1. 主要測試
表 4-5 探討財務績效與 MD&A 語調之一致性、公司市值、過去五年股東權 益報酬變動程度、盈餘意外、淨現金流量變化、延遲申報、無缺漏資訊數及異常 累計報酬，是否分別影響分析師預測修正、預測錯誤，及市場累計異常報酬（標 準化）。迴歸模型殘差以產業別調整，以降低殘差造成的估計偏誤。由表 4-5（1）
分析結果顯示，以 TFICF 計算之一致性指標（Con_Co）中的樂觀與分析師預測 修正幅度（|REV|）呈正向關係，說明相對於持平（財務績效與 MD&A 語調一 致），樂觀（模型變數 Con_Co_1）的情況使分析師預測修正幅度更大，然悲觀（模 型變數 Con_Co_2）之情況並未獲得顯著結果，迴歸結果支持假說 H1 與假說 H1 -1。控制變數部分，除過去五年的股東權益報酬率變動程度（ROE_sd）與淨現金 流量變化（OCF）未達顯著水準，其他控制變數皆顯著與分析師預測修正幅度有 關，且與預期符號相符，顯示公司市值越大，分析師所做修正變動會越小；盈餘 意外（EPS_sur）越大或有延遲申報（Filelate）之情形將預期分析師有更大的修 正變動，而無缺漏資訊數（Nomiss）越多，分析師能獲得的資訊更為充足，亦使 其預測之修正幅度更大。
由表 4-5（2）分析結果顯示，一致性程度與分析師預測錯誤幅度（|ERR|）
呈負向相關，支持假說 H2，當財務績效與 MD&A 語調不一致（無論偏向樂觀或 悲觀），分析師預測錯誤的幅度皆變小，說明分析師看穿此不一致之現象，對觀 測公司管理階層論調與其財務績效有不一致者進行進一步分析，取得較為精確之 資訊後，做出更低錯誤的預測，因而支持假說 H2-1 與 H2-2。控制變數部分，過 去五年的股東權益報酬率變動程度（ROE_sd）、淨現金流量變化（OCF）、無缺漏 資訊數（Nomiss）與累計異常報酬絕對值（|CAR|）並未達顯著水準。公司市值 與盈餘意外與分析師預測錯誤變動呈負相關，推論公司市值越大或盈餘意外越大 時，分析師會取得更足夠資訊以進行分析，因此預測錯誤幅度下降。
由表 4-5（3）分析結果顯示，一致性指標屬樂觀與標準化之累計異常報酬
（zCAR）呈顯著負相關，說明當財務績效與 MD&A 語調不一致且情況屬樂觀 時，市場投資人對此資訊給予負面評價，結果支持假說 H3。控制變數部分，僅 公司市值（MV）與應變數呈顯著負相關，其他相關控制變數均未達顯著水準，
推論本模型所設定之參數條件下尚未能辨認各項控制變數與應變數之關連性，或 可能存在重要之不易與無法觀察影響標準化累計異常報酬之因素。
2. 穩健度測試
為支持各模型之迴歸結果，表 4-6 至表 4-8 為各模型之穩健度測試。表 4-6 為四種分析師預測修正幅度（|REV|）之穩健度測試，表 4-6（1）與（2）分別 為一致性指標採用 TFICF 與 TFIDF 計算後分組，且模型殘差按年度調整之結果，
表 4-6（3）與（4）之一致性指標則分別採用 TFICF 及 TFIDF 且計算向量值公 式＋1，模型殘差按產業調整。自變數部分，一致性指標的樂觀（模型變數分別 為 Con_Co_1、Con_Do_1、Con_Cn_1、Con_Dn_1）在四種穩定度測試結果皆為 顯著正相關，支持假說 H1，分析師於公司財務績效與 MD&A 語調不一致且為樂 觀時，其預測修正幅度相較持平為較大，結果支持假說 H1-1。控制變數部分，公 司市值（MV）在四種穩定測試下均顯著為負，與主要測試結果相符；盈餘意外
（EPS_sur）與延遲申報（Filelate）僅於測試（3）與測試（4）呈現顯著正相關；
無缺漏資訊數（Nomiss）與累計異常報酬絕對值（|CAR|）在四種測試結果均顯 著為正，與主要測試結果相符。
表 4-7 為四種分析師預測錯誤幅度（|ERR|）之穩健度測試，表 4-7（1）與
（2）分別為一致性指標採用 TFICF 與 TFIDF 計算後分組，模型殘差按年度調整 之結果，表 4-7（3）之一致性指標採用 TFICF 且計算向量值公式＋1，表 4-7（4）
則採用 TFIDF，測試（3）與測試（4）兩模型殘差皆按產業調整。自變數部分，
一致性指標的樂觀（模型變數分別為 Con_Co_1、Con_Do_1、Con_Cn_1、Con_Do_1）
在四種穩定度測試結果皆為顯著正相關，悲觀則不若主要測試之結果，支持假說
種穩健度測試下均呈顯著負相關，與主要測試結果相符，說明公司市值或盈餘意
（2） 市場累計異常報酬觀測窗期變動
表 4-10 為觀測窗期（-1, +2）市場累計異常報酬之迴歸結果，測試（1）與
（2）之一性性指標分別採 TFICF 及 TFIDF 計算向量值；測試（3）與（4）之一 致性指標則為 TFICF 與 TFIDF 且向量值公式+1 計算，四種迴歸模型殘差均以產 業分群調整。迴歸結果在一致性指標屬樂觀（模型變數分別為 Con_Co_1、
Con_Do_1、Con_Cn_1、Con_Dn_1）均呈現顯著負相關，此與觀測窗期（-1, +3）
之結果一致，解釋財務績效指標與 MD&A 語調不一致性且情況為樂觀時，相較 於持平，市場投資人對此有負向評價反應。
表 4-5 一致性指標（Con_Co）與分析師預測修正幅度、預測錯誤幅度及累計
表 4-6 分析師預測修正幅度（|REV|）穩健度測試結果
|REV| （1） （2） （3） （4）
_cons 0.060*** 0.055*** 0.058** 0.053***
MV -0.008*** -0.008*** -0.008*** -0.008***
ROE_sd 0.001 0.001 0.001 0.001 EPS_sup 0.015 0.015 0.015** 0.015**
OCF -0.025 -0.024 -0.025 -0.024 Filelate 0.034 0.034 0.034* 0.034*
Nomiss 0.000*** 0.000** 0.000* 0.000*
|CAR| 0.050** 0.050** 0.050** 0.050**
Con_Co_1 0.068**
Con_Co_2 -0.002
Con_Do_1 0.038**
Con_Do_2 0.003*
Con_Cn_1 0.070***
Con_Cn_2 -0.000
Con_Dn_1 0.039**
Con_Dn_2 0.005
Ind. dummy YES YES YES YES
year dummy YES YES YES YES
R
2 0.20 0.20 0.20 0.20N
4,038 4,038 4,038 4,038註：***表示達到 1%顯著水準；**表示達到 5%顯著水準；*表示達到 10%顯著水準。
表 4-7 分析師預測錯誤幅度（|ERR|）穩健度測試結果
|ERR| （1） （2） （3） （4）
_cons 5.247*** 4.546*** 4.978*** 4.546***
MV -0.437*** -0.441*** -0.441** -0.441**
ROE_sd 0.038 0.038 0.039 0.038 EPS_sup -1.745** -1.752** -1.748** -1.752***
OCF -5.235*** -5.152*** -5.195 -5.152 Filelate 3.195 3.149 3.184* 3.149 Nomiss 0.001 0.001 0.001 0.001
|CAR| 0.875 0.870 0.895 0.870 Con_Co_1 -2.195*
Con_Co_2 -0.674
Con_Do_1 -1.219***
Con_Do_2 0.055
Con_Cn_1 -1.911***
Con_Cn_2 -0.377*
Con_Do_1 -1.219**
Con_Do_2 0.055
Ind. dummy YES YES YES YES
year dummy YES YES YES YES
R
2 0.11 0.11 0.11 0.11N
4,016 4,016 4,016 4,016註：***表示達到 1%顯著水準；**表示達到 5%顯著水準；*表示達到 10%顯著水準。
表 4-8 （標準化）累計異常報酬（zCAR）穩健度測試結果
zCAR （1） （2） （3）
_cons 0.076*** 0.076*** 0.076***
MV -0.000*** -0.000*** -0.000***
ROE_sd -0.000 -0.000 -0.000
EPS_sup 0.001 0.001 0.001
OCF -0.000 -0.000 -0.000
Filelate 0.003 0.004 0.004
Nomiss -0.000 -0.000 -0.000
Con_Do_1 -0.004***
Con_Do_2 0.000
Con_Cn_1 -0.004***
Con_Cn_2 -0.000
Con_Dn_1 -0.003***
Con_Dn_2 -0.000
R
2 0.01 0.01 0.01N
2,081 2,081 2,081註：***表示達到 1%顯著水準；**表示達到 5%顯著水準；*表示達到 10%顯著水準。
表 4-9 額外測試—分析師預測修正方向
REV （1） （2） （3）
_cons -0.016 -0.012 -0.006
MV 0.001* 0.002* 0.002**
ROE_sd -0.000 -0.000 -0.000
EPS_sup 0.003 0.003 0.004
OCF 0.026 0.025 0.027**
Filelate -0.039 -0.039 -0.038
Nomiss -0.000 -0.000 -0.000
|CAR| -0.026 -0.027 -0.027
Con_Co_1 -0.080***
Con_Co_2 0.012
Con_Cn_1 -0.085***
Con_Cn_2 0.008
Con_Dn_1 -0.045**
Con_Dn_2 0.002
Ind. dummy YES YES YES
Year dummy YES YES YES
R
2 0.03 0.03 0.03N
4,038 4,038 4,038註：***表示達到 1%顯著水準；**表示達到 5%顯著水準；*表示達到 10%顯著水準。
表 4-10 額外測試—標準化累計異常報酬（申報日前一日至後二日）
zCAR （1） （2） （3） （4）
_cons 0.067*** 0.068*** 0.067*** 0.068***
MV -0.000** -0.000** -0.000** -0.000**
ROE_sd 0.000 0.000 0.000 0.000 EPS_sup 0.002 0.002 0.002 0.002
OCF 0.000 0.000 0.000 0.000
Filelate 0.001 0.001 0.001 0.001 Nomiss -0.000*** -0.000*** -0.000*** -0.000***
Con_Co_1 -0.002***
Con_Co_2 0.000
Con_Do_1 -0.003***
Con_Do_2 -0.000
Con_Cn_1 -0.004***
Con_Cn_2 0.000
Con_Dn_1 -0.002***
Con_Dn_2 -0.000
R
2 0.004 0.004 0.004 0.004N
2,081 2,081 2,081 2,081註：***表示達到 1%顯著水準；**表示達到 5%顯著水準；*表示達到 10%顯著水準。
伍、 結論與建議
本研究以 2004 到 2013 年美國上市公司為研究對象，探討 10-K 申報日財務 績效與 MD&A 語調一致性（區分為持平、樂觀及悲觀三類指標）對機構專業投 資人（分析師預測修正幅度與分析師預測錯誤幅度）與市場投資人（標準化累計 異常報酬）之影響，同時以不同文字探勘基準下（TFICF、TFIDF，向量值計算 公式是否+1）的一致性指標進行穩健度測試。
相較過去文獻較著重探討（1）MD&A 內容的有用性或做為預測性工具、（2）
MD&A 語調及語調變化，本研究將文字性資訊與財務資訊結合，做為研究影響 市場反應之新資訊，同時考量不同文字探勘技術下對研究結果之影響。實證結果 顯示此不一致資訊且情境屬樂觀對專業機構投資人與市場投資人皆產生反應，二 類投資人對此財務與非財務資訊之不一致情形能「看穿」及利用資訊，本研究結 果支持 Li（2010）的論點，亦未推翻 Brown and Tucker（2011）之結論，而是發 現分析師與市場投資人對財務資訊與 MD&A 內容不一致時有反應，屬二者研究 論點之延伸。針對此不一致資訊對投資市場反應之結果，本研究建議未來與 MD&A 語調一致性有關之研究應將盈餘宣告日（相對於申報日為前）可能產生 之影響納入考量，進一步了解此不一致情形對市場反應之效果。
本研究之主要限制如下，為進行財務績效與 MD&A 資訊一致性之向量值，
本研究採用八項財務構面指標，惟 Compustat 資料庫中部分公司資料並未齊全，
刪除不完全之樣本後，研究樣本可能無法代表母體。另，累計異常報酬屬短窗期，
期間為申報日前一日至後三日，本研究雖然以工作天做為區分以排除週末影響，
仍有部分樣本申報日後為長期間之節日，因而自本研究樣本中剔除，排除之樣本 是否具代表性則有待更多的研究提出證據支持。
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