第三章 研究設計
第二節 研究方法
三、 迴歸模型
過去許多研究試圖探討影響公司權益資金成本的因素(如：Fama and French 1992; Gebhardt et al. 2001; Botosan and Plumlee 2002; Khurana and Raman 2004;
Ogneva et al. 2007; Ashbaugh- Skaife et al. 2009; Dhaliwal et al. 2011)。參考其研究 結果，本研究之 Clawback 條款與權益資金成本模型如下：
Fama and French (1992) Botosan and Plumlee (2002) Khurana and Raman (2004)
LEVERAGE
＋ 公司第 t 年底總負債與總資產之比值。Gebhardt et al. (2001) Khurana and Raman (2004) Kothari et al. (2009)
SIZE
－ 公司第 t 年底之總資產取自然對數。Fama and French (1992) Botosan and Plumlee (2002) Khurana and Raman (2004)
SEGMENT
＋ 公司第 t 年之地理別部門個數。 Ogneva et al. (2007)Ashbaugh- Skaife et al. (2009)
ICW
? 為一虛擬變數。公司若於第 t 年發生重大內部控制缺失，則為 1；若無重大內部控
Ogneva et al. (2007)
Ashbaugh- Skaife et al. (2009)
‧
Khurana and Raman (2004)
DISP
＋公司第 t 年底之分析師預測每股盈餘 (forecast earnings per share)，其標準差除 以平均數之絕對值。
Gebhardt et al. (2001) Khurana and Raman (2004) Dhaliwal et al. (2011)
LAMBDA
由自願性採用 Clawback 條款模型所估計出的 inverse Mills 比率。
1. 應變數
過去研究顯示，以事後(ex post)的實際報酬(realized return)來估計資金成本，
其結果往往不甚精確(如：Fama and French 1997)，這是因為實際報酬與預期報酬 (expected return)間之連結性過於薄弱所致(Elton 1999)。因此，本研究所採用的方 法，皆係以預期報酬為基礎，來估計公司之事前資金成本(ex ante cost of capital)。
首先，本研究採用 Easton (2004)的 PEG 法。Botosan and Plumlee (2002)在檢
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為了避免本研究之實證結果，受到所選用之權益資金成本估計方法影響，而 有失偏頗，本研究亦採用 Ohlson and Juettner-Nauroth (2000)所發展出之估計方法 (以下稱 OJ 法)。Gode and Mohanan (2003)指出，相較於剩餘淨利模型(residual income valuation)，OJ 法更適宜做為事前權益資金成本的估計方法。OJ 法 假設公司短期之盈餘成長率最終將衰退至一永續成長率，其計算方式如下：
𝐴 + √𝐴 +
[𝑔 − (𝛾 − 1)]
且
𝐴 [𝛾 − 1 +
𝑑𝑝𝑠𝑃 10
] ， 𝑔
𝑓 𝑝𝑠𝑓 𝑝𝑠2 − 𝑓 𝑝𝑠11
，
其中 re =事前權益資金成本；
feps1 =分析師對於第 t+1 年每股盈餘預測之平均值；
feps2 =分析師對於第 t+2 年每股盈餘預測之平均值；
P0 =第 t 年底之每股收盤價；
dps1 = 第 t+1 年之預期發放股利，其計算方式為 feps1乘以第 t+1 年之預期 股利發放率。本研究以截至第 t 年止過去三年股利發放率之平均值，
作為第 t+1 年預期股利發放率之估計值。
γ = 永續成長率。本研究以美國十年期政府公債之殖利率作為永續成長率之 估計值。
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2. 控制變數
(1) 系統性風險(以 BETA 表示)
根據資本資產訂價模式(Capital Asset Pricing Model)，系統性風險(亦即 BETA 值)反映的是公司股價報酬相對於市場投資組合報酬之變動程度。因此，當系統 性風險愈大，公司股價報酬之不確定性提高，投資人便會提高其要求報酬以彌補 相對應之風險。過去研究亦證實，系統性風險與權益資金成本呈顯著正相關(如：
Fama and French 1992; Botosan and Plumlee 2002; Khurana and Raman 2004)。是故，
本研究包含公司股票之 BETA 值之變數，並預期係數為正。
(2) 公司槓桿程度(以 LEVERAGE 表示)
槓桿程度即公司之舉債比例。過去研究顯示，當公司的槓桿程度愈高，則投 資人所認定之公司風險較高，故公司之權益資金成本將上升(Khurana and Raman 2004; Kothari et al. 2009)。因此，本研究將公司之槓桿程度納入考量，並預期其 係數為正。
(3) 公司規模(以 SIZE 表示)
公司規模愈大，通常代表其已於資本市場建立相當之聲譽，故其資金成本應 較低。此外，過去研究顯示，當公司規模愈大，投資人所認定之公司風險較低，
故願意降低其要求報酬(Berk 1995; Botosan and Plumlee 2002; Khurana and Raman 2004)。基於上述結果，本研究包含公司規模之變數，並預期其係數為負。
(4) 公司之地理別部門個數(以 SEGMENT 表示)
Ogneva et al. (2007)與 Ashbaugh- Skaife et al. (2009)皆試圖以公司之事業別 部門個數來衡量其營運複雜度，並預期其與權益資金成本呈正相關。本研究選擇 以公司之地理別部門個數(以國家為區別)，而非事業別部門個數，來衡量其營運 複雜度，係因相較於跨事業別，資本市場對於跨國營運風險之認知應更為一致。
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本研究並預期其係數為正。
(5) 重大內部控制缺失(以 ICW 表示)
美國證券主管機關與審計實務從業人員皆表示，落實良好的內部控制制度固 然有其成本，其將有助於改善公司之財務報導品質、重建市場信心，公司將可因 此獲得較低之資金成本。然而，內部控制制度之好壞是否確實會影響公司之資金 成本，相關研究並未獲得一致之結論。Ashbaugh- Skaife et al. (2009)發現，有內 部控制缺失之公司，其權益資金成本較高；此外，若內部控制缺失獲得改善並經 外部會計師確認，則公司之權益資金成本將明顯下降。然而，Ogneva et al. (2007) 指出，其並未發現重大內部控制缺失與公司之權益資金成本間存在顯著關聯。基 於上述結論，本研究將公司之重大內部控制缺失情形納入考量，然由於其影響為 何尚不確定，故不預測其係數方向。
(6) 會計師之審計品質(以 BIG4 表示)
Khurana and Raman (2004)在其美國公司樣本中，發現由四大會計師事務所 查核之公司，其權益資金成本較低，顯示資本市場認為四大會計師事務所之審計 品質較非四大會計師事務所來的佳。因此，本研究包含會計師事務所規模之變數，
並預期其係數為負。
(7) 分析師預測之離散程度(以 DISP 表示)
分析師預測之離散程度反映了公司在資本市場之資訊透明度。若離散程度愈 大，則代表公司與投資人間之資訊不對稱愈嚴重；為了彌補所承受之資訊風險，
投資人將提高其要求報酬，公司之權益資金成本遂因此上升(Gebhardt et al. 2001;
Khurana and Raman 2004)。因此，本研究將分析師預測之離散程度納入考量，並 預期其係數為正。
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Reiter 1992; Blume et al. 1998; Mansi et al. 2004; Ashbaugh- Skaife et al. 2006) 。參 考其研究結果，本研究之 Clawback 條款與信用評等模型如下： Clawback 條款，則為 1；若未採用則 為 0。BETA
－ 公司第 t 年底之股票 BETA 值。Schwendiman and Pinches (1975) Kaplan and Urwitz (1979)
Ziebart and Reiter (1992)
LEVERAGE
－ 公司第 t 年底總負債與總資產之比值。Kaplan and Urwitz (1979) Blume et al. (1998) Mansi et al. (2004)
SIZE
＋ 公司第 t 年底之總資產取自然對數。Kaplan and Urwitz (1979) Ziebart and Reiter (1992) Ashbaugh- Skaife et al. (2006)
BIG4
＋為一虛擬變數。公司若於第 t 年係由 四大會計師事務所查核，則為 1；若 非由四大會計師事務所查核則為 0。
Mansi et al.(2004)
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interests and taxes)除以利息費用。Kaplan and Urwitz (1979) Ziebart and Reiter (1992) Mansi et al. (2004)
CAPINT
＋ 公司第 t 年底固定資產淨額與總資產之比值。 Ashbaugh- Skaife et al. (2006)
ROA
＋ 公司第 t 年之總資產報酬率，其計算方式為稅後淨利除以總資產。
Kaplan and Urwitz (1979) Ziebart and Reiter (1992) Ashbaugh- Skaife et al. (2006)
LOSS
－為一虛擬變數。若公司於第 t 年及 t-1 年皆為稅後淨損，則為 1；若非兩年 皆為稅後淨損，則為 0。
Ashbaugh- Skaife et al. (2006)
LAMBDA
由自願採用 Clawback 條款模型所估計出的 inverse Mills 比率。
1. 應變數
本研究採用標準普爾(Standard & Poor)給予舉借長期負債公司之信用評等，
其評等介於最佳的 AAA 與最差的 D (違約債務)之間。為了便於分析，本研究參 考 Ashbaugh- Skaife et al. (2006)之作法，將該評等區分為七大類，並給予相對應 的分數，其分類方式如下表所示：
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2. 控制變數
(1) 系統性風險(以 BETA 表示)
公司股票的 BETA 值隱含了公司的營運及財務風險。因此，當公司股票的 BETA 值愈大，將使其盈餘之不確定性增加，違約風險因而提高，故信用評等應 下降。過去研究亦證實，公司股票的 BETA 值與信用評等呈顯著負相關(如：
Schwendiman and Pinches 1975; Kaplan and Urwitz 1979; Ziebart and Reiter 1992)。
基於上述結論，本研究將公司股票的 BETA 值納入考量，並預期其係數為負。
(2) 公司槓桿程度(以 LEVERAGE 表示)
槓桿程度即公司之舉債比例。當公司以向外舉債來籌資的比例愈高，其按期 還本付息之負擔加重，違約風險因此提高，故信用評等將下降(Kaplan and Urwitz 1979; Blume et al. 1998; Mansi et al. 2004)。因此，本研究包含公司槓桿程度之變 數，並預期其係數為負。
(3) 公司規模(以 SIZE 表示)
過去研究發現，公司規模與其信用評等呈顯著正相關(如：Kaplan and Urwitz 1979; Ziebart and Reiter 1992; Ashbaugh- Skaife et al. 2006)。其可能係因為規模較 大的公司，其歷史較為悠久、營運較為穩定成熟，或是已在市場建立良好的聲譽，
故市場認為其違約風險較低。因此，本研究將公司規模納入考量，並預期其係數 為正。
(4) 會計師之審計品質(以 BIG4 表示)
Mansi et al.(2004)發現，若公司委任規模較大之會計師事務所查核財務報表，
其信用評等將較佳。由於規模較大之會計師事務所擁有較充裕之人力與資源，其 審計服務之品質應較佳，故能提升財務報表之可信度。因此，本研究包含會計師 事務所規模之變數，並預期其係數為正。
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(5) 利息保障倍數(以 COVERAGE 表示)
利息保障倍數衡量的是公司按期付息的能力，故與公司之違約風險直接相關。
當公司之利息保障倍數愈大，顯示其有較為充裕的資金支應定期的利息支付，而 不至於因為突發的支出而導致違約，故其信用評等應較佳(Kaplan and Urwitz 1979; Ziebart and Reiter 1992; Mansi et al. 2004)。基於上述結論，本研究將公司之 利息保障倍數納入考量，並預期其係數為正。
(6) 資本密集度(以 CAPINT 表示)
Ashbaugh- Skaife et al. (2006)發現不同的資產結構，亦會影響公司之信用評 等。其指出，當公司之資本密集程度愈高(亦即總資產中固定資產之比重愈大)，
債權人所面臨的違約風險將較低，故公司之信用評等較高。因此，本研究包含資 本密集程度之變數，並預期其係數為正。
(7) 獲利能力(以 ROA 表示)
總資產報酬率衡量的是公司整體之獲利能力。過去研究顯示，公司之總資產 報酬率愈高，其違約風險將下降，故其信用評等較佳(Kaplan and Urwitz 1979;
Ziebart and Reiter 1992; Ashbaugh- Skaife et al. 2006)。根據上述結論，本研究亦將 公司之總資產報酬率納入考量，並預期其係數為正。
(8) 營業虧損狀態(以 LOSS 表示)
Ashbaugh- Skaife et al. (2006)以公司近兩年度之營業結果，來判定其是否處 於營業虧損狀態。其發現，處於營業虧損狀態之公司，由於其無法按時付息之可 能性提高，故信用評等較低。因此，本研究亦採用相同之衡量方式，並預期其係 數為負。
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