公司盈餘管理對電子業外匯曝險的影響 -以半導體產業鏈為例 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學商學院金融系碩士班碩士論文. Graduate Institute of Money and Banking National Cheng-Chi University Master Thesis. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 公司盈餘管理對電子業外匯曝險的影響. ‧. -以半導體產業鏈為例. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 研究生：吳美慧指導教授：林建秀. 博士. 中華民國一○三年六月.

(2) 摘要本研究目的為探討以非本國貨幣交易之跨國企業在承受外匯變動所導致公司價值改變時，除了利用衍生性金融性商品的操作避險外，是否也利用會計手法進行盈餘管理上的操弄，以降低因承受外匯曝險而導致投資人對公司股票評價的負面預期的可能性。樣本公司以半導體產業的上游、中游、下游廠商為標的，採用貨幣概分為美元、歐元、人民幣及日圓。研究過程首先將計算各公司是否承受顯著的外匯曝險，其次利用 Leuz et al.(2003)提出的三種盈餘管理模式，探討三種不同面向的盈餘管理是否能降低公司的外匯曝險。. 政治大. 而在實證結果方面，針對外匯曝險衡量的部分可觀察到，致使公司承受顯著. 立. 外匯曝險的因素有二：一為利用衍生性金融商品避險的有無，一為公司主要往來. ‧ 國. 學. 區域所使用之貨幣的走勢；而在盈餘管理是否有顯著降低外匯曝險方面，整體而言，上游公司在採樣期間因受惠於本國貨幣貶值所帶來的優勢，盈餘管理的使用. ‧. 程度最不積極，此外，我們也發現，沒有利用衍生性金融商品進行避險，即採取. y. Nat. n. al. er. io. sit. 自然避險的公司，更傾向利用盈餘管理以降低公司所承受的外匯曝險。. Ch. engchi. 關鍵字：外匯曝險、避險、盈餘管理、電子業. I. i n U. v.

(3) 目錄摘要 .............................................................. I 目錄 ............................................................. II 表目錄 .......................................................... III 圖目錄 .......................................................... IVV 第壹章緒論 ....................................................... 1 第一節研究背景 ................................................... 1 第二節研究目的 ................................................... 3 第貳章文獻回顧 ................................................... 5. 政治大第二節盈餘管理相關文獻立........................................... 9 第一節外匯曝險相關文獻 ........................................... 5. ‧ 國. 學. 第參章研究方法 .................................................. 12 第一節各公司對匯率的曝險值 ...................................... 12. ‧. 𝒇𝒙. 第二節因子對匯率曝險𝜷𝒊 的解釋能力 ............................... 13. y. Nat. 第肆章實證分析 .................................................. 16. al. er. io. sit. 第一節資料描述 .................................................. 16 𝒇𝒙. n. 第二節各公司的匯率曝險𝜷𝒊 值 ..................................... 20. Ch. engchi. i n U. v. 第三節盈餘管理對外匯曝險之影響 .................................. 30 第伍章結論與建議 ................................................ 47 第一節結論 ...................................................... 47 第二節研究建議 .................................................. 49 參考文獻 ......................................................... 50. II.

(4) 表目錄表 1：預期外匯曝險因子之實證結果及原因 ............................. 15 表 2：各樣本公司之採樣期間 ......................................... 16 表 3：各外幣即期匯率之敘述統計量 ................................... 17 表 4：各外幣即期匯率變動率之敘述統計量 ............................. 17 表 5：聯發科技外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量 ............. 21 表 6：聯發科外匯曝險及其顯著程度 ................................... 21 表 7：聯詠科技外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量 ............. 22 表 8：聯詠科技外匯曝險及其顯著程度 ................................. 23 表 9：台積電外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量 ............... 24 表 10：台積電外匯曝險及其顯著程度 .................................. 24 表 11：聯電外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量 ................ 25. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 表 12：聯電外匯曝險其顯著程度 ...................................... 26 表 13：日月光外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量 .............. 26 表 14：日月光外匯曝險及其顯著程度 .................................. 27 表 15：矽品外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量 ................ 28 表 16：矽品外匯曝險及其顯著程度 .................................... 28. n. al. er. io. sit. y. Nat. 表 17：各樣本公司外匯曝險值之敘述統計量及顯著曝險占比 .............. 29 表 18：影響外匯曝險之因子的敘述統計 ................................ 32 表 19：各因子對聯發科技承受之外匯曝險的影響力 ...................... 32 表 20：影響外匯曝險之因子的敘述統計 ................................ 34 表 21：各因子對聯詠科技承受之外匯曝險的影響力 ...................... 34 表 22：影響外匯曝險之因子的敘述統計 ................................ 37 表 23：各因子對台積電承受之外匯曝險的影響力 ........................ 37 表 24：影響外匯曝險之因子的敘述統計 ................................ 39 表 25：各因子對聯華電子承受之外匯曝險的影響力 ...................... 39. Ch. engchi. i n U. v. 表 26：影響外匯曝險之因子的敘述統計 ................................ 41 表 27：各因子對日月光承受之外匯曝險的影響力 ........................ 41 表 28：影響外匯曝險之因子的敘述統計 ................................ 42 表 29：各因子對矽品承受之外匯曝險的影響 ............................ 43 表 30：第二條回歸式之各因子衡量值及盈餘管理對外匯曝險的影響 ........ 45. III.

(5) 圖目錄圖 1：美元對台幣匯率走勢圖..........................................18 圖 2：人民幣對台幣匯率走勢圖........................................18 圖 3：歐元對台幣匯率走勢圖..........................................18 圖 4：日圓對台幣匯率走勢圖..........................................18. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. IV. i n U. v.

(6) 第壹章緒論第一節研究背景為了順應全球化的趨勢，企業不斷地尋求新的市場，公司的客戶也從國內拓展至國外，而在營收以不同貨幣為單位的情況下，公司面臨著外匯波動對其營收造成的風險。然而在過去許多的實證研究中1，卻很難明確地為外匯風險定價，亦即公司雖暴露於外匯風險中，但該不確定性的曝險對股價的影響卻不顯著，對. 政治大. 於此一現象，有些學者認為這是因為股價本身無法有效率的捕捉匯率變動的影響. 立. (Bartov and Bodnar, 1994; Bodnar and Wong, 2003; Dominguez and Tesar,. ‧ 國. 學. 2006)；有些研究認為是檢視的樣本公司存在樣本選擇偏誤(sample selection bias)的問題(Bartov and Bodnar, 1994)；也有研究認為，由於投資人的自行利. ‧. 用手上的投資組合進行匯率風險的分散，匯率變動造成的衝擊根本對該股票的報. y. Nat. sit. 酬率無實值影響(Modigliani and Miller, 1958)。除以上研究之外，至今能被. n. al. er. io. 大眾廣為接受的解釋為公司利用衍生性金融商品進行避險，減緩了匯率、利率變. i n U. v. 動等因素致使的現金流量波動，使盈餘平穩，進而增加公司價值，而這樣的推測 2. Ch. 也在近年來幾項文獻中被證實。. engchi. 從另一角度來看，外匯曝險是否真的會對股價造成影響的關鍵，其實取決於潛在投資人預期該曝險對公司的影響，如 Bartov and Bodnar (1994) and Sribunnak and Wong (2006)指出，準確地衡量匯率曝險的關鍵在於財報資訊揭露的準確性，因財報資訊是非公司內部人判斷該公司價值的重要依據。而正因財. 1. 如 Jorion (1990), Bodnar and Gentry (1993), Amihud (1994), Bartov and Bodnar (1994), Chamberlain et al. (1997), Griffin and Stulz (2001), 和 Faff and Marshall (2005)的研究中，都得出外匯曝險不顯著的結果。 2 如 Allayannis and Ofek (2001), Allayannis et al. (2001), Kim et al. (2006), Bartram et al. (2010)的研究中，都得到外匯曝險不顯著是因公司利用外匯避險的結果。. 1.

(7) 3. 報資訊扮演如此重要的角色，在實務上，公司管理階層可以利用會計選擇方法的不同，使得使用會計資訊的外部人接受到不對稱的訊息或是對公司有利的訊息，亦即公司經理人擁有操控財務報表的空間，利用盈餘管理的方法修飾財務報表上的數字，適時地將公司所承受的外匯曝險調整成有利於公司營運的現象，影響投資人的看法，進而維持該公司股票的在資本市場上的評價，降低外匯曝險的不確定性會對股價造成的影響。如上所述，企業從事盈餘管理的主要誘因來自於符合或達成資本市場的預期及評價，以透過操控實質交易或損益認列的不同時點進行特定的盈餘目標，得到. 政治大式，探討經理人以此三種不同面向的盈餘管理對外匯曝險造成的影響，而這正是立. 預期的經濟利益。而本篇論文將依據 Leuz et al.(2003)提出的三種盈餘管理模. 有別其他許多研究之處，過去許多文獻都只以單面向去探討公司如何利用盈餘管. ‧ 國. 學. 理控制公司所承受的風險4，而本篇論文則將以三種不同面向的盈餘管理綜合探. ‧. 討公司對風險的控管，試圖瞭解公司介入的行為是否能夠有效降低公司所承受的. y. Nat. 外匯風險。關於盈餘管理的模式，其一為盈餘波動度的衡量(𝐸𝑀𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ )，用以檢. er. io. sit. 視該公司對於收入平滑化的調整程度，在此法的衡量之下，越致力於收入平滑化的公司，其公司的表現受到匯率波動而造成股價變動的程度越小；其二為應計項. al. n. v i n 目的使用與營運用現金流量間的相關性(𝐸𝑀 )，是另一種衡量收入平滑 Ch e n g c𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 hi U. 程度的方法，因為公司有時會利用遞延應計項目的會計手法，以消除當前對自己不利的總經環境或營收數據，以降低當期對外公布盈餘的波動程度，在此衡量方法下，操控應計項目的遞延程度越大，會使得該期越多的營運用現金流量往之後的會計期間遞延，因而此兩者會呈現負相關，而負相關的數據即顯示，公司管理者致力於收入平滑化，以降低外匯曝險帶來的衝擊；其三為衡量裁決性應計利潤. 3. 如在 Lambert (1984), DeFond and Park (1997), Barton (2001), Pincus and Rajgopal (2002) and Leuz et al. (2003)等文獻中均有提及公司操控對外公布的財會資訊，進而使投資人對該公司股票產生如公司管理者預期的評價。 4 如 Barton (2001)採用的盈餘管理模式為衡量裁決性應計利潤的程度(𝐸𝑀𝐷𝐴𝐶 )、Pincus and Rajgopal (2002)則是採用盈餘波動度的方法(𝐸𝑀𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ )。. 2.

(8) 的程度(𝐸𝑀𝐷𝐴𝐶 )，然而此法的目的除為使收入平滑化，也可能是為了保持對外公告盈餘的穩定性，但不論目的為何，裁決性應計項目越大，顯示出公司管理者越想要降低外匯曝險，保持收入平滑化與盈餘的穩定。. 第二節研究目的選擇標的動機與介紹. 政治大以半導體王國聞名於世，是世界最大的晶片製造國，占全球晶片總營收的五分之立台灣上市股票中有七成為電子產業，而其中又以半導體產業占比最重。台灣. 一以上，因此選擇以半導體產業作為標的最能體現出台灣這個區域性的特色。半. ‧ 國. 學. 導體產業鏈的客戶遍及全球，外銷占總營收的比重相較於一般以國內客戶為主的. ‧. 產業為大，又因電子產品的生命周期較短，在全球化的影響下，商品的產量及售. y. Nat. 價，乃至於成本及利潤都深受國際總經情況影響，可謂承受相當程度上的外匯風. er. io. sit. 險，因此這些公司有匯率避險的需求，且管理階層上也較有可能實行盈餘管理等操作，以符合該公司年度經濟目標的需求，因此更為符合本論文研究的目的。. al. n. v i n 而半導體產業一般概分半導體產業鏈為上游、中游及下游三個部分，上游部 Ch engchi U. 分為 IC 設計，依客戶需求或公司自行開發產品的規格與功能，藉由電路設計由 IC 表現出來，亦即將一片晶片的功能，自邏輯設計至晶圓設計的流程；中游部. 分為 IC 製造，將晶圓廠做好的晶圓，以光罩印上電路的圖樣，再以氧化、擴散、蝕刻、離子植入等方法將電路及電路原件在晶圓上製作出來；下游部分為 IC 封裝測試，封裝是將加工完的晶圓切割為晶粒後，以金屬、陶瓷等其他物質包覆使其免於汙染又易於裝配，而測試主要又可分為封裝前的晶圓電性測試及成品製成後的 IC 功能、電性與散熱功能是否正常的品質測試。有鑑於半導體產業鏈上中下游公司型態的不同，本研究選擇各環節較具代表 3.

(9) 性的公司成為本次研究標的，依上中下游，分別選定聯發科及聯詠(上游) 、台積電與聯電(中游)、日月光及矽品(下游)，希望藉由本研究，探討同處受外匯曝險較大的半導體產業中，上中下游公司所承受的外匯曝險是否所差異，又，因公司針對自己公司內部狀況而有不同的盈餘管理模式，而此公司治理模式的差異將如何影響或改善公司的外匯曝險，進而使公司在市場上獲得預期的評價。. 本文預期本文預期分為兩部分，一是檢視選定的樣本公司是否暴露於顯著地外匯風險中，這可藉由外匯變動率對公司股價報酬率進行簡單回歸檢驗；另一是利用 Leuz. 政治大效降低外匯曝險，得到符合預期的市場評價。立. et al.(2003)提出的三種盈餘管理模式探討公司管理階層的這種作為，是否能有. ‧ 國. 學. 在外匯曝險的檢測中，由於選定之樣本公司的外銷占總營收比例較其他產業為高，在了解公司價值可能因匯率變動而有所改變的情況下，公司管理人應會使. ‧. 用衍生性金融商品避險或進行盈餘管理以降低投資人對外匯曝險的擔憂，因此在. sit. y. Nat. 衡量外匯曝險對公司股價造成之影響的回歸中，應會得到反應係數呈現不顯著的. al. er. io. 情況，然而，這仍視不同公司交易進行時使用的幣別而有所不同，如日圓在樣本. v. n. 期間內的波動度最高，約為 4.244%，波動度最低的為人民幣，約為 2.336%，美. Ch. engchi. i n U. 元則約為 2.350%，歐元約為 3.833%，是以，若該公司外銷地區主要為日本，則相對承受較高的外匯風險，而若外銷集中於中國，則反之亦然。而在探討公司管理者所採用的三種盈餘管理是否能解釋外匯曝險方面，由於各公司採取的盈餘管理模式不盡相同，且不同學者對於衡量盈餘管理模式的所採用的會計科目、計算公式也有不同的見解，再者因公司管理人實行盈餘管理所欲得之目的未必只限於降低外匯曝險而已，因此，未必每項盈餘管理模式都能對外匯曝險有顯著的影響力，然而，總的來說，我們預期每間公司至少有一項盈餘管理能對外匯曝險有顯著的影響力，並且，依外銷地區加權幣別後承受匯率波動度越大的公司，使用盈餘管理以降低外匯曝險的程度將越顯著。 4.

(10) 第貳章文獻回顧第一節外匯曝險相關文獻外匯曝險的定義及其衡量方法在自由的經濟體系中，公司價值可能受到匯率變動而有所改變。一方面可能因匯率變動造成資產或負債帳面上的匯兌損益，影響公司揭露的財報訊息；一方面可能因匯率變動致使國際商品價格的改變，連帶影響到進出口商品價格的定價，. 政治大. 間接影響到公司產品的產銷盈利等，而這些變動都將影響一個企業的價值。針對. 立. 外匯風險暴露，Michael Adler and Bernard Dumas(1984)將其定義為公司股票. ‧ 國. 學. 的價值因貨幣價值的變動而可能受到的影響，而 Shapiro(1992)則將外匯曝險程度定義為公司獲利能力受外匯波動的影響程度。. ‧. 外匯曝險衡量是一塊在國際財務管理中尚在發展的新領域。早期的文獻如. y. Nat. sit. Flood and Lessard (1986), Hekman (1985), Hodder (1982), Levi (1993),. n. al. er. io. Shapiro (1974)等，主要是以現金流量法來衡量該曝險，亦即預測現金流量變化. i n U. v. 對匯率變化的敏感度，進而瞭解公司價值被影響的程度，然而，現金流量乃是取. Ch. engchi. 決於進出口量、國外涉入營運程度及在市場中相較於同業的競爭力…等，基於外部人不易得到太多公司內部資料的因素，此測量方法變得較難以實行。受限於公司內部資料採集不易的限制，Adler and Dumas(1984)提出了另一計算外匯曝險的方法，他們認為公司承受匯率曝險可藉由觀察公司價值對匯率改變的彈性來衡量，此即最被廣為利用傳統資本市場法，該法利用匯率變動率對股票報酬率進行回歸的方式，毋須公司內部的資料即可衡量外匯曝險，其公式如下： 𝑅𝑗 =∝𝑗 + 𝛿𝑗 𝑋𝑅 + 𝜀𝑗 其中𝑅𝑗 為 j 公司的股價報酬率，XR 為匯率變動率，𝛿𝑗 則為 j 公司價值對匯率 5.

(11) 變動的彈性。該係數代表樣本估計期間公司的平均外匯曝險，對於投資者而言，這是一單位的匯率變動將對股價產生多少影響的評價公司的依據，也是公司風險管理人或經理人對於外匯曝險將如何影響公司價值，進而對公司現金流量進行預測的參考指標。然而，該項係數除了捕捉匯率變動對公司價值的影響外，也捕捉了其他非匯率變動但卻與匯率呈現相關變動的因子的影響力，如總體經濟因子及投資人對匯率預期變動的方向等因子，這些都將直接或間接導致公司價值有所改變，因此，為去除這方面因子的干擾，後來提出的模型進一步以在實證中已大獲肯定的資產. 政治大 𝑅 =∝ + 𝛾 𝑋𝑅 + 𝛽 𝑅 + 𝜀 立. 資本定價模型5裡的市場投資組合報酬率做為另一解釋因子： 𝑗. 𝑗. 𝑗. 𝑗 𝑀. 𝑗. 其中𝑅𝑗 為 j 公司的股價報酬率，XR 為匯率變動率，𝑅𝑀 為國內市場投資組合. ‧ 國. 學. 報酬率，𝛾𝑗 則為 j 公司價值對匯率變動的彈性，𝛽𝑗 為 j 公司相較於市場投資組合. ‧. 的貝他值。而此處的𝛾𝑗 為 j 公司股價對匯率變動特有的匯率敏感度，不包含市場. y. Nat. 投資組合對匯率的敏感度，如此一來，新計算出外匯曝險係數既能撇除市場總體. er. io. sit. 經濟的影響力，又能使回歸的殘差項下降，進而衡量更準確的外匯曝險，因此此法較前者被運用地更廣6。. al. n. v i n 然而，實證的結果顯示，外匯曝險因子對股價報酬的影響程度大多為不顯著 Ch engchi U. 7. ，因此，許多我們開始考慮，是否還有別的因子能夠像市場投資組合報酬率因. 子一樣，對公司股票報酬率提供有力的解釋，而較近期的研究中，就屬 Fama and French (1992)所提出的三因子模型最受到支持，該三因子分別為市場報酬、公司規模及淨價市值比。在公司規模的部分，此因子代表小規模公司的股價報酬率 5. Capital Asset Pricing Model, William (1964), Jack Treynor (1962), John Lintner (1965) and Jan Mossin (1966)等人在 1960 年代提出資本資產定價理論，認為在市場均衡時，證券的要求報酬率與系統性風險呈現線性關係。 6 如 Allayannis (1997), Allayannis and Ofek (2001), Bodnar and Gentry (1993), Choi and Prasad (1995), Jorion (1990), Williamson (2001) and Wong (2000)的研究中，都在回歸新增了市場投資組合為因子，以期更準確地衡量公司股價對匯率變動的彈性。 7 如 Bodnar and Gentry (1993), Amihud (1994), Bartov and Bodnar (1994), Chamberlain et al. (1997), Griffin and Stulz (2001), Faff and Marshall (2005) and Doidge et al. (2006) 的研究均顯示，外匯曝險對股價報酬的影響不顯著。. 6.

(12) 減掉大規模公司的股價報酬率，Banz (1981), Basu (1983) 及 Keim (1983)表示此因子與股票報酬呈現正相關，推測可能原因為小公司的營運較無效率，風險較大，或因小公司所公開的訊息較少且財務槓桿較大，較不易取得外部資金，因此投資人要求較高的報酬率。而在淨價市值比的部分，Rosenberg, Reid and Lanstein (1984)認為高淨價市值比的投資組合報酬率高於低淨值市價比的投資組合報酬率，在實務上有人將高淨值市價比的股票歸類為價值型股票，將低淨值市價比的股票歸類為成長型股票，並提出價值型股票由於短期獲利表現不佳而被低估，成長型股票則因短期績效亮眼，受到高估其應有價值的評價，因此長期而. 政治大整體而言，Fama and French (1992)所提出的三因子模型相較於前者單以一立. 言，出現了價值型股票表現優於成長型股票的情形。. 個大盤指數報酬率作為控制變數，更能有效地捕捉股票報酬率的變異，因此，為. ‧ 國. 學. 排除掉這種非匯率變動致使公司價值變動的因素，本研究使用的估計外匯曝險模. ‧. 型衍伸為以下數學式： 𝑓𝑥. y. Nat. 𝑅𝑖 = 𝛽𝑖0 + 𝛽𝑖 𝐹𝑋 + 𝛽𝑖𝑚 𝑅𝑀 + 𝛽𝑖𝑠 𝑆𝑀𝐵 + 𝛽𝑖𝐻 𝐻𝑀𝐿 + 𝜀𝑖. io. sit. 𝑅𝑖 為 i 公司的股票報酬率，FX 為匯率變動率，𝑅𝑀 為國內市場投資組合報酬率， 𝑓𝑥. n. al. i. Ch. er. SMB 為規模因子，HML 為淨值市價因子，而𝛽𝑖 代表該公司對匯率變動，𝛽𝑖𝑚 代表. i n U. v. 公司相較於市場投資組合的貝他值，𝛽𝑖𝑠、𝛽𝑖𝐻 則分別代表公司. engchi. i 股價報酬率對規. 模因子及淨值市價因子的敏感度。. 影響外匯曝險程度的因素縱觀過去有關影響外匯曝險之因素的諸多文獻中，國外涉入程度或外銷占比及公司規模為最重要的兩個因素8。 1.外銷佔總銷售額的比例 (Foreign Sale). 8. 如 Bodnar and Gentry (1993)研究美國、加拿大及日本的產業投資組合中，發現國外銷售佔比決定外匯曝險的關鍵因素；又如 Chow et al. (1997)在進行美國跨國公司的外匯風險分析時，得出公司規模與外匯曝險程度呈顯著的正相關。. 7.

(13) Jorion(1990)在分析美國企業外匯曝險比率與出口比例關係的實證中，以外銷占比高於 10%的企業為樣本，得出企業的外匯曝險程度與國外涉入程度或外銷占比呈現正相關，其後 Choi and Prasad(1995)、He and Ng (1998)、Martin, Madura and Akhigbe (1999)等的研究中，也將這個變數列入衡量公司外匯風險的重要考量因素。整體來說，公司涉外程度與外匯曝險之間有正向的關係。 2.公司規模 (SIZE) 公司規模與公司所暴露的外匯風險在文獻上有看法並不一致。Chow et al. (1997)從使用衍生性金融商品避險的角度，認為公司規模與外匯曝險呈負向關係，. 政治大由於小公司不像大公司具有規模經濟的優勢，造成其避險產生之避險成本相對高立. 因小公司相對於大公司因受限於可得資源，無暇致力於過於細緻的風險管理，且. 於大規模公司，因此小規模的承受較高的匯率曝險，兩者呈負向的關係；然而，. ‧ 國. 學. Warner (1977)及 He and Ng (1998)則提出與此相背的理論，他們認為，小公司. ‧. 由於有較大的破產成本，因此有更強的動機使用衍生性金融工具避險，而相較之. y. Nat. 下，規模大的公司倒閉的危機較低，因此並不會積極從事避險活動。因此，在公. 倒閉成本大小何者影響較強而有所不同。. n. al. 3.其他. Ch. engchi. er. io. sit. 司規模與外匯曝險的關係中，結果將視研究資料中，企業體經濟規模效益程度及. i n U. v. 除以上兩變數外，其他學者也在研究中提出許多可能影響公司因子，如 He and Ng (1998) 在對日本公司的研究中，得出負債比率與外匯曝險顯著負相關的結果，認為財務槓桿比率高的公司較容易發生財務危機，因此公司管理階層會更積極進行避險活動，使得曝險程度降低；又如 Smith and Smithson (1993) 提出藉由持有較多的現金及有價證券或降低股利發放率以維持公司的流動比率，以降低財務危機發生的機率，據此，在 He and Ng (1997)的研究中得到曝險與速動比率成正相關，與股利發放率呈負相關的結果，然而在 Muller and Verschoor (2006)的研究中，卻得到曝險程度與流動比率成負相關的不一致結果。 8.

(14) 第二節盈餘管理相關文獻盈餘管理的定義、動機及工具 Davidson et al (1987)從正面定義盈餘管理，他認為盈餘管理是在一般公認會計原則的合法範圍內，策略性地選取適合的會計手法以達成預計的目標；從反面而言，SEC (2000) 則認為盈餘管理是一種扭曲財務報表，以達私利之舉動。而根據 Healy and Wahlen (1999)則指出，盈餘管理是一種公司內部人為改變公司將對外公告的經濟表現的一種手段，企圖想要改變投資人對該公司的看法，此. 政治大 Market Motivations)、契約動機立 (Contracting Motivations)及法規動機. 外，該研究也歸納出的盈餘管理動機則可分為三大類：資本市場動機 (Capital. ‧ 國. 學. (Regulatory Motivations)。. 資本市場動機為企業從事盈餘管理的主要動機，由於會計資訊是潛在投資者. ‧. 及股東判斷一間公司價值的重要依據，管理階層便有使用盈餘管理的動機，以符. sit. y. Nat. 合資本市場的預期，進而引導股價走勢。Tech et al. (1998)在探討盈餘管理與. al. er. io. 公司未來股票報酬績效的相關性一文中指出，短期裁決性應計項目是公司管理當. v. n. 局用來操弄盈餘的主要工具。亦即，公司經理人為達到公司盈餘預期目標的誘因，. Ch. engchi. i n U. 會藉由會計資訊不同的傳達方法進行盈餘管理，遂而在資本市場上達成其目的。契約動機如公司所有者為減低代理成本而與經理人所簽訂的管理薪酬契約，提供經理人一定的獎勵誘因，在此情況下經理人將有產生薪酬契約的盈餘管理動機。法規動機如巴塞爾資本適足條約規定全球銀行的資本適足率不得低於 8%的規範，則銀行經理人在此比率可能低於規範標準時，就有以提列壞帳費用的方式使比率上升的動機。而盈餘管理的使用方法大致可分為會計方法的選擇、裁決性應計項目的調整及交易時點的控制，而本研究主要在探討裁決性應計項目的調整程度。應計項目可分為非裁決性應計項目與裁決性應計項目，前者會隨著企業的正常營運而變動， 9.

(15) 亦即沒有裁量調整的空間；而後者則是可以由管理者自行決定，允許公司管理當局對財務報表的編制有裁量的彈性空間，以提高管理階層試圖藉由會計數字傳達出公司的價值資訊，然而，此彈性也給予管理階層一個操縱公司會計盈餘的空間。管理階層利用盈餘管理，最終於財報上傳遞訊息給財會資訊外部使用人。而在進行裁決性應計項目的調整時，公司管理者最普遍的目的是想向外界傳遞出該公司盈餘平滑化的特徵9，亦即該公司的盈餘波動度小，營運相對穩定；然而，除此之外，也有的盈餘管理是會使盈餘波動度上升的，如「餅乾罐儲備」 (Cookie. 政治大理當局選定特定年度或利用公司營運較良好的年度認列較多的費用，而在往後會立. Jar Reserve)，適用於估計銷貨退回、備抵呆帳、費用認列等科目，例如公司管. 計年度中製造出由於費用減項降低，而使盈餘激增的現象；又如「大盆操作」(Big. ‧ 國. 學. Bath)，其為一種鉅額沖銷，即將過去應認列而尚未認列的損失及往後可能會遭. ‧. 受到的損失集中在同一個會計年度中認列，如此一來，未來收益若有增加，則將. y. Nat. 會被視為公司情況好轉。然而，由於有些盈餘管理的手法假設當期及未來盈餘呈. er. io. sit. 現非線性關係，無法利用最廣為使用的 Jones Modified Model (1991)來衡量，因此在眾多的盈餘管理計算方法中10，本篇研究參考 Leuz et al. (2003)所提出. n. al. Ch. 的三種不同面相的盈餘管理模式來衡量。. engchi. i n U. v. 為了探討公司是否進行盈餘管理，本論文將以以下三種計算方式衡量樣本公司盈餘平滑化的程度： 1.觀察公告盈餘的波動度計算公告盈餘的標準差與營運用現金流量的標準差之間的比率，所得結果可用於衡量兩者間相對的波動性，觀察公司在營收平滑上努力的程度，而越致力於收入平滑化的公司，其公司的表現受到匯率波動而造成股價變動的程度也將越 9. Trueman and Titman (1988), Dechow and Skinner (2000), Francis et al. (2004)的研究皆以盈餘平滑化為目的進行盈餘管理 10 如 Tucker and Zarowin (2006) 利用裁決性應計項目變化與操控前淨利(Pre-managed net income)間的負相關程度衡量盈餘管理程度，值越大就代表公司越致力於收入平滑化。. 10.

(16) 小。 2.觀察應計項目與營運用現金流量的相關係數此法主要是衡量應計基礎與現金基礎間的差異。公司經理人可藉由裁決性應計項目，緩和當前不良的總經環境對現金流量造成的衝擊，例如藉由預先認列未來的收入或延遲記載當期的損失，以緩解當期較差的表現；或是在營收較好的年度不認列全部營收，而是將部分營收儲備起來，以供未來潛在營收較差的年度一個緩衝的額度。而這種利用裁決性應計項目以緩衝不利的經濟衝擊的機制將使得應計項目與營運用現金流量的相關係數呈現負相關，而此負相關程度越大，代表. 政治大. 公司管理者越致力於收入平滑化，越可能降低外匯曝險帶來的衝擊。 3.裁量性應計項目的程度. 立. 公司經理人可藉由裁量性應計項目改變財會資訊外部使用人對該公司前景. ‧ 國. 學. 的期待與看法，因此此法以裁量性應計項目使用的程度做為衡量公司經理人盈餘. ‧. 管理的程度，此衡量值越大，顯示出公司管理者在裁決性計量的操控程度越大，. n. al. er. io. sit. y. Nat. 越想要保持收入平滑化與盈餘的穩定，也越可能採取措施以降低外匯曝險。. Ch. engchi. 11. i n U. v.

(17) 第參章研究方法第一節各公司對匯率的曝險值由於 Fama and French 三因子模型(1993，提出除市場報酬外，公司規模及淨價市值比也是可以用來解釋股價報酬的重要因子)對於資產報酬率的解釋能力高於傳統的資本資產訂價模型(CAPM)，為估計樣本公司的外匯曝險，本研究依據三因子模型再加入匯率的變動率以衡量股票報酬率與匯率曝險的關係。. 政治大. 資料採集以季度為基礎，各樣本的期間長短又根據不同公司能提供之歷史交. 立. 易資訊而有所不同。. ‧ 國. 學. 基於每季外匯曝險會隨時間變動而有所不同，此回歸將利用移動視窗的方法， 𝑓𝑥. 以 20 筆資料跑一條迴歸，所得𝛽𝑖 值的個數為 i 公司資料筆數減掉 19。. ‧. 𝑓𝑥. 𝑅𝑖𝑡 = 𝛽𝑖0 + 𝛽𝑖 𝐹𝑋𝑡 + 𝛽𝑖𝑚 𝑅𝑚𝑡 + 𝛽𝑖𝑠 𝑆𝑀𝐵𝑡 + 𝛽𝑖𝐻 𝐻𝑀𝐿𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 .............(1). er. io. 𝑅𝑖𝑡 ：t 時間點樣本公司 i 的股價報酬率. al. n. 𝐹𝑋𝑡 ：t 時間點的加權匯率變動量11. Ch. y. sit. Nat. 上述回歸式(1)中的應變數及自變數之敘述分別如下：. engchi. 𝑅𝑚𝑡 ：t 時間點台灣股票大盤加權指數報酬率. i n U. v. 𝑆𝑀𝐵𝑡 ：t 時間點台灣股票市場裡，小公司投資組合的報酬率減大公司投資組合的報酬率，又稱規模效應 𝐻𝑀𝐿𝑡 ：t 時間點台灣股票市場裡，高淨值市價比的股票投資組合的報酬率減低淨值市價比的股票投資組合的報酬率. 11. 將樣本公司的外銷地區概分為四大區域，並假設該地區所對應到的主要貨幣分別為美元、歐元、人民幣及日圓。首先求出各貨幣直接匯率(即一外國貨幣可兌換多少本國貨幣，匯率上升，代表本國貨幣貶值)的每季變動量，再根據各樣本公司對非本國的銷售量中，各區域所佔的銷售比例作為不同幣別的匯率變動量的加權權重，以此為加權匯率的因子。. 12.

(18) 𝒇𝒙. 第二節因子對匯率曝險𝜷𝒊 的解釋能力以迴歸檢測公司規模、外銷佔比及三種盈餘管理因子對第一條迴歸所得之股 𝑓𝑥. 價報酬的匯率變動敏感度係數𝛽𝑖 值的影響力。 𝑓𝑥. 同估計𝛽𝑖 的方法，三種盈餘管理也皆以 20 期的資料為單位，依不同的計算公式得出每五年(20 個季)所對應出的盈餘管理量化值，並以此法法逐一往下一期計算，取得新的 20 期的量化值，最終取得的資料個數將為可使用資料個數減掉 19。而另外兩個自變數因子(公司規模及外銷占比)則取每個 20 筆資料區間的. 政治大及三種盈餘管理方法的資料期間取自t − 10 = 1 至 t + 10 = 21。立. 𝑓𝑥. 中間值與之對應，亦即公司規模及外銷占比因子資料取自t = 11開始，而𝛽𝑖 值. 如此一來，便可以股價報酬的匯率變動敏感度對公司規模、外銷佔比及三種. ‧ 國. 學. 盈餘管理因子進行第二條回歸：. ‧. 𝑓𝑥 |𝛽̃𝑖,𝑡−10,𝑡+10 | = 𝛾1 𝑆𝐼𝑍𝐸𝑖,𝑡 + 𝛾2 𝐹𝑆𝐴𝐿𝐸𝑖,𝑡 + 𝛾3,𝑗 𝐸𝑀𝑖,𝑡−10,𝑡+10 + εi,t ..............(2). 𝑓𝑥. y. sit. Nat. 上述回歸式(2)中的應變數及自變數之敘述分別如下：. al. er. io. 𝛽𝑖 為前項回歸式中估計出的係數，代表匯率變動對公司股價報酬率造成的影響. v. n. 外銷比例：t 時間點 i 公司揭露該季對非本國的銷售額占總銷售額的比重. Ch. engchi. i n U. 公司規模：t 時間點 i 公司的資產價值，並取自然對數盈餘管理 (Earning Management)因子分為三種： 1. 𝐸𝑀𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ ：. 利用營收及營運資金相對的波動性，觀察公司在營收平滑上努力的程度。而此衡量值越小，代表該公司越致力於收入平滑化，因此其公司的表現受到匯率波動而造成股價變動的程度也將越小。 𝜎(𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑒𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠/𝑙𝑎𝑔𝑔𝑒𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠). 計算公式：𝜎. (𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑐𝑎𝑠ℎ 𝑓𝑙𝑜𝑤𝑠/𝑙𝑎𝑔𝑔𝑔𝑒𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠). 然而，為了能更直觀地解釋此因子對外匯曝險的影響，在操作上，本研究將此衡量值乘上負 1，如此一來，新的衡量值越大即代表公司有更積極的 13.

(19) 盈餘管理作為，公司所承受的外匯曝險應越小，意即兩者為負相關。 2. 𝐸𝑀𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 ：利用應計項目及營運用現金流量相對的波動性，觀察公司經理人是否有將應載事項延後處理的現象，以緩和當前不良的總經環境對營收造成的衝擊。而此衡量值若呈現負相關則顯示，公司管理者致力於收入平滑化，以降低外匯曝險帶來的衝擊。而如同前項衡量法一般，在操作上，我們將此衡量值乘上負 1，值越大代表公司採取越積極的盈餘管理，致使外匯曝險降低，而此衡量值將與外匯曝險應呈負相關。. 政治大 Correl(∆Total Accruals/lagged assets, ∆Operating Cash Flows/lagged assets) 立. 計算公式：. 其中，根據 Dechow et al.(1995)的方法計算總應計：. ‧ 國. 學. Total Accrual = ∆𝐶𝐴𝑖,𝑡 − ∆𝐶𝐿𝑖,𝑡 − ∆𝐶𝑎𝑠ℎ𝑖,𝑡 + ∆𝑆𝑇𝐷𝑖𝑡 − 𝐷𝐸𝑃𝑖𝑡. ‧. 又∆𝐶𝐴𝑖,𝑡 ：i 公司流動資產自 t-1 時間點至 t 時間點的變動量. y. Nat. ∆𝐶𝐿𝑖,𝑡 ：i 公司流動負債自 t-1 時間點至 t 時間點的變動量. er. io. sit. ∆𝐶𝑎𝑠ℎ𝑖,𝑡 ：i 公司現金及約當現金自 t-1 時間點至 t 時間點的變動量 ∆𝑆𝑇𝐷𝑖𝑡 ：i 公司負債總額自 t-1 時間點至 t 時間點的變動量. n. al. Ch. 𝐷𝐸𝑃𝑖𝑡 ：i 公司在 t 時間點的折舊攤銷費用 3. 𝐸𝑀𝐷𝐴𝐶 ：. engchi. i n U. v. 衡量裁決性應計項目的程度。此衡量值越大，顯示公司管理者在裁決性計量的操控越大，藉此降低外匯曝險，以保持收入平滑化或盈餘穩定的目的。計算公式： 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑟𝑢𝑎𝑙𝑠𝑖,𝑡 1 ∆𝑅𝐸𝑉𝑖,𝑡 − ∆𝑅𝐸𝐶𝑖,𝑡 𝑃𝑃𝐸𝑖,𝑡 =∝0 ( ) + 𝛼1 ( ) + 𝛼2 ( ) + 𝜀𝑗𝑡 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 1 ∆𝑅𝐸𝑉𝑖,𝑡 − ∆𝑅𝐸𝐶𝑖,𝑡 𝑃𝑃𝐸𝑖,𝑡 NDAC𝑖,𝑡 = 𝛼̃0 ( ) + 𝛼̃1 ( ) + 𝛼̃2 ( ) 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1. 14.

(20) 𝐷𝐴𝐶𝑖,𝑡 =. 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑟𝑢𝑎𝑙𝑠𝑖,𝑡 − 𝑁𝐷𝐴𝐶𝑖,𝑡 𝑇𝐴𝑖,𝑡−1. 其中，𝑇𝐴𝑖,𝑡−1 ：i 公司在 t-1 時間點的總資產 ∆𝑅𝐸𝑉𝑖,𝑡 ：i 公司營收自 t-1 時間點至 t 時間點的變動量 ∆𝑅𝐸𝐶𝑖,𝑡 ：i 公司應收項目自 t-1 時間點至 t 時間點的變動量 𝑃𝑃𝐸𝑖,𝑡 ：i 公司在 t 時間點的廠房設備 NDAC𝑖,𝑡 ：i 公司在 t 時間點的非裁決性應計項目根據 Jones Modified Model(1991)，第一條迴歸式是用於衡量遞延應計項目的幅度，而後將其估計出的𝛼̃0 、𝛼̃1 及𝛼̃2 代入第二條迴歸式，以求得. 政治大的遞延幅度，所得即為盈餘管理上，裁決性應計事項的幅度。立. 非裁決性應計項目的程度，第三式則說明，應計事項遞延幅度減去非裁決性. ‧ 國. 學. 根據以上的五種自變數的描述，下表 1 為整理本研究所使用之各因子對外匯曝險造成的影響，包含在模型中反應係數的方向及原因解釋。. ‧. 表 1：預期外匯曝險因子之實證結果及原因原因. 正向. 外銷占比越大，企業的資產隨外匯波. al. 動而變動的比例將越高，意即外匯曝. sit. y. 係數方向. n. er. io. 外銷占比. Nat. 因子. Ch. i n U. v. e n g c險也將越高。 hi. 公司規模. 正向/負向. 視避險成本與破產成本孰大而定. (-1)*EM(smooth). 負向. 衡量值越高代表公司越積極進行盈. (-1)*EM(correlation) 負向. 餘管理，以期降低公司所暴露的外匯. EM(DAC). 風險中，因此將使得外匯曝險越低。. 負向. 15.

(21) 第肆章實證分析第一節資料描述本研究主要探討台灣的半導體產業，並鎖定該產業鏈的上、中、下游做為樣本公司，除探討不同公司對外匯曝險的盈餘管理，也研究身處不同角色定位的上、中、下游公司是否有存在特定的外匯曝險。在上游 IC 設計方面，選定聯發科 (股票代號：2454)及聯詠 (股票代號：3403)；中游 IC 製造方面，選定台積電 (股. 政治大光 (股票代號：2311)及矽品立 (股票代號：2325)。. 票代號：2330) 及聯電 (股票代號：2303)；下游 IC 封裝測試方面，則選定日月. ‧ 國. 學. 各公司之資料採集皆以季度為基礎，期間始自資料可得之日，終為 2012 年 12 月 31 日。各樣本的期間長短又根據不同公司所能提供之歷史交易資訊而有所. ‧. 不同12。而在外幣匯率方面，本研究選定四大貨幣，分別為美元、歐元、人民幣. sit. 13. y. Nat. 及日圓，依樣本公司季報所呈現的對外銷售國家配對相應的貨幣以計算加權匯率. al. er. io. ，其中，由於在本研究中，歐洲地區的銷售是以歐元計價，而歐洲中央銀行確. v. n. 定統一的貨幣政策、各金融市場以歐元作為結算貨幣始於西元 1999 年 1 月 1 日，. Ch. engchi. i n U. 因此各公司的採樣期間最早將不會早於 1999 年，而又因大部分樣本公司在西元 2000 年以前並沒有發表季報之習慣，或因當時沒有揭露對外銷售地區的訊息，因此樣本採集期間多使自西元 2000 年之後，茲整理各樣本公司的上市時間及本研究所採取的資料期間如下表 2：表 2：各樣本公司之採樣期間產業位置. 公司代號. 公司名稱. 上市時間. 樣本期間. 上游. 2454. 聯發科技. 2001 年. 2001/3/31~2012/12/31. 12. 若該公司只提供半年報或年報的資料，則以內插法計算各季度的數據。儘管當時該公司所收受之貨幣並非為此四大分類，如馬克、法郎，本研究一律依地區性劃分對應之貨幣，如東亞地區的銷售將對應至人民幣，歐洲地區銷售將對應至歐元。 13. 16.

(22) 中游. 下游. 3034. 聯詠科技. 2002 年. 2001/3/31~2012/12/31. 2330. 台積電. 1994 年. 2000/3/31~2012/12/31. 2303. 聯華電子. 1985 年. 2000/6/30~2012/12/31. 2311. 日月光. 1989 年. 2001/6/30~2012/12/31. 2325. 矽品. 1993 年. 2002/3/31~2012/12/31. 在本研究中，我們將樣本採用期間所使用的貨幣區分為四大類別，分別為美元、歐元、人民幣及日圓，為瞭解資料型態，下表 3 為各幣別的即期匯率14於樣本期間的敘述統計及匯率走勢圖，以期了解公司於 2000 年至 2012 年這十年左右. 政治大表 3：各外幣即期匯率之敘述統計量立. 的期間，公司價值因各外幣匯率的變動所導致的外匯曝險。. 0.3124. 32.4780. 40.4750. 4.2047. 0.2928. 28.8520. 28.1310. 3.7022. 0.2645. 35.0230. 47.7230. 4.9665. 0.3914. 1.7023. 5.5898. 0.3329. y. 0.0371. 0.0527. 0.1421. 0.0775. 0.1189. -0.3529. -0.5805. sit. C.V.. 4.2941. 0.1647. 0.6726. -0.5840. -0.9707 iv n U 2.2768. -1.0882. 0.3203. 0.0390. Nat. Std.. 39.3320. io. Skewness Kurtosis. al. -0.7995. Ch. JB. 2.8584. p-value. 0.2395. e n 3.6595 gchi 0.1605. er. Maximum. 日圓(JPY). 32.3140. ‧. Minimum. 人民幣(CNY). 學. Median. 歐元(EUR). n. Mean. 美元(USD). ‧ 國. 即期匯率. 6.4861. 上表 3 為各幣別自 2000 年 3 月 31 日至 2012 年 12 月 31 日的即期匯率，相較於台幣，平均而言，歐元為最強勢的貨幣；而在常態性檢定方面，僅日圓的匯率走勢拒絕以 Jarque-Bera 統計量為檢定的常態性假設；在外幣波動度的部分，由於各幣值強弱有別，因此下表 4 以各外幣即期匯率變動率作敘述統計量，提供判斷的相對基準：表 4：各外幣即期匯率變動率之敘述統計量匯率變動率 14. 美元(USD). 歐元(EUR). 人民幣(CNY). 日圓(JPY). 使用的匯率表示為一單位的外國貨幣可兌換多少本國貨幣，匯率上升，代表本國貨幣貶值。. 17.

(23) Mean. -0.0013. 0.0034. 0.0039. 0.0041. Median. -0.0033. 0.0091. -0.0006. -0.0034. Minimum. -0.0465. -0.0821. -0.0431. -0.0665. Maximum. 0.0573. 0.0692. 0.0575. 0.1858. Std.. 0.0235. 0.0383. 0.0234. 0.0424. C.V.. 17.4860. 11.3140. 5.9735. 10.3580. Skewness. 0.3260. -0.4497. 0.3404. 1.4742. Kurtosis. -0.3354. -0.4460. -0.4886. 4.7628. JB. 3.8383. 2.1836. 1.5216. 67.9833. p-value. 0.1467. 0.3356. 0.4673. 0.0000. 由上表 4 我們可得知兩件訊息，其一是在貨幣走勢部分，平均而言，美元為唯一一個變動率為負向的，代表在樣本期間，美元幣值呈現走跌的現象；其二是. 治政在貨幣的波動度方面，人民幣在樣本期間內的波動度最低，約為 2.336%，次低大立者為美元，約為 2.350%，次高者為歐元，約為 3.833%，波動度最高的為日圓， ‧ 國. 學. 約為 4.244%。最後，在使用 Jarque-Bera 統計量為檢定即期匯率變動率的常態. y. sit. Ch. 32. 5. e n g4.5c h i. er. 5.5. al. n. 34. io. 36. Nat. 匯率走勢圖. ‧. 假設中，同樣僅有日圓拒絕此假設。. i n U. v. 30 28. 4 美元. 26. 3.5. 24. 3. 圖 1：美元對台幣匯率走勢圖. 人民幣. 圖 2：人民幣對台幣匯率走勢圖. 18.

(24) 0.4. 54 49. 0.35. 44 0.3. 39 34. 0.25. 歐元. 日圓. 29 0.2. 24. 圖 3：歐元對台幣匯率走勢圖. 圖 4：日圓對台幣匯率走勢圖. 國內外金融事件的發生是影響各幣別匯率走勢的關鍵因素，綜觀自西元. 政治大. 2000 年至 2012 年十二年的採樣期間有諸多影響全球甚鉅的金融事件發生，而金. 立. 融海嘯發生前後可作為分水嶺。在前半部的時間進程裡，亦即自 2000 年以來，. ‧ 國. 學. 美國經歷科技股網路泡沫、2001 年的 911 恐怖攻擊、其後出兵攻打阿富汗、伊拉克等，政經背景的不穩定都限制了投資的增長，然而此時亞太地區剛經歷亞洲. ‧. 金融風暴，因此從圖一可觀察到台幣此時在匯率上並沒有因此而顯得強勢；而日. y. Nat. sit. 圓與新台幣一般，皆因亞洲金融風暴造成匯率重貶，直至 2002 年後才止跌走升；. n. al. er. io. 在這段期間，人民幣的匯率主要是由政府控制，波動甚小，但由於中國大陸自. i n U. v. 1990 年代後經常帳順差日漸增大，人民幣承受升值壓力，儘管大陸央行對匯率. Ch. engchi. 波動並沒有明確的表示，但往後的升值趨勢也勢不可擋，其後，在 2005 年中國央行宣布人民幣匯率與美元脫鉤，改為參考一籃子貨幣，人民幣從固定匯率走入管理式的浮動匯率政策，其幣值也隨之升值，這段明顯的趨勢可以由圖二看到；至於歐元，在 1999 年上市以來僅經歷了一小段的蜜月期，隨後便一蹶不振，直至 2002 年底，如圖三所示，歐元才擺脫上市以來的弱勢，一路走升，確立了當前的幣值水準。在後半部的時間進程中，全球金融經歷了歷史性的巨變，在 2007、2008 年，美國的次貸風暴引起全球金融海嘯，然而由於許多金融機構仍對美元有需求，如避險基金面臨投資人的贖回潮，須以美金償還，致使美元幣值不至於大幅貶值， 19.

(25) 而當時政府先後採取緊急救市政策、銀行紓困、調降利率、使用量化寬鬆政策，經歷美債違約風險等事件，雖這一系列一度使美元貶值、波動度劇升，還使得全球央行展開匯率戰，令全球股匯市場造成動盪，但整體而言美元仍為市場上最重要的貨幣之一；緊接著在 2009 年，希臘等歐元區國家爆發主權債信問題的歐債危機，歐元面臨劣勢，在匯市上成為被攻擊的對象，屢遭國際貨幣投機商放空，市場上更一度傳出歐元解體的可能性，直至本研究樣本採樣的最末期間，歐債危機仍屢次發生，匯率仍持續震盪，如圖三所示；而人民幣在樣本期間則多半在中國中央銀行的控管下，實施管理式的浮動匯率制度，因此匯率波動度小；至於日. 政治大央行長期採行零利率政策，以降低日圓借貸的資金成本，造成投機利差交易盛行，立圓，參考上圖四，我們可發現在金融海嘯發生前，由於日本經濟失落十年，日本. 而在金融海嘯後，投機者為避免所持部位的損失持續擴大，紛紛進行反向操作，. ‧ 國. 學. 反而使得日圓幣值呈現急升的現象。. er. io. sit. y. ‧. Nat. 𝒇𝒙. 第二節各公司的匯率曝險𝜷𝒊 值. 本節將就上、中、下游公司分別進行論述，首先將以表格呈現各公司計算外. al. n. v i n 匯曝險值時所使用之資料的敘述統計，以便瞭解資料型態，接著進行迴歸分析以 Ch i U e h n c g 𝑓𝑥 取得公司對外匯變動的曝險值𝛽𝑖 。. 在衡量各別公司對匯率變動的曝險值時，我們使用下列式子進行回歸： 𝑓𝑥. 𝑅𝑖𝑡 = 𝛽𝑖0 + 𝛽𝑖 𝐹𝑋𝑡 + 𝛽𝑖𝑚 𝑅𝑚𝑡 + 𝛽𝑖𝑠 𝑆𝑀𝐵𝑡 + 𝛽𝑖𝐻 𝐻𝑀𝐿𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 .............(1) 由於本研究所採用的匯率表示方式為一單位的外國貨幣可以對換多少本國貨幣，所以當匯率變動率為正，則代表外幣升值，台幣貶值，因此理論上而言， 𝑓𝑥. 若樣本公司的曝險值𝛽𝑖 的反應係數為正，則隱含台幣的貶值使得公司出口更有競爭力，有助於公司價值的提升，在資本市場上，該公司的股價也得到正面的回應，反之亦然；而當反應係數為負時，則代表台幣的貶值不利於公司股價，而台 20.

(26) 幣升值時反而對公司股價報酬率的成長有利。. 上游公司 1. 聯發科技 (股票代號：2454) 表 5：聯發科技外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量市場報酬. 加權匯率. 規模因子. 淨值市. 曝險值. (%). (%). (%). (%). 價比(%). 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟒𝟓𝟒. Mean. 7.4370. 1.8626. 0.2932. 0.2451. -0.0494. 2.5686. Median. 3.3102. 1.1848. 0.2596. 2.5406. Minimum. -43.6100. 治 0.2226 政 -0.1746 大. -25.5250 立. -3.7238. -14.5100. -41.4760. 1.4930. Maximum. 133.3300. 52.6350. 5.3475. 14.5240. 15.6790. 3.6317. Stdev. 28.1210. 13.6140. 2.0507. 6.9849. 9.0861. 0.5746. C.V.. 3.7812. 7.3089. 6.9947. 28.5040. Skewness. 1.8751. 0.7092. 0.4595. -0.0922. Kurtosis. 6.9173. 2.8102. -0.2598. -0.5686. 0.2237. -2.0173. y. -0.1606 -0.7860. n. er. io. 184.0500. sit. ‧. Nat. al. 學. 股價報酬. ‧ 國. 聯發科. i n U. 7.6761. v. 從上表 5 可以觀察到，聯發科技在採樣期間的股價報酬率遠高於市場大盤的. Ch. engchi. 報酬率，表現亮眼，但相對的，其股價波動度也較大盤來得大。而在第一式迴歸中，撇除 Fama and French 所提出的能夠有效解釋股票變異程度的三個因子，我 𝑓𝑥. 們可從表 6 專注於匯率變動率對股票報酬帶來的影響，即𝛽2454。 𝑓𝑥. 表 6：聯發科外匯曝險𝛽2454及其顯著程度時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟒𝟓𝟒. 時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟒𝟓𝟒. 時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟒𝟓𝟒. 2006 Q2. 3.46*. 2008 Q3. 3.22**. 2010 Q4. 2.10. 2006 Q3. 2.08. 2008 Q4. 2.51. 2011 Q1. 2.91. 2006 Q4. 2.23. 2009 Q1. 2.71*. 2011 Q2. 2.99. 2007 Q1. 2.32. 2009 Q2. 2.81*. 2011 Q3. 3.63. 21.

(27) 2007 Q2. 2.38. 2009 Q3. 2.54. 2011 Q4. 2.03. 2007 Q3. 3.05**. 2009 Q4. 2.24. 2012 Q1. 2.35. 2007 Q4. 2.96*. 2010 Q1. 3.04. 2012 Q2. 1.94. 2008 Q1. 2.95*. 2010 Q2. 3.25. 2012 Q3. 1.49. 2008 Q2. 2.91*. 2010 Q3. 1.73. 2012 Q4. 1.50. 註：*代表在 90%的信心水準下為顯著 **代表在 95%的信心水準下為顯著 𝑓𝑥. 上表 6 為經由第一條迴歸式所得出的 28 個𝛽2454，代表聯發科股票報酬對率. 政治大貶值時，對聯發科技公司價值有正向的影響，而若台幣升值，則對聯發科技的股立 𝑓𝑥. 匯率變動的敏感度。從表中可注意到𝛽2454 值所有的係數都是正向的，代表台幣. ‧ 國. 學. 價報酬率有負向的影響；而在 28 個曝險值當中，有 8 個曝險值的係數在 90%的信心水準下為顯著的。. ‧. 觀察聯發科的對外銷售對象中，亞洲地區佔了八至九成，因此其主要的交易. sit. y. Nat. 貨幣為人民幣，而其暴露於顯著的外匯風險期間大致若在西元 2009 年以前，推. io. er. 估當時外匯曝險顯著的原因乃是因為人民幣幣值在 2005 至 2009 年急速攀升，其因乃是由於大陸央行宣布放棄以往釘住美元的固定匯率，而改以參考一籃子貨幣. al. n. v i n Ch 的管理式浮動匯率政策，因此台幣相對貶值，而曝險值的正向係數則說明了當時 engchi U 聯發科股價受惠於該波匯率的變動。. 2.聯詠科技 (股票代號：3034) 表 7：聯詠科技外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量聯詠. 股價報酬 (%). 市場報酬 (%). 加權匯率 (%). 規模因子 (%). 淨值市價比(%). 曝險值. Mean. 8.4461. 1.4874. 0.2259. -0.0351. -0.2784. -1.4684. Median. 2.5560. 1.0019. -0.0156. -0.0731. 0.0627. -1.9806. Minimum. -55.4260. -25.5250. -3.1371. -14.5100. 22. 𝛃𝐟𝐱 𝟑𝟎𝟑𝟒. -41.4760 -3.6239.

(28) Maximum. 126.7300. 52.6350. 5.2016. 14.5240. 15.6790. 1.2147. Stdev. 31.9660. 13.7080. 1.7150. 7.1706. 9.1230. 1.3675. C.V.. 3.7847. 9.2164. 7.5907. 204.2800. 32.7670. 0.9312. Skewness. 1.0661. 0.7156. 0.8401. -0.1009. -1.9091. 0.8027. Kurtosis. 2.4899. 1.0050. -0.6322. 7.1168. -0.2924. 2.6612. 將表 7 與同處半導體產業上游的聯發科技相比較，聯詠的股價表現相較於大盤表現更為卓越，且該股價波動度也更大。 𝑓𝑥. 而其各其外匯曝險𝛽3034如下表 8：. 政治大時間 𝛃 𝑓𝑥. 表 8：聯詠科技外匯曝險𝛽3034及其顯著程度. -2.63. -1.77. 2008 Q4. -2.28. -2.03. 2009 Q1. -0.76. -2.28. 2009 Q2. -1.16. -2.24. 2009 Q3. -1.93. 2009 Q4. -2.49. 2006 Q3. 2007 Q1. Nat. 2006 Q4. ‧ 國. 2006Q2. io. al. -2.24. 2007 Q3. -2.11. 2007 Q4. -2.32. 2010 Q2. -1.18. 2008 Q1. -2.35. 2010 Q3. -3.53. 2008 Q2. -2.25. 2010 Q4. -3.62. n. 2007 Q2. 𝜷𝟑𝟎𝟑𝟒. 2011 Q1. -2.04. 2011 Q2. -1.80. 2011 Q3. -1.47. 2011 Q4. 0.98. y. 2008 Q3. v ni. Ch U 2010 e nQ1g c h i-0.47. 𝒇𝒙. 時間. sit. -1.33. er. 2006 Q1. 立. 𝐟𝐱 𝟑𝟎𝟑𝟒. ‧. 𝛃𝐟𝐱 𝟑𝟎𝟑𝟒. 學. 時間. 2012 Q1. 1.12. 2012 Q2. 0.90. 2012 Q3. 1.21. 2012 Q4. 0.96. 𝑓𝑥. 觀察表 8 外匯變動率對聯詠股價報酬率的 28 個𝛽3034值中，有 23 個外匯曝險值的係數為負，5 個為正向，代表在大多數的時間，當台幣升值時，該公司價值反而上升；然而，此 28 個曝險值均不顯著，代表在樣本期間，聯詠的股價並未受到外匯變動而有顯著的影響。. 23.

(29) 中游公司 3.台積電 (股票代號：2330) 表 9：台積電外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量市場報酬. 加權匯率. 規模因子. 淨值市. 曝險值. (%). (%). (%). (%). 價比(%). 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟑𝟎. Mean. 3.1114. 0.8503. -0.0429. 0.6276. -0.3684. -0.1080. Median. 1.8773. 0.8909. -0.2759. -0.1348. 0.2596. -0.0593. Minimum. -39.5590. -25.5250. -4.1544. -14.5100. -41.476. -1.3515. Maximum. 87.3650. 52.6350. 15.6790. 0.7135. Stdev. 18.7010. 治 37.6490 政 4.7967 大. 14.6370 立. 2.1170. 9.1480. 8.8398. 0.5441. C.V.. 6.0105. 17.2140. 49.2960. 14.5770. 23.9960. 5.0362. Skewness. 1.4394. 0.4896. 0.2351. 1.2534. -1.8812. -0.7386. Kurtosis. 6.6365. 1.5280. -0.4636. 3.5271. 學. 股價報酬. ‧. -0.3438. Nat. y. 7.2783. sit. ‧ 國. 台積電. 𝑓𝑥. al. er. io. 表 10：台積電外匯曝險𝛽2330及其顯著程度. v ni. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟑𝟎. 時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟑𝟎. 2004Q4. 0.71. 2010 Q2. -0.09. 2005 Q1. 0.60. 2007 Q4. -0.63. 2010 Q3. 0.04. 2005 Q2. 0.55. 2008 Q1. -0.91. 2010 Q4. -0.06. 2005 Q3. 0.31. 2008 Q2. -1.11. 2011 Q1. -0.11. 2005 Q4. 0.26. 2008 Q3. -1.35*. 2011 Q2. 0.01. 2006 Q1. 0.34. 2008 Q4. -1.10. 2011 Q3. 0.12. 2006Q2. 0.22. 2009 Q1. -1.04. 2011 Q4. 0.32. 2006 Q3. -0.04. 2009 Q2. -0.84. 2012 Q1. 0.16. n. 時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟑𝟎. 時間. Ch. U e n g c h i-0.08. 2007 Q3. 24.

(30) 2006 Q4. -0.10. 2009 Q3. -0.50. 2012 Q2. 0.30. 2007 Q1. -0.06. 2009 Q4. -0.22. 2012 Q3. 0.51. 2007 Q2. -0.12. 2010 Q1. -0.14. 2012 Q4. 0.48. 註：*代表在 90%的信心水準下為顯著. 綜合表 9 及表 10 來看，台積電股價報酬率表現未若如上游公司來得好，然 𝑓𝑥. 其股價波動度亦不高。而其在 35 個外匯曝險𝛽2330值中，只有一個曝險值為顯著並呈負向的係數，而將該曝險值對應的 20 季資料期間可發現，當時(約為 2004 至 2008 年)的匯率變動率平均而言為正向變動，代表台幣雖處於貶值狀態，但公. 政治大微幅升值，而對人民幣大幅貶值，因此顯得台幣處於貶值狀態，然而，台積電歷立. 司價值因為外匯變動而產生負面的影響。推估其原因，應是當時台幣兌美元呈現. 貶值，但實際上，公司仍因對美元升值而承受的損失。. 學. ‧ 國. 年來的對外銷售佔比中，美國約佔七成，亞洲約佔一成，因此綜合來看，台幣雖. ‧ sit. y. Nat. 4.聯華電子 (股票代號：2303). 表 11：聯電外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量. io. 市場報酬 (%). 加權匯率 (%). 規模因子 (%). iv. 淨值市價比(%). 曝險值. 0.2771. -0.2017. -0.1825. 0.4565. -0.1775. al. Ch. er. 股價報酬 (%). n. 聯電. Un. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟎𝟑. Mean. -0.7882. 0.5263. e n0.2344 gchi. Median. -3.0666. 0.7776. 0.1055. -0.1965. Minimum. -32.3090. -25.5250. -4.1571. -14.5100. -41.4760 -1.6750. Maximum. 89.5910. 52.6350. 4.6748. 37.6490. 15.6790. 2.3051. Stdev. 21.2210. 14.4660. 2.0777. 8.8794. 8.8449. 1.3080. C.V.. 26.9240. 27.4850. 8.8641. 32.0490. 43.8460. 7.1674. Skewness. 1.7418. 0.5493. 0.1645. 1.3531. -1.9551. 0.5481. Kurtosis. 5.1676. 1.7640. -0.5722. 4.3747. 7.5931. -0.8726. 聯電在採樣期間的平均股價報酬率是六家樣本公司中最低的，甚至低於市場 25.

(31) 大盤表現，而波動度又更盛大盤，表現較差。 𝑓𝑥. 表 12：聯電外匯曝險𝛽2303及其顯著程度 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟎𝟑. 時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟎𝟑. 時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟎𝟑. 2005 Q2. -0.16. 2008 Q1. -1.51. 2010 Q4. 0.18. 2005 Q3. 0.01. 2008 Q2. -1.47. 2011 Q1. 0.74. 2005 Q4. -1.05. 2008 Q3. -1.32. 2011 Q2. 0.78. 2006 Q1. -1.27. 2008 Q4. -1.17. 2011 Q3. 0.98. 2006Q2. -1.24. 2009 Q1. -0.57. 2011 Q4. 1.80. 2006 Q3. -1.68*. 2012 Q1. 1.76. 2006 Q4. -1.62*. 2009 Q2 治 -0.02 政大 2009 Q3. 0.50. 2012 Q2. 2.30. 2007 Q1. -1.57*. 2009 Q4. 0.26. 2012 Q3. 2.24. -1.64*. 2010 Q1. -0.18. 2012 Q4. 2.31. -1.64*. 2010 Q2. 0.36. 2010 Q3. -0.25. n. er. io. 註：*代表在 90%的信心水準下為顯著. al. y. -1.51. sit. Nat. 2007 Q4. ‧. 2007 Q3. ‧ 國. 2007 Q2. 立. 學. 時間. 𝑓𝑥. i n U. v. 在計算聯電的 31 個外匯曝險𝛽2303值中，有 5 個曝險值呈現顯著的負向反應. Ch. engchi. 係數，而該顯著的曝險值對應到西元 2002 到 2007 的該期間，平均而言，台幣的匯率是走跌的，然其卻對聯電公司股價造成負向的影響，推估原因如同為產業中游的台積電一般，由於美洲地區為對外銷受最大的佔比，因此綜合匯率升貶與外銷占比後，儘管台幣是處於貶值的優勢，公司仍暴露於不利的外匯變動當中。. 下游公司 5.日月光 (股票代號：2311) 表 13：日月光外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量. 26.

(32) 股價報酬. 市場報酬. 加權匯率. 規模因子. 淨值市. 曝險值. (%). (%). (%). (%). 價比(%). 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟏𝟏. Mean. 4.2449. 1.5267. 0.0063. -0.0351. -0.2784. 1.2401. Median. 1.2541. 0.8909. -0.0116. -0.0731. 0.0627. 1.1112. Minimum. -37.2880. -25.5250. -3.1962. -14.5100. -41.4760. 0.4027. Maximum. 113.8200. 52.6350. 4.4384. 14.5240. 15.6790. 3.0324. Stdev. 24.0370. 13.1900. 1.6411. 7.1706. 9.1230. 0.5916. C.V.. 5.6625. 8.6393. 259.6600. 204.2800. 32.7670. 0.4770. Skewness. 1.8111. 0.7184. 0.2530. -0.1009. -1.9091. 1.2980. Kurtosis. 6.6746. 2.9506. 治 -0.6322 政 -0.1493 大. 7.1168. 1.4684. 日月光. 立. 由上表 13 可得知日月光的股價報酬率平均而言較市場表現為好，同時也股. ‧ 國. 學. 價也伴隨著較高的波動度。 𝑓𝑥. 表 14：日月光外匯曝險𝛽2311及其顯著程度. 2006Q2. io. 2006 Q3. 1.19. 2006 Q4. 1.38. 2007 Q1. al. n. 3.03. 2008 Q3. 0.72. 2008 Q4. 0.40. 時間. y. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟏𝟏. 0.76n C h2009 Q1 engchi U. iv. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟏𝟏. 2011 Q2. 0.86. 2011 Q3. 0.81. 2011 Q4. 1.28. sit. 2.40. 時間. er. Nat. 2006 Q1. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟏𝟏. ‧. 時間. 2009 Q2. 1.23. 2012 Q1. 0.64. 1.36. 2009 Q3. 2.01. 2012 Q2. 0.65. 2007 Q2. 1.11. 2009 Q4. 2.02. 2012 Q3. 1.11. 2007 Q3. 1.35. 2010 Q1. 2.00. 2012 Q4. 1.13. 2007 Q4. 0.73. 2010 Q2. 1.62. 2008 Q1. 0.98. 2010 Q4. 1.11. 2008 Q2. 0.87. 2011 Q1. 0.91. 1.03. 參考上表 14 可知，在第一條迴歸式所跑出的 28 個外匯變動對日月光股價報 27.

(33) 𝑓𝑥. 酬變動影響的𝛽2311 中，所有的係數都呈正向且不顯著，代表台幣貶值有利於公司價值的提升，並且公司管理階層可能藉由衍生性商品的操作或盈餘管理使得外匯曝險不顯著，與許多文獻研究相呼應15。. 6.矽品 (股票代號：2325) 表 15：矽品外匯曝險值及計算時所使用參數之敘述統計量加權匯率. 規模因子. 淨值市. 曝險值. (%). (%). (%). (%). 價比(%). 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟐𝟓. Mean. 2.8028. 1.2609. -0.1214. 0.5256. 0.8982. 1.3510. Median. 0.4630. 0.8909. 0.4819. 1.7234. Minimum. -33.8980. 治 0.2226 政 -0.5660 大. -23.9820 立. -4.2740. -13.6810. -16.2280 -0.3680. Maximum. 37.4630. 23.4380. 5.4633. 14.5240. 15.6790. 2.9800. Stdev. 16.4580. 10.2310. 2.1567. 6.7661. 6.7502. 0.9599. C.V.. 5.8720. 8.1140. 17.7700. 12.8730. Skewness. 0.1397. -0.4032. 0.4301. 0.0108. Kurtosis. -0.6524. -0.1822. -0.1224. -0.6580. n. e n g c h𝑓𝑥i. 0.7106. -0.1424. y. -0.3989. sit. io. Ch. 7.5154. -0.7288. er. Nat. al. ‧. ‧ 國. 市場報酬. 學. 股價報酬. 矽品. i n U. -0.0843. v. 表 16：矽品外匯曝險𝛽2335及其顯著程度時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟑𝟓. 時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟑𝟓. 時間. 𝛃𝐟𝐱 𝟐𝟑𝟑𝟓. 2006 Q4. 1.89*. 2009 Q1. 1.13. 2011 Q2. 0.75. 2007 Q1. 1.98*. 2009 Q2. 1.54. 2011 Q3. 0.76. 2007 Q2. 1.81*. 2009 Q3. 1.25. 2011 Q4. 0.14. 15. 如在 Jorion (1990), Bodnar and Gentry (1993), Amihud (1994), Bartov and Bodnar (1994) 的研究都得出公司所承受的外匯曝險並不顯著的結果，並且，在 Allayannis et al. (2001), Kim et al. (2006), Bartram et al. (2010)的研究中，得到樣本公司的外匯曝險不顯著是公司利用外匯避險之結果的推論。. 28.

(34) 2007 Q3. 1.72. 2009 Q4. 1.80. 2012 Q1. -0.37. 2007 Q4. 1.97*. 2010 Q1. 2.98*. 2012 Q2. -0.14. 2008 Q1. 2.15*. 2010 Q2. 2.94*. 2012 Q3. -0.33. 2008 Q2. 2.07*. 2010 Q3. 2.04. 2012 Q4. -0.15. 2008 Q3. 2.01*. 2010 Q4. 1.84. 2008 Q4. 1.35. 2011 Q1. 0.66. 註：*代表在 90%的信心水準下為顯著. 綜合表 15 及 16 來看，矽品的股價表現略優於大盤，波動度也略高於大盤。. 政治大曝險值涵蓋了西元 2010 年以前的樣本期間，代表在該段期間，台幣的貶值對公立 𝑓𝑥. 在其 25 個外匯曝險𝛽2325中，有 9 個曝險值呈現顯著且係數為正的現象，而這些. ‧ 國. 學. 司價值有正向的影響。值得注意的是，在所選取的六個樣本公司中，矽品為唯一一個在樣本期間皆採用自然避險的公司，而該公司所採行的此種外匯政策，也反. ‧. 應在公司承受較多顯著的外匯曝險上，因此從此點來看，我們可以證實，公司使. sit. n. al. er. io. 本節小結：. y. Nat. 用衍生性金融商品確實能夠在相當程度上降低外匯曝險的理論。. Ch. engchi. i n U. v. 表 17：各樣本公司外匯曝險值之敘述統計量及顯著曝險占比 𝒇𝒙. 𝜷𝒊. 聯發科技. 聯詠科技. 台積電. 聯華電子. 日月光. 矽品. Mean. 2.5686. -1.4684. -0.1080. -0.1825. 1.2401. 1.3510. Median. 2.5406. -1.9806. -0.0593. -0.1775. 1.1112. 1.7234. Minimum. 1.4930. -3.6239. -1.3515. -1.6750. 0.4027 -0.3680. Maximum. 3.6317. 1.2147. 0.7135. 2.3051. 3.0324. 2.9800. Stdev. 0.5746. 1.3675. 0.5441. 1.3080. 0.5916. 0.9599. 顯著佔比. 29.63%. 0%. 3.030%. 16.13%. 0%. 36%. 29.

(35) 理論而言，藉由第一條迴歸式所得出之各樣本公司的外匯曝險應為不顯著的，因為外銷占營收比重的公司多會採取衍生性金融商品如期貨、選擇權等，以消除這方面的鉅額曝險，或是採行盈餘管理，利用會計手法上的變動降低可能的外匯曝險，而在本研究的實證結果上，則可於參考表 17 的整理，整體而言，我們所能衡量出的公司所承受的外匯曝險並不顯著，在六間樣本公司中，只有矽品這間公司所衡量出的顯著外匯曝險占該公司樣本期間所計算出的外匯曝險比率稍高，為 36%，其他公司的顯著外匯曝險比例則頂多不超過 30%，甚至有兩間公司所衡量出的外匯曝險顯著比例為 0%。. 政治大年大陸央行放寬對人民幣匯率的波動幅度政策變顯得格外重要，將使得上游公司立. 而觀察本研究所選取的樣本公司，上游公司主要銷售地區為亞洲，因此 2005. 因台幣相對貶值而有利公司股價；中游公司的外匯曝險則有小部分呈現顯著且係. ‧ 國. 學. 數為負向的情形，代表整體而言台幣雖處貶值狀態，但對公司卻有不利的影響，. ‧. 而這原因不僅在於匯率的變動，對外銷售地區也在考量因素內，中游 IC 製造業. y. Nat. 的客群大部分皆在美國，因此雖然在台幣兌人民幣有貶值優勢，但更重要的因素. er. io. sit. 仍在於台幣兌美元是否也擁有貶值的優勢；下游方面的曝險係數則多為正向，亦即台幣的貶值對公司價值而言是有正面的影響，並且從矽品公司採用自然避險，. al. n. v i n 而使得公司承受較多顯著的外匯曝險(36%)的結果看來，使用衍生性商品確實有 Ch engchi U 助降低國際貿易廠商的外匯曝險。. 第三節盈餘管理對外匯曝險之影響本節將探討各公司在面對外匯曝險時，除了利用衍生性金融商品避險外，是否也進行盈餘管理，以降低潛在的曝險。在衡量公司經理人是否有進行盈餘管理的事實，本研究利用各樣本公司對外發布的財會資訊，參考 Leuz et al.(2003) 提出的三種盈餘管理模式，分別為衡量盈餘波動度(𝐸𝑀𝑠𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ )、應計項目的使用 30.

(36) 與營運用現金流量間的相關性(𝐸𝑀𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 )及裁決性應計利潤的程度(𝐸𝑀𝐷𝐴𝐶 ) 此三個層面，檢視經理人的盈餘管理政策對外匯曝險造成的影響。有鑒於各公司盈餘採行之管理模式有所不同，以下將分別對個別公司進行論述，首先將以表格呈現各公司盈餘管理之衡量值的敘述統計，再針對個別公司盈餘管理模式的不同作分析探討。而在檢測不同盈餘管理對公司外匯曝險的影響程度時，首先會先呈現只以外銷占比及公司規模進行回歸的結果，以做為無盈餘管理情況下的對照組，接著，為避免共線性問題產生，會分別加入三種盈餘管理模式，以期瞭解公司在不同盈餘管理模式下將如何影響外匯曝險。. 政治大盈餘管理上的積極程度：在以 EM(smooth)來衡量盈餘管理的標準上，若先將後立. 而在以下觀察盈餘管理的衡量值當中，我們首先定義各衡量值所代表公司在. 來乘上的負一去掉來看，以 0.5 為分界線，則尚未乘上負一的衡量值若介於 0. ‧ 國. 學. 至 0.5(意即乘上負一後會介於 0 至-0.5 之間)，則代表公告盈餘波動度遠低於現. ‧. 金流量的波動度，隱含公司很積極進行盈餘管理，若值為 0.5 至 1 之間(意即乘. y. Nat. 上負一後會介於-0.5 至-1 之間)則表示公司公告盈餘的波動度小於營運用現金. er. io. sit. 流量的波動度，而若該值大於 1(意即乘上負一後會小於-1)，則指出公司財報所公告的盈餘波動度甚至高過該公司營運用現金流量的波動度，隱含公司並沒有進. al. n. v i n 行以盈餘平滑化為目的的盈餘管理，很可能使該公司承受於顯著的外匯曝險中。 Ch engchi U 而在以 EM(correlation)來衡量盈餘管理的標準上，在假設公司有使用盈餘管理. 的情況下，此值應為負號，代表公司有利用總應計的項目調整財報，使得應計基礎與現金基礎中有所差異，而若撇去後來才乘上的負一來看，同樣以-0.5 作為分界，若兩者的相關係數低於-0.5(意即乘上負一後會介於 0.5 至 1 之間)，則代表該公司的總應計項目與營運用現金流量呈現高度負相關，而值越趨近 0 則代表兩者間的相關程度越小，公司進行盈餘管理的程度越小。最後，在以 EM(DAC)來衡量盈餘管理的標準上，值越大就代表公司越積極進行盈餘管理。而在分析各項盈餘管理因子對外匯曝險的影響程度時，由於我們把 31.

(37) EM(smooth)及 EM(correlation)的衡量值乘以負一，因此可以更直覺地將越大的值聯想到越積極的盈餘管理，而積極的盈餘管理於理論上而言應使得外匯曝險降低，因此以此三種盈餘管理因子進行回歸，其反應係數應會呈現負向的結果。. 上游公司 1.聯發科技 (股票代號：2454) 表 18：影響外匯曝險之因子的敘述統計 Size. (-1)* (-1)* EM(DAC) EM(smooth) EM(correlation). 0.8874 18.2150. 0.2344. 0.0284. Median. 2.5406. 0.9000. 0.2954. 0.0288. Minimum. 1.4930. 立 0.8243. -0.3457. 0.0211. Maximum. 0.5913. 0.0345. 0.2736. 0.0045. 1.1673. 0.1568. -0.6117. -0.2760. -0.6134. -1.2645. -0.8854. 3.6317. 0.9306 18.9170. -0.6272. Stdev. 0.5746. 0.0338. 0.3952. 0.0609. C.V.. 0.2237. 0.0380. 0.0217. 0.0756. Skewness. -0.1606 -0.6655 -0.0447. 0.8081. Kurtosis. -0.7860 -0.5246 -1.0658. 0.7392. ‧ 國. 17.5550. Nat. al. er. io. sit. 學. 2.5686. ‧. 政治 -0.8059 大 18.2700 -0.8064. Mean. y. │beta│ Fsale. n. 表 19：各因子對聯發科技承受之外匯曝險的影響力聯發科技截距項 Foreign Sale Firm Size. 無 EM. i n U. v. C h單一 EM e n g c h i EM(corrl.) EM(smooth). 13.9028*** (4.5390). 6.5867 (7.8797). 35.5729*** (10.9852). 15.5057** (5.9194). 8.3744**. 7.6091**. 5.1068. 6.6512. (3.7648). (3.8033). (3.8307). (5.5248). -1.0302*** (0.3217). -0.7063 (0.4291). -2.0857*** (0.5778). -1.0622*** (0.3355). EM measure EM(smooth). EM(DAC). -2.5984 (2.2942). EM(corrl.). 1.9441** (0.9093) 32.

(38) EM(DAC). 17.8992 (41.3568). Adj. R. 0.2423. 0.2512. 0.3405. 0.2158. 註：*代表在 90%的信心水準下為顯著 **代表在 95%的信心水準下為顯著 ***代表在 99%的信心水準下為顯著. 表 18 顯示聯發科技的外銷約佔總銷售的比重非常高，約有 88%左右， EM(Smooth)的衡量值顯示，平均而言，聯發科技在採樣期間的公告盈餘波動度小於營運現金流量的波動度，代表公司有進行盈餘管理，但並沒有非常積極，而 EM(correlation)的衡量值僅約為 0.2344，指出該公司的總應計與營運用現金流. 政治大而表 19 則呈現本研究提出的五個因子對外匯曝險的影響。首先，外銷佔比立. 量並沒有呈現很明顯的相關性，公司進行盈餘管理的程度不高。. 與外匯曝險呈顯著的正向關係，符合過去的文獻預期；公司規模與外匯曝險呈顯. ‧ 國. 學. 著負關係，代表公司規模屬於大型的聯發科技所受的外匯曝險是顯著低於同樣條. sit. y. Nat. 低的緣故。. ‧. 件下的小規模公司，這可能是由於該公司具有規模經濟效益，而使得避險成本降. io. er. 而在觀察三個盈餘管理是否能夠有效降低公司所承受的外匯風險方面，第一個盈餘管理 EM(Smooth)所顯示的結果雖不顯著但其與外匯曝顯呈現符合預期的. al. n. v i n C hEM(Correlation)的部分，回歸結果顯示此因子負向關係；而在第二個盈餘管理 engchi U. 對外匯曝險有顯著的解釋能力，但其反應係數方向顯示為正相關，代表公司在應計基礎與現金基礎上的差異愈大，也就是越積極的進行盈餘管理時，公司外匯曝. 險卻越大，此項結果並不符合預期，然而觀察原始的衡量值可以發現該公司並不積極利用此盈餘管理，因此若反應係數為顯著的負號亦不合理，而若從另一角度反向思考，或許正是因為此盈餘管理模式會帶給公司更嚴重的外匯曝險，所以公司才沒有利用 EM(Correlation)的方式進行盈餘管理；第三個盈餘管理 EM(DAC) 的係數結果為正向且不顯著，正如前面章節所提，這個衡量值並不一定會與外匯曝險成負相關，因為這取決於公司進行盈餘管理的目的是否是為了降低盈餘波動 33.

(39) 度，若其目的並非此者，則此衡量值越大，對外匯曝險的影響可能會是正向的。在只採用外銷占比及公司規模作為因子以及各再加入一樣盈餘管理作為因子的四個模型中，我們可以從調整的 R 平方項得知，在採行 EM(correlation)下的模型配適度最好。整體而言，本研究的結果認為聯發科技所承受的外匯曝險顯著地隨著其高於 80%的外銷占比上升而上升，並推論其利用公司規模大所帶來的規模經濟優勢，用較低的避險成本，以衍生性金融商品作為規避外匯曝險的主要手段，而並非積極地使用盈餘管理以降低其所承受的外匯曝險。. 政治大 2.聯詠科技 (股票代號：3403) 立. (-1)* (-1)* EM(DAC) EM(smooth) EM(correlation) -1.1549. Median. 1.9806. 0.6789 17.0100. -1.1038. Minimum. 0.4715. 0.6339 15.8910. -1.6395. Maximum. 3.6239. 0.7596 17.4910. -0.5509. Stdev. 0.7758. C.V.. 0.4220. Skewness. 0.3756. io. 0.0305. 0.1953. 0.0342. 0.0350. 0.0133. 0.4960. 0.0502. 0.4330. 0.1394. 0.0151. 0.5722. 0.4956. 0.3943. 0.0196. -1.1229. -1.7336. 0.2813. al 0.0620 0.0257 0.2436i v n C U 0.5522 h-0.7498 -0.0014 engchi. n. Kurtosis. 0.0424. 0.2435. er. 0.6842 16.8800. ‧. 1.8382. Nat. Mean. y. Size. sit. │beta│ Fsale. 學. ‧ 國. 表 20：影響外匯曝險之因子的敘述統計. -0.1477 -0.9417 -0.3570. -0.7553. 表 21：各因子對聯詠科技承受之外匯曝險的影響力聯詠科技. 無 EM. 單一 EM EM(smooth). 截距項 Foreign Sale. EM(corrl.). EM(DAC). 15.1866* (8.77). 24.7389*** (8.92). 35.3179** (15.81). 4.2804 (13.13). 1.2516 (0.96). 2.5086** (1.02). 1.4648 (0.95). 1.5635 (0.99). 34.