台灣家族控制企業與私有資訊交易之分析:以融券放空為例 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學財務管理研究所碩士論文. 政治大台灣家族控制企業與私有資訊交易之分析:以融立. ‧ 國. 學. 券放空為例. ‧. Family-Controlled Firms and Informed Trading in. n. al. er. io. sit. y. Nat. Taiwan: Evidence from Short Sales. Ch. engchi. i n U. v. 指導教授：顏錫銘博士研究生：林淑鈴. 中華民國一百零三年七月.

(2) 謝辭回想過去兩年多的時光，來到了不同學校、不同學院，開始適應新的學習環境和認識新的朋友，也受到了許多人的幫助，使我在這兩年的碩士生涯中，可以充實且愉快的度過。首先誠摯的感謝我的指導教授顏錫銘博士，感謝教授在這兩年間無論是在對於研究上、為人處事上亦或是未來生涯規劃上的教導與幫助，教授的指導常常是經驗上的傳承，不是一兩句話就能簡單的說明完的，但這都讓我受益良多，因此想再一次的對教授說聲，謝謝您。. 政治大. 謝謝謝劍平老師與徐燕山老師在口試時對於論文中有所不足的地方給予指導，. 立. 使得整體的研究內容與結論更加的完備。. ‧ 國. 學. 謝謝我的家人支持我完成碩士的學業，在撰寫論文的期間，也可以體諒我的忙碌與疲憊，並準備許多豐盛的餐點或笑話讓我在撰寫論文的壓力下，可以轉換. ‧. 一下心情。. y. Nat. 謝謝胤馨、可姍、韶耘、郁文和甄縈學姐在我撰寫論文的期間，除了鼓勵我、. io. sit. 傾聽我的煩悶外，也給予我許多在統計軟體應用、論文格式上的協助以及傳授口. n. al. er. 試時的應對方式，真的對於可以遇到妳們並認識妳們而感到幸運。. i n U. v. 謝謝我的同門，伊菁、毓明、晉委，和我一起為論文奮鬥，並互相鼓勵和傳. Ch. engchi. 遞彼此的第一手資訊，使我在論文及口試的準備期間，不會感到孤單，這感覺真好。最後也感謝研究所期間的各位老師及同學，因為有您們，才使我能順利的完成碩士學業，謝謝。. 林淑鈴謹誌中華民國一百零三年七月.

(3) 摘要本研究在探討家族、非家族控制企業與私有資訊交易之關係，私有資訊交易是以當未預期盈餘為負時，在每季盈餘宣告前之異常融券放空為判斷依據。我們希望了解家族控制企業相對於非家族控制企業是否存在較多之私有資訊交易。實證結果指出當未預期盈餘為負時，在每季盈餘宣告前，家族控制企業相較於非家族控制企業確實存在較多異常融券放空之現象。另外，我們從實證結果亦發現當未預期盈餘為負時，則家族成員涉入經營程度愈高、家族盈餘分配權愈低以及股份盈餘偏離程度愈高之公司，在每季盈餘宣告前，其融券放空之行為相對於其他企業會比較多，由此推論出家族控制特性與所有權結構和隱含資訊之融券放空行. 政治大. 為有關。此外，研究結果亦指出巨量融券放空可以用來預測股票未來之異常報酬，. 立. 但家族控制企業之巨量融券放空相對於非家族控制企業並沒有提供較多有用資訊. ‧. ‧ 國. 學. 來預測股票未來之超額報酬。. 關鍵字：家族控制企業、私有資訊交易、融券放空. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i. i n U. v.

(4) Abstract We investigate the relation between the information content of short sales and organization structure. We want to know that informed trading occurs more readily in family-controlled firms than in nonfamily firms. Our analysis indicates that family-controlled firms experience substantially greater abnormal short sales prior to negative earnings shocks than nonfamily firms. The analysis also indicates that family-controlled firms sustain marginally less abnormal short sales prior to positive earnings surprises than nonfamily firms. Supplementary testing indicates that characteristics of family control and ownership intensify informed short selling. Further analysis suggests that high short-selling tend to be informative in predicting future. 政治大 contains more useful information in forecasting stock returns than nonfamily firms. 立. returns. However, we find that high short-selling in family-controlled firms do not. ‧ 國. 學. Key words： Family-Controlled Firms、Informed Trading、Short Sales. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. ii. i n U. v.

(5) 目錄謝辭 .................................................................................................................................. ii 摘要 ................................................................................................................................... i Abstract ........................................................................................................................... ii 目錄 ...................................................................................................................................1 圖目錄 ...............................................................................................................................3 表目錄 ...............................................................................................................................4 第一章. 緒論 .................................................................................................................5. 政治大. 第一節. 研究背景與動機 ...........................................................................................5. 第二節. 研究目的 .......................................................................................................7. 第三節. 研究架構 .......................................................................................................8. ‧ 國. 學. 第二章. 立. 文獻回顧 .........................................................................................................9 家族控制企業 ...............................................................................................9. 第二節. 私有資訊交易 .............................................................................................12. 第三節. 台灣融券信用交易制度 .............................................................................14. 第四節. 融券交易 .....................................................................................................18. io. sit. y. Nat. 研究方法 .......................................................................................................20. n. al. er. 第三章. ‧. 第一節. Ch. i n U. v. 第一節. 研究假說 .....................................................................................................20. 第二節. 資料來源、樣本選取標準及分佈情形 .....................................................22. 第三節. 研究方法與變數說明 .................................................................................27. 第四節. 變數統計摘要 .............................................................................................40. 第四章. engchi. 實證結果 .......................................................................................................44. 第一節. 未預期盈餘與融券放空之分析 .................................................................44. 第二節. 家族特性與融券放空之分析 .....................................................................49. 第三節. 其他外部大股東與融券放空之分析 .........................................................53. 第四節. 未來股票報酬與融券放空之分析 .............................................................57. 第五章第一節. 結論與建議 ...................................................................................................68 研究結論與貢獻 .........................................................................................68 1.

(6) 第二節. 研究限制與後續研究建議 .........................................................................69. 參考文獻 .........................................................................................................................71. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 2. i n U. v.

(7) 圖目錄圖 1 研究流程圖 .............................................................................................................8 圖 2 所有企業之每日平均異常報酬率與平均累積異常報酬率 ...............................60 圖 3 家族與非家族控制企業之每日平均異常報酬率 ...............................................64 圖 4 家族與非家族控制企業之每日平均累積異常報酬率 .......................................67. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 3. i n U. v.

(8) 表目錄表 1 樣本分布情況(季別).............................................................................................24 表 2 樣本分布情況(家族).............................................................................................26 表 3 變數定義 ...............................................................................................................38 表 4 全體樣本之迴歸變數敘述統計表 .......................................................................41 表 5 全體樣本之解釋變數相關係數矩陣 ...................................................................43 表 6 未預期盈餘與融券放空分析之迴歸係數及檢定結果 .......................................47 表 7 家族特性與融券放空分析之迴歸係數及檢定結果 ...........................................51 表 8 其它外部大股東與融券放空分析之迴歸係數及檢定結果 ...............................55. 政治大. 表 9 所有企業每日平均異常報酬率與平均累積異常報酬率 ...................................59. 立. 表 10 家族與非家族控制企業之每日平均異常報酬率與差異性檢定 .....................62. ‧. ‧ 國. 學. 表 11 家族與非家族控制企業之每日平均累積異常報酬率與差異性檢定 .............66. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 4. i n U. v.

(9) 第一章緒論第一節. 研究背景與動機. 無論在國內或國外，家族控制企業之經營型態在許多研究中都被證實普遍存在於各國中（Shleifer and Vishny ,1986；La Porta, Lopez-de-Silances and Shleifer ,1999； Anderson and Reeb ,2003；葉銀華,1999）。全球大部分之公開發行企業都是由家族控制企業所持股，家族控制企業儼然成為世界主要之經濟主體。因此不論是在國內或國外，家族控制企業之經營對於各國在經濟發展上有著極大之影響力，亦就是說，家族控制企業在全球經濟體系中佔有重要之地位。. 政治大企業相對於非家族控制企業存在更多之私有資訊交易。 Anderson, Reeb, and 立 Chan, Chen, and Hilary (2010) 使用2002年S&P 1500指數檢驗出美國家族控制. Zhao(2012)亦發現美國之家族控制企業與融券放空間存在著正向之關係，顯示美國. ‧ 國. 學. 之家族控制企業存在著內部人交易。這表示美國家族控制企業中之完全知情者(家族內部股東)可以藉由融券放空使自己獲得超額報酬。在台灣，很少有人將家族控. ‧. 制企業與融券放空放在一起研究。然而，台灣由於文化之關係，因此很多企業之. Nat. sit. y. 控制主體多為家族，此一論點在葉銀華(1999)的研究上被證實。翁淑育(2000)的研. io. er. 究亦指出台灣上市櫃企業普遍存在控制股東且董事會家族之色彩濃厚。王育偉. al. (2013)發現資訊不對稱愈大或為家族控制企業之公司，這類公司因代理問題或監督. n. v i n Ch 機制較不完備，將導致私有資訊交易之可能性增加。因此，我們預期台灣之家族 engchi U 控制企業相對於非家族控制企業亦會存在更多之私有資訊交易。台灣股票市場之組成結構多以散戶投資人為主體。在此環境背景下，台灣股票市場卻頻繁傳出有私有資訊交易之情形。根據瑞士洛桑管理學院1每年公佈之世. 界競爭力排名(IMD World Competitiveness Yearbook)歷年對台灣所作之國家競爭力評比，台灣在內線交易2之防制這一項目，一向是評分最低之一。曠文琪與江元慶. 1. 瑞士洛桑管理學院針對各國之內線交易予以評比，評比方式係以問券形式請各國專業人士就該國. 「證券市場之內線交易是否普遍（Is insider trading common?）」之議題作答，該議題係探究受訪者對國內內線交易是否普遍之整體觀感。 2. 即本文所稱私有資訊交易 5.

(10) (2007)指出在內線交易之比重上，台灣在所有被評比之60多個國家中，排名在四、五十名之後，名次愈後面，代表內線交易問題愈嚴重，也代表國人對國內內線交易之普遍觀感。而內線交易之普遍存在，顯示投資人間之資訊不對稱情形嚴重，也使得投資人與債權人之交易風險上升（Hasbrouck,1991；Guth, Krahnen, and Rieck, 1997）。私有資訊之本質隱含著公司內部人士對企業未來經營績效之價值評估，然而，在市場缺乏效率之情況下，此評估之內部訊息尚未被及時反應在公司之股價上。根據Hasbrouck (1991) 的研究發現私有資訊基本上係公開資訊之先驗知識(prior knowledge)，即私有資訊與公開資訊在市場傳遞散佈之時間是具有先後順序的。而. 治政大資人仍未知曉這些資訊時，就表示股票市場上存在著資訊不對稱之情形 (Easley 立 and O’Hara,1992；Brown and Hillegeist,2007；LaFond and Watts,2008)。當一部分投資人掌握了公司未來經營績效價值評估之未公開資訊，而另一部分投. ‧ 國. 學. 公司的盈餘具有指標性之意義，專業分析師、投資機構甚至媒體常會以各種方法去預測公司未來盈餘以作為投資策略之參考，並根據預測出來之盈餘決定買. ‧. 進或賣出公司股票。因此，盈餘代表著公司在過去某一段期間經營狀況之表現，. sit. y. Nat. 故盈餘宣告結果之好或壞將使投資者決定買進或賣出股票，股票價格亦因此受到. io. er. 影響，所以盈餘宣告前後之時間常是掌握私有資訊投資者之獲利機會。當然，除了盈餘宣告外，假如公司在財務或營運上有重大消息要發佈，在這些資訊還沒有. n. al. Ch. i n U. v. 被報章媒體公開前，如果有公司之內部人士早已掌握此一訊息，將造成資訊不對. engchi. 稱之情形，同時，公司之內部人士可利用此未公開訊息在證券市場獲取超額報酬。本文私有資訊交易之研究主要以融券放空為主，其原因為在我國之股票市場，一般投資人偏好使用融資，因為使用融資僅需支付股票成交價格之一半作為保證金，而融券卻至少需繳交高達九成之保證金，並且有平盤之下不得放空之規定，故其成本與風險皆較融資來得大。這使本研究認為會使用融券進行放空交易的人較可能是能夠事先獲得資訊之投資者。Diamond & Verrecchia (1987)亦支持此論點，其研究指出融券與股價報酬間存在負向之關係，這主要是因為融券交易之成本與風險較高，因此掌握私有資訊之交易者才比較有可能去進行融券交易，使得高融券股票傳達出負面(公司股價未來下跌)之資訊。因此我們認為有必要探討在每季盈餘宣告前，異常融券放空之發生是不是意味著是這些私有資訊之交易者利用其 6.

(11) 事先掌握之未公開資訊以獲取超額報酬之行為。. 第二節. 研究目的. 國內許多盈餘宣告與融券放空之研究多傾向於探討異常融券放空之發生與盈餘宣告後之股價以及超額報酬間之關係，抑或是散戶與法人放空之情形，較少有研究著重於家族與非家族控制企業異常融券放空之情形。此外，國內過去之學者在探討私有資訊交易時，多偏重於分析私有資訊交易後市場之反應與私有資訊交易之績效，較少探討私有資訊交易者之類型，因此，我們認為探討家族控制企業與私有資訊交易間之關聯性、家族特性與所有權結構是否與私有資訊交易存在著. 政治大. 某種關係以及巨量融券放空是否能預測股票未來報酬率是有其必要性的。. 立. ‧ 國. 學. 茲將本研究所探討之問題彙總如下：. 1. 家族控制企業相對於非家族控制企業存在更多異常融券放空之交易。. ‧. 2. 家族成員涉入經營程度、盈餘分配權和股份盈餘偏離程度會影響家族控制企業在每季盈餘宣告前之異常融券放空交易。. y. Nat. sit. 3. 在每季盈餘宣告前之異常融券放空現象主要由家族股東所推動。. n. al. er. io. 4. 巨量融券放空可以用來預測股票未來之超額報酬率。. i n U. v. 5. 家族控制企業之巨量融券放空相對於非家族控制企業能提供較多有用之. Ch. engchi. 資訊來預測股票未來之異常報酬率。. 7.

(12) 第三節. 研究架構. 第一章緒論為研究背景、動機與目的，並說明本文之研究架構，第二章為文獻探討，將簡述家族控制企業，私有資訊交易與融券放空之國內外相關文獻，第三章為研究方法，說明研究假說之形成、分析與檢定之方法、樣本來源、研究期間、分布狀況以及變數定義，最後並對樣本進行敘述統計分析。第四章為實證結果分析，並對各變數之影響進行分析與探討。第五章為結論，說明本研究獲得之結論以及研究限制，並提出對後續研究者之建議。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 圖 1 研究流程圖. 8. i n U. v.

(13) 第二章文獻回顧第一節家族控制企業壹、. 家族控制企業之定義. 家族控制企業在全球經濟活動中一直扮演著相當重要之角色。La Porta,Lopez-de-Silanes and Shleifer (1999)、Claessens, Djankov and Lang (2000) 和 Faccio and Lang (2002)等多位學者的研究亦都指出世界各國之上市櫃公司普遍存在家族控制股東之情形。台灣的研究亦指出台灣上市櫃公司普遍存在所有權集中在少數家族之狀況(葉銀華，1999)。根據翁淑育(2000)針對台灣上市公司所作股權. 政治大. 結構與公司價值之研究，亦發現我國上市公司董事會之家族色彩濃厚，且普遍存. 立. 在有家族控制大股東之現象。. ‧ 國. 學. 關於家族控制企業之認定，國內外學者之觀點不盡相同，但大多數都是從家族成員涉入程度、經營權以及所有權這三方面作為評判之標準。. ‧. 從家族成員涉入程度之觀點來定義家族控制企業，主要著重在家族成員是否. y. Nat. 於企業中擔任職務，亦或是否有家族成員世代間權力轉移現象（Churchill and. io. sit. Hatten ,1987；陳泰和，2001；金昌民，2004）。像是Denis, Denis and Sarin(1997)認. n. al. er. 為，當二位以上之家族成員擔任企業董事或總經理時，即可定義該企業為家族控制企業。. Ch. engchi. i n U. v. 從經營權之觀點主要是以企業之經營權是否由家族掌控作為判斷之標準。因此，這部分之研究主要是以家族掌控之董監事席次比率為判斷依據。這是由於家族若在董事會之席次中佔有一定比率，則可以操控董事會對於企業之決策權以及決定管理者之任免。當同一個家族之董監事占全體董事會之席次比率超過半數以上者，定義為家族控制企業，而未超過半數以上者，定義為非家族控制企業(Lee, J. Z. and Y. H. Liao ,2004; 林穎芬、劉維琪，2003，；廖益興、許博渝，2006；廖秀梅、李建然、吳祥華，2006)。從所有權之觀點是以家族是否持有或控制企業一定程度之股權，即以股份控制權作為判斷企業是否為家族控制企業之準則（La Porta, Lopez-de-Silances and Shleifer,1999； Claessens, Djankov and Lang,2000；Faccio and Lang, 2002；Chen and 9.

(14) Ho,2009)。Barnes and Hershon(1989)與Gersick(1997)亦認為當企業具有控制力之所有權掌握在某些或單一個家族成員手中，即為家族控制企業。Faccio and Lang(2002) 則認為，當家族或個人擁有企業20%以上之投票權或最終控制權時，該企業應定義為家族控制企業。除了單獨以家族成員涉入程度、經營權以及所有權這三方面作為是否為家族控制企業之評判標準外，亦有文獻同時考慮董監事席次控制比率、股份控制權與家族成員是否擔任 CEO 或 CFO 這三個標準來定義家族控制企業，Anderson, Mansi, and Reeb(2003)定義當企業符合(a)或(b)者為家族控制企業，(a)有部分之股份控制權是由企業最終控制者之家族成員所持有(b)企業最終控制者之董監事席次部分是由. 治政大制權與董監事席次控制比率這兩項因素作為評判標準（呂佳玲、林基煌，2008；立馬黛、李永全，2008；林嬋娟、張哲嘉，2009)。. 其家族成員擔任。而國內近年來對於家族控制企業之定義，亦多為同時以股份控. ‧ 國. 學. 本研究採用葉銀華(1999)對家族控制企業之評判標準，其將配偶納入家族成員，若家族成員或其控制企業之所有持股比率總和超過必要控制股數，且在董事會擁. ‧. 有席位或家族成員占企業董事會席位超過一半者為家族控制企業。由於國內企業. sit. y. Nat. 普遍存在集團化現象，且許多配偶參與企業管理或入主董事會，故此家族控制企. al. n. 貳、. io. 可杉，2009)。. er. 業之定義較符合國內之情況 (李永全、馬黛，2006；洪榮華、李易政、陳香如、謝. Ch. engchi. i n U. v. 家族控制企業與績效表現. 葉銀華、李存修、柯承恩(2002)的研究指出國內家族與非家族控制企業在股權結構與經營管理上仍存在顯著之差異。Ali, Ashiq, Tai-Yuan Chen, and Suresh Radhakrishnan (2007) 亦發現家族與非家族企業間對財務資訊揭露品質存在差異性。 Anderson and Reeb( 2003) 使用 ROA 和 Tobin’s q 來檢驗家族與非家族控制企業之表現，發現家族控制企業之表現比非家族控制企業還要好。Villalonga and Amit(2006)發現當創始人擔任企業之 CEO 或董事長，以及其繼承人擔任 CEO 都可以增加企業價值。而家族總經理之積極參與將有助於提昇企業之獲利能力(Maury, 10.

(15) 2006)。這是因為家族總經理因長期持續與企業內外關係人互動，可以有效與客戶、員工、供應商與銀行家發展特別情誼(Karra, Tracey and Phillips,2006)。Wenyi Chu (2011)與 Jonchi Shyu (2011)的實證結果亦發現家族控制股數與家族表現呈正向關係，而且當 CEO、高階經理人、董事長或執行長為家族成員時，正向關係會更強烈。 Perez-Gonzalez(2006)發現當家族成員擔任企業總經理時，將使企業營運獲利與市值惡化，這表示家族成員擔任企業總經理將為企業帶來不好之影響。這可能是由於外部投資人因無法真正掌握企業之資訊，故減少其投資意願，而投資意願之減少將降低企業股價上漲之機會 (Barclay and Holderness (1989) 。 Schulze,. 政治大. Lubatkin and Dino(2003)亦提出當家族總經理不再勝任卻持續掌控企業時，將嚴重傷害企業績效。. ‧ 國. 家族控制企業與私有資訊交易. 學. 參、. 立. ‧. 之前之文獻普遍指出家族控制企業之家族成員是具有完全資訊(well-informed) 之股東。例如，Anderson and Reeb( 2003)以及 James (2006)的研究皆顯示家族長期. y. Nat. sit. 存在之知識與資訊基礎使家族控制企業可以藉由改善企業監察制度以及強化企業. er. io. 與資本市場間之互動使外面股東受益。家族控制企業之家族成員相對於其他投資. al. n. v i n Ch Hilary (2010)的研究受到證實，他們的研究皆指出家族控制企業之 CEO 相對於非 engchi U. 者可以事先取得較多企業之資訊，這觀點在 Demsetz (1986)和 Chan, Chen, and. 家族控制企業之 CEO 在股票交易之報酬上會有較多回報。 Morck, Wolfenzon, and Teung (2005)的研究指出當家族控制企業之股東有特權或途徑事先知道企業未公開之資訊時，這些股東可能會藉由不利企業之資訊來獲得其私人利益。Schulze, Lubatkin, and Dino (2003)的研究亦發現家族成員間之利益衝突可能使得當家族成員不再受雇於企業後而採取破壞或傷害企業之行為。這是由於家族成員並不全都會參與企業之經營決策或成為董事會一員，因此不會像是專業之執行長或是董事由於會受到法律之規範與監察，故未參與企業管理與經營之家族成員對從事私有資訊交易之顧慮較少，除了家族成員有誘因為了私人利益而從事私有資訊之交易，家族成員亦可能洩漏了企業之內部資訊使得透過相關管 11.

(16) 道獲得這些資訊之外部投資人亦有誘因從事私有資訊之交易。企業中非家族成員之員工亦有可能因為企業上級對其干涉而心懷不滿或是基於其他理由，而將不利於企業之資訊洩漏出去。另一方面，家族控制企業之家族成員可能會尋找限制或避免其企業股票發生私有資訊交易之方法。家族控制企業之家族成員通常會採取較保守之方法來限制私有資訊交易發生之可能性，像是要求股東將股票從保證金帳戶轉入個人帳戶等。這可能是家族出於私人之考量來保護企業之聲譽，因此限制公眾對其企業內部資料之能見度，並禁止家族成員放空股票以保護企業之財富，總而言之，對家族股東來說較具說服力之論點是，利用他們在資訊上之優勢，或是限制其它交易者與. 治政大然而，至今，家族控制企業究竟是阻礙還是有助於私有資訊交易的產生依然是一立個實證上之議題。學第二節私有資訊交易. ‧. ‧ 國. 企業內部人藉由得知不利於企業之非公開資訊產生私有資訊交易以獲得私人利益。. 企業內部人與其他利害關係人間在獲取資訊上之質量差異即為資訊不對稱. y. Nat. sit. （Watts and Zimmerman, 1986; Verdi, 2005）。大量之研究皆指出資訊不對稱會影響. er. io. 企業之績效與資本市場報酬（Baesel and Stein, 1979；Hasbrouck, 1991；Guth,. al. v i n Ch 出擁有私有資訊之交易者才是造成市場存在資訊不對稱之主要原因。 engchi U n. Krahnen, and Rieck, 1997；Easley et al., 2001）。Hasbrouck (1991) 與 Wang (1993) 提. 私有資訊交易是指企業內部人或是其他關係人可能因職務或透過其他管道事. 先獲悉公司未公開而具潛在價值之重大消息，並藉此進行證券交易以獲取超額報酬。故私有資訊交易之投資人不僅有可能是經理人、董監事、監察人、大股東，還有可能是基於職業或具親屬關係之人，亦或是經由前述各種人員獲悉消息者，鄧哲偉(2005)的研究指出台灣著名之勁永禿鷹案牽扯之人員身份廣大，包含金融、檢調單位、禿鷹3、股市金主及媒體記者，成為台灣證券史上最離奇之私有資訊交. 3. 藉由挑選企業體制不健全或經營不善之公司，經特定人(多為公司內部人)予以大量融券放空，並. 結合媒體及政府資源，進而影響股價，形成空單獲利之集團。. 12.

(17) 易。因此，私有資訊交易之發生，可能透過各種帳戶進出股票市場，像是以人頭帳戶、虛設公司法人進行股票之買賣，這亦使得進行私有資訊交易之投資人趨於複雜。在證券市場中，資訊之不對稱也許就是造成不同投資報酬率之關鍵因素。由於企業內部人擁有其他人無法獲得之私有資訊，故其才能在相關投資活動中具有優勢，並且獲得超額報酬(Baesel and Stein, 1979)。另外，許多研究指出，內部人交易之獲利表現多較大盤好(Pratt and DeVere, 1970; Jaffe, 1974)。Finnerty (1976)之實證研究亦發現，內部人會依賴早一步掌握之未公開財務資訊，決定股票之買進或賣出。Barclay and Warner(1993)的研究也提到股票價格波動之推動主要是來自於私. 治政 Market Hypothesis)，若市場之依據 Fama (1992)提出之效率市場假說(Efficient大立價格能隨時充分反映已有之資訊，則稱為效率市場(Efficiency Market)，並將市場. 有資訊或資訊之交易者。. ‧ 國. 學. 效率性分為弱勢效率(Weak Form Efficiency) 、半強勢效率(Semi-strong Form Efficiency)與強勢效率(Strong Form Eficiency)三類。資本市場若屬於強勢效率市場，. ‧. 則證券價格應已反映所有之資訊，使得股價日報酬不會出現正向自我相關. sit. y. Nat. (Auto-correlation)之情況；然而Li & Yung(2006)的實證指出資本市場仍會出現正向. io. er. 自我相關之現象，因此市場仍存有私有資訊之交易者。倪衍森、鍾雨潼與王武德 (2006)的研究亦發現，台灣股票市場介於弱勢效率與半強勢效率市場之間，若將證. n. al. Ch. i n U. v. 交稅、手續費納入考量，投資人則難以藉由歷史價格資料與公開訊息，獲得異常. engchi. 報酬。因此，在台灣股票市場中所有之資訊，僅剩下私有之內線消息，才能使投資人獲得超額報酬。 Christophe, Ferri, and Angel (2004)研究發現私有資訊交易行為可以透過檢驗對企業有負面影響之事件前之融券放空行為來捕捉。融券放空行為可以預測未來短時間負之異常股票報酬，表示有私有資訊交易之發生(Desai et al ,2002；Diether, Lee, and Werner,2009)。因此，融券放空行為可以用來檢驗不同組織結構之上市櫃企業私有資訊交易之情形。. 13.

(18) 第三節台灣融券信用交易制度壹、. 融券信用交易之意義. 信用交易有廣義與狹義兩種，廣義的信用交易泛指能讓欲從事證券交易行為的投資人，可以依債務人的身份，順利借得可用資金以從事投資之活動，而本研究所提「信用交易」則集中在證券商或證券金融公司對顧客之融券業務。依「證券商辦理有價證券買賣融資融券管理辦法」第二條第二項之規定：「稱融券者，指證券商對其客戶融通證券之謂。」詳言之，所謂融券是指投資人繳納一定成數之保證金，向證券金融公司或證券商先借出股票出售，而在未來規定之期限內，再. 政治大. 買入股票歸還給證券金融公司。這是當投資人看淡後市時，為了規避價格下跌風險而做的動作。. 立. 信用交易市場由證券事業、證券金融事業及相關的周邊事業組成，這些主要. ‧ 國. 學. 的參與者包括：（1）政府機構－證券暨期貨管理委員會（2）證券交易所與櫃檯買賣中心（3）集保公司（4）證券商公會（5）證券金融股份有限公司（6）自辦信. ‧. 用交易業務證券商（7）信用交易業務代表證券商（8）公司董監事與大股東（9）. sit. y. Nat. 投資人。. io. er. 信用交易的產生，主要是為了藉信用的供給，來創造市場上資金的假性需求，以提供投資人運用財務槓桿原理來追求投資報酬。然就證券市場之觀點而論，可. al. n. v i n 促成公平價格的形成，如市場正值多頭走勢，由於證券總數固定，在需求大增， Ch engchi U 而供給有限且持有大量股票的大股東無法出售持股的情況下，將造成股價飆漲。相對地，在大跌的空頭市場中，無人購買，股價狂跌，對於投機客而言，卻因為沒有足夠資金承接，而錯過其大舉購買，進而穩定價格的好時機，導致股價持續下挫，形成助跌或超跌走勢；另就投資人之觀點而論，投資人可利用融資融券有價證券，保留部分資金做其他投資增加投資報酬或用來分散風險。信用交易之限制及規定有別於一般的股票買賣交易，包括成數及數量的限制、強制回補融券等等規定。以信用交易買賣的股票，由於屬於證券金融公司或自辦融資、融券證券商的擔保品，因此投資人的「集中保管證券存摺」將不會登載這些信用交易買賣的資料。不過融資擔保品股票需辦理過戶時，由證券金融公司或 14.

(19) 自辦融資、融券證券商編製股票所有人名冊後，由集保公司轉送發行公司或其股務代理機構，然後寄發行使股東權利書。當投資人已融資買進股票之後，證券金融公司就會把此張股票留在公司內的特別帳戶中作為債權之擔保品。等這些擔保品累積到一定程度後，才可以拿出部分借給信用交易之投資人作為融券賣出之股票。透過融資者買進的股票、融券者抵繳股票或被追繳者追繳股票，遂行成了券源，提供融券者借股票買出之需求。但是，當投資人融資買進某一個股的張數不熱絡時，證券金融公司專戶內的可融券賣出之張數也跟著缺乏，此時投資人即使想融券放空股票，賺取股價下跌之價差，證券金融公司也無法足額提供此項服務。而萬一借股票賣出之數量超過了授信機. 治政大中融券券源不足之問題。藉由融資與融券之循環運作，使整個信用市場得以順暢立運轉。. 構手上所能掌控之數量，還可以透過標借、議借與標購辦法，解決信用交易市場. ‧ 國. 學. 台灣現行融券信用交易制度. ‧. 貳、. 一、有價證券得為融資融券之標準. y. Nat. sit. 並不是所有上市、上櫃的股票都能讓投資人融資買進、融券賣出。政府為了. n. al. er. io. 讓投資人能在安全、合理的交易環境下，使用信用交易投資股市，所以針對獲利. i n U. v. 到達一定程度、股價平穩的個股，才給予融資、融券的資格，其規定條件如下：. C. hengchi （一）、普通股股票上市滿六個月，而且每股淨值在票面以上。（二）、非屬櫃檯買賣管理股票及興櫃股票之普通股股票上櫃滿六個月，每股淨值在票面以上，且該發行公司符合下列各項規定者： 1、設立登記屆滿五年以上。 2、實收資本額達新臺幣三億元以上。 3、最近一個會計年度決算無累積虧損，且營業利益及稅前純益占年度決算之實收資本額比率達百分之三以上。但編有合併財務報表者，其個別財務報表之營業利益不適用本項規定。. （三）、上市上櫃個股滿半年的股票有下列各項情事之一者，得不核准其為融資融券交易股票： 15.

(20) 1、股價波動過度劇烈者。 2、股權過度集中者。 3、成交量過度異常者。. 二、融券期限六個月，但主管機關規定得視投資人信用狀況或個別證券的風險程度，准予申請展延六個月，並以一次為限（自 84 年 7 月 24 日調整）。. 三、最低保證金比率. 政治大上櫃最低融券保證金成數：90 %（自 90 年 7 月 10 日調整）。立上市最低融券保證金成數：90 %（自 90 年 7 月 10 日調整）。. ‧ 國. 學. 四、融資融券擔保維持率. 證券商應逐日按證券交易所公布之收盤價、櫃檯中心公布之次日參考價或政. ‧. 府債券面額，依下列公式計算每一信用帳戶之整戶及各筆融資融券擔保維持率：. Nat. io. sit. y. 融資擔保品證券市值＋原融券擔保品及保證金原融資金額＋融券標的證券市值. er. 擔保維持率＝. 個別融券應補繳差額 = 追繳當日融券擔保價款及保證金-原融券擔保價款及. al. n. 保證金. Ch. engchi. i n U. v. 主管機關規定信用帳戶整戶擔保維持率不得低於 120 %。委託人整戶擔保維持率低於 120 %者，證券商就其各筆維持率低於 120 %之融資、融券交易標的寄發追繳通知單，通知於規定期限內補繳融資自備款或融券保證金差額。. 五、融券利息計算證券商對於證券保證金及融券賣出餘額，應按所定利率計算支付委託人。該利息按融券成交日後第二營業日起迄清償日前一日之日數計算。證券金融事業與辦理有價證券買賣融資融券證券商有關融券賣出暨融券保證金付息之利率，本於利率自由化之原則，係由各授信機構自行訂定。 16.

(21) 融券利息=(融券保證金+擔保品價款)*融券利率*天數/365 擔保品價款=(成交單價*成交股數)-手續費-證券交易稅-借券費. 六、暫停融券交易或調整融券保證金成數依有價證券得為融資融券標準第四條規定，得為融資融券交易之股票有下列情事之一者，證券交易所及證券櫃檯買賣中心得公告暫停該股票之融資、融券交易，或在主管機關所定之範圍內，調整其融資比率或融券保證金成數。. （一）、上市股票變更交易方法為全額交割者，或上櫃股票變更交易方法為應先收足款券。. 政治大（三）、上市或上櫃股票終止上市或上櫃。立. （二）、上市或上櫃股票停止買賣。. ‧ 國. 學. （四）、上市或上櫃股票每股淨值低於票面。. （五）、上市或上櫃股票有鉅額違約情事且融資或融券餘額達一定比率。. ‧. （六）、股價波動過度劇烈。（七）、股權過度集中。. y. Nat. n. al. er. io. （九）、其他不適宜繼續融資融券交易之情事。. sit. （八）、成交量過度異常。. i n U. v. 有價證券得為融資融券標準第四條規定亦規定，每種得為融資融券交易之股. Ch. engchi. 票，其融資餘額或融券餘額達該種股票上市或上櫃股份百分之二十五時，暫停融資買進或融券賣出；俟其餘額低於百分之十八時，恢復其融資、融券交易。又前項融券餘額雖未達百分之二十五或低於百分之十八，如其餘額已超過融資餘額時，暫停融券賣出；俟其餘額平衡後，恢復其融券交易。. 七、停止融券交易因為上市、上櫃公司遇到召開股東會等事項時，必須辦理相關股務事項、統計股數等工作，投資人此時就不能使用融資買進或融券賣出此公司股票。具有融資、融券資格之股票，在各該發行公司停止股票過戶前五個營業日起，停止融資買進三天，並於停止過戶前七個營業日起，停止融券賣出五天，而已經在先前融 17.

(22) 券賣出此公司股票之投資人，必須在停止過戶前六個營業日前還券了結，這種還券了結之情形，股市裡稱之為「融券回補」。. 第四節融券交易學術研究指出通常有融券放空行為是企業內部者預期企業有較差之表現或是反映企業內部者掌握了未公開且後來證實足以對股票或其他有價證券市價有負面影響之資訊(Diamond and Verrecchia ,1987)。 Asiquith, Pathak and Ritter (2005)沿用 Asquith and Meulbroek(1995)之分類方法，將 NYSE and Amex 和 Nasdaq 市場分別劃分成五個不同之投資組合，並以四因子. 政治大異常報酬，亦就是說，對融券放空需求高之股票，其表現相對於其他股票是負向立模型檢驗超額報酬之存在，實證結果發現融券比較高之股票確實存在著較多之負. ‧ 國. 學. 的，顯示巨量融券隱含著公司負面之資訊內涵。故融券放空高之股票對企業並不是一件好事，因為這表示融券放空和企業績效表現不佳是有關係的。Hemang et al.. 結論。. ‧. (2002)以四因子模型檢視 Nasdaq 市場之巨量融券，亦獲得與未來股價呈負相關之. y. Nat. sit. 姚復章 (1996)以民國 80 年 1 月到 85 年 6 月作為研究期間，針對個別公司發. er. io. 生巨量融券當期及前後 24 週共三個階段，觀察其累積異常報酬率，得出融券與公. al. v i n Ch 作為樣本，以其所處融券指標水準作分類來形成投資組合，其實證結果發現融券 engchi U n. 司未來股價呈負向關係。葉怡芬(2004)以民國 80 年 1 月至 91 年 12 月之上市公司. 愈多，未來愈可能產生負之異常報酬。羅順傑(2001)探討現金增資期間之融券行為，研究期間為民國 85 年至 89 年，以融券變化為指標，探討其與累積異常報酬率之關係，其研究結果指出融券變化與累積異常報酬率有顯著之負向關係。張伊婷 (2012)與 Christophe, Ferri and Angel (2004)的研究亦都指出異常融券放空之發生與盈餘宣告後股票報酬之關係呈現負相關，這代表著盈餘宣告前之異常融券放空發生後會出現負之股價報酬。湯智勝 (2006)從其實證結果發現盈餘宣告前之融券放空與盈餘宣告後之股價反應存在負向關係，顯示可能有私有資訊之交易者在盈餘宣告前進行融券放空交易。Anderson, Reeb , and Zhao(2012)的研究亦指出在負盈餘. 18.

(23) 宣告前，家族控制企業相較非家族控制企業會有較多之異常融券放空現象，即擁有完全資訊投資人(家族內部股東)可以透過融券放空來獲利。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 19. i n U. v.

(24) 第三章研究方法本章主要在探討本研究所採用之研究方法，包括第一節之研究假說，亦即，本研究所要探討之問題。第二節主要敘述資料取得來源、樣本選取標準及其分佈之情形。第三節，說明採用之分析方法與變數定義，以及使用之統計檢定方法。第四節為變數之敘述性統計摘要。. 第一節. 研究假說. 本節說明本研究之各個假說形成經過與原因，分述如下：. 治政大內部投資者可能在每季盈餘宣告前，已利用自身掌握之內部資訊，事先在股票市立場中提前出售或加碼買進股票，以獲取超額報酬。亦由於通常掌握私有資訊之內. 由於公司內部人士相較於外部投資者通常能更早掌握公司之未公開資訊，故. ‧ 國. 學. 部人士其自身持有股數較多，在市場之交易數量亦較大，因此，如果握有未公開資訊之內部投資人在季盈餘宣告前交易股票，通常會使得該標的股票之融券交易. ‧. 造成異常之變動。故當未預期盈餘為負時，在每季盈餘消息(壞消息)宣告後，可能. sit. y. Nat. 將會導致股價下跌，這時如果能夠在季盈餘宣告前事先在證券市場上建立空頭部. io. er. 位，即對該證券進行融券交易，則在盈餘宣告後，當股價下跌時可以賺取超額報酬。亦就是說在盈餘宣告前，如果能事先知道盈餘宣告對公司股票具有負面之影. n. al. Ch. i n U. v. 響，就可以事先利用自身掌握的資訊進行交易，已獲取超額報酬。Anderson, Reeb ,. engchi. and Zhao(2012)的文獻指出家族控制企業相對於非家族控制企業存在著較多私有資訊之交易(以融券放空為例)。Christophe, Ferri, and Angel (2004)研究發現私有資訊交易行為可以透過檢驗對企業有負面影響之事件前之融券放空行為來捕捉。此外，翁淑育(2000)以國內251家上市公司為樣本，以20%之投票權做為控制型態之分類標準，發現台灣上市公司有58.2%為家族控制，顯示台灣上市公司之最終控制型態是以家族為主。在此背景下，是以提出下列假說: 假說1(a)、當未預期盈餘為負時，在每季盈餘消息宣告前，家族控制企業與融券放空交易間具正向關係。假說1(b)、當未預期盈餘為正時，在每季盈餘消息宣告前，家族控制企業與融券放 20.

(25) 空交易間具負向關係。. 此外，Anderson and Reeb (2003)、Villalonga and Amit (2006)與Bertrand et al. (2008)等多位學者的研究皆指出家族企業之特性和所有權結構可能會影響企業之資訊環境。例如，當家族中之成員擔任CEO或是掌握絕大部分董事會席次時，其相對其他未擔任CEO或未控制大部分董事會席次之家族控制企業以及其它外部人，將掌握更多企業未來經營狀況之非公開資訊。而掌握更多企業未來經營狀況之私有資訊將可能導致掌握資訊之內部人士在盈餘宣告前，事先利用自身掌握之資訊進行交易，已獲取超額報酬。Anderson, Reeb , and Zhao(2012)亦發現家族成員涉入. 政治大. 經營程度(Family CEO)、董事會控制席次(Family board seats)、盈餘分配權(Family cash-flow rights)和股份盈餘偏離程度(Deviation)會影響家族控制企業融券放空之行. 立. 為。本研究考量家族企業之特性和所有權結構對盈餘宣告前融券放空之影響，提. ‧ 國. 學. 出以下假說:. 假說2(a)、當未預期盈餘為負時，在家族成員涉入經營程度愈高的情況下，會強化. ‧. 家族控制企業與融券放空交易間的正向影響。. sit. y. Nat. 假說2(b)、當未預期盈餘為負時，在盈餘分配權愈低的情況下，會強化家族控制企業與融券放空交易間的正向影響。. io. n. al. er. 假說2(c)、當未預期盈餘為負時，在股份盈餘偏離程度愈高的情況下，會強化家族. Ch. 控制企業與融券放空交易間的正向影響。. engchi. i n U. v. 私有資訊交易之交易者除了有可能是家族股東放空交易外，還有可能是其他大股東或是經由前述各種人員獲知消息者，而受限於資料之原故，我們並無法明確指出融券放空者為何。先前文獻有提到通常掌握私有資訊之內部人士其自身持有股數較多，因此，如果握有未公開資訊之內部投資人在季盈餘宣告前交易股票，通常會使得該標的股票之融券交易造成異常之變動。 Anderson, Reeb , and Zhao(2012)之研究亦指出在每季盈餘宣告前之異常融券放空主要是由家族成員所推動，而非其他外部大股東，是以提出下列假說: 假說3、當未預期盈餘為負時，在每季盈餘宣告前之異常融券放空主要為家族股東所推動。 21.

(26) Asquith et al. (2005)的研究發現較高之融券放空(巨量融券)可以預測未來股票異常報酬率較低之情形。而姚復章（1997）引用Asquith高低融券區分之觀念，亦獲得巨量融券代表未來股票超額報酬為負之結論，持續握有這些股票，將獲得負之超額報酬率，而賣出巨量融券之股票將賺取超額之報酬。在Anderson, Reeb , and Zhao(2012)所發表之文章，指出家族控制企業之融券放空相對於非家族控制企業能提供較多之有用資訊來預測未來股票報酬。又國內先前對於融券交易之研究討論多將股票分為成長型與價值型股票來做討論，尚未有研究將股票分為家族與非家族控制企業來作探討，故本研究試著採取與先前研究不同之分類方式來探討，提出以下假說:. 治政大假說4(b)、在巨量融券放空後，家族控制企業之平均異常報酬率與平均累積異常報立酬率皆小於非家族控制企業。假說4(a)、巨量融券放空與股票未來超額報酬率間具負向關係。. ‧ 國. 學. 第二節. 資料來源、樣本選取標準及分佈情形. ‧. 本研究以台灣上市、上櫃企業為研究對象，由於政府對於金融保險業、證券. y. Nat. sit. 業及公共事業之財務結構管制較多且嚴格考量，使其營業性質及財務結構之特殊. er. io. 性與一般產業有所差異，另外，政府的管制亦有可能影響到企業之股權結構，故. al. v i n Ch 有遺漏或不全之企業從樣本中刪除。本研究之有效樣本共涵蓋19個產業，851家企 engchi U n. 將產業代碼為28、30、97之樣本予以排除；其次，為求實證之準確性，故將資料. 業，7291個樣本觀察值。. 本研究的樣本期間為 2010 年 1 月 1 日至 2012 年 9 月 31 日共 11 季。資料來源為臺灣經濟新報資料庫(Taiwan Economic Journal, TEJ)，企業所屬產業及其股權結構源於 TEJ Company，屬年資料；EPS、Firm size、Book-to-market ratio、Performance、 Leverage 源於 TEJ Finance，屬季資料；控制持股與董監結構源於 Corporate Governance of TEJ 及各公司網站，屬月資料；Short Sales、Stock Return Volatility、 Trading Volume 源於 TEJ Equity，為日資料；季盈餘宣告日源於 TEJ Equity 特殊事件日期資料庫；資訊揭露透明度源於證券暨期貨發展基金會公佈之「資訊揭露評. 22.

(27) 鑑系統的結果」4。從表 1、2 我們可以知道樣本之分布情況，表 1 列出每個季度樣本之分布狀況，樣本數最少之產業為玻璃陶瓷業，最多之為電子工業；表 2 列出每個產業之家族控制企業占全體樣本之比例，產業中家族控制企業比例最高之為水泥業，占 95.83%，最低之為文化創意業，占 31.08%。家族控制企業占全體樣本的比例為 52.04%，且絕大多數之產業都是家族控制企業所占之比例較高。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. 4. Ch. engchi. i n U. v. 資訊揭露評鑑系統於2003年開始實施，係臺灣證券交易所（Taiwan Stock Exchange Corporation, TSEC）委託證券暨期貨市場發展基金會對上市（櫃）公司的自願性揭露資訊進行評分，主要目的係為落實公司治理的精神，提高公司資訊揭露的透明度。 23.

(28) 表 1 樣本分布情況(季別) 本表提供了從 2010 年 1 月 1 日至 2012 年 9 月 31 日共 11 季之樣本分布情況。樣本共涵蓋 19 個產業，851 家企業，7291 個樣本觀察值。11 為水泥工業。12 為食品工業。13 為塑膠工業。14 為紡織工業。15 為電機機械業。16 為電器電纜業。17 為化學生技醫療業。18 為玻璃陶瓷業。19 為造紙工業。20 為鋼鐵工業。21 為塑膠工業。 22 為汽車工業。23 為電子工業。25 為建材營造業。26 為航運業。27 為觀光業。29 為貿易百貨業。32 為文化創意業。99 為其他。. Ch. engchi. 24. 17 14 25 32 8 48 4 6 15 8 5 365 28 10 4 10 8 33. y. sit. 16 19 22 31 8 54 4 6 24 11 5 407 29 14 5 11 6 30. 201112 5 15 16 27 29 9 52 3 6 16 9 4 391 33 16 7 10 7 37. er. ‧ 國. 立. al. 治 201109 政 201106 7 大3. 201103 4 10 16 23 30 8 59 2 4 20 7 5 376 24 7 7 7 6 29. ‧. 201012 6 15 18 24 29 8 54 3 5 23 11 5 372 24 10 8 6 6 28. 學. 201009 3 21 19 29 29 11 49 4 5 18 7 4 375 24 12 7 11 7 35. n. 201006 4 15 14 27 29 7 53 3 6 22 4 5 395 24 10 5 7 5 28. io. 201003 3 14 19 20 28 8 49 3 4 19 4 4 394 28 11 5 4 7 31. Nat. TEJ 產業代碼 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 25 26 27 29 32 99. i n U. v. 201203 5 14 18 20 29 8 50 2 2 18 9 4 366 26 10 7 10 8 36. 201206 4 17 12 20 31 8 49 3 5 15 6 5 376 34 10 5 7 7 36. 201209 4 16 20 25 32 11 55 4 5 16 10 5 366 27 12 8 9 7 36. 總計 48 170 185 262 329 94 572 35 54 206 86 51 4,183 301 122 68 92 74 359.

(29) 表 1 樣本分布情況(季別) (續). 201103 644. 立. 201106 709. 201109 643. 201112 692. 政治大. 學 ‧. Nat. y. 總計資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、本研究整理. 201012 655. io. sit. 201009 670. n. al. er. 201006 663. ‧ 國. 201003 655. Ch. engchi. 25. i n U. v. 201203 642. 201206 650. 201209 668. 總計 7,291.

(30) 表 2 樣本分布情況(家族) 本表提供了 2010 年 1 月 1 日至 2012 年 9 月 31 日之樣本分布情況。樣本共涵蓋 19 個產業， 7291 個樣本觀察值，其中，非家族控制企業共有 3497 個樣本觀察值，家族控制企業共有 3794 個樣本觀察值。 11 為水泥工業。12 為食品工業。13 為塑膠工業。14 為紡織工業。15 為電機機械業。16 為電器電纜業。 17 為化學生技醫療業。18 為玻璃陶瓷業。19 為造紙工業。20 為鋼鐵工業。21 為塑膠工業。22 為汽車工業。23 為電子工業。25 為建材營造業。26 為航運業。27 為觀光業。29 為貿易百貨業。32 為文化創意業。 99 為其他。. 非家族控制企業. 48 治政 170 大 185. n. Ch. engchi. 資料來源：台灣經濟新報(TEJ)、本研究整理. 26. y. sit. 262 329 94 572 35 54 206 86 51 4,183 301 122 68 92 74 359 7,291. er. io. al. 46 146 138 239 179 63 269 31 43 144 66 48 1,728 214 79 44 62 23 232 3,794. 家族控制企業占全部樣本百分比 95.83 85.88 74.59 91.22 54.41 67.02 47.03 88.57 79.63 69.9 76.74 94.12 41.31 71.1 64.75 64.71 67.39 31.08 64.62 52.04. ‧. ‧ 國. 立. 總計. 學. 2 24 47 23 150 31 303 4 11 62 20 3 2,455 87 43 24 30 51 127 3,497. 家族控制企業. Nat. TEJ 產業代碼 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 25 26 27 29 32 99 總計. i n U. v.

(31) 第三節. 研究方法與變數說明. 本研究使用複迴歸分析檢驗假說1、2及3；另外，利用事件研究法檢測假說4。以下說明本研究所採用之研究方法、檢定以及變數說明：. 壹、. 複迴歸分析. 複迴歸分析主要兩大用途為模型解釋能力與預測能力，將所要研究之變數區分為應變數（Dependent Variable）與自變數（Independent Variable），並根據相關理論建立應變數為自變數函數之模型，藉以說明預測變數與因變數之間的關聯強度與關聯方向。. 政治大. 以下說明迴歸分析中所使用到之變數及其衡量方式。. 立. 被解釋變數. 學. ‧ 國. 一、. 異常融券放空(Abnormal Short Sales). (一). ‧. 我們依據 Anderson, Reeb , and Zhao(2012)之方法來計算季盈餘宣告前之異常融券放空，其計算方式為﹛［(當季盈餘宣告前 30 天到前 1 天之平均每日融券放空. Nat. sit. n. al. er. io. 空量)］-1﹜。. y. 量)/(整年度平均每日融券放空量-當季盈餘宣告前 30 天到前 1 天之平均每日融券放. 二、 (一). 控制變數. 公司規模(Firm size). Ch. engchi. i n U. v. Diether et al (2009)指出市值較高之公司其相對市值低之公司，其融券放空行為較多。周燕玲(2001)的研究亦發現帳面價值愈低之公司，其平均融券數額愈大。我們對企業之總資產帳面價值取自然對數來衡量公司規模(Firm size)。. (二). 帳面市值比(Book-to-market ratio) Diether et al (2009)的研究發現低帳面市值比(成長型股票)之公司相對於高帳. 面市值比(價值型股票) 之公司會有較多融券放空之行為。D’Avolio(2002)和 Jones and Lamont(2002)亦證實低帳面市值比的股票之融券放空比率(當前融券放空股數/ 27.

(32) 平均每日股票交易量)會較高。我們使用帳面市值比(Book-to-market ratio)作為成長機會之替代變數，控制這方面可能之影響，其計算方式為企業每股普通股之帳面價值除於每股普通股之市值。. 交易量. (三). 交易量代表了市場之流動性。Shleifer and Vishny (1997)的研究指出，流動性較低之股票可能使投資人在面臨會對企業股價產生負面影響之事件時，付出較多之成本與花費，因此會使擁有資訊優勢之交易人迅速地將其股票賣空，以免損失更多，而流動性較高之股票由於成本比較低，故較常有融券賣出之情形。我們對當. 政治大. 季所有交易日之平均日交易量取自然對數作為交易量之衡量。. 立. 企業營運表現. 學. ‧ 國. (四). 簡瑞廷(2001)的研究發現過去經營績效較佳之公司在內部人交易後，竟出現經營績效轉差之情況，因此內部人之賣出交易可能隱含著公司未來獲利轉差之可能. ‧. 性，故公司內部人可利用自身掌握之未公開資訊，在尚未發布盈餘資訊前，提早為企業前一季的資產報酬率，計. sit. y. Nat. 融券賣出股票，以賺取異常報酬。. al. n. (五). io. 值。. er. 算方式為前一季季底之非經常性損益前之收入除於前一季季底之總資產帳面價. 股票報酬波動度. Ch. engchi. i n U. v. 當企業之股票價格波動度愈高，愈能吸引賣空者之關注，因此，我們使用當季股票日報酬之標準差作為股票價格波動度之衡量。. (六). 資訊揭露透明度文獻上普遍認為當公司之資訊揭露透明度愈高時，能讓內部或外部監督機制，. 獲得更多且更可靠之資訊，進而更能有效監督公司，故可抑制因私有資訊交易行為之發生。故我們使用證基會公佈之「資訊揭露平間系統的結果」，以虛擬變數方式將資訊揭露分為較透明與較不透明兩組，將第 9 屆之六等級評分標準取前二分之一作為本研究資訊揭露透明度較透明企業，亦就是說，將評分結果為 A++、A+、 28.

(33) A 前三個等級定義為資訊揭露較透明組，虛擬變數設為 1，其他三個等級 B、C、 C-則定義為資訊揭露較不透明組，虛擬變數設為 0。. 最後，我們使用產業虛擬變數來區別產業效果，共 19 個產業，設立 18 個虛擬變數。同時，亦使用時間虛擬變數來區別時間效果，共 11 季，設立 10 個虛擬變數。. 三、 (一). 解釋變數未預期盈餘(Unexpected Earnings). 政治大場原先所預期之盈餘水準之間存在差異，則所宣告之季盈餘訊息即成為市場之新立訊息，此一市場預期與實際公告盈餘之差異定義為未預期盈餘 (Unexpected Latané 與 Jones(1977)提出，在每季盈餘訊息宣告時，如果實際宣告盈餘與市. ‧ 國. 學. Earnings)。本研究採用 Anderson, Reeb , and Zhao(2012)之方法來計算未預期盈餘。 (1). Unexpected Earnings:. ‧. :i 企業在 q 季宣告之每股盈餘. sit. y. Nat. i 企業在 q 季前一季宣告之每股盈餘. io. i 企業在 q 季前八季(前兩年)宣告之每股盈餘. n. al. 未預期盈餘. Ch. engchi. 每家企業之未預期盈餘為回歸式(1)之殘差項(. er. i 企業在 q 季前四季(前一年)宣告之每股盈餘. i n U. v. )，即無法透過前一季、前一. 年和前兩年實際之 EPS 預測到之部分. (二). 家族控制企業(Family Firm) Anderson and Reeb (2012)研究指出家族控制企業相對於非家族控制企業，在非. 預期盈餘為負時，會有較多融券放空之行為。本研究採用葉銀華(1999)對家族控制企業之定義，若家族成員(含配偶)或其控制之企業所有之持股比率總和超過必要控制股數，且在董事會擁有席位或家族成員占企業董事會席位超過一半者為家族企業。當企業符合以上定義時，其虛擬變數設為 1，否則為 0。 29.

(34) (三). 家族經理人(Family CEO)、專業經理人(Professional CEO) 家族股東相對於其他股東，可以透過在企業擔任經營管理之職位或是成為董. 事會成員，而得到較多資訊上之優勢(Anderson and Reeb,2004)。故我們將家族控制企業分為 Family CEO 與 Professional CEO，以此區分企業之 CEO 是由企業創始人或具親屬關係者擔任，還是由專業經理人擔任。. (四). 股份控制權(Family ownership) 家族之股份控制權是指家族所持有之股數占全部在外流通股數之比例，採 La. Porta et al. (2002)之作法，即股份控制權(VR) = 控制股東對該公司之直接持股率 +. 政治大. Σ(各控制鏈對之最末端持股率)。. 立. 席次控制權(Family board seats) 家族之席次控制權為其所控制之董監事席次比例。. ‧. (六). 學. ‧ 國. (五). 盈餘分配權(Family cash flow rights). sit. y. Nat. Anderson, Reeb , and Zhao(2012)發現盈餘分配權較低(<20%)之家族控制企業. io. er. 相對於盈餘分配權較高之家族控制企業與非家族控制企業，在未預期盈餘為負時，會有較多融券放空之行為。我們依據 La Porta et al. (2002)之作法，衡量控制股東對. n. al. Ch. i n U. v. 該公司擁有之最終現金流量權，計算現金流量權則需沿著「控制鏈」(Control Chains). engchi. 計算間接持股率之乘積，即盈餘分配權等於控制股東對該公司之直接持股率 +Σ (各控制鏈之間接持股率乘積)。故我們使用虛擬變數來衡量盈餘分配權，當家族之盈餘分配權小於 30%5，其虛擬變數為 1，否則為 0. (七). 股份盈餘偏離倍數(Deviation) Shleifer 與 Vishny (1997)指出，當控制股東之控制權大於盈於分配權時，會產. 生負的侵佔效果，亦就是，當控制股東持股較少，其參與公司利益(損失)分配之比率亦較少，此時若從事私有資訊交易，個人投機能獲得之利益，大於公司價值損. 5. 家族盈餘分配權之平均數為 31%，故取 30%作為判斷標準。 30.

(35) 害分配之損失，則有誘因作出有利於個人，但不利於公司之私有資訊交易行為。 Bebchuk et al. (2000)、Claessens et al. (2002)亦指出當控制權與盈餘分配權之偏離程度加重時，會使得控制股東更傾向於作出不利公司，而有利於控制股東個人之決策。故我們使用虛擬變數來衡量股份盈餘偏離倍數，當家族之股份控制權大於盈餘分配權，其虛擬變數設為 1，否則設為 0。. 外部大股東(Blockholders). (八). 我們使用虛擬變數來定義企業是否有外部大股東(Blockholders)之存在，當企業中有持股超過 5%且不屬於家族控制集團之股東，則其虛擬變數設為 1，否則為 0。. 立. 事件研究法. 學. ‧ 國. 貳、. 政治大. 事件研究法（Event Study）在財務、會計等實證研究領域中被廣泛應用，主要. ‧. 係在探討當某一資訊或事件發生時，是否會引起股價之異常變動，即是否會產生異常報酬率（Abnormal Returns），此資訊可以用來瞭解證券價格與特定事件間是. Nat. sit. 與不受. 是否有差異，若有差異，則表示有異常報酬率產生，再. er. io. 該事件影響之報酬率. y. 否有關聯性。因此，我們可以檢驗受該事件影響之期望報酬率. al. v i n Ch Fisher, Jensen and Roll (1967)所提出之「事件研究法」，來探討發生巨量融券後是 engchi U n. 藉由對異常報酬率之檢定，來判斷該事件對股價之影響。因此，本研究採用由Fama,. 否存在著負之異常報酬，即較高之融券放空(巨量融券)可以預測未來股票異常報酬率較低之情形。亦藉由將樣本分為家族與非家族控制企業來探討家族控制企業相對非家族控制企業是否能提供較多之資訊來預測未來股票異常報酬率較低之情形。在研究過程中，須先確定事件之種類及發生日，並設定估計期及事件期，接著選擇股票報酬率預期模式估算其預期報酬率，進而推算是否具有異常報酬，最後再藉由統計檢定來檢視統計值是否具有顯著性。股票報酬率預期模型之種類相當多，主要可以分為三類：. 31.

(36) (1) 平均調整模型(Mean-Adjusted Returns Model) 此模型假設個別證券在事件期之預期報酬率即為個別證券在估計期之平均報酬率，故此模型並未考慮事件期間證券報酬率之風險資訊。 (2) 市場指數調整模型(Market-Adjusted Returns Model) 此模型假設市場指數在事件期第t日之預期報酬率即為個別證券在事件期第t 日之預期報酬率，故此模型並未考慮個別證券報酬率和大盤報酬率之敏感性。 (3) 市場模型(Market Model) 此模型以估計期之資料，利用最小平方法(original least square, OLS)建立市場模型，再利用市場模型估計個別證券在事件期之預期報酬率。. 治政大並不比市場指數調整模型差，且兩者之檢定力皆比平均調整模型佳，另外，立 Armitage(1995)的研究亦發現，市場模型之檢定結果雖然和其他模型之結果相差不. 根據Brown and Warner (1980,1985)的模擬研究指出，市場模型的檢定力(power). ‧ 國. 學. 遠，但在不同情況之統計檢定之下，市場模型之檢定力至少和其他模型一樣好。此外，平均調整模型並未考慮事件期間證券報酬率之風險資訊，市場指數調整模. ‧. 型並未考慮個別證券報酬率和大盤報酬率之敏感性。因此，本研究以市場模型作. 一、. 融券指標的選定與衡量. 二、. 估計期與事件期的選定. er. io. sit. y. Nat. 為估計事件期預期報酬率之方法。. al. n. v i n Ch 本研究所選定之事件日為發生巨量融券當日，融券指標採用絕對融券指標， engchi U 即每家企業在每一會計年度交易日融券餘額最高之那一個交易日作為取樣依據。. (一) 事件日：本研究以發生巨量融券當日作為事件日。 (二) 估計期：本研究以事件發生日前 200 個交易日至前 1 個交易日作為估計期間，共計 200 個交易日。. (三) 事件期：本研究以事件發生當日至事件日後第 100 個交易日作為事件期間，共計 101 個交易日。. 32.

(37) 三、. 估計異常報酬率與累積異常報酬率. 本研究採用市場模型作為個別股價預期報酬之估算方式。市場模型假設個別股票報酬率和市場報酬率間存在線性關係，故以普通最小平方法(ordinary least square, OLS)建立迴歸式，以數學模式表達如下：. 其中：樣本公司股票在第日之實際報酬率：樣本公司股票之市場模型截距項. 政治大係數不含金融之上市上櫃加權指數在第日之實際報酬率立：樣本公司股票之市場模型. ：樣本公司股票迴歸式在第日之殘差項. ‧ 國. 學. 利用估計期之資訊估計出個別樣本之和後，將其帶入下式，可得到樣本i ，定義如下：. Nat. (3). sit. y. ‧. 在第t日的預期報酬率. al. er. io. ：樣本公司股票在第日之預期報酬率. iv n U係數估計值. n. ：樣本公司股票之市場模型截距項估計值. Ch. engchi. ：樣本公司股票之市場模型. 不含金融之市場加權指數在第日之實際報酬率. 接著將事件期個別證券之實際報酬率減去預期報酬率，即可算出個別證券之異常報酬率(Abnormal Returns, AR)，定義如下：. 其中 : 樣本公司股票在第日之異常報酬率 : 樣本公司股票在第日之之實際報酬率：樣本公司股票在第日之預期報酬率 33.

(38) 將事件期間各家證券之異常報酬率累加，即可求出累積異常報酬率（Cumulative Abnormal Returns，CAR），以探討研究事件在事件期間對於股價之累積異常報酬率之影響。. 其中：樣本公司股票在. 至. 時之累積異常報酬率. ：樣本公司股票在第日之實際報酬率. 政治大立: 樣本公司股票在第日之異常報酬率. ：樣本公司股票在第日之預期報酬率. 學. ‧ 國. 事件期起始日. 事件期終止日. ‧ sit. y. Nat. 事件研究法之精神在於探討某事件對於股票報酬率之影響，但若僅觀察個別. io. er. 證券之AR或CAR將無法得到適當結論，因為每家公司在估計過程中存在許多不確定因素，例如在事件日中，除了所要研究之事件外，尚有許多非研究事件之干擾. n. al. Ch. i n U. v. 事件，造成股價之變動，因此在估計異常報酬率之後，必須將所有樣本之異常報. engchi. 酬率平均及累計，以此降低這些干擾對於股票報酬率之影響。所以，在進行檢定之前，必須先計算平均異常報酬率（Average AR，AAR）與平均累積異常報酬率（Average CAR， ACAR），如下所示：. 其中 : 樣本公司股票在第日之異常報酬率 34.

(39) : 樣本公司股票在事件期內之平均異常報酬率 :選取之樣本個數：樣本公司股票在. 至. : 樣本公司股票i在. 四、. 至. 時之累積異常報酬率時之平均累積異常報酬率. 統計檢定. 本研究在檢定不同事件期之平均異常報酬率(AAR)及平均累積異常報酬率 (ACAR)是否顯著異於零，是以有母數之普通橫剖面法(Ordinary Cross-Sectional Method)之 t 檢定為主。在檢定兩母體異常報酬是否相等之檢定是採 t 檢定。. (一) 平均異常報酬率之檢定. 立. 政治大. 平均異常報酬率(AAR)是否顯著異於零之虛無假設、對立假設及 t 統計量如下:. ‧. ‧ 國. 學. Nat. y. 為樣本公司股票在事件期內之平均異常報酬率。. sit. 其中. n. al. er. io. t統計量計算方式為:. Ch. engchi. i n U. v. 其中Var為樣本之變異數，為選取之樣本個數。. (二) 平均累積異常報酬率之檢定平均累積異常報酬率(ACAR)是否顯著異於零之虛無假設、對立假設及 t 統計量如下:. 35.

(40) 其中. (a,b)為樣本公司股票i在. 時之平均累積異常報酬率。. 至. t統計量計算方式為:. 其中Var為樣本之變異數，為選取之樣本個數。. (三) 兩母體平均數差異檢定兩母體平均數是否相等之虛無假設、對立假設如下:. 政治大. 立. ‧ 國. 學. 在利用 t 值檢定兩母體平均數是否相等前，需先使用 F 檢定來檢定兩母體變. ‧. 異數是否相等。. Nat. n. al. er. io. sit. y. 兩母體變異數是否相等之虛無假設、對立假設如下:. F統計量計算方式為:. Ch. engchi. i n U. v. 其中、為樣本變異數。在顯著水準為下，當虛無假設. ，表示. 或. α. ；反之，則不拒絕虛無假設. 1. 兩母體變異數相等. 36. α. ，表示. 時，即拒絕。.

(41) 其中、為樣本變異數；、. 為樣本個數。. 2. 兩母體變異數不相等. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 y. 時，即拒絕虛無假設. n. al. α. ；反之，則不拒絕虛無假設. Ch. ，表示. er. io. 在顯著水準為下，當t. 為樣本個數。. sit. Nat. 其中、為樣本變異數；、. ，表示. engchi. 37. i n U. v. 。.

(42) 表 3 變數定義變數代號. 變數定義與衡量. 被解釋變數 ﹛［(當季盈餘宣告前 30 天到前 1 天之平均日融券放空)/ 盈餘宣告其間以外之平均日融券放空］-1﹜ 控制變數對當季季底之總資產帳面價值取自然對數當季季底之長期負債/當季季底之總資產帳面價值每股普通股之帳面價值/每股普通股之市值. 政治大. 當季股票日報酬之標準差. 立對當季所有交易日之平均日交易量取自然對數. ‧ 國. 學. 前一季季底之非經常性損益前之收入/前一季季底之總資產帳面價值. ‧. 若樣本企業當年度屬於資訊揭露較透明者，其虛擬變數設為. y. Nat. 1，否則為 0. 若樣本企業屬於該行業，則該行業之虛擬變數為 1，否則為. n. a0l. er. io. sit. 若樣本企業屬於該季，則該季之虛擬變數為 1，否則為 0. 解釋變數. Ch. engchi. i n U. v. 每季的未預期盈餘為此回歸式之殘差項(. )，即未預期盈餘. 為無法透過前一季、前一年和前兩年的 EPS 預測到之部分當家族成員(含配偶)或其控制的企業其所有的持股比率總和超過必要控制股數，且在董事會擁有席位或家族成員占企業董事會席位超過一半者為家族企業，其虛擬變數為 1，否則為 0. 38.

(43) 表 3 變數定義(續) 變數代號. 變數定義與衡量持股超過 5%且不屬於家族控制集團的股東，其虛擬變數設為 1，否則為 0 當季季底家族之持股百分比. Family Ownership Family Board Seats. 家族控制的董監事席次/全部董監事席次若 CEO 為企業創始人或具親屬關係者則為 1，否則為 0. Family CEO. 若 CEO 為專業經理人為 1，否則為 0 當家族之盈餘分配權小於 30%，其虛擬變數為 1，否則為. 治政大當家族之股份控制權大於盈餘分配權，其虛擬變數為 1，立否則為 0 0. ‧ 國. 學. 其它變數. High Short-Selling. 樣本企業在當年會計年度交易日中融券餘額最高之日. ‧. 樣本公司股票第日之實際報酬率減掉預期報酬率. y. 之異常報酬率累加. 將樣本公司股票在事件期內之異常報酬率除以樣本個數. er. io. 在至 a將樣本公司股票 v i l除以樣本個數 n Ch engchi U. n. ACAR. 至. sit. Nat. 將樣本公司股票在. 39. 時之累積異常報酬率.

(44) 第四節. 變數統計摘要. 表 4 提供了從 2010 年 1 月至 2012 年 9 月 851 家企業之基本統計量，包含觀察值平均數、中位數、標準差、最大值與最小值，共 7291 個樣本觀察值，其中未預期盈餘為負的有 3267 個樣本觀察值，未預期盈餘為正的有 4024 個樣本觀察值。並以平均數差異 t 檢定進行家族與非家族樣本各變數之差異性檢測。表 4 顯示每季盈餘宣告前之異常融券放空其平均數為 0.11%，標準差為 1.21%，也就是說，這表示盈餘宣告前 30 天到前 1 天之每日平均融券放空量相對於宣告前期間以外之每日平均融券放空量多了 0.11%。家族控制企業占了總樣本數之的 52.04%。家族平均持有 35.47%之股權，中位數為 34.44%。Family CEO 占了家族. 政治大. 控制企業之 78%，Professional CEO 占了 22%。. 立. 表 4 最後的三欄為家族與非家族企業之平均數差異檢定(difference of mean. ‧ 國. 學. tests)的結果，家族企業有 3794 個樣本觀察值，非家族企業有 3497 個樣本觀察值，從平均數差異檢定之結果可以知道家族控制企業相對於非家族控制企業，其企業. ‧. 規模較大，長期負債比與帳面市值比亦較高，此外，家族控制企業在未預期盈餘為負時，其異常融券放空比大於非家族控制企業，在未預期盈餘為正時，其異常. y. Nat. sit. 融券放空比小於非家族控制企業。. n. al. er. io. 本研究各變數間之相關係數彙整於表 5。從表 5 可得知各變數間之相關係數並. i n U. v. 不高，除了 Firm Size 與 Trading Volume 有顯著較高之相關係數(0.6742)，其餘各. Ch. engchi. 變數間之相關係數之絕對值大部分皆在 0.3 以下。. 另外，本研究將以變異數膨脹因子(Variance Inflation Factor，簡稱 VIF)作為輔助判斷變數間是否存在共線性(Multi-Collinearity)診斷。分析結果發現，在每一條迴歸式內所有自變數的 VIF 值多介於 1~3 之間。整體而言，自變數間共線性重合問題應不太嚴重，故可忽略多元共線性問題。. 40.