自行車一詞儼然成為綠色環保的代名詞之一，台灣自行車業過去在國際間，被認定為品質粗糙的產品，在經過多年努力的情況下，台灣自行車業不斷的備受肯定，隨著近年全球暖化議題、全球性健康概念、油價飆漲、金融海嘯爆發等，諸多原因造成自行車從不被看好的代步工具，演變到現在成為休閒運動工具的轉變，其中；台灣自行車2008年的金融海嘯中，相較於其他傳統產業，不論是出口產值或是股價不降反漲，大舉逆勢成長，其中巨大(Giant)、美利達(Merida)、愛地雅(Ideal)，成車製造商，近年來分別占出口前三大。 所以本研究要探討，金融海嘯爆發的前後，對台灣自行車業帶來的影響，研究資料選定為2000年1月至2013年12月間的巨大股價(9921)、美利達股價(9914)、愛地雅股價(8933)、台灣股價加權指數(TWII)、原油價格、工業生產指數的月資料，共168筆。透過單根檢定檢測資料是否為定態，利用共整合檢定確定是否含有至少一組解，搭配向量誤差修正模型檢測變數間的長短其關係，在利用複迴歸模型檢測。 研究結果顯示，巨大、美利達、愛地雅和台灣加權股價指數具有顯著關係，由於台灣自行車屬於出口導向以及中高價位產品，故全球景氣對台灣自行車業深具影響。其中，巨大和美利達除了ODM外，亦有自有品牌在全球銷售，愛地雅定位專業ODM專業代工廠，前者發展不同市場。 / The word "bicycle" has become one of the pronouns of environmental protection. In the past, Taiwan bicycling industry was treated as low-quality products internationally. With long-time effort, Taiwan bicycling industry was highly appreciated. Recently, global warming issue, cosmopolitan health sense, dramatically increased oil price, the eruption of financial crisis, and many reasons lead the bicycles have not positively evaluated as means of transportation. Now, it becomes the outdoor recreation mean. Comparing Taiwan bicycling industry with other traditional industry, it doesn't fall down but highly increase no matter export value or stock price. The manufacturer of Giant, Merida, and Ideal are the top 3 of export recently. So this study want to explore the things happened before and after the outbreak of the financial crisis that affects bicycle industry in Taiwan, research data for selected between January 2000 and December 2013, relationship between the Giant(9921) shares, Merida (9914) shares, Ideal(8933) shares, TWII, the price of crude oil, industrial production index. Through the Unit Root Test to test whether the data is the steady state or not. By using cointegration test to make sure whether contains at least one group of solutions and vector error correction model to detect the length of the relationship between variables, and using the multiple regression model to test. Results of the research shows that Giant, Merida, Ideal has significant relationship with TWII, because Taiwan bicycle are export-oriented and high price products, so the global boom has profound influence to Taiwan bicycle industry, among them, the Giant and Merida except the ODM, have their own brands in global sales, Ideal professional locate, ODM professional contract, the former develops different markets. / 摘要 I Abstract II 謝辭 III 目錄 IV 圖目錄 VI 表目錄 VII 第一章　緒論 1 第一節　研究動機 1 第二節　研究目的 3 第三節　巨大機械工業股份有限公司簡介 4 第四節　美利達工業股份有限公司簡介 5 第五節　愛地雅工業股份有限公司簡介 6 第六節　研究架構 7 第二章　文獻回顧 9 第一節　國內相關文獻 9 第二節　國外相關文獻 11 第三節　國內外文獻一覽表 12 第三章　研究方法 20 第一節　單根檢定 20 第二節　共整合檢定 22 第三節　向量誤差修正模型(VECM) 24 第四節　迴歸分析 24 第四章　實證分析 26 第一節　資料來源與處理 26 第二節　敘述統計 31 第三節　單根檢定 32 第四節　共整合檢定 33 第五節　向量誤差修正模型(VECM) 33 第六節　複迴歸模型 35 第五章　結果分析與建議 38 第一節　結果分析 38 第二節　建議 39 參考文獻 40 附錄一　巨大工業股份有限公司沿革 43 附錄二　美利達股份有限公司沿革 47 附錄三　愛地雅股份有限公司沿革 57 圖目錄 圖1-6 研究架構 8 圖4-1-1 台灣自行車業總出口產值(百萬元，美金) 27 圖4-1-2 台灣股價大盤指數(TWII，當日收盤價) 27 圖4-1-3 巨大股價(9921，當日收盤價) 28 圖4-1-4 美利達股價(9914，當日收盤價) 28 圖4-1-5 愛地雅股價(8933，當日收盤價) 29 圖4-1-6 國際原油價格(西德州，美元) 29 圖4-1-7 台灣工業生產指數 30 表目錄 表1-3 巨大公司基本資料 4 表1-4 美利達公司基本資料 5 表1-5 愛地雅公司基本資料 6 表2-3 國內外相關文獻整理 12 表4-1 資料來源一覽表 26 表4-3-1 ADF 單根檢定 32 表4-3-2 單根檢定-一階差分 32 表4-4-1 共整合檢定 33 表4-5-1 Giant & Merida　向量誤差修正模型 34 表4-5-2 Giant & Ideal　向量誤差修正模型 34 表4-5-3 Merida & Ideal　向量誤差修正模型 34 表4-6-1 自行車產業與景氣循環對巨大股價之影響 37 表4-6-2 自行車產業與景氣循環對美利達股價之影響 37 表4-6-3 自行車產業與景氣循環對愛地雅股價之影響 37

本研究利用截至2007年5月止在台灣上市上櫃之資訊電子產業公司，進行智慧資本因素與企業價值和獲利能力之間關係的探討。欲從此問題瞭解當前除了傳統的財務因素之外，智慧資本因素對與企業價值和獲利能力的影響，在評估一家企業的價值需將智慧資本因素納入考量。 本研究利用過去文獻所使用之智慧資本指標，採用因素分析來萃取出代表人力資本的員工獲利因素和員工薪資增長因素，代表顧客資本的營收及營收成長因素和廣告費因素，代表創新資本的研發費用因素，代表流程資本的管理費用因素和流動比率因素。本研究主要在探討代表企業價值的市場附加價值、市價帳面比和Tobin’s q值，代表獲利能力的每股剩餘價值、每股無形資產價值和每股經濟附加價值與智慧資本因素之間的關聯。 實證結果為人力資本、顧客資本、創新資本和流程資本對市場附加價值有正向顯著影響，顧客資本、創新資本和流程資本對市價帳面比有正向顯著影響，人力資本相對於其他智慧資本對市價帳面比具有中介效果。人力資本、顧客資本和流程資本對Tobin’s q值有正向顯著影響，創新資本對Tobin’s q值的影響方向為正向。人力資本、顧客資本、創新資本和流程資本對每股剩餘價值有正向顯著影響，人力資本、顧客資本、創新資本和流程資本對每股無形資產有正向顯著影響，顧客資本、創新資本和流程資本對每股經濟附加價值有正向顯著影響，人力資本相對於其他智慧資本對每股經濟附加價值具有中介效果。由以上討論可知，人力資本、顧客資本、創新資本對企業價值及獲利能力都有正向的影響。 智慧資本因子之間互相的研究結果為，流程資本的管理費用因素與其他因素之間的交互影響皆為負向，本研究推論為管理費用因素與其他智慧資本因素具有資源運用互斥性，而其他因素之間的交互影響則為正向，其中只有廣告費因素沒有與其他因素有交互影響。本研究推論為廣告費的性質屬於成本投入面，不屬於結果面，所以和人力資本、流程資本和創新資本的因素對廣告費因素的影響並不顯著。

本研究主要目的在探討公司宣告海外直接投資，是否會對股東財富有正面的影響，主要透過資本市場上，公司股票價格的漲跌來判斷其影響的方向及程度。研究期間為民國81年到84年，篩選出175筆對外投資宣告的樣本資料，採用事件研究法和市場模式來進行殘差分析，以估算及檢定事件期的平均異常報酬和累積平均異常報酬。此外，由於一些金融性資產如股票、債券、期貨等具有高度變異性的特質，造成殘差項之變異數不再為固定常數，而受上一期異質變異數之影響，且隨時間變動而變動，因此本研究也採用異質條件變異數法(GARCH)來分析。 　　一、總樣本而言 　　公司宣告進行對外直接投資，在宣告日當天股價有顯著為正的顯著異常報酬，股東認為公司進行投資是以公司價值極大化為目標，並能增加股東財富。 　　而本研究也根據不同的統計方法和檢定來比較結果差異，發現T檢定組、Z檢定組、OLS整體樣本組和OLS+GARCH整體樣本組四組所得的實證結果相當一致－異常報酬的變化方向皆相同且宣告日當天的異常報酬都顯著為正。 　　二、一般最小平方法(OLS)和異質條件變異數法之比較 　　本研究接著將72個具有異質變異數特性的樣本，分別以OLS法和GARCH法進行異常報酬的比較，實證結果發現，以OLS法估計具異質變異數的樣本，其平均異常報酬在事件日當天為正，達5%之顯著水準(t=2.459)，而以GARCH法估計的具異質變異數的樣本，其正向異常酬在事件日當天顯著水準為15%(t=1.569)，並不顯著異於零。 　　三、橫斷面複迴歸分析 　　就橫斷面分析結果來看，營業規模和投資東南亞地區達10%的顯著水準能解釋與異常報酬的關係，但呈現負向反應，表營業規模愈大則愈不利於股東財富和投資東南亞並無法增加股東財富。而其他解釋變數則未達顯著水準，其中經營績效、中國大陸地區之迴歸係數符號為正；相對投資金額、獨資之迴歸係數則為負。 　　整體而言，公司從事海外直接投資的宣告，股東都視之為利多消息，顯示海外直接投資對台灣企業的發展和延續有著重要的意義，然而在企業宣告投資後的跨國經營與管理才是台灣企業能否在全球競爭下，成功挑戰廿一世紀的關鍵因素。

在傳統的迴歸模型架構下，統計推論的進行需要假設誤差項之間相互獨立，且來自於常態分配。當理論模型假設條件無法達成的時候，排列檢定（permutation tests）這種無母數的統計方法通常會是可行的替代方法。 在以往的文獻中，應用於複迴歸模型（multiple regression）之係數排列檢定方法主要以樞紐統計量（pivotal quantity）作為檢定統計量，進而探討不同排列檢定方式的差異。本文除了採用t統計量這一個樞紐統計量作為檢定統計量的排列檢定方式外，亦納入以非樞紐統計量的迴歸係數估計量b22所建構而成的排列檢定方式，藉由蒙地卡羅模擬方法，比較以此兩類檢定方式之型一誤差（type I error）機率以及檢定力（power），並觀察其可行性以及適用時機。模擬結果顯示，在解釋變數間不相關且誤差分配較不偏斜的情形下，Freedman and Lane (1983)、Levin and Robbins (1983)、Kennedy (1995)之排列方法在樣本數大時適用b2統計量，且其檢定力較使用t2統計量高，但差異程度不大；若解釋變數間呈現高度相關，則不論誤差的偏斜狀態，Freedman and Lane (1983)、Kennedy (1995) 之排列方法於樣本數大時適用b2統計量，其檢定力結果也較使用t2統計量高，而且兩者的差異程度比起解釋變數間不相關時更加明顯。整體而言，使用t2統計量適用的場合較廣；相反的，使用b2的模擬結果則常需視樣本數大小以及解釋變數間相關性而定。 / In traditional linear models, error term are usually assumed to be independently, identically, normally distributed with mean zero and a constant variance. When the assumptions cannot meet, permutation tests can be an alternative method. Several permutation tests have been proposed to test the significance of a partial regression coefficient in a multiple regression model. t=b⁄(se(b)), an asymptotically pivotal quantity, is usually preferred and suggested as the test statistic. In this study, we take not only t statistics, but also the estimates of the partial regression coefficient as our test statistics. Their performance are compared in terms of the probability of committing a type I error and the power through the use of Monte Carlo simulation method. Situations where estimates of the partial regression coefficients may outperform t statistics are discussed.