台灣上市公司使用衍生性金融工具避險因素與避險對公司績效影響之研究 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學金融研究系研究所碩士學位論文台灣上市公司使用衍生性金融工具避險因素與避險對公司績效影響之研究 Research on the factors of hedging from financial derivatives政 and 治 its impacts on business. 大. performance立 of listed companies in Taiwan. y. ‧. Nat. io. er. Hung-Chi Wei. sit. ‧ 國. 學魏宏錡. al. n. iv n C h e n g :c h林士貴博士指導教授 i U 廖四郎博士. Advisor: Shih-Kuei Lin,Ph.D. Szu-Lang Liao,Ph.D.. 中華民國 104 年 6 月 June,2015.

(2) 摘要本文研究期間為民國 94 年至民國 102 年共 9 年的時間，以台灣全部的上市公司為研究對象，扣除資料不全者，共有 569 間公司。本論文使用 Loistic regression 之研究方法，找出台灣上市公司是否避險的因素，以及避險對公司績效的影響，並以 OLS 最小平方法估計避險的因素與避險對公司績效的影響。企業國際化已經是目前經濟狀態不可避免的趨勢，尤其進出口頻繁的產業，更是面臨匯率波動. 政治大實證結果顯示各個產業有著不同的決定性因素來影響企業執行決策，其中化立. 風險所帶來的威脅。因此，企業頻繁的使用衍生性金融工具來執行避險策略。. ‧ 國. 學. 學業、金融業、光電業、造紙業與塑膠業存在統計上顯著的結果。另外公司若執行避險策略，對於公司價值有正面的影響，台幣貶值、董監事持股比率、權益資. ‧. 金之比重以及營收成長率對於公司的價值也都存在正面與顯著的關係，而實質利. er. io. sit. y. Nat. 率的上升則對公司的價值有不利的影響。. 關鍵詞：上市公司、避險、公司價值. n. al. Ch. engchi. I. i Un. v.

(3) Abstract In this thesis, the statistical program is statistical analysis system (SAS), and it is used to build a logistic regression model, which is utilized to find the critical factors when a company make any decision whether to hedge. Also, ordinary least squares method (OLS) is utilized to evaluate the influence on the financial performance between to hedge or not. Today, enterprises internationalization has become a popular trend of economic. 政治大 effects of exchange rate volatility. Thus, many companies always use derivatives to 立. activities. Especially, the export and import trading companies face the threat of the. ‧ 國. 學. hedge some risk. This thesis selects 9 years data over the period AD 2005 to AD 2013. The samples are listed companies in Taiwan. Removing incomplete data, the sample. ‧. number is 569.. sit. y. Nat. The empirical results show that each industry has different determinants to. io. er. influence on the strategy, and the industry including Chemicals, Banking, Photoelectric,. al. iv n C company utilize a hedge strategy, h there e nis ga positive c h i Ueffect on firm value. Also, firm n. Papermaking and Plastic displayed statistical significant results. Moreover, while a. value is positively associated with TW-currency depreciation, Director Shareholding ratio, stockholder structure and sales growth rate. Whereas, Rising of real interest rates is negative effect on firm value. Keyword：Listed company、Hedge、Value of Company. II.

(4) 誌謝. 渡過了兩年的研究所生涯，首先要先向兩位指導教授林士貴博士以及廖四郎博士表達由衷的感謝，在這段期間內，除了學業與研究上受到了老師的諄諄教誨與細心指導，更在待人處事方面獲得了啟發更加圓融，在此對老師致上最誠摯的敬意，也承蒙口試委員江彌修教授、盧佳琪教授、吳庭斌教授於口試期間的寶貴意見與指正，才能使本論文更臻周延，在此致上最誠摯的謝意。研究期間，感謝明哲學長對我的照顧與提攜，祝學長畢業後在工作上能夠鴻. 政治大情流氓偉祥、程式怪物呆瓜、Meeting 都裝忙的柯柯，在研究的道路上互相取笑、立. 圖大展、一帆風順。也感謝同門師兄弟，櫃檯小妹殺手小莫、PPT 妖怪鴻緯、感. ‧ 國. 學. 激勵、取暖。沒有你們大家的幫忙，我的論文很難完成。. 我要特別感謝蔡佩玲學姐帶給我的指導與幫助，於此獻上個人由衷的謝意。. ‧. 另外嘔吐王智恆總會拉我去重訓與運動，企圖凸顯出自我風格與個人魅力，儘管. sit. y. Nat. 我從來沒有去過，但他仍是我修業過程中的好夥伴。同時也要感謝成熟氣質美麗. n. al. er. io. 大方金融碩二班花姿伶在無數個研究的夜晚陪我燃燒彼此的光陰、以及一直在論. i Un. v. 文撰寫上幫助我很多的奕嘉、強迫我把圖表格式修的很讚的庭玉、還有總是提點. Ch. engchi. 論文細節的洪禎以及其餘幫助過我的人，感謝你們平時很讚讚讚的歡笑與陪伴，雖然每次到 1149 大家都在玩世紀帝國跟 LOL，但那邊確實是學習的好所在阿! 最後要感謝父親魏結祥、母親楊秋麗多年來的栽培與養育之恩、兄長魏瑞倫的支持與鼓勵以及一直陪伴我的好朋友們，使我能夠免於外務安心完成學業，謝謝你們。. III.

(5) 目錄摘要.........................................................................................................................I Abstract ................................................................................................................. II 誌謝...................................................................................................................... III 目錄......................................................................................................................IV 圖表目錄..............................................................................................................VI 第一章緒論.......................................................................................................... 1 1.1 研究背景與動機..................................................................................... 1. 政治大. 1.2 研究架構................................................................................................. 3. 立. 第貳章文獻探討.................................................................................................. 4. ‧ 國. 學. 避險的定義........................................................................................... 4. 2.2. 衍生性金融工具................................................................................... 4. ‧. 2.1. 2.2.1 定義 : .......................................................................................... 4. y. Nat. er. io. sit. 2.2.2 特徵 : .......................................................................................... 4 2.2.3 種類 : .......................................................................................... 5. n. al. Ch. i Un. v. 2.2.4 避險會計之條件 : ...................................................................... 5. engchi. 2.3. 避險之衍生性金融工具使用的關鍵性因素....................................... 6. 2.4. 影響公司經營績效的關鍵性因素....................................................... 7. 第三章研究方法.................................................................................................. 9 3.1. 資料選取及樣本選擇........................................................................... 9 3.1.1 資料來源...................................................................................... 9 3.1.2. 研究期間.................................................................................... 9. 3.1.3. 樣本選取標準............................................................................ 9. 3.2 研究假說............................................................................................... 10 3.2.1. 避險的決定因素...................................................................... 10 IV.

(6) 3.2.2 3.3. 3.4. 公司績效表現與避險之關聯.................................................. 12. 研究變數之定義................................................................................. 12 3.3.1. 避險決定因素之衡量變數...................................................... 13. 3.3.2. 衡量公司績效之變數.............................................................. 15. 研究方法............................................................................................. 17 3.4.1. 描述統計量分析...................................................................... 17. 3.4.2. 皮爾森相關係數矩陣.............................................................. 17. 3.4.3. Logistic 迴歸分析 (Logistic Regression Analysis ) .............. 18. 政治大第四章實證分析................................................................................................ 19 立 3.4.4 OLS 最小平方法 .................................................................... 18. ‧ 國. 學. 4.1 基本統計資料分析............................................................................... 19 4.2 使用衍生性金融工具之決定性因素................................................... 22 皮爾森相關係數矩陣.............................................................. 22. 4.2.2. 按產業分類之羅吉斯迴歸分析 Logistic Regression ............. 23. ‧. 4.2.1. sit. y. Nat. io. er. 4.2.3 探討各項自變數與公司績效之關係........................................ 27. al. iv n C hengchi U 5.1 結論........................................................................................................ 30 n. 第五章結論與建議............................................................................................ 30. 5.2 研究限制............................................................................................... 31 5.3 後續研究之建議................................................................................... 31 參考文獻.............................................................................................................. 32 附錄...................................................................................................................... 33. V.

(7) 圖表目錄圖 1-1……………………………………………………………………..……………2 圖 1-2……………………………………………………………………..……………3 表 3-1…………………………………………………………………………………15 表 4-1…………………………………………………………………………………20 表 4-2 各產業歷年使用衍生性金融工具之比率…………….……………………..34 表 4-3 全產業基本資料分析…………….………………………….………….........35 表 4-4 水泥業基本資料分析…………….………………………….………….........35 表 4-5 食品業基本資料分析…………….………………………….………….........36. 政治大表 4-7 紡織業基本資料分析立 …………….………………………….…………...........37 表 4-6 塑膠業基本資料分析…………….………………………….………….........36. ‧ 國. 學. 表 4-8 電機業基本資料分析…………….………………………….…………...........37 表 4-9 電器業基本資料分析…………….………………………….…………...........38. ‧. 表 4-10 化學業基本資料分析……..…….………………………….…………...........38 表 4-11 生技業基本資料分析………….………………………….………….............39. y. Nat. sit. 表 4-12 玻璃業基本資料分析………….………………………….………….............39. er. io. 表 4-13 造紙業基本資料分析………….………………………….………….............40. al. n. iv n C hengchi U 表 4-15 橡膠業基本資料分析………….………………………….………….............41 表 4-14 鋼鐵業基本資料分析………….………………………….………….............40. 表 4-16 汽車業基本資料分析………….………………………….………….............41 表 4-17 半導體業基本資料分析………….………………………….………….........42 表 4-18 電腦及周邊設備基本資料分析…...…….……………………….……..........42 表 4-19 光電業基本資料分析………….……………………….…………….............43 表 4-20 通信網路業基本資料分析………….………………………….…….............43 表 4-21 電子零組件業基本資料分析………….……………….……...…...................44 表 4-22 電子通路業基本資料分析………….………………………….………..........44 表 4-23 資訊服務業基本資料分析………….……………………….………….........45 表 4-24 其他電子業基本資料分析………….………………….…………..................45 表 4-25 營造類基本資料析………….………………………….………….................46 VI.

(8) 表 4-26 運輸類基本資料分析………….………………………….………….............46 表 4-27 觀光類基本資料分析………….………………………….………….............47 表 4-28 金融業基本資料分析………….………………………….………….............47 表 4-29 百貨業基本資料分析………….………………………….………….............48 表 4-30 油電業基本資料分析………….………………………….………….............48 表 4-31 其他類基本資料分析………….………………………….………….............49 表 4-32 皮爾森相關係數矩陣表………….………………………….………….........22 表 4-33 變數俱統計上顯著之產業別………….…………………….….…………….25 表 4-34 各產業自變數方向統整……………...………………………….……….......26 表 4-35 水泥業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........50. 政治大表 4-37 塑膠業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........51 立表 4-36 食品業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........50. 表 4-38 紡織業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........51. ‧ 國. 學. 表 4-39 電機業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........52 表 4-40 電器業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........52. ‧. 表 4-41 化學業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........53. sit. y. Nat. 表 4-42 生技業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........53. al. er. io. 表 4-43 造紙業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........54. n. 表 4-44 鋼鐵業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........54. Ch. i Un. v. 表 4-45 橡膠業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........55. engchi. 表 4-46 半導體業羅吉斯迴歸分析………….……………………….………….........55 表 4-47 電腦及周邊業羅吉斯迴歸分析…………………………….…………..........56 表 4-48 光電業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........56 表 4-49 通信網路業羅吉斯迴歸分析………….……………………………..............57 表 4-50 電子零組件業羅吉斯迴歸分析………….………………….………….........57 表 4-51 電子通路業羅吉斯迴歸分析………….…………………….………….........58 表 4-52 金融業羅吉斯迴歸分析………….………………………….………….........58 表 4-53 其他羅吉斯迴歸分析………….……………………….………….................59 表 4-54 OLS 迴歸結果………………………….………………………………………..29. VII.

(9) 第一章緒論 1.1 研究背景與動機本國企業以外銷導向為主，民國 103 年出口總值高達 3138.0 億美元，進口總額為 2742.2 億美元，尤其對中國大陸之進口已經超越日本，成為最大進口來源國，貿易依存度達 108.9，風險管理成為企業不得不面對的課題。為規避匯率風險，多數受到曝險的公司會採用衍生性金融工具避險，可以由圖 1-1 發現，每一年的交易量都節節攀升；不過，近幾年財務工程的發展，使得許多複雜的衍. 治政大生性金融工具可以量身打造，並非再是單純的定型化契約，企業在策畫避險時，立運用上將有更多的彈性，卻可能忽略了衍生性商品本身的風險。 ‧ 國. 學. 企業由於避險不當，誤判形勢而造成虧損的案例非常多宗，著名的案例像. ‧. 是英國霸菱銀行在 1995 年操作日經 225 指數期貨及選擇權，損失達 14 億美元；. sit. y. Nat. 日本昭和蜆殼公司在同一時間，操作遠期外匯、期貨，亦損失 17 億美元；甚至. io. er. 連美國加州橘郡也因為操作浮動利率票券，導致破產。國內案例也有很多，例如 2002 年羽絨及寢具製造大廠光隆實業，與日本廠商進行策略聯盟，帳上有日幣. al. n. iv n C 計價的應收帳款，光隆看貶日幣進而放空日幣以鎖定匯差，結果日幣走強，引發 hengchi U 嚴重的匯兌損失，嚴重侵蝕本業獲利。隔年，工業電腦大廠研華電腦同樣因操作外匯造成嚴重的業外損失，匯兌損失達二億元，研華當年度獲利因此縮水 21％，股價大跌三成，同年凱美電機為了減少與國外公司往來的匯差損失，開始進行遠匯交易，設法將損失彌平，卻因為操作失利，凱美的進場部位愈來愈大，有損失就運用淨額交割手法，也就是說，透過往來銀行再賣出一個外匯選擇權，用收取權利金的方式，「暫時」將之前虧損的金額打平，如此帳上則無資金流動，不必立即揭露虧損數字，隱藏遠匯損失；最後因為看錯歐元走勢而發生鉅額虧損，並隱藏至 2004 年消息才爆發開來。2008 年中華電信公布因為新台幣升值，帳上出現一筆四十億元因匯兌產生的虧損。若是公司內控不佳，就必須面對慘痛的代價， 1.

(10) 衍生性金融商品的風險可見一斑。上述的案例，突顯出許多公司實際上並沒有辦法針對這些風險作出良好的對策，甚至根本不清楚面臨的潛在風險有哪些。衍生性金融商品如同一把雙面刃，期貨教父梅拉梅德 (Leo Melamed) 來台灣演講時曾說 : 「寫錯字的人並非鉛筆，該被罵得不是鉛筆。」強調衍生性金融商品是一種中性的工具，使用者必須瞭解其中的風險。本論文旨在探討具有哪些財務特徵的公司較傾向避險，並且對公司的績效作出實證分析，確定避險對於績效的影響，以供本國企業在針對避險決策時，能有所參考。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 台灣衍生性商品使用金額統計. 150,235,584. ‧ sit. n. er. io. al. y. Nat. 160,000,000 140,000,000 120,000,000 100,000,000 80,000,000 54,732,579 60,000,000 40,000,000 20,000,000 0. 單位:百萬元. Ch. engchi. i Un. v. 資料來源:中央銀行圖 1-1. 2.

(11) 1.2 研究架構. 尋找研究目標. 研究背景與動機. 文獻探討. 立. 政治大. ‧ 國. ‧. n. al. Logistic迴歸分析. Ch. engchi U. 實證結果分析. 結論與建議. 圖 1-2 3. er. io. sit. y. Nat 敘述性統計. 學. 建立假說與模型. 定義名詞. v ni. OLS迴歸分析.

(12) 第貳章文獻探討本部分先說明避險及衍生性金融商品的定義，再分成兩個主題進行說明，前者為避險之衍生性金融工具使用的關鍵性因素進行文獻探討，後者為影響公司經營績效之因素並整理文獻。. 2.1 避險的定義所謂避險 (hedge) 通常表示，以一個暫時的替代部位去保護未擁有之標的. 政治大止。實務上，大部分的避險方式是由衍生性金融工具來達成。常見的工具包括遠立. 資產 (或負債) 的部位，或是現有的資產 (或負債) 的部位，直到該部位清算為. ‧ 國. 學. 期契約 (Forward Contracts) 、期貨 (Futures) 、選擇權 (Options) 或是交換 (Swaps)。當然，我們也可以透過舉債等科目，來達到避險的效果。但是衍生性金. ‧. 融工具以外的避險方法難以衡量，因此在本研究中，僅就衍生性金融工具來探討。. sit. y. Nat. n. al. er. io. 2.2 衍生性金融工具 2.2.1 定義 :. Ch. engchi. i Un. v. 1. 金融工具係指某一企業產生金融資產，另一企業同時產生金融負債或權益工具之任何合約。 2. 衍生性金融工具係指其價值由資產、利率、匯率或指數等所衍生之交易合約。. 2.2.2 特徵 : 1. 具有一個以上之特定標的及明確的付款規定。 2. 合約簽訂成本相較於其他對市場反應變動類似之契約很低，或為零。. 4.

(13) 3. 可用淨額結算或交割。. 2.2.3 種類 : 1. 非避險性 : 目的是為了賺取其公允價值變動的價差。 2. 避險性. : 目的在於規避資產或負債價格變動的風險(公允價值避險) 、預期未來交易現金流量變動之風險(現金流量避險)及匯率變動之風險(國外淨投資避險)。. 2.2.4 避險會計之條件 :. 立. 政治大. 1. 於指定避險開始時有正式的書面文件。. ‧ 國. 學. 2. 預期能夠高度有效的規避風險。. ‧. 3. 避險之有效性能夠可靠的被衡量。. 4. 企業需持續衡量避險之有效性，且於指定避險之財務報表期. y. Nat. er. io. sit. 間內均確定該避險為高度有效(高度有效為 80%至 125%)。根據上述我國會計準則第三十六號公報列示之避險會計規定，本研究判定列示. n. al. Ch. i Un. v. 於各家公司之財務報表之非以避險為目的且符合避險會計之衍生性金融工具科. engchi. 目為避險目的所使用。一般而言，衍生性金融工具可分為下列四大基本類型 : 1. 選擇權 (Option) 選擇權是一種契約，買方有權利在未來某一段期間內，以事先約定好的價格向賣方買入或是賣出某一數量之標的資產。. 2. 遠期契約 (Forward Contracts) 遠期契約的買賣雙方約定未來某一時間，依約定的價格交易某一標的資產。但契約之數量、日期、信用條件等等皆可由雙方自由擬定，並非標準化契約。. 5.

(14) 3. 期貨 (Futures) 期貨是一種標準化的買賣契約，契約中規定買賣雙方在未來的某一個時點，以約定的價格和數量，買進或賣出該項特定商品。 4. 交換 (Swap) 交換是指買賣雙方約定在某一段期間內，彼此交換一連串不同的現金流量之契約。一般可分為利率交換(Interest Rate Swap)、貨幣交換(Currency Swap)、商品交換(Commodity Swap)、權益交換(Equity Swap)、信用違約交換(CDS)等。. 政治大. 2.3 避險之衍生性金融工具使用的關鍵性因素. 立. Allayannis & Ofek (2001)指出外匯曝險是國際企業選擇避險的一個重大因. ‧ 國. 學. 素，Geczy, Minton, Schrand (1997)也提到匯率風險是公司考慮的重要理由，他們認為當公司的現金流或會計盈餘波動曝露在外匯風險的部位越大時，其避險的潛. ‧. 在利益就會越高，而影響曝險部位主要來自於海外的營運活動以及海外發行的債. Nat. sit. y. 券，當海外之營運活動越頻繁，則公司受匯率之影響也越大，當公司發行的海外. al. n. 從事避險。. er. io. 債券越多，Nance et al.(1993)則將此認為是海外收入的自然避險，因此公司越不. Ch. engchi. i Un. v. 此外 Geczy, Minton, Schrand (1997)也提及避險成本的問題，強調公司必須面對開始與維持避險的成本，聘請專業的人員來分析公司的曝險部位，以便做出適當之避險策略，並且管理該避險部位以及曝險部位的平衡，相較於小公司而言，大公司較具有規模經濟，能夠承擔這些成本，然而 Warner (1977)提到了財務危機與公司規模呈現反比的現象，也就是說，小公司面對財務危機的可能性比大公司來的高，較有可以針對財務危機做避險，因此公司規模與避險之間，是否存在著一定的關係，值得我們探討。 Amrit Judge (2003)提到財務危機對於公司選擇避險有重大影響，認為在其他條件不變下，若公司的現金流量變異越大時，公司越可能面臨財務危機。 6.

(15) Smith and Stulz (1985) 認為藉由減少公司價值的變異，可以降低財務危機的預期成本. 多數的論文都使用資產負債比率還作為財務危機的衡量變數。 Myers (1977)提到股東與債權人之間的代理問題，進而造成投資不足並影響股東、債權人的利益。若股東認為投資正淨現值之計畫的報酬率小於投資的資金成本，股東將拒絕投資那些對債權人有利而對自身利益影響不大的項目，進而引發企業投資不足等問題，Barton (2001) 指出衍生性金融工具能使現金流量穩定，就成長性越高的公司而言，面臨投資不足的問題將更頻繁，也因此越具成長潛力的公司，越可能選擇避險以穩定現金流量，避免投資不足的問題。. 政治大險。Nance, Smith and Smithson (1933) 提到發行可轉債以及減少發放股利，都能立除了衍生性金融工具之外，公司亦可透過持有適當的資產或負債來進行避. ‧ 國. 學. 夠提高公司之流動性。可轉債的發行，將使得債權人與股東的代理問題減少，降低公司淨現金流量的不穩定性，而減少避險的誘因，然而提高舉債程度將支付更. ‧. 多利息，更可能引發公司財務危機，故可轉債的發行和避險與否的關聯性並不確. sit. y. Nat. 定。同時 Nance et al. (1993)也指出公司若維持短期的高度流動性，能夠減少與長. io. er. 期債務有關的預期財務危機和代理成本，進而降低避險需求。另外 Smith and. al. iv n C hengchi U 若公司需要資金時，減少股利的發放，將使得公司能減輕財務危機，進而降低公 n. Warner (1979)也認為公司藉由調整股利的發放，能夠使公司的財務狀況更有彈性，. 司的避險需求。. 2.4 影響公司經營績效的關鍵性因素 James Tobin (1969) 強調股票價格和投資支出之間的關聯。分子為市場價格，分母為重置成本。即 Tobin’s Q = 公司的市場價值 / 資產重置成本。其主張如果資本財的市場評價高於重置成本，則公司會進行額外的投資增加公司價值，反之則會將公司資產賣掉。其主要優點在於市場價值考慮了公司的無形資產，例如商譽、公司員工價值或是未來潛在的成長性等等，受到廣泛的應用在分析公司 7.

(16) 價值，許多學者利用普通股報酬率、資產報酬率、利潤率等等來做為評價公司績效的依據，但 Benston (1985) 認為計算會計報酬率的資料多為過去的財務報表，無法及時反應公司目前的價值以及未來的潛力，可能對公司的評價發生偏誤。 McFarland (1988) 利用蒙地卡羅模擬測試 Tobin’s Q 與會計報酬率之間的差異，獲得 Tobin’s Q 具有較低的平均誤差之結果。因此本論文亦採用 Tobin’s Q 來做為評價公司績效的指標。根據 Jensen and Meckling (1976) 提出的利益收斂假說，即當管理者持股比例愈高時，企業若有損失時亦會損及自身的利益，因而有較大的誘因增進公司的. 政治大份比率愈高時，可能會因為其所偏好之特權消費或本身職位上的私利考量，執行立. 經營績效。但「利益掠奪假說」則持反面意見，主張公司董事會或管理者持有股. ‧ 國. 學. 一些對股東不利之方案。Meclding (1976) 由於上市公司的股權過於分散以致於很難管理這些資產，必須找專業的管理者來管理，當管理者的股份越多時，對於. ‧. 公司價值最大化越有利，因此股權分配受到許多理論的重視。. sit. y. Nat. 粘凱均(2005)認為當中央銀行實施貨幣寬鬆政策時，股價因降息而上升，. io. er. 使得 Tobin’s Q > 1，企業將因重置成本較市場價值低而選擇發行新股以擴張新廠. al. iv n C hengchi U 從市場上收購既有的企業以進行擴張，使投資萎縮。但中央銀行即便採取寬鬆政 n. 房等投資，使得經濟更繁榮，反之則使 Q < 1，企業認為重置資產較為便宜，而. 策調降利率，可以讓市場潛在的買方力量增強，卻未必可以讓市場價格立刻上漲，市場價格必須搓合，並非政府可以任意控制。因為，驅動市場資金投資方向的決定權在資金擁有者而非各國央行，而資金擁有者是否願意買進股票，尚決定於市場多空氣氛及其對未來經濟景氣強弱的主客觀預期。台灣股市以散戶佔大多數，而散戶大多是當下氣氛的接收者，也鮮少具有力抗群體的獨立分析能力。因此，當市場多空趨勢形成，股票價格就可能超漲或超跌。資金量潮在上升趨勢中可以產生推波助瀾功能，在下跌趨勢中卻未必能產生激勵股價的立竿見影效果。另外該文中亦提及降息使得本國實質利率下降，將造成本國存款報酬率下降，導致本. 8.

(17) 國貨幣貶值。匯率的變動對進出口產業造成相反的影響，貶值使得出口公司更有利，卻對重度仰賴國外進口的台灣公司造成負面的影響，因此匯率對於公司價值的影響是不一定的。. 第三章研究方法 3.1 資料選取及樣本選擇 3.1.1 資料來源. 政治大. 本研究所使用之資料，一部分為公司使用衍生性金融工具之情形，另一. 立. 部分為公司之財務資料，以利作為分析的依據。. ‧ 國. 學. 1.. 有關公司股價、上市公司各項財務資料、財務比率，皆取自. ‧. 「台灣經濟新報資料庫」。. 各公司銷貨出口之比重則取自 Bloomberg Professional® 。. 3.. 根據我國會計準則 36 號公報規範上市公司在發布財務報告時，需將衍. er. io. sit. y. Nat. 2.. 生性商品分類為「以交易為目的」及「非以交易為目的」分別做揭露。. n. al. Ch. i Un. 各公司之資訊皆可由公開資訊觀測站取得。. engchi. v. 3.1.2 研究期間本研究之資料取自 2005 至 2013 年，共九年的資料來探討國內上市公司使用衍生性金融工具之情形。. 3.1.3 樣本選取標準透過公開資訊觀測站，理應可以蒐集到所有的上市公司使用衍生性金融工具之情形，無奈法規限制，有些公司之資訊得以不必揭露，再刪除財務資訊有所缺漏之公司資料，剩下符合要求的資料共有 569 筆。 9.

(18) 3.2 研究假說 Geczy et al. (1997) 研究指出資本市場的不完全、匯率風險暴露的程度及執行避險策略的成本是使用衍生性金融商品的必要條件，也是影響避險工具選擇的重要因素。Guay (1999) 研究發現使用衍生性金融商品後，公司風險明顯降低，而且公司使用衍生性金融商品的主要目的為避險。因此針對影響公司避險決策因素，本文先就資本市場不完全、匯率風險暴露以及避險成本三大方面建立下列之假說，然後再就避險對公司之績效所造成的影響建立假說。. 立. 政治大. 3.2.1 避險的決定因素. ‧ 國. 學. 1. 財務危機成本. ‧. Mayers & Smith (1982) 及 Smith & Stulz (1985) 提到財務狀況不佳的公司或財務槓桿較高的公司，可以透過避險來減少公司損益的波動，減輕債務融資成. y. Nat. er. io. sit. 本，發生破產成本之可能性亦能降低，進而減少公司價值的變異，因此當企業發生財務危機的機率與成本愈高者，愈可能從事避險操作。Dolde (1995) 亦指出當. n. al. Ch. i Un. v. 我們控制了原始的風險暴露程度，那麼避險程度與公司的財務槓桿存在顯著的正向關係。. engchi. ◎假說一 : 公司財務危機發生機率越高，越傾向使用衍生性金融工具避險。 ◎假說二 : 公司財務槓桿越高時，越傾向使用衍生性金融工具避險。. 2. 流動性問題 Myers (1977) 指出公司擁有較高債務比率時，可能會面臨必須捨棄一個有價值的投資計劃的機會，也就是具有正的 NPV 之計畫。Nance et al. (1993) 認為為了使公司的內部現金流量能夠滿足投資機會的資金需求，公司愈可能進行避險以減少現金流量的波動性，增加公司的價值；同時指出公司的資本結構中有愈多的 10.

(19) 負債時，愈可能發生投資不足的問題，即財務槓桿愈高的公司，愈傾向避險。Geczy et al. (1997) 提到公司若有較佳的成長機會以及較緊縮的財務狀況則越傾向使用貨幣避險工具以減少現金流量的變化，否則公司可能會放棄正的投資計畫。. ◎假說三 : 公司具有越多成長性投資機會，則越傾向使用衍生性金融工具避險。. 3. 公司規模. 政治大以進行避險計畫需要耗費許多成本，因此，規模越大的公司比規模小的公司更有立. Block & Gallagher (1986) 認為公司聘請專業的經理人操作衍生性金融商品. ‧ 國. 學. 能力聘僱這些專家來做風險的控管。國內學者馬黛 (1998) 亦指出公司規模與避險有正向影響。過去文獻普遍支持資訊及交易成本具規模經濟，認為大公司較傾. ‧. 向避險。. er. io. sit. y. Nat. ◎假說四 : 公司規模越大，則越傾向使用衍生性金融工具避險。. al. iv n C hengchi U 公司的海外營運活動越多，暴露的外匯風險自然就越高。根據 Allayannis & n. 4. 外匯曝險. Ofek (2001) 指出公司運用衍生性金融工具可降低外匯風險曝露的程度。 Geczy et al. (1997) 則認為外匯風險會造成公司會計報表盈餘科目的波動，同時也會影響公司的現金流量，所以外匯風險愈高，則避險的潛在利益就愈高，因此外匯風險暴露程度對公司避險有正向影響。. ◎假說五 : 公司的外匯風險暴露程度越高，越傾向使用衍生性金融工具避險。. 11.

(20) 5.. 現金股利. Nance et al. (1993) 提出公司可以藉由減少股利，確保公司有能力支付債款與利息，藉由提高流動性，可以減少與長期負債有關的預期財務危機及代理成本。 Jin & Jorion (2006) 認為公司若是未發放股利，則被限制去接近金融市場，因為可以採取擁有最高淨現值的計劃，所以公司價值可能會較高。 ◎假說六 : 公司的現金股利發放越多，越傾向使用衍生性金融工具避險。. 3.2.2 公司績效表現與避險之關聯. 政治大. 馬黛 (1998) 研究台灣上市公司指出避險行為不會影響匯率變動風險對. 立. 公司價值的影響程度。其結果與 M&M 資本無關論所提及的在一個完全資本市場. ‧ 國. 學. 下，避險跟創造企業價值毫無關聯一致。但真實的交易環境存在著交易成本、稅負等資本市場不完全的因素。. ‧. Barton (2001) 指出衍生性金融工具能使現金流量穩定，進而增加公司股票. Nat. sit. y. 和選擇權的價值，進而穩定公司的盈餘，對於公司的價值存在正面的影響。. n. al. er. io. 根據 Gordon 股價評價模式【股價=股利/(必要報酬率-公司成長率) 】，若. i Un. v. 公司能利用衍生性金融工具進行避險使得公司風險下降，理論上股東要求的必要. Ch. engchi. 報酬率會降低，進而提升公司股價，增加 Tobin’s Q ( 公司的市場價值/資產重置成本 )。 ◎假說七 : 公司進行避險，將使得公司的績效更佳。. 3.3 研究變數之定義本文控制一些與公司特性有關的變數，這些變數係根據上述假說以及國內外實證研究所歸納而來，建立本研究之衡量變數如下：. 12.

(21) 3.3.1 避險決定因素之衡量變數 1. 避險的方法除了衍生性金融工具之外，也能透過適當的資產與負債配置來做為避險的方法，透過提高資金流動性來減少財務危機成本或是避免資金不足失去投資機會。 ✽ 流動比率 : 流動資產 / 流動負債 (馬黛，1998 ; 洪裕勝、沈宜倩，1999). 2.. Jin & Jorion (2006) 研究指出有獲利的公司比獲利較少的公司擁有較高. 政治大. 的公司價值。Golden mode 說明成長率越高的公司，股價越高。而此類獲利高或. 立. 成長高的公司，有更多機會能夠投資，因此更傾向避險以穩定公司之現金流量，. ‧ 國. 學. 避免投資不足的問題。. ✽ 營收成長比率 : (本期營收-前期營收) / 前期營收. ‧. Nat. y. Mayers & Smith (1982) 及 Smith & Stulz (1985) 提到財務狀況不佳的公. sit. 3.. n. al. er. io. 司或財務槓桿較高的公司，可以透過避險來減少公司損益的波動。馬黛(1998)將. i Un. v. 公司財務危機歸納成兩種，一者為財務風險，公司的負債比重越高，需支付的利. Ch. engchi. 息越多，則越需要避險；另一者為營運風險，公司的固定資產比重越大，因為購置固定資產資金需要大量的資金，當其資金的籌措是以舉債挹注時，則利息負荷會較為沈重，相對可供營運周轉的資金也相形減少，很有可能不易因應經濟惡化時，所面臨之財務危機，因此可能越需要避險。 ✽ 負債比率 : 負債總額 / 資產總額 ( Nance et al., 1993 ; Geczy et al.,1997 ; 馬黛，1998 ). ✽ 固定資產比率 : 固定資產總額 / 資產總額 ( 馬黛，1998 ; 黃薏萍，2000 ) 13.

(22) 4. 文獻普遍支持資訊及交易成本規模經濟，即認為大公司的避險成本較低，比起小公司則更傾向避險 (Jin & Jorion, 2006; Block & Gallagher, 1986; Nance et al., 1993; Mian, 1996; Berkman & Bradbury, 1996; 馬黛，1998)。一般衡量公司規模多採用總資產或是銷售額，本研究採用總資產，但是公司之間的資產規模差異甚大，為了彌平這種差異，故對總資產取對數。 ✽ 公司規模 : Ln(資產總額). 政治大利息，提高流動性進而減少與負債有關的預期財務危機。同時，若公司未發放股立 5. Nance et al. (1993) 提出公司藉由減少股利，確保公司有能力支付債款與. ‧ 國. 學. 利或發放較少的股利，則能夠保有較充裕的資金周轉或進行投資，採取擁有最高淨現值的計劃。. ‧. ✽ 現金股利率 : 現金股利 / 公司年底的市值. er. io. sit. y. Nat. ( 洪裕勝、沈宜倩，1999 ). al. iv n C hengchi U 匯率風險最直觀的方式便是使用衍生性金融工具。因為進口所產生的曝險部位資 n. 6. 進出口之海外營運活動越頻繁的公司，所暴露的外匯風險越高。企業規避. 料不易取得，故本研究所選用的變數為出口曝險的部分。 ✽ 外銷比率 : 外銷金額 / 總銷售額 ( Geczy et al.,1997 ; 黃薏萍，2000 ). 14.

(23) 以下將自變數與預期之方向整理成表表 3-1 假說. 衡量變數. 財務危機避險決. 固定資產比率. +. 財務槓桿. 負債比率. +. 投資不足. 營收成長率. +. 公司規模. +. 執行避險的成本. 定外匯風險. 因. 預期符號. 立. +. 現金股利率. +. 學. ‧ 國. 素. 外銷比率政治大. 避險的替代方案流動比率. -. ‧. io. sit. y. Nat. n. al. er. 3.3.2 衡量公司績效之變數 1. 財務績效之應變數. Ch. engchi. i Un. v. Proxy Q：Tobin’s Q 是最常被用來衡量公司之市場績效的指標。但計算 Tobin’s Q 必須知道公司資產的重置成本(replacement cost)，由於該筆資料取得不易，也包含許多估計值，故根據翁淑育(民 89)，採用與 Tobin’s Q 相關性很高的 Proxy Q 作為績效的指標。 ✽ Proxy Qi ＝ i 公司權益市價／平均普通股帳面價值 ( 採用 Tobin’s Q 的學者有 Morck, Shleifer and Vishny,1988； Hermalin and Weisbach,1911 及 Allayannis and Weston,2001 ). 15.

(24) 2. 自變數部分 (1) 避險與否為了探討公司避險對於績效之影響，本研究定義一個虛擬變數 K，其中 K=0 則表示該公司未使用衍生性金融工具避險，K=1 則是有使用衍生性金融工具避險。 ✽K = {. 1，有使用衍生性金融工具避險 0，未使用衍生性金融工具避險. 政治大央行實行貨幣政策不外乎透過調整利率與匯率兩大方法，考量樣本採樣期間立 (2) 貨幣政策. ‧ 國. 學. 長達九年，受通貨膨脹影響，故利率以實質利率為依據。另外國內企業進出口對象多為美國與中華人民共和國，因此匯率以新台幣兌美元及新台幣兌人民幣為主。. ‧. ✽ 實質利率 : 每年年底 30 天期初級市場交易性商業. io. y. n. al. (3) 公司股權結構. sit. : 將每月底的匯率相加並除以十二. er. ✽ 匯率. Nat. 本票利率. Ch. engchi. i Un. v. 根據利益收斂假說，若管理者的持股比率較高，會體認到因利用本身的職權以做特權消費或其所偏好支出之行為而造成的公司財富損失，大部分會轉由管理者自行去承擔，進而解決股東與管理指之間權益代理問題。但「利益掠奪假說」則持反面意見，主張公司董事會或管理者持有股份比率愈高時，可能會因為其所偏好之特權消費或本身職位上的私利考量，執行一些對股東不利之方案。 ✽ 董監事持股比 : 董監事持股數 / 在外流通總股數 ( 馬黛，1998；張旭玲，1998；黃薏萍，2000；盧婉甄，2001). 16.

(25) (4) 資本結構按照代理理論，公司的權益資金比重越高，則越能消除股東與債權人的代理問題，公司的價值也會提升。 ✽ 權益負債比 : 權益帳面價值 / 負債帳面價值 ( 張旭玲，1998 ). (5) 產業別由於若按照中華民國行業標準分類作為產業分類依據，則會造成某些產業. 政治大公司的營收成長率做平均，再將樣本區分為前 25%之高營收成長率產業，25~75% 立. 存在樣本過少的問題，故本研究按營收成長率作為劃分依據，將所有產業之上市. ‧ 國. 學. 之一般營收成長率之產業以及 75%之後的低營收成長率之產業，確認公司營收的多寡與 Proxy Q 之關聯性。. ‧ sit. y. Nat. 3.4 研究方法. n. al. er. io. 本研究首先對樣本做敘述性統計，再進行 probit regression 對避險因素作. i Un. v. 探討，最後再以 OLS 迴歸分析討論避險對公司績效之影響。. 3.4.1 描述統計量分析. Ch. engchi. 針對各產業資料做敘述性統計，包含避險個數、各變數之平均數，先以直觀的數字做初步的分析。. 3.4.2 皮爾森相關係數矩陣皮爾森係數主要的功用在於分析變數間的相關程度，相關係數 r 的值介於 -1 ~ + 1 之間，若 r>0，則我們稱正相關，若 r<0，則稱負相關。一般而言， 0.6~0.8 稱為高度相關，0.4~0.6 為中度相關，0.2~0.4 為低度相關。. 17.

(26) 3.4.3 Logistic 迴歸分析 (Logistic Regression Analysis ) 羅吉斯迴歸是描述一個依變數與一個或多個預測變數之間的關係，由於本實證研究的依變數是二元選擇 ( Binary Choice ) 變數，“1”表示該公司有使用衍生性金融工具避險，“0”則表示該公司沒有使用，因此特別適合使用羅吉斯迴歸作為檢定依變數 ( Dependent Variables) 與自變數 ( Independent Variables ) 之間的關法。令 p 表示公司有使用衍生性金融工具避險的機率，它受自變數的影響，即. 政治大. p 與自變數之關係如下：. 立. 學. p  f ( x)  0  1LRi  2 RGi  3 DRi  4 FAi  5 SIZEi  6CDi  7 ERi 1 p. ‧. ln. e f ( x) 1  e f ( x). ‧ 國. p. 營收成長比率. DR :. 負債比率. FA :. 固定資產比. sit. n. RG :. al. CD : 現金股利率. er. io. 流動比率. y. Nat. LR :. 其中 i1~569. C h ER : 外銷比率 U n i engchi. v. SIZE : 公司規模. 3.4.4 OLS 最小平方法本研究旨在探討避險的決定因素，以及避險對公司之績效的影響程度。企業決定是否避險之後，再觀察其績效是否因避險而有所差異。研究中利用 OLS 最小平方法，來對迴歸式做估計。. proxy Q  0  1HRi  2 IRi  3 AERi  4CERi  5 DRi  6 EDi  7 SGRi  8 HGi 其中 i1~569 18.

(27) Proxy Q : 公司權益市價／平均普通股帳面價值 HR :. 營收成長比率. IR :. 實質利率. AER : 美金兌台幣匯率 CER : 人民幣兌台幣匯率 DR :. 董監事持股比. ED :. 權益負債比. SGR : 營收成長率 HG :. 避險虛擬變數. 政治大. 立第四章. 實證分析. ‧ 國. 學. 本章根據第三章所建立的假說進行實證分析，本實證研究資料來源全部取. ‧. 自於上市公司公開的財務報表，首先探討公司避險之主要因素，再進一步觀察避. n. 4.1 基本統計資料分析a l. er. io. sit. y. Nat. 險對公司績效之影響程度。. Ch. engchi. i Un. v. 本實證研究以民國 94~102 年，共九年的時間做為研究期間，透過公開資訊觀測站蒐集之上市公司資料，來判斷是否在期間內有使用衍生性金融工具作為避險用途，排除揭露不全的公司，最後的樣本共有 569 筆。表【4-2】為各產業歷年使用衍生性金融工具之比率，表【4-3】~表【4-31】為各產業的使用衍生性金融工具的決定因素統整以及衍生性金融工具使用之情形整理。從表【4-2】可以發現各產業使用衍生性金融工具避險的比率相當的高，原因不外乎是台灣大部分的產業，生產條件皆受限於自然資源，例如 : 天然資源缺乏、土地幅員狹小，因此許多生產原料、零組件仍需仰賴國外進口，難以自給自足，進口時受到匯率波動的影響，可以想見越來越多公司開始使用衍生性金融工 19.

(28) 具進行避險。另一方面，從表【4-1】全球衍生性金融商品規模統計來看，近年來隨著金融商品不斷創新及市場參與者多樣化操作，使得全球 OTC 衍生性金融商品規模快速成長。根據國際清算銀行(Bank For International Settlements, BIS)統計資料，2009 年 6 月底全球 OTC 衍生性金融商品契約規模達 605 兆美元，較 2006 年 6 月底成長約 63%。也因為整體環境的改變，衍生性金融工具比以往交易更加頻繁，懂得使用的公司也越來越多。. 表 4-1. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 從表【4-3】全產業基本資料分析中可以看見歷年避險的公司之流動比率明顯比未必險的公司小，符合假說一 : 財務危機發生機率越高時，越傾向避險。而有避險的公司負債比率大致上皆大於未必險的公司，亦符合假說二 : 公司財 20.

(29) 務槓桿越高時，越傾向使用衍生性金融工具避險。有避險公司營收成長率除了民國 95、96 年小於未必險公司外，其他年份皆大於未必險公司，符合假說三 : 公司具有越多成長性投資機會，則越傾向使用衍生性金融工具避險。有無避險之公司規模則大致相同，而有避險的公司外銷比率明顯比未必險的公司大，符合假說五 : 公司的外匯風險暴露程度越高，越傾向使用衍生性金融工具避險。現金股利率的部分，雖然大致符合假說六 : 公司的現金股利發放越多，越傾向使用衍生性金融工具避險，但統計資料顯示，有無避險之公司其現金股利差異並不大。表【44】~表【4-31】則針對各產業做進一步的統計，由於表的數量眾多，因此放在附錄以供參考。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 21. i Un. v.

(30) 4.2 使用衍生性金融工具之決定性因素. 本節針對使用衍生性金融工具之決定性因素作探討，分別利用皮爾森相關係數及羅吉斯迴歸 Logistic Regression 加以檢驗，以下分別介紹實證之結果:. 4.2.1 皮爾森相關係數矩陣. 表【4-32】為迴歸式所使用之自變數的相關係數矩陣，如前面所提到的，皮爾森係數主要的功用在於分析變數間的相關程度，相關係數 r 的值介於-1 ~ + 1 之間，若 r > 0，則我們稱正相關，若 r < 0，則稱負相關。一般而言，0. 6 ~ 0. 8. 政治大. 稱為高度相關，0. 4 ~ 0. 6 為中度相關，0. 2~0. 4 為低度相關。其中，營業收入成. 立. 長率以及現金股利率之間的相關係數為 0. 0004，相關係數最低，公司規模與負. ‧ 國. 學. 債比率之相關係數則為 0. 2793，相關係數最大。從這些數字看來，自變數之間的相關性都在可接受的範圍內，不需對自變數做出調整。. sit. y. al. FA. n. 1. RG. SIZE. CD. ER. er. DR. io. 流動比率 LR. ‧. Nat. LR. 表【4-32】皮爾森相關係數矩陣表. Ch. i Un. v. 負債比率 DR. 0.1506. 1. 營收成長率 RG. 0.0519. 0.0266. 固定資產比 FA. 0.1071. 0.1437. 0.0300. 1. 公司規模 SIZE. 0.0598. 0.2793. 0.0340. 0.0964. 1. 現金股利率 CD. 0.0316. 0.2074. 0.0004. 0.1782. 0.0030. 1. 外銷比率 ER. 0.0554. 0.2201. 0.0135. 0.0545. 0.2406. 0.0321. engchi 1. 22. 1.

(31) 4.2.2 按產業分類之羅吉斯迴歸分析 Logistic Regression 有了基本的敘述性統計後，本節進一步使用 Logistic 迴歸去檢定各個自變數，去探討論文第三章的假說，是否確實是這些因素影響著公司使用衍生性金融工具避險，其中應變數為二元變數，1 代表有使用衍生性金融工具避險，0 則代表沒有使用。因為產業之間性質差異甚大，故迴歸亦按照敘述性統計之形式，按產業分別對其自變數作分析。其中，考量到某些產業之公司相當少，會造成樣本不足的問題，故將玻璃業類股、汽車業類股、資訊服務業類股、其他電子業類股、營造類股類股、運輸類股、百貨類股、油電類股以及其他類股作為同一產業，進行分析，並將此分類取名為其他類。. 政治大. 如前述之假說，獲得表【3-1】關於自變數與應變數之預期方向，經過 logistic. 立. 迴歸分析後，得到了表【4-35】~表【4-53】共計 19 個產業的迴歸結果，並將是. ‧ 國. 學. 否顯著之結果統整於表【4-33】，自變數的方向則統整於表【4-34】。因為產業眾多，故此處僅就統計結果顯著之產業進行分析 :. ‧ y. Nat. 1.財務危機假設. io. sit. 衡量變數為固定資產比率(+)。實證結果顯示化學業與金融業之固定資產比. n. al. er. 率越高，越不傾向避險，而其他類則是固定資產比率越高，越傾向避險。化學業. i Un. v. 與金融業與預期方向不符，可能此二產業較傾向規避與產品相關的價格風險，例. Ch. engchi. 如存貨、應收帳款等流動資產，另外，化學產業與金融產業較不需大量資金購買固定資產，因此所面臨的營運風險也比較低，相較於其他產業如玻璃業、汽車業、運輸類，擁有較高的固定資產比率，這些產業所面臨的營運風險也比較高。因此固定資產比率所代表的營運風險並非化學業與金融業在做避險決策時所重視的指標。. 2.財務槓桿假設衡量變數為負債比率(+)。實證結果顯示塑膠業與造紙業之負債比率越高，越不傾向避險，而其他產業則是負債比率越高，越傾向避險。塑膠業與造紙業與預期方向相反，負債比率越高表示債權人與股東的代理問題越嚴重，公司之管理 23.

(32) 者可能因為利益衝突而做出讓公司暴露在較高風險之下的環境，這可能是與預期相反的原因。. 3. 投資不足假設衡量變數為營收成長率(+)。本論文實證分析結果多數產業皆符合預期的方向，但皆未達統計上之顯著性，因此營收成長率可能不是企業在決策是否避險時，主要的參考依據，可能是因為營收成長率未能有效代表公司的流動性，即便公司成長率高，也未必能夠表示公司的投資機會很多，因此也未必需要避險。. 4. 執行避險成本假設. 政治大. 衡量變數為公司規模(+)。實證結果顯示化學業、造紙業、塑膠業之公司. 立. 規模越大，公司則越傾向避險，符合預期方向。. ‧ 國. 學. 5. 外匯風險假設. ‧. 衡量變數為外銷比率(+)。實證結果顯示塑膠業及其他類在外銷比率越高. y. Nat. 時，越傾向避險；光電業與化學業則相反，外銷比率越高時，越不傾向避險。理. io. sit. 論上外銷比率越高，則避險的潛在利益應該會愈大，可能是樣本選擇過程中有瑕. n. al. er. 疵，樣本企業中，每家企業國際化程度皆不相同，使得外匯風險有正有負，相互. i Un. v. 抵銷的結果導致某些產業之外匯風險不顯著或是與預期方向相反。. Ch. engchi. 6. 避險替代方案假設衡量變數為現金股利率(+)與流動比率(-)。實證結果顯示造紙業之流動比率越低，則越傾向避險，符合假說之預期。而化學業、金融業與塑膠業在現金股利率越低時，越傾向避險，與預期相反。理論上，公司發越多現金股利，代表公司現金會越少，應該越傾向避險以穩定現金流量，或許變數設定為現金股利率牽涉到公司年底之市值進而影響迴歸的結果。. 24.

(33) 表【4-33】變數俱統計上顯著之產業別. 顯著產業化學業 *. 金融業 ** 其他 **. 化學業化學業化學業化學業. ** * ** ***. 其他 ***. 造紙業 ** 造紙業 ** 造紙業 *. 塑膠業 *. 造紙業 **. 塑膠業 * 塑膠業 ** 塑膠業 *. 金融業 ** 光電業 *. 立. 其他 **. 造紙業 **. 政治大. 學 ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 25. 塑膠業 *. 金融業 **. ‧ 國. 參數截距流動比率負債比率營收成長率固定資產比率公司規模現金股利率外銷比率. i Un. v.

(34) 表【4-34】各產業自變數方向統整. y. sit. io. n. er. Nat. al. ‧. ‧ 國. 立. 政治大. 公司規模 + 化學業水泥業光電業半導體其他生技業食品業金融業紡織業通信網路造紙業電子通路業塑膠業電子零組件電腦業鋼鐵業電器業橡膠業電機業. 學. 流動比率負債比率營收成長率固定資產比 + + + + 化學業半導體化學業半導體化學業水泥業半導體化學業水泥業食品業水泥業生技業生技業半導體生技業水泥業生技業通信網路光電業金融業光電業紡織業光電業金融業光電業造紙業其他食品業其他造紙業其他通信網路其他電器業紡織業造紙業金融業電子通路業食品業造紙業金融業電機業通信網路塑膠業食品業電器業紡織業電子通路業紡織業橡膠業電子通路業電子零組件通信網路塑膠業電子零組件塑膠業電器業電腦業塑膠業電機業電腦業電子通路業鋼鐵業電機業電子零組件鋼鐵業電器業電子零組件橡膠業電腦業橡膠業電腦業電機業鋼鐵業橡膠業鋼鐵業. Ch. engchi. 26. i n U. v. 現金股利率外銷比率 + + 光電業化學業水泥業化學業通信網路水泥業半導體生技業造紙業半導體其他光電業電子通路業生技業金融業食品業電子零組件其他紡織業電子通路業電器業金融業通信網路電子零組件橡膠業食品業造紙業電腦業鋼鐵業紡織業塑膠業電器業塑膠業橡膠業電機業電腦業鋼鐵業電機業.

(35) 4.2.3 探討各項自變數與公司績效之關係本項採用的是最小平方法迴歸模型分析，表【4-54】為迴歸之結果。 1. 避險與否衍生性金融工具能使現金流量穩定，進而增加公司股票和選擇權的價值，進而穩定公司的盈餘，對於公司的價值存在正面的影響。實證結果亦如同預期，當公司使用衍生性金融工具避險時，對其績效有正面的影響，且在統計上顯著。. 2. 實質利率一般而言，利率上升，投資人投資股市的意願較低，自然股價下跌，Proxy. 政治大. Q 將跟著下降，公司也因為利率的調升使得借貸資金的成本提高，設備投資或擴. 立. 展營運的意願也跟著下降，對公司的價值有不利的影響，實證結果亦顯示利率的. ‧. ‧ 國. 學. 調降，將對公司績效有正面的影響。. 3. 美元與人民幣兌台幣之匯率. sit. y. Nat. 理論上當本國貨幣貶值，對於出口之公司是有利的，總產量亦會跟著上升，. io. er. 對於公司績效有正面的影響，然而貶值亦會造成進口廠商的成本上升，因此綜合兩者的影響，匯率波動對於公司的影響是不一定的。實證結果顯示相對於美元與. n. al. Ch. i Un. v. 人民幣，本國貨幣的貶值對公司績效有正面的影響，亦即在出口上獲得的利益大於進口的損失。. engchi. 4. 董監事持股比% 過去文獻可知利益收斂假說與利益掠奪假說各有支持者，若管理者的持股比率較高，可能可以解決股東與管理指之間權益代理問題，但也可能因為公司董事或管理者持有股份比率過高，執行特權消費等瀆職行為，對公司造成不利的影響。根據本研究實證結果顯示董監事持股比率與公司績效具有正面且顯著的關係，支持利益收斂假說，亦即當管理者持股比率越高，能夠解決代理問題，提升公司績效。. 27.

(36) 5. 權益負債比當股東權益較負債之比例越高，表示公司所擁有的自有資本越多，對於債權人的保障較大，股東與債權人的代理問題較小，因此公司有較高的價值。實證結果亦顯示，當權益負債比越高，Proxy Q 也會越高，即公司的價值越高。. 6. 營收成長率實證結果顯示營收成長率與 proxy Q 值呈正向關係。營收成長率愈高的公司，表示企業未來具有高度成長性，投資者對於企業之投資意願愈高，造成股價上漲，對公司績效之影響為正面且顯著的。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 28. i Un. v.

(37) 表【4-54】OLS 迴歸結果 0.6807 0.4634 0.6280 463.8414 4698. 政治大. io. n. al. Ch. F 30.1959. t 統計 -6.1131 4.7207 3.5304 6.4394 4.1728 4.2945 2.4516 8.1758. P-值 1.0566E-09 2.4190E-06 4.1887E-04 1.3195E-10 3.0633E-05 1.7862E-05 1.4258E-02 3.7473E-16. engchi. 29. y. ‧ 國. Nat. 標準誤 1265.1893 49.9591 86.3959 15.2688 243.1375 1.1998 4.6937 41.5283. MS 40077806.23 1327260.308. 顯著值 4.04813E-41. ‧. 截距衍生性虛擬變數初級ＣＰ１－30 天期商業本票美元兌台幣匯率人民幣兌台幣匯率董監持股% 權益負債比虛擬變數. 係數 -7734.1945 235.8409 -305.0150 98.3220 1014.5643 5.1526 11.5071 339.5273. SS 280544643.6 224850843.3 605395486.9. 學. 迴歸殘差總和. 自由度 7 4690 4697. sit. 立. ANOVA. er. R 的倍數 R 平方調整的 R 平方標準誤觀察值個數. i n U. v. 下限 95% -10214.5601 137.8977 135.6383 68.3880 537.9004 2.8004 2.3053 258.1123. 上限 95% -5253.8288 333.7842 474.3916 128.2560 1491.2281 7.5048 20.7090 420.9423.

(38) 第五章結論與建議 5.1 結論. 本文採用 Logistic 迴歸模型探討各個產業之財務特徵與避險決策之關聯性，並且利用多元迴歸研究財務特性、避險決策與總體經濟指標對公司價值之影響。經過文獻探討，發展相關假說，並以計量方法進行驗證後，根據上述之實證結果，獲得如下結論：. 1.. 公司避險趨勢. 政治大. 本實證研究以 2005-2013 年共九年做為研究期間，透過公開資訊觀測站蒐. 立. 集之上市公司資料，來判斷是否在期間內有使用衍生性金融工具作為避險用途。. ‧ 國. 學. 近年來，由於衍生性金融商品風行，相較於 2005 年以前之資料，台灣各個產業使用衍生性金融商品避險的比率有顯著的成長。. ‧. 財務特性與避險決策之關聯性. sit. y. Nat. 2.. io. er. 化學業的公司規模越高，越傾向避險，固定資產比率、現金股利率、外銷比率越低，則越傾向避險；光電業的外銷比率越低，越傾向避險；金融業的固定. n. al. Ch. i Un. v. 資產比率及現金股利率越低，越傾向避險；紡織業的外銷比率越高，越傾向避險；. engchi. 造紙業的流動比率、負債比率越低，越傾向避險，公司規模越大，越傾向避險；塑膠業的負債比率與現金股利率越低，則越傾向避險，公司規模與外銷比率越大則越傾向避險。. 3.. 避險決策對公司價值之影響公司若執行避險策略，對於公司價值有正面的影響，此外台幣貶值、董監. 事持股比率、權益資金之比重以及營收成長率對於公司的價值也都存在正面與顯著的關係，而實質利率的上升則對公司的價值有不利的影響。此外本文之實證結果可提供投資人作為投資決策的參考，公司財務報表中的每一個項目，都存在著其隱含的意義，根據本文研究結果，投資人可以利用各 30.

(39) 個產業的迴歸分析之結果看出哪些公司避險的可能性較高，並針對營收成長率高、董監事持股比重高及自有資金較多的公司作為較理想的投資標的。. 5.2 研究限制. 1. 某些合理的自變數受限於資料取得或衡量等問題，未納入實證研究中，例如管理者風險趨避之程度。此外，許多公司之董監事或高階經理人常透過他人名義來登記，因此研究數據與實際狀況不全然相符。. 2. 我國雖然在公司財務報表上能夠明確揭露非交易目的之公允價值避險. 政治大. 或是現金流量避險，但在分類上仍存在某種程度的主觀判斷。因此，企業擁有衍. 立. 生性金融商品之目的與列於財務報表上之種類並不一定相符。蒐集公司使用衍生. ‧ 國. 學. 性金融工具之情形，本文不採取發放問卷之方式，而是透過上市公司之財務報告書的會計科目作為依據，使得資料得以較詳實周全的蒐集，避免公司填問卷時有. ‧. 所保留。. sit. y. Nat. io. n. al. er. 5.3 後續研究之建議. Ch. i Un. v. 由於目前台灣的上市公司大多有使用衍生性金融商品避險或投機等操作，. engchi. 因此很難再有必要探討那些財務特徵的公司應該使用衍生性商品避險，或許可以從反面著手，即探討哪些公司不應該使用衍生性金融商品，或是尋找其他的公司來做研究，如上櫃公司等等。. 31.

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(41) 附錄表 4-2 各產業歷年使用衍生性金融工具之比率. 政治大. Ch. engchi. 33. i n U. 99年 0.9193 1.0000 0.7778 0.9231 0.8333 0.8889 0.8750 1.0000 1.0000 1.0000 0.7500 1.0000 0.8571 1.0000 1.0000 0.9268 0.9512 0.9565 0.9057 0.8750 0.2500 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.8571 0.6667 1.0000 0.9167. y. sit. er. al. 98年 0.8928 1.0000 0.8750 0.9286 0.8889 0.7500 0.8750 0.9231 0.8571 1.0000 0.7500 0.9375 0.6667 1.0000 0.9667 0.8947 0.9487 0.9583 0.9434 0.9000 0.5000 1.0000 1.0000 0.9091 0.5000 0.7143 0.7500 1.0000 1.0000. ‧. ‧ 國. 立. 97年 0.8905 1.0000 0.8750 0.8750 0.7895 0.8636 0.8750 0.9167 1.0000 1.0000 0.8000 0.9333 1.0000 1.0000 0.9667 0.8250 0.9512 0.9615 0.8929 1.0000 0.4000 1.0000 1.0000 0.8889 0.0000 0.7714 1.0000 1.0000 1.0000. 學. 96年 0.8613 0.6000 0.7778 0.8571 0.8889 0.8333 1.0000 0.9231 1.0000 1.0000 0.7500 0.6667 1.0000 1.0000 0.9000 0.8611 0.8611 1.0000 0.8723 0.7273 0.5000 0.9286 1.0000 0.8571 0.0000 0.8286 1.0000 1.0000 0.9091. n. 95年 0.8711 1.0000 0.5556 1.0000 0.9474 0.8500 1.0000 0.9167 1.0000 1.0000 0.7500 0.8750 0.8000 1.0000 0.9355 0.8919 0.7941 0.9500 0.9400 0.8182 0.1429 0.9286 0.5000 0.7778 1.0000 0.8286 1.0000 1.0000 0.8462. io. 94年 0.8998 1.0000 0.9000 1.0000 0.9583 0.8636 1.0000 0.8333 1.0000 1.0000 1.0000 0.9333 0.8333 0.7500 0.9375 0.8750 0.8919 0.9130 0.9259 0.9167 0.6667 0.9375 0.5000 0.6250 0.0000 0.8571 1.0000 1.0000 0.8571. Nat. 全部產業水泥業食品業塑膠業紡織業電機業電器業化學業生技業玻璃業造紙業鋼鐵業橡膠業汽車業半導體業電腦及週邊設備光電業通信網路業電子零組件業類股電子通路業類股資訊服務業類股其他電子業類股營造類股運輸類股觀光類股金融類股百貨類股油電類股其他類股. v. 100年 0.9059 1.0000 0.7778 0.8824 0.9545 0.9565 0.8750 0.9167 1.0000 1.0000 0.7500 0.9412 0.8333 1.0000 0.9429 0.8611 0.9792 0.9565 0.9434 0.6250 0.6000 0.9412 0.0000 1.0000 1.0000 0.7714 0.6667 1.0000 0.8462. 101年 0.8914 1.0000 0.7500 0.8000 1.0000 1.0000 0.8571 1.0000 0.9000 0.0000 0.7500 1.0000 0.8333 1.0000 0.8438 0.8000 0.9348 1.0000 0.9800 0.7500 0.6667 0.8667 0.0000 0.8333 0.6667 0.8286 0.5000 0.5000 0.9231. 102年 0.8703 1.0000 0.6250 0.8462 1.0000 1.0000 0.8571 0.9167 1.0000 0.0000 0.7500 1.0000 0.8333 1.0000 0.8333 0.8182 0.9556 0.8636 0.8980 0.6667 0.4286 0.8750 0.0000 0.7273 1.0000 0.8000 0.6000 0.5000 0.9286.

(42) 表【4-3】全產業基本資料分析 99 年. 100 年. 避險未避險避險未避險避險未避險避險未避險避險未避險避險未避險 338.00 50.00 329.00 53.00 366.00 45.00 358.00 43.00 376.00 33.00 385.00 40.00 212.62 219.36 218.26 215.47 215.47 249.15 264.92 375.10 237.98 334.12 238.30 303.07 49.06 48.30 48.29 48.21 48.57 48.00 46.76 49.29 46.70 44.73 47.67 51.37 14.17 14.60 17.32 28.44 4.52 -3.53 -4.01 -7.36 25.87 11.59 3.93 -3.21 7.95 8.27 8.03 8.09 7.97 8.24 7.99 8.39 8.06 8.32 8.02 8.48 0.34 0.25 0.32 0.27 0.36 0.31 0.33 0.26 0.33 0.22 0.34 0.17 55.40 40.79 55.70 43.79 57.71 42.41 58.08 36.89 58.28 43.36 59.07 48.23 3.51 3.19 3.72 3.26 3.96 3.20 2.90 2.79 3.55 3.33 3.92 3.92 表【4-4】水泥業基本資料分析. 政治大. 立. 97 年. 98 年. 99 年. y. 96 年. sit. 95 年. 100 年. 避險未避險避險未避險避險未避險避險未避險避險未避險避險未避險 5.00 0.00 3.00 2.00 4.00 0.00 4.00 0.00 5.00 0.00 5.00 0.00 241.04 0.00 229.77 189.76 209.78 0.00 200.63 0.00 361.83 0.00 204.84 0.00 41.31 0.00 37.27 46.39 37.99 0.00 46.73 0.00 42.28 0.00 48.15 0.00 1.61 0.00 0.29 18.02 -5.53 0.00 -7.64 0.00 6.08 0.00 16.01 0.00 7.54 0.00 7.40 8.28 7.72 0.00 7.59 0.00 7.60 0.00 7.79 0.00 0.49 0.00 0.31 0.60 0.53 0.00 0.51 0.00 0.47 0.00 0.47 0.00 7.64 0.00 6.02 24.20 11.00 0.00 13.63 0.00 11.05 0.00 11.46 0.00 3.52 0.00 2.84 4.22 2.25 0.00 3.05 0.00 3.29 0.00 3.47 0.00. io. al. n. 避險未避險避險個數 4.00 0.00 流動比率 185.48 0.00 負債比率 45.97 0.00 營收成長率 10.90 0.00 公司規模 7.32 0.00 固定資產比 0.52 0.00 外銷比率 7.77 0.00 現金股利率 5.31 0.00. 98 年. ‧. 94 年. 97 年. Nat. 水泥業. 96 年. 學. 避險未避險避險個數 377.00 42.00 流動比率 204.86 257.88 負債比率 50.14 45.37 營收成長率 21.47 8.41 公司規模 7.96 7.80 固定資產比 0.34 0.30 外銷比率 53.17 43.31 現金股利率 3.32 3.46. 95 年. er. 94 年. ‧ 國. 全產業. Ch. engchi. 34. i n U. v. 101 年. 102 年. 避險未避險避險未避險 361.00 44.00 349.00 52.00 295.04 333.96 283.53 279.34 48.37 44.26 47.88 45.58 0.57 -2.86 2.97 -0.81 8.13 8.18 8.19 8.09 0.33 0.25 0.31 0.24 59.67 42.13 59.30 53.47 3.26 3.29 3.15 3.09. 101 年. 102 年. 避險未避險避險未避險 4.00 0.00 5.00 0.00 244.67 0.00 277.31 0.00 40.28 0.00 32.81 0.00 -0.34 0.00 6.34 0.00 7.61 0.00 7.84 0.00 0.46 0.00 0.30 0.00 10.46 0.00 13.58 0.00 2.03 0.00 3.49 0.00.