期 職位或與公司維持已久的合作關係，較能掌握公司的營運方針，而新關連性的應 募人則對公司的熟習度遠不及私募前的關連性應募人，故對私募後績效的正面影 響無法彰顯。
故實證結果無法支持假說六，即有產生新關連的私募案，私募後經營績效 未必為正。
表 4-5 假說彙總表
假說 符合假說
一 關連性應募人對私募決議日之累計異常報酬影響為正。 是
二 有產生新關連的私募案，私募決議日後之累計異常報酬為正。 是
三 有治理關連的私募案會產生好的公司治理。 否
四 私募後產生新的非董事關連會影響公司治理。 是
五 關連性應募人對於公司私募後經營績效的影響為正。 是
六 有產生新關連的私募案，私募後經營績效為正。 否
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伍、結論與建議
本章將分為三節，第一節將對上一章之實證結果做出研究結論。第二節則以 結論為基礎，對於學術及實務界提出建議。第三節將說明本研究之限制。