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賦稅收入是國家收入的主要來源，也是政府決策單位釐訂各項政策的重要依據，因此賦稅收入之研究甚具價值。本文嚐試建立一個計量經濟模式，考慮與賦稅收入較密切的一切經濟變數，以求得具有代表性的關係式，探討各經濟變數對賦稅收入的影響力，透過本文研究所建立之賦稅收入迴歸分析模型，期能對政府籌編預算及釐訂政策時提供參考。 本研究除探討我國過去對賦稅收入研究之有關文獻外，並就現行稅制下，嚐試以迴歸分析為工具，建立一個適合於我國的稅收迴歸模型，並提出綜合性討論及建議，全文計分五章，玆將各章內容分述如下： 第一章為緒論，首揭本文研究之動機、目的、研究範圍及架構。 第二章為文獻探討及我國賦稅收入結構分析，除了對國內過去有關之文獻作一評述外，並就我國賦稅收入結構分析各稅之比重，以期顯示是否達成租稅公平及所得重分配之目標。 第三章為方法論及資料來源，簡要介紹本文所使用的方法—迴歸分析及各項統計資料來源。 第四章為本文重點所在，利用迴歸分析最小平方法，以本校Prime 750系統及SHAZAM套裝程式為工具，就現行稅法規定，並考慮我國財經制度的特質，選擇各項稅收的決定因素，就反覆試驗結果，選取最佳之迴歸式。此外，另使用SUR（Seemingly Unrelated Regression）方法從事迴歸分析，並與最小平方法之迴歸結果加以比較分析，得知利用SUR從事回歸分析可以獲致一個更佳的迴歸模型。 第五章為結論，說明本文的研究成果及所遭遇的困難，在各項經濟變數資料可以獲得的情況下，利用此迴歸模型可以從事各項稅收之預測。

一般計量經濟學所討論的範圍內，所使用的統計方法，皆以古典的迴歸技巧為基礎，來分析其資料。此種方法雖可對所欲觀測的經濟現象，做很多的統計推論，但此推論所根據的資料，僅能從現有的情報中加以分析，至於此經濟現象過去試驗，所得到的情報皆未能加以使用。關於此種過去試驗所得到的事前情報之利用，乃本文所討論的重點所在。 貝氏方法應用在迴歸模型上，實際上即利用貝氏定理有關的觀念與推理，以分析之。貝氏方法的優點，在於能將有關徵數的事前情報，用適當的數學獄法，與由試驗所獲知的情報組合在一起。此種事前情報可能來自一般理論上的考慮，或來自以前試驗的結果。對於欲尋求或理解一種現象，事前情報是一個重要的因素。利用事 前情報，經過貝氏定理的判定後，可得徵數的事後機率密度函數。吾人即可利用此徵數的事後機率密度函數來從事其統計推論。 本文計分四章。第一章討論貝氏方法之利用有關原理之解說，內分三節，介紹以後各章須利用的貝氏定理有關觀念，諸如徵數的事前機率密度函數，事後機率密度函數，或徵數之一的邊際事後機率密度函數等，皆有述及。 第二章討論貝氏方法在單元常態線形迴歸模型之應用。內分四節，首先將貝氏方法應用於單元常態線形的迴歸模型上，其次討論此模型的事後假設，事後機率密度函數及對其做統計推論。 第三章討論貝氏方法在多元常態線形迴歸模型之應。內分四節，本章為第二章的推廣，由單元推廣至多元之情形。至於第四節，則討論兩個迴歸模型上變方相等的特殊現象。 第四章為前三章的總論。 過去，大多數的計量學者使用非貝氏技巧，來分析其問題，但隨著理論根據的增強，貝氏方法之應，有漸被重視之趨勢。在模型問題上，利用貝氏方法或非貝氏方法，兩種用法之比較，其結果究竟為如？這是有趣的問題。但正如Anscombe在以前曾談及的統計評述，對統計問題變化來說，某情況之正確評價，可由傳統 的統計方法或貝氏方法途徑為之，所應注意的僅是何者能做？何者能做得更好？”這才是問題的主旨所在。 本文之討論，因限於個人所學有限，文中錯誤之處，在所難免，敬請師長們，不吝賜正，見所致盼。 本論文之撰寫，承蒙 祁師和福教授諄諄誨導，謹此致謝。另蒙 師長們之督促，同學們幫忙之處甚多，亦在此感謝。

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本論文旨在探討管理當局之自願性盈餘預測事件對股價及交易量反應之影響，以瞭解預測資訊之品質與其資訊內涵間之關聯性。本研究選取國內之150家上市公司在民國75年至85年間的1035個首次自願性盈餘預測資料為樣本，根據相關之理論及實證文獻建立五項可能影響資訊內涵的因素－公司規模、盈餘預測精確度、盈餘變異性、預測揭露時點與未預期盈餘，以t檢定及多元迴歸分析方式檢視預測發布期間之資訊內涵假說。實證結果顯示： 一、公司規模與預測發布期間之異常價量反應成反比。 二、盈餘預測準確度與預測發布期間之異常價量反應成正比，與Kim及Verrecchia(1991)之理論分析結果相符。 三、盈餘變異性於國內並非預測發布期間之異常價量反應的良好解釋因素，研究假說未獲支持。此一現象可能係困盈餘變異性對市場反應之影響並非透過盈餘預測之精確度而是另有其他原因所致。 四、預測揭露時點之早晚與預測發布期間之異常價量反應成正比，顯示自願性盈餘預測之資訊內涵會受到該訊息之能否及時提供而影響，證明『時效性』為會計資訊之攸關品質特性。 五、未預期盈餘之絕對值與預測發布期間之異常價量反應成正比。 / This study investgates the effects of managers' voluntary earnings forecast quality on investors' trading behavior. The relationships between firm size, precision of forecast, stability of earnings, timing of disclosures, unexpected earnings and price and volume reactions are examined. Kim and Verrecchia(1991) modeled the price and volume reactions to the public announcement as a positive function of the information's precision. We test these predictions with a sample of 1035 managers' voluntary earnings forecasts for 1986-1996 annual earnings. T statistical test and regression analysis are applied to test the information content hypothesis. We obtain the following results: 1. Price and volume reactions are inversely related to firm size. 2. Price and volume reactions are increasing functions of the precision of management forecasts. These results are consistent with Kirn and Verrecchia's(1991) theoretical proposition. 3.The relationship between stability of earnings and price and volume reactions are not significant around the period of managers' voluntary earnings forecasts issued. 4.The eariler the timing of disclosures, the higher the price and volume reactions. Thus for information to be relevant, it must be presented on a timely basis. 5.Price and volume reactions are positively correlated with the absolute value of the unexpected earnings.

自Horst (1941)提出suppressor變數一詞起，由於後續許多研究採用不盡相同思維之著眼點，也就衍生出許多不同定義的suppressor變數。Horst (1941)著重在判定係數的變化，Darlington (1968)、Conger (1974) 及 Cohen and Cohen (1975)則著重在迴歸係數的變化， Velicer (1978)則改用semipartial correlation coefficient來定義suppressor變數，再度將焦點轉回Horst (1941)的思維。Currie and Korabinski (1984)引進enhancement一詞，以便與suppression有所區分。 為了釐清這些紛擾的名詞定義，第二章、三章中，我們分別回顧enhancement與suppression兩現象。第四章中，我們針對enhancement、suppression兩種現象的關聯性，依據四種不同的面向進行比較。第五章，我們針對suppressor變數存在的情況下，藉由模擬實驗的方式，探討stepwise regression、forward selection、backward elimination三種變數選取方式的可能缺憾。第六章為總結。 / Since Horst (1941) introduced the term of suppressor variable, many different definitions of suppressor variables have appeared in literature. Originally, Horst (1941) based the definition on the coefficient of determination. Darlington (1968), Conger (1974) and Cohen and Cohen (1975) paid more attention on the regression coefficients instead. On the other hand, Velicer (1978) used semipartial correlation coefficient to define a suppressor variable, and directed the focus back to that of Horst (1941). In order to differentiate the two similarly related ideas, Currie and Korabinski (1984) proposed the term of enhancement to describe exclusively the situations reflected by the definition of Horst (1941) or Velicer (1978). In order to clarify the ambiguities resulting from various definitions of suppressor variable in literature, we first reviewed enhancement and suppression respectively in Chapters 2 and 3. In Chapter 4, we investigated their relationships from four different perspectives. In Chapter 5, we studied the possible drawbacks on using stepwise regression, forward selection, and backward elimination these three variable selection procedures on the presence of a suppressor variable. Conclusions are provided in Chapter 6.

近年來，隨著中國經濟市場近年來的迅速發展，國內也愈來愈多在中國隔海投資相關產業或是實際營運的公司，因此本研究的對象主要為中國的上市公司，希望能找出影響一家公司營運狀況的最佳財務指標，繼而建構出最能準確預測一家公司危機發生與否的危機預警模型。 本研究選取2005年與2006年符合財務危機定義的72家危機公司，以一對一的配對方式再以公司「產業類別」與「規模大小」為準則，挑選72家正常公司進行研究。以12項財務變數以及危機發生前三個年度的數據作為研究樣本，危機發生當年度的數據作為測試樣本，首先進行常態性檢定，確立以何種分析法建置模型，再分別以逐步迴歸分析法輔以合理的財務理論篩選適合的財務變數，並以Logistic迴歸分析法建構危機預警模型，最後則是以測試樣本去判別模型的正確判別率。 研究結果顯示，經由基本統計量分析發現財務數據異常的情形，危機公司幾乎所有的財務變數平均數愈接近危機發生的年度，呈現的表現愈好，與一般的認知正好相反；此外，危機預警模型的正確判別率三個年度有愈來愈好的趨勢，但是仍舊沒有預期的高。綜合來看上列情形發生的原因，推測可能是大陸上市公司之公開資訊較不透明，財務報表有可能虛報所導致的結果。 I

本研究從經營效率的觀點，以國內接受政府補助的62所育成中心為對象，採用資料包絡分析法（DEA）、單因子變異數分析、二元羅吉特斯迴歸分析及Tobit迴歸分析進行評估，以探討不同組織型態及所在地區之育成中心經營效率之差異及影響育成中心經營效率之因子並探討育成中心經營效率與進駐企業之關連性。DEA部分以投入面導向衡量，並以單因子變異數分析檢視育成中心地理區位與育成中心母體組織類型的經營效率差別，二元羅吉特斯部分以將育成中心效率值進一步分類為「經營無效率」及「經營有效率」，並納入資金取得及企業回饋變項，以探討不同組織型態及所在地區之育成中心經營效率之差異。Tobit迴歸分析則分別以育成中心整體效率值及純技術效率值為應變項，測試企業獲獎數、企業獲得補助之金額、企業回饋金額對效率的影響。實證的結果顯示，不同母體組織類型及不同地理區位的育成中心其效率表現並無顯著差異，而且資金取得及企業回饋亦未能證明影響育成中心之經營效率，但育成中心可藉由企業獲獎數及企業回饋金額的增加，來提升其純技術效率或藉由企業回饋金額的增加，來提升其整體技術效率。

迴歸分析是一統計工具，用來表示兩個或兩個以上變數間的關係，從一群變數可以測 某一變數所需要的資料；因此，在實際問題方面，預測工作非常重要，必須找到“好 ”的模型來代表所搜集資料間隱涵的關係，使預測偏差降至最低，以減少決策的風險 。 在所搜集到的資料中常包含一些具有影響的資料，可能會對迴歸模型的配適有強烈的 影響而導致嚴重歪曲的效果，因此，須對這些具有影響的資料做謹慎地研究處理，並 決定它們是否應保留或是自資料中刪除。 在以往的文獻中，大部分皆針對計算較容易的單一影響資料的辨認，但是此研究無法 探測出具有聯合影響的資料組；因為在這個資料組中單一的資料不可能對迴歸模型的 配適影響不大，但是他們一結合起來，彼此的交互作用能產生聯合影響，進而影響迴 歸模型配適的效果。在上述的情況下，迴歸模型中影響資料組的探測是特別值得重視 的。 本文基於此種需要，期能研究“最具有”影響之資料組的選取，因此針對１９８４年 由gray與ling所提以Ｋ聚類法（Ｋ─clustering）以辨認迴歸模型具有影響之資料組 加以研究。本篇論文主要在探討以Ｋ聚類法中的一特殊情況一一單一連鎖法（SINGLE LINKAGE METHOD ）的演算及圖形來辨認迴歸模型中具有影響資料組的候選者，然後 利用兩種影響測度量ＤI 與ＲI 評估候選者的聯合影響水準；最後，再根據聚類分析 中的停止法則（STOPPINF RULE ）Je（２）╱Je（１）選取最具有影響的資料組。

本研究共計一冊，約六、七萬字，共分十章三十節，其內容如下： 第一章 係介紹研究本文的動機、目的、以及研究的方法、限制、並敘及全文之綱要 。 第二章 係介紹相關之意義，求出其公式，並討論相關係數信賴度之檢定。 第三章 係介紹各種迴歸分析方法的理論及其求法，並對有抽樣誤差的情況作各種討 論。 第五、六、七、八、九章 係分別討論迴歸分析應用於成本習性、聯合成本分攤、預 算、損益平衡分析、及差異分析的過程，並對其結果加以討論。 第十章 結語，係對此方法使用之限制及如何在成本會計上作整體之應用加以敘述， 同時就本論文應用結果予以彙總說明。