第四章 實證結果
第二節 迴歸分析結果
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第二節 迴歸分析結果
首先先針對本研究的假說一，融資公司、投資銀行、保險公司以及機構投資 者所要求的貸款利率(All-in-Spread)來得較高。本研究將逐一與傳統商業銀行作 實證分析比較，結果如下列各表：
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表 9【各類型銀行機構借款迴歸結果】
表為各非銀行機構借款的迴歸分析結果。樣本包含 1995 年至 2006 年 LPC 與 Compustat 合併後的資料。迴歸分析中應變數為聯合貸款利率(Spread)。迴歸式 (1)中的主要解釋變數為非金融機構類型，為一虛擬變數。若該筆借款(Facility)的借款機構是屬於非金融機構(融資公司、投資銀行、保險公司、機構投資者)，
則非金融機構類型變數為 1，否則為 0。迴歸式(2)中的主要解釋變數則為非金融機構占比，是一項量化的變數，並非虛擬變數。下列是非金融機構占比的定 義：在同一筆借款的聯合貸款中，「非金融機構」的家數占全部借款銀行的比例。即：
非金融機構占比 借款機構中的「非金融機構」家數 全部借款機構家數
融資公司 投資銀行 保險公司 機構投資者
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
借款利率(Spread)
非金融機構類型 82.37*** 15.54** 138.4*** 107.8***
(16.09) (3.28) (14.35) (16.96)
非金融機構占比 325.6*** 237.9*** 328.6*** 228.1***
(55.29) (21.18) (19.57) (24.00)
截距項 191.5*** 125.6*** 216.6*** 201.0*** 211.6*** 209.8*** 215.6*** 208.5***
(43.10) (41.63) (93.70) (92.92) (104.74) (105.18) (108.95) (104.84)
樣本數 9160 9160 7750 7750 7631 7631 8413 8413
t statistics in parentheses
* p < 0.05, ** p < 0.01, *** p < 0.001
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加入控制變數後，總樣本數為 3.695 筆，迴歸分析中應變數為聯合貸款利率(Spread)。樣本 包含 1995 年至 2006 年 LPC 與 Compustat 合併後的資料。迴歸式(3)中的主要解釋變數為非
若該筆「聯合貸款」要求抵押品，則為 1；否則為 0。Covenant Number 是貸款中的限制條 件的數量。Log(Maturity)是借款到期期間。Lender Number 則是主參貸銀行的所有家數。
在借款公司特性方面，Log(Assets)為借款公司總資產取對數值，為衡量借款公司規模大小 之控制變數；Leverage 為借款公司長期負債除以總資產，為衡量借款公司信用風險之控制 變數；Market To Book Ratio 以及 ROA 則是代表借款公司的市場價值高低以及獲利能力。
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Spread Spread
非金融機構類型_融資公司 20.78*
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加入控制變數後，總樣本數為 3.006 筆，迴歸分析中應變數為聯合貸款利率(Spread)。樣本 包含 1995 年至 2006 年 LPC 與 Compustat 合併後的資料。迴歸式(3)中的主要解釋變數為非
若該筆「聯合貸款」要求抵押品，則為 1；否則為 0。Covenant Number 是貸款中的限制條 件的數量。Log(Maturity)是借款到期期間。Lender Number 則是主參貸銀行的所有家數。
在借款公司特性方面，Log(Assets)為借款公司總資產取對數值，為衡量借款公司規模大小 之控制變數；Leverage 為借款公司長期負債除以總資產，為衡量借款公司信用風險之控制 變數；Market To Book Ratio 以及 ROA 則是代表借款公司的市場價值高低以及獲利能力。
投資銀行
(3) (4)
Spread Spread
非金融機構類型_投資銀行 34.64***
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主參貸金融機構家數 -7.203*** -6.022***
(-16.30) (-13.60) 借款公司特性
Log(借款公司總資產) -9.942*** -1.224 (-4.85) (-0.48) 負債水準 99.88*** 92.21***
(9.68) (6.97)
市價淨值比 0.510 -12.05***
(0.45) (-5.98)
資產報酬率 0.925 91.92***
(0.10) (9.07)
截距項 520.4*** 565.0***
(11.95) (13.17)
樣本數 3006 3006
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加入控制變數後，總樣本數為 2.882 筆，迴歸分析中應變數為聯合貸款利率(Spread)。樣本 包含 1995 年至 2006 年 LPC 與 Compustat 合併後的資料。迴歸式(3)中的主要解釋變數為非
若該筆「聯合貸款」要求抵押品，則為 1；否則為 0。Covenant Number 是貸款中的限制條 件的數量。Log(Maturity)是借款到期期間。Lender Number 則是主參貸銀行的所有家數。
在借款公司特性方面，Log(Assets)為借款公司總資產取對數值，為衡量借款公司規模大小 之控制變數；Leverage 為借款公司長期負債除以總資產，為衡量借款公司信用風險之控制 變數；Market To Book Ratio 以及 ROA 則是代表借款公司的市場價值高低以及獲利能力。
保險公司
(3) (4)
Spread Spread
非金融機構類型_保險公司 163.8***
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主參貸金融機構家數 -6.632*** -6.359***
(-14.14) (-13.80) 借款公司特性
Log(借款公司總資產) -11.90*** -12.66***
(-5.80) (-6.30) 負債水準 102.7*** 102.3***
(9.42) (9.57)
市價淨值比 0.494 0.257
(0.39) (0.21)
資產報酬率 -4.968 -3.039
(-0.43) (-0.27)
截距項 567.8*** 555.9***
(12.54) (12.53)
樣本數 2882 2882
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加入控制變數後，總樣本數為 3,057 筆，迴歸分析中應變數為聯合貸款利率(Spread)。樣本 包含 1995 年至 2006 年 LPC 與 Compustat 合併後的資料。迴歸式(3)中的主要解釋變數為非
若該筆「聯合貸款」要求抵押品，則為 1；否則為 0。Covenant Number 是貸款中的限制條 件的數量。Log(Maturity)是借款到期期間。Lender Number 則是主參貸銀行的所有家數。
在借款公司特性方面，Log(Assets)為借款公司總資產取對數值，為衡量借款公司規模大小 之控制變數；Leverage 為借款公司長期負債除以總資產，為衡量借款公司信用風險之控制 變數；Market To Book Ratio 以及 ROA 則是代表借款公司的市場價值高低以及獲利能力。
機構投資者
(3) (4)
Spread Spread
非金融機構類型_機構投資者 115.3***
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主參貸金融機構家數 -6.377*** -6.090***
(-14.05) (-13.51) 借款公司特性
Log(借款公司總資產) -11.17*** -12.63***
(-5.73) (-6.50)
負債水準 107.5*** 93.81***
(10.87) (9.43)
市價淨值比 -0.0307 0.159
(-0.03) (0.14)
資產報酬率 6.476 2.682
(0.62) (0.26)
截距項 469.5*** 476.4***
(11.59) (11.90)
樣本數 3057 3057
上述實證結果與 Harjoto, Mullineaux ,and Yi(2006)的研究一致，在加入貸款 特性以及借款公司特性等控制變數後，迴歸的結果仍然符合我們的預期。當聯貸 案件中有在非銀行機構參與時，由迴歸式(3)解釋變數「非金融機構類型」的係 數以及迴歸式(4)解釋變數「非金融機構占比」的係數皆為正且顯著，表示當非 金融機構參與聯貸案件時，會要求較高的借款利率。
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(Log-Maturity)。樣本包含 1995 年至 2006 年 LPC 與 Compustat 合併後的資料。迴歸式(3) 中的主要解釋變數為非金融機構類型，為一虛擬變數。若該 Facility的借款機構是融資公司，Log-Maturity Log-Maturity
非金融機構類型_融資公司 -0.0593*‧ 國
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借款公司特性
Log(借款公司總資產) -0.0169* -0.0207**
(-2.25) (-2.70) 負債水準 0.178*** 0.177***
(4.45) (4.42) 市價淨值比 -0.00230 -0.00228
(-0.65) (-0.64) 資產報酬率 0.0476** 0.0461**
(2.85) (2.76)
截距項 4.232*** 4.217***
(27.12) (27.26)
樣本數 3695 3695
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(Log-Maturity)。樣本包含 1995 年至 2006 年 LPC 與 Compustat 合併後的資料。迴歸式(3) 中的主要解釋變數為非金融機構類型，為一虛擬變數。若該 Facility的借款機構是投資銀行，Log-Maturity Log-Maturity
非金融機構類型_投資銀行 0.0829**
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借款公司特性
Log(借款公司總資產) -0.0424*** -0.0451***
(-4.62) (-4.91)
負債水準 0.139** 0.134**
(2.97) (2.87) 市價淨值比 -0.00984 -0.0105*
(-1.93) (-2.06) 資產報酬率 0.172*** 0.177***
(3.97) (4.08)
截距項 4.462*** 4.533***
(24.49) (24.75)
樣本數 3006 3006
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(Log-Maturity)。樣本包含 1995 年至 2006 年 LPC 與 Compustat 合併後的資料。迴歸式(3) 中的主要解釋變數為非金融機構類型，為一虛擬變數。若該 Facility的借款機構是保險公司，Log-Maturity Log-Maturity
非金融機構類型_保險公司 0.335***
‧ 國
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借款公司特性
Log(借款公司總資產) -0.0541*** -0.0550***
(-6.04) (-6.15)
負債水準 0.152** 0.159**
(3.14) (3.29) 市價淨值比 -0.00837 -0.00856
(-1.51) (-1.54)
資產報酬率 0.155** 0.157**
(3.05) (3.09)
截距項 4.420*** 4.431***
(23.84) (24.00)
樣本數 2822 2822
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(Log-Maturity)。樣本包含 1995 年至 2006 年 LPC 與 Compustat 合併後的資料。迴歸式(3) 中的主要解釋變數為非金融機構類型，為一虛擬變數。若該 Facility 的借款機構是機構投資Log-Maturity Log-Maturity
非金融機構類型_機構投資者 0.155**
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借款公司特性
Log(借款公司總資產) -0.0439*** -0.0494***
(-5.14) (-5.77)
負債水準 0.197*** 0.160***
(4.47) (3.61) 市價淨值比 -0.0103* -0.0100*
(-2.08) (-2.03) 資產報酬率 0.182*** 0.173***
(3.99) (3.80)
截距項 4.359*** 4.315***
(26.69) (26.62)
樣本數 3057 3057
由上述各表應變數為借款長度的迴歸式的結果可以看出，
在表十四中，融資公司的迴歸式結果顯示，不論是「非金融機構類型」或是
「非金融機構占比」的係數都分別在 10%與 5%的信心水準下顯著為負，表示當 非銀行機構有參與聯貸案件時，借款期間都會來得較短。然而在 Carey , Postand Sharpe (1998)研究發現融資公司的借款期間通常會比傳統商業銀行來得長，我們 推測應該是樣本時間不同，因此導致不同的資料結果。
而本研究的實證結果顯示融資公司所參與的借款案件中，借款期間通常較短，
可能是因為融資公司所借款的公司其風險較高，為了控制風險因而訂定較短的借 款期間。
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然而，表十五到表十七的研究顯示，本文發現不論是投資銀行、保險公司或 是機構投資者參與的借款案件中，解釋變數「非金融機構類型」以及「非金融機 構占比」的係數皆在 5%、1%的信心水準下顯著為正，表示著當投資銀行、保險 公司、機構投資者等非銀行機構參與聯合貸款時，此時借款期間都會較長；由於 係數顯著為正，也表示隨著非銀行機構參與的程度愈高，借款期間就會愈長。
由實證結果可以發現，投資公司、保險公司、機構投資者在應變數為借款期 間的實證結果與融資公司有顯著的不同。實證結果發現有投資公司、保險公司、
機構投資者參與的聯貸案件，其借款期間都來得較長；而有融資公司參與的聯貸 案件，其借款期間來得較短。綜合以上實證結論，推測若為非銀行機構參與的聯 貸案件，其借款期間將會隨著非銀行機構參與的程度呈現正向關係，而融資公司 則為特例。
本研究認為，大部份非銀行機構傾向借較長期的借款，主要原因可能是訂定 了相當數目的「貸款限制條約」，或者是借款公司在借款的同時有出具抵押品，
可以從迴歸結果發現在「貸款限制條件數量」、「貸款抵押品」這二個變數的係數 都顯著為正，表示愈多的「貸款限制條件數量」、「貸款抵押品」，將傾向愈長的 借款期間。
因此本研究認為，有了適當且嚴謹的風險控管後，推測非銀行機構也因此而 可以接受較長期的借款。
接下來針對本研究提出的第三項假說，金融服務現代化法案實施後，母公司 為金融控股公司的融資公司接受風險的程度是否會變得較高。透過羅吉斯迴歸模 型，實證結果如下表：
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Finance Company融資公司 Investment Bank投資銀行
1995-2000 2003-2007 1995-2000 2003-2007
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由表十八羅吉斯迴歸模型結果可以發現，觀察融資公司部份，在 1995 年至 2000 年間，解釋變數「負債比率」的係數是顯著為負，表示當負債比率愈高者，
借款公司愈會傾向與母公司為非金控的融資公司借款。然而通過 GLB 法案後，
由於金控業務範圍增加，GLB 法案對於銀行本業放款也訂定監理條件，銀行可 能會將高風險的放款業務轉移至融資公司，因此在 2003 年之後，我們預期金控 下的融資公司將開始借款給風險較高的借款人。而由上表的實證結果，在 2003 年至 2007 年的研究期間，我們發現「負債比率」係數並無顯著性，表示金控下 的融資公司開始借款給較高財務風險的借款者，這項結果符合與本研究的假說。
此外觀察虛擬變數公司評等(Rating)可發現，GLB 法案實行後，2003 年金控 下融資公司開始借款給評等較差的公司，可以由「債信評等-C」的係數顯著為正 得知。除了融資公司外，我們也針對另一金融機構投資銀行進行實證，實證結果 發現在 GLB 法案後，觀察解釋變數「負債比率」可以發現其係數在 2003 年-2007 年間由負轉正，雖然為不顯著，但是其方向改變也代表 GLB 法案實施後對投資 銀行所造成的衝擊，即母公司為金控的投資銀行也開始借款給高風險的借款公司。
這與本文的假說三是相符合的。
本文除了使用羅吉斯迴歸模型，同時也使用一般多元迴歸模型來作為實證方 法。不同於羅吉斯模型，在一般多元迴歸模型中，應變數為借款公司的負債比率，
本文除了使用羅吉斯迴歸模型，同時也使用一般多元迴歸模型來作為實證方 法。不同於羅吉斯模型，在一般多元迴歸模型中，應變數為借款公司的負債比率，