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第四節 迴歸結果分析
本節呈現多元迴歸之實證結果，並分析管理當局能力是否會對財務分 析師預測行為造成影響，而分析師預測行為分別以三種預測屬性進行分析，
本研究係根據 Demerjian et al. (2012)資料包絡分析法計算可歸因於管理當 局能力好所貢獻之企業增額效率，以衡量管理當局能力。以下分別探討經 理人能力對於各種分析師預測屬性之影響。
一、管理當局能力與分析師追蹤意願之關聯性
企業特質舉凡產業、規模、股權結構、公司治理及揭露政策皆會影響 財務分析師的預測偏好，令其產生長期追蹤之動機(Bhushan 1989; Lang and Lundholm 1996)。因此，本研究探討經理人能力是否會對分析師的預測意願 有所影響；當公司管理當局能力愈高，該公司分析師追蹤人數將愈多。假 說一之迴歸模型(1)如下：
Analystsi,t=α0+α1MA_Ranki,t+α2Sizei,t+α3𝐴𝑔𝑒i,t+α4Surpi,t+α5𝑅𝑜𝑎i,t+α6Year +α7Ind+εI,t (1)
表 4-4 列出管理當局能力(MA_Rank)對券商分析師追蹤預測意願之實 證結果。由表 4 可得之實證模型的 Adjusted R-square 為 43.22%，即本模型 具有約 43.22%之解釋力。
管理當局能力與分析師追蹤報導人數呈正相關，係數為 0.1594，且達 1%顯著水準，表示實證結果支持本研究之假說：管理當局能力愈好，公司 經營狀況往往愈穩定，體制完善且財務透明，市場上也會有更多投資人關 注該公司，因此，在需求提升與分析擁有較多訊息種種因素之下，分析師
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市年齡(Age)係數顯著為負，與 Conrad et al. (2006)發現不符，Albrecht，Lookabill，and Mckeown (1977)指出，新上市的公司為了同分析師、金融機 構等建立起良好的“投資者關係”，引起市場參與者的注意，會更願意主動
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Adj.R2 43.22%
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註 1：***為達到 1%的顯著水準，**為達到 5%的顯著水準，*為達到 10%
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R-square=36.37% )。本研究以變異數膨脹因子判斷自變數間是否具完全共 線性，分析結果顯示所有自變數之VIF值均小於10，顯示自變數間應不具完 務報導可靠性愈高，資訊品質也愈好。過去文獻(Barron et al. 1998; Lang and Lundholm1996)亦有相同看法，他們主張資訊的揭露具有潛在利益，資訊揭 露能吸引更多投資者進行投資，並且減少估計風險及降低資訊不對稱的情 況，當公司提供關於未來盈餘的揭露愈具資訊性，則分析師的預測精確性 也會愈高。‧ 國
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控制變數部分，除市價淨值比(Mbr)外，所有變數均達 1%顯著水準。
分析師預測天數(Horizon)與盈餘變動(Surp)呈現顯著正相關，此結果顯示獲 利能力平穩之企業，容易受到投資者青睞。盈餘變動(Surp)係數為 0.4832，
且達 1%顯著水準，實證結果證實 Bowen et al. (2002)過去之研究：盈餘變 動愈大，分析師預測誤差增大，準確度愈低；分析師預測天數(Horizon)對 於分析師盈餘預測準確度之係數為 0.0116 (P<0.01)，顯示盈餘預測發佈時間 距實際盈餘發佈日愈近，影響盈餘不確定之因素減少，分析師之預測將愈 準確。林崇善(2004)發現屬於第 4 季的預測樣本較其他季的預測對投資人明 顯有較佳的影響力；又汪進揚與余俊憲 (2004)認為各季誤差隨著預測時距 縮短，預測誤差愈形縮小，代表財務分析師能有效利用新資訊產生較佳的 預測值。本研究之結果與過去文獻相符。分析師追蹤人數(Analysts)呈顯著 負相關，表明分析師追隨人數增加，會減小預測誤差，則預測準確度會上 升。
公司規模(Size)與分析師預測誤差呈現顯著正相關(係數為 0.002)，表示 公司規模愈大，則分析師的預測誤差增大，那麼準確度將會下降，與本研 究預期不符。石桂峰等 (2007)研究指出小公司業務相對簡單，較容易分析。
中國上市公司具有主業不突出特點，規模越大則從事行業越多，多元化跨 地區經營增加了預測難度，因此降低盈餘預測準確度。損失(Loss)係數為 -0.0099，代表實證結果顯示企業獲利能力愈高，分析師預測之準確性愈低，
與預期符號不符，可能是因為對於前期虧損的企業，分析師會在預測時會 投入更多的時間和精力，增加了預測準確性。
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資訊揭露數量與品質的增加，分析師取得較多可靠訊息，其看法將傾向一 致，故預測行為之離散性將降低。假說三之迴歸模型如下：
Dispi,t=α0+α1MA_Ranki,t+α2Sizei,t+α3Horizoni,t+α4Mbri,t+α5Surpi,t+α6𝐿𝑒𝑣i,t +α7IMRi,t+α8Year+α9Ind+𝜀𝑖,𝑡 (3)
表4-6為上式之實證結果，在控制變數部分納入財務變數及公司治理變 數控制之。該模型之Adjusted R-square為15.77%，表示模型約有15.77%之解 釋力。本研究另以變異數膨脹因子判斷自變數間是否存在共線性，分析結 果所有自變數之VIF值均小於10，顯示變數間之共線性問題並不嚴重。
管理當局能力(MA_Rank)與分析師預測離散程度(Disp)呈負相關，係數 為-0.000039，但是未達到10%顯著水準，所以並未表示實證結果支持本研 究之假說：當經理人能力較佳，伴隨著企業公開資訊揭露的增加，財務分 析師將取得更多正確訊息，故其看法會傾向一致。
控制變數部分，分析師預測天數(Horizon)係數為0.0009，且達1%顯著 水準，顯示分析師預測平均天數愈短，其預測離散性愈小；盈餘變動(Surp) 與負債比率(Lev)的部份， 兩者對於分析 師預測離散程 度之係數分 別為 0.2586與0.006，顯示企業盈餘變動愈大，該公司財務狀況存在之不確定性 將愈多，導致分析師預測分歧程度擴大；又負債比率愈高，公司進行盈餘 管理之可能性提高，進而使資訊透明度降低(Defond and Jiambalvo 1994)，
故分析師盈餘預測之依據將減小，進而造成分析師預測之離散性。
方軍雄，邵紅霞(2006)對中國財務分析師預測資訊來源的調查發現，有 28.99%的分析師在回答“在對企業進行預測時，考慮了無形資產因素”。無
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