第四章 實證分析
第三節 雙方設限Tobit model實證結果
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立 政 治 大 學
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N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第三節 雙方設限Tobit model實證結果
本文將採用五種模式進行實證分析，模式一不考慮異質參與者的影響，模式 二至模式五，則分別加入信託投資公司與票券金融公司的拆進、拆出比例進行分 析。五種模式的實證結果分別列於下表 4。
觀察結果中可發現，在前六大類變數裡，除了準備金總額變數與金融機構逾 放比率係數不顯著外，其餘變數皆至少在其中一模式中有顯著影響。另外，我們 可以進一步比較信託投資公司與票券金融公司的比例對五種模式產生的影響。首 先，比較模式一與模式二可發現，信託投資公司比例的加入，不但提升了整體解 釋能力，並且信託投資公司拆出比例也呈現負向顯著的結果。其次，比較模式一 與模式三發現，票券金融公司比例的加入雖然也同樣提升了整體解釋能力，但是 提升幅度小於模式二，而且票券金融公司的拆進比例雖如預期呈現正向影響，但 是並不顯著，其顯著能力甚至低於其拆出比例。
模式四則是進一步將信託投資公司與票券金融公司的比例同時放入，分析其 結果可發現，其中信託投資公司拆出比例雖與模式二相比，個別解釋能力下降，
但是就整體解釋能力而言，模式四為五種模式中最佳。模式五去除原先的信託投 資公司與票券金融公司比例，並以兩機構的合計拆出比例來取代，發現合計拆出 權數係數雖為顯著，但整體解釋能力並未高於模式四。故整體而言，我們可以斷 定模式四最具有對貸方議價力的解釋能力。以下將進一步對模式四中各變數產生 的影響方向進行分析與比較。
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Log 80.9738 82.8314 81.6482 83.0194 82.5058
資料來源：本研究整理。
註 1：括號內的數值為
t
值。註 2：*** 為達 1% 的顯著水準；** 為達 5% 的顯著水準；* 為達 10% 的顯著水準。
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表 5 分別呈現模式四實證結果與原先預期方向以及本研究主要參考文獻
Bech and Klee 之研究結果，藉此我們可以進一步比較分析三者對貸方議價力影 響方向異同。由於 Bech and Klee 之研究將聯邦基金市場以貸方為銀行或 GSE 劃分為兩個區隔市場，故下表 5 會同時呈現 Bech and Klee 對銀行和 GSE 的實 證結果。首先，在準備金總額對數值的結果中，由於本研究的結果為正向不顯著，
故推斷準備金總額對臺灣金融拆款市場的議價力影響不大。其次，本研究中採用 公債附條件利率做為附條件利率變數，其模式四的實證結果與預期相同。而 Bech and Klee 的研究是採用附條件利率與目標利率的差距，作為採用的實證變數。將 本研究與其做比較可發現，GSE 的實證結果相同，但與對銀行的實證結果則相 反。另外，在信用風險相關變數的採用上，本研究是選擇金融機構逾放比率變數，
影響為負向不顯著；而 Bech and Klee 的變數則是選擇信用違約交換指數，對於 銀行為正向顯著，對於 GSE 則為負向顯著。
觀察政策虛擬變數的結果，可以發現本研究與 Bech and Klee 的研究皆為正 向顯著，故可推斷實際情況下，當預期中央銀行付息政策即將變化時，對貸方議 價力有明顯的正向影響。準備金集中度變數的結果值得特別注意，本研究模式四 的實證結果為顯著正向影響，與 Bech and Klee 對 GSE 的實證結果相同。
金融風暴虛擬變數的實證結果雖然在模式四沒有顯著解釋能力，但在其他 模式裡皆為正向顯著，影響方向也皆與先前預期一致，故可推斷在特定情況下，
類似金融危機事件的發生會對貸方議價力有明顯的正向影響。
最後，由於本研究有加入不同機構借貸限制的預測因子，故此部分僅能與 原先預期比較。從結果中可發現，票券金融公司的比例不論是拆進或拆出，影響 發向與原先的預期一致，但皆為不顯著，故可推論實際情況下，票券公司在對臺 灣金融拆款市場中的貸方議價力預測上影響較低。至於信託投資公司的比例影響 方向也是皆與原先預期一致，由於信託投資公司可使用中央銀行的短期融通管 道，故推斷信託投資公司的拆進權數不會對議價力有影響，研究結果為負向不顯 著，不違背原先預期。另外，雖然信託投資公司的拆出權數不顯著，但是其在模