自民國91年，國內法令准許私募，私募是指公司的內部人，透過協商，尋求願意投資公司的投資人，把公司的股票，售給少數的投資人，不需經過承銷商，揭露也比較少。 國外的文獻，有些學者實證的結果，私募宣告時有正的異常報酬，但有些學者實證的結果發現有負的異常報酬，本篇主要探討國內宣告私募時，對公司價值的影響，以及國內公司大多屬於家族企業，在這麼高的控制權之下，股權集中度對於私募發行公司的價值又有什麼影響？ 實證的結果發現，國內公司宣告私募時有正的異常報酬，除了資訊不對稱會影響公司價值之外，本文還發現，公司在私募時，家族集團的控股如果低於30%時，增加公司持股，可以增加公司的價值，但當家族集團的股權超過30%時，就不明顯了。 此外，當股權集中度在10%~30%時，公司價值的變化與股權集中度成反比，顯示國內股權集中度在10%~30%時，符合利益掠奪假（Entrenchment Hypothesis），增加公司的股權集中度反而會減少公司的價值。

本研究藉由金融控股公司之大股東、董事、監察人持股集中度、持股設質狀況及股權結構型態等因素，以固定效果模型進行實證分析，探討該等變數對金融控股公司之公司價值，包括Tobin’s Q、每股盈餘（EPS）及市價淨值比（Market-to-Book Ratio）之影響。 本研究係以95年底14家金融控股公司作為研究對象，並以92年至95年之四個年度資料作為分析基礎，除設計影響全體金控公司價值（VALUE）之相關變數外，另針對「具最終控制者」型態為「家族集團」或「政府機構」設計不同的迴歸方程式，探討「家族金融控股公司」及「公股金融控股公司」型態對公司價值之影響。 本研究實證結果發現：金融控股公司之「股權集中度」愈高，無論對於「全體金融控股公司」或針對「家族金融控股公司」之公司價值均呈現顯著性，且呈正向效果；「董監事持股比率」對「全體金融控股公司」及「公股金融控股公司」之公司價值具顯著性，並呈現負相關；「董監事規模」對「全體金融控股公司」及「家族金融控股公司」之公司價值具顯著性，並呈現負相關；「董監事設質比率」對「全體金融控股公司」及「家族金融控股公司」之公司價值呈現顯著的負相關。另實證結果顯示，金融控股公司之最終控制者如為「家族集團」，則該控制型態與公司價值呈現顯著水準。

本文以除權息前後累積異常報酬率為應變數，探討稅額扣抵比率及股權集中度對除權息前後累積異常報酬率的影響。研究對象為民國88年至96年間分配盈餘的國內上市公司，排除行業性質特殊之金融業，以普通最小平方法從事實證模型分析。主要實證結果彙整如下： 1.稅額扣抵比率與除權息前之累積異常報酬率呈顯著正相關，與除權息後之累積異常報酬率呈負相關，但較不顯著。此表示稅額扣抵比率的租稅因素影響在除權息前較為顯著，但在除權息後現象較不顯著。 2.股權集中度與除權息前後之累積異常報酬率的關係均未達統計上顯著水準。產生此實證結果的可能解釋有二：（1）非稅成本的考量；（2）本文以股權集中度衡量可能並未真正捕捉到個人投資人的所得稅率。 3.低稅額扣抵比率類的除權息前累積異常報酬率，較高稅額扣抵比率（基準）類樣本為低的現象，此與預期相符。但在其他加入類別虛擬變數的迴歸結果，並未發現在不同稅額扣抵比率或股權集中度下，會對除權息前後之累積異常報酬率有不同的影響。 4.公司規模及股價淨值比與除權息前後累積異常報酬率均呈顯著正向關係；股利殖利率與除權息前累積異常報酬率呈顯著正向關係，而與除權息後之累積異常報酬率呈顯著負向關係。電子業別與除權息前之累積異常報酬率呈顯著負向關係，而與除權息後之累積異常報酬率呈顯著正向關係。 在圖表的分析中，可看出高稅額扣抵比率或低股權集中度的樣本，其除權息前後累積異常報酬率波動較小，較不受除權息事件的影響。 / The main purpose of this paper is to examine, before and after the ex-dividend day, the impacts of imputation credits and ownership concentration on cumulative abnormal returns(CARs). In this paper , CARs before and after the ex-dividend day are used as the dependent variable. The data are collected from the domestic listed companies which had allocated the earnings from 1999 to 2006. Because of its special characteristics, the financial industry is excluded from the data. In order to analyze the impacts of imputation credits and ownership concentration on CARs , we used the ordinary least squares. The empirical results in this paper are summarized as follows: 1.The imputation credits have a significant positive impact on CARs before the ex-dividend day, but they don’t have a significant negative impact on CARs after the ex-dividend day. This phenomenon implies that the influence of tax factor before the ex-dividend day is more significant than that after the ex-dividend day. 2.The failure of finding a significant relation between ownership concentration and CARs of before and after the ex-dividend day maybe due to two reasons. Frist, investors may not take tax factor into account when they invest the stock. Second, the proxy variable for ownership concentration of this study may not fully capture the marginal income rate of individuals. 3.CARs before the ex-dividend day in listed company with lower imputation credit are lower than that in listed company with higher imputation credit, the empirical result matchs general intuition. But other regressions with dummy variables regarding the degree of the imputation credit and ownership concentration don’t find significant relation among the imputation credit, ownership concentration and CARs before and after the ex-dividend day. 4.The size of companies and the ratio of market price to their book value have a significant positive impact on CARs before and after the ex-dividend day. Dividend yield has a significant positive impact on CARs before the ex-dividend day, but a negative impact on CARs after the ex-dividend day. A dummy variable standing for electronic industry has a significant negative impact on CARs before the ex-dividend day, but positive impact on CARs after the ex-dividend day. In the analysis of diagrams, we find CARs before and after the ex-dividend day fluctuate less for companies with higher imputed credit or lower ownership concentration.

財務三大決策：投資、融資與股利政策一直是學術界研究探討的主題，也是實務界關心的重要課題。過去有關融資與股利支付宣告的文章不少，但投資支出相關研究則一直被視為股權結構下的控制變數，鮮少學者探討有關投資宣告對公司價值的影響。 本研究嘗試從資訊不對稱的角度，探討首度上市上櫃公司管理當局為傳遞公司經營績效及未來成長機會給予外部投資人，透過自身的持股與投資規模進行初次投資宣告，藉以傳遞公司真正價值予投資人，以追求公司與自身財富的最大化。本研究在訊號放射理論的架構下，透過完美貝氏的分離均衡解，經過模式推導獲致三個研究命題，並以此研究命題、個案訪談與文獻整理推衍出可驗證的八個假說。 在假說驗證方面，以民國80年至89年共225家新上市上櫃公司的初次投資宣告為研究樣本，並依未來前景看佳與否、股權集中度高低與初次宣告投資規模大小來分類，將研究樣本區分為八個子樣本，利用事件研究法對宣告公司事件日的平均異常報酬率反應以及累積異常報酬率反應進行假說的檢驗。並且，以產業類別、高階主管持股、高階主管持股的二次方、投資規模、初次投資支出類型為自變數，公司規模、市場景氣與負債比率為控制變數，對事件窗口(-1,+1)的累積平均異常報酬率進行橫斷面迴歸分析，探討宣告事件對股票異常報酬率反應的影響。經由上述的實證過程，本研究獲得以下主要結論： 1.初次投資宣告具有資訊內涵，當股權集中度越高的高科技股公司，若進行大規模的初次投資支出宣告，則公司股票異常報酬率的正面反應訊號越強。 2.投資人對高科技股與非高科技股公司的初次投資宣告有不同的評價，屬於未來前景看佳的高科技股，進行初次投資宣告的股票異常報酬率反應顯著為正，且顯著高於未來前景不佳的非高科技股公司。 3.屬於資本支出類型的初次投資宣告有利於公司價值的提升。 目錄 第壹章 緒論…………………………………………... 1 第一節 研究動機與研究目的……………………………… 3 第二節 研究範圍與研究限制……………………………… 8 第三節 研究流程與論文架構……………………………… 11 第貳章 文獻探討與個案訪談整理…… ……………. 17 第一節 代理理論與資訊不對稱…………………………… 18 第二節 股權結構與公司價值之關係……………………… 23 第三節 資本支出與公司價值之關係……………………… 28 第四節 股權、資本支出與公司價值相關實證文獻……… 31 第五節 文獻評述與個案訪談整理………………………… 50 第參章 理論模式建立…………………… …………. 59 第一節 模式背景……,,…………………………………… 60 第二節 模式架構與模式條件設定………………………… 63 第三節 模式推導與命題建立……………………………… 72 第肆章 研究設計… ………………………………… 81 第一節 實證架構與研究假說……………………………… 82 第二節 資料來源與樣本選取……………………………… 93 第三節 變數操作性定義…………………………………… 96 第四節 實證分析方法……………………………………… 102 第伍章 實證結果分析…… ………………………… 113 第一節 樣本資料統計分析………………………………… 114 第二節 全體樣本初次投資支出宣告的效果分析………… 121 第三節 研究假說的驗證……………………………………. 132 第四節 投資支出宣告異常報酬率影響因素分析………… 150 第五節 實證結果與涵義……………………………………. 154 第陸章 結論與建議…… …………………………… 163 第一節 結論………………………………………………… 164 第二節 建議………………………………………………… 166 參考文獻 中文部分……………………………………………………… 171 英文部分……………………………………………………… 173 表目錄 表2-1 國外其他股權結構與公司價值關係實證文獻整理… 36 表2-2 國外其他資本支出與公司價值關係實證文獻整理… 43 表2-3 個案訪談發現與對本研究的涵義……………………. 56 表3-1 研究模式的前提設計…………………………………. 67 表3-2 研究模式符號說明……………………………………. 68 表4-1 研究範疇的分類情形…………………………………. 86 表4-2 研究範疇的分類情形與對應的假說…………………. 90 表4-3 市場景氣劃分……………………………………… 101 表5-1 整體上市上櫃公司的分配狀況……………………… 115 表5-2 研究樣本按初次投資支出宣告年度分類…………… 116 表5-3 研究樣本按產業類別分類…………………………… 117 表5-4 研究樣本按高科技類股與市場景氣分類統計……… 118 表5-5 各研究變數的樣本統計量…………………………… 119 表5-6 全體樣本初次投資支出宣告的平均異常報酬率…… 122 表5-7 全體樣本事件窗口累積異常報酬率………………… 123 表5-8 高科技股公司初次投資支出宣告的平均異常報酬…. 125 表5-9 非高科技股公司初次投資支出宣告的平均異常報酬率126 表5-10 高科技股公司事件窗口累積異常報酬率…………… 127 表5-11 非高科技股公司事件窗口累積異常報酬率………… 127 表5-12 投資規模大的公司初次投資支出宣告的平均異常報酬129 表5-13 投資規模小的公司初次投資支出宣告的平均異常報酬130 表5-14 投資規模大的公司事件窗口累積異常報酬率……… 131 表5-15 投資規模小的公司事件窗口累積異常報酬率……… 131 表5-16 研究樣本交叉分類分布情形(n=225) ……………… 132 表5-17 第一種情況公司初次投資支出宣告的平均異常報酬率134 表5-18 第一種情況公司事件窗口累積異常報酬率 135 表5-19 第二種情況公司初次投資支出宣告的平均異常報酬率136 表5-20 第二種情況公司事件窗口累積異常報酬率……………137 表5-21 第三種情況公司初次投資支出宣告的平均異常報酬率138 表5-22 第三種情況公司事件窗口累積異常報酬率……………139 表5-23 第四種情況公司初次投資支出宣告的平均異常報酬率140 表5-24 第四種情況公司事件窗口累積異常報酬率……………141 表5-25 第五種情況公司初次投資支出宣告的平均異常報酬率142 表5-26 第五種情況公司事件窗口累積異常報酬率……………143 表5-27 第六種情況公司初次投資支出宣告的平均異常報酬率144 表5-28 第六種情況公司事件窗口累積異常報酬率……………145 表5-29 第七種情況公司初次投資支出宣告的平均異常報酬率146 表5-30 第七種情況公司事件窗口累積異常報酬率……………147 表5-31 第八種情況公司初次投資支出宣告的平均異常報酬率148 表5-32 第八種情況公司事件窗口累積異常報酬率……………149 表5-33 累積異常報酬率的橫斷面多元迴歸分析………………153 表5-34 各研究假說實證結果……………………………………158 圖目錄 圖1-1 研究流程………………………………………………. 12 圖3-1 初次投資支出宣告的信號放射………………………. 63 圖3-2 研究模式與觀念架構………………………………... 65 圖3-3 初次投資出宣告的樹狀機率分析…………………… 71 圖4-1 實證架構…………………………………………………82 圖4-2 實證分析方法與流程……………………………………102 圖4-3 事件研究的各時間參數的關係……………………… 105 / Previous foreign studies on corporate investment impact on market prices have revealed that investors react positively to the announcement of increases in capital expenditure. But, the few papers study the topic in Taiwan. This study applies the agency theory, the signaling theory which reduce the asymmetric information and agent problems between the management and external investors and the perfect Baysian Equilibrium to construct the theoretic model to analyze the effect of the initial investment announcement. Following the theoretical model, case interview and literature review, the study derives the three propositions and eight hypotheses. We test these hypotheses for the publicly traded corporations in Taiwan considering a sample composed of the initial investment announcement. The period of the study was January 1991 to December 2000, and the firms selected were all companies listed on the Taiwan Security Exchange or the OTC. The number of the initial investment announcements initially collected was 365 for publicly traded corporations. Nevertheless, the final sample was reduced to 225 after excluding the confounding events and other screen. Finally, we separated the full sample to eight sub-samples by corporate type, ownership and investment scale and used the event study and regression analysis to test the information effect of the initial investment announcement. Our empirical results are not hold in the full sample since no significant market reaction, but are supported in the sub-samples grouped by high-tech. Moreover, the initial investment announcements of high-tech, high ownership, and high scale companies lead the significant positively abcdrmal rate of return at the announcement day. In addition, the investors significantly positively react to the initial investment announcements belong to the capital investment.