本研究的目的在於試圖瞭解台灣股票報酬的決定因素以及利用計量分析方法（一般化動差法模型，GMM）檢視檢視一籃子股票及類股間投資績效表現動與總體環境變數之間是否存在某些關係；分析基本面股票報酬的重要泱定因素，以建立一套制式選股策略或採行特定投資風格（選擇成長型股票或價值型股票）。此外。本研究比較基木面因素與總體經濟情境變數的相對解釋能力。全篇的實證結果摘要如下： 1. 由股市中總體經濟變數與股價的關係實證結果裡，本研究發現，台灣股票市場的確存在許多關於總體經濟面的變數，對於股票脈動具有不錯的掌握能力。例如：市場超額報酬、實質利率、工業生產指數及海關出口值等變數，經實證結果都對台灣股票報酬具有解釋及預測能力。政治風險短期對股市或許有所衝擊，但長期而言，對台灣股票市場的影響不顯著。對投資人而言，此結果有助於對未來股市的預期。 2. 在類股股價報酬率及66檔股票投資組合的GMM模型中，我們發現其表現與大盤指數、實質利率的關係密切。實證結果發現研究中的六種產業股價報酬率皆與發行量加權股價指數變數率之間有顯著的關係存在；另一方面，實質利率變數在工業、基本物資、高科技產業及循環性產業的解釋能力佳，因此持有資金成本的高低是衡量股票報酬時相當重要的變數。而高科技產業深則深受工業生產指數(IDU)、海關出口值(EXP)和實質利率(REAL)三變數明顯影響。 3. 由基本面因素與股價之間的關係實證結果中，本研究發現以12/30及4/30兩組市價來衡量時，四個變數（每股盈餘／每股價格(E/P)、每股銷售額／每股價格(S/P)、每股淨值／每股價格(B/P)、每股現金流量／每股價格(C/P))依12/30的市價來分析比較可以顯著的區分出台灣股票報酬之差異性。此外，C/P、E/P、S/P及B/P等變數的解釋能力皆相當顯著。另一方面，投資人除了考慮基本面的四個因素外，大盤指數更是左右股價變動的原因。 4. 將研究期間分為三個分析期間，探討基本面模型在應用之後，是否能具有持繽性、穩定性，並藉以比較各因素在不同研究期間之解釋能力之差異。實證結果發現，在三個分析期間中，迴歸係數的符號具有高度的一致性（皆為正），但大小則有所不同。除了B/P及S/P兩因素在三個分析間皆顯著外，E/P和S/P則在後半段1990/01至96/12分析期間不顯著。而且所有因素之顯著性t統計量順序皆維持不變（除了後半段期間）。此外，持有價值型股票其投貸績效長期而言優於成長型股票。 5. 將基本面因素中的公司屬性和總體經濟變數的要素因子(factor betas)兩種模型解釋能力比較之實證研究結果裡，基本面因素模型之解釋能力明顯地比總體變數模型高，不考慮市場超額報酬變數下，基本面之四個因素各別及邊際解釋能力皆顯著的高於總體經濟變數各變數。此外，將要素因子(factor betas)兩種模型線性連結進行分析後發現，基本面因素模型邊際解釋能力較總體經濟變數模型高，可能理由是公司屬性的基本面因素模型已含蓋了總體面變數模型的所有風險屬性，故其解釋能力較高。最後並以逐步迴歸法(Stepwise regression)得台灣股票市場上較為顯著的三個因素－市場超額報酬、每股盈餘／每股價格及實質利率，作為將來投資決策之參考。

無

本論文之研究目的旨在探討內部關係人在知曉管理當局本次自願性預測公告為壞消息時，是否會在公告前後申報轉讓持股？內部關係人申報轉讓持股數多寡與管理當局本次自願性盈餘預測、真假申報以及後續預測更新之間是否相關？本研究建立了三組應變數不同，但自變數相同的複迴歸模式，蒐集民國八十年至八十五年200多家上市公司之資料，進一步再將樣本依管理當局自願性盈餘預測之消息種類與測試期間(-30,+30)及(-30.-1)的不同加以分群，並分別進行迴歸實證分析。實證結果顯示： 1. 就整體樣本而言，實證結果似可支持內部關係人申報轉讓持股與管理當局自願性盈餘預測之負向修正具顯著關係。 2. 三個MODEL僅在好消息／測試期(-30,+30)之情況下，內部關係人申報轉讓持股後是否真實轉讓會顯著地影響自願性預測與內部關係人申報轉讓持股之關係。 3.在MODEL 1與MODEL 2之壞消息／測試期(-30,+30)以及MODEL 2之好消息／測試期(-30,+30)的情況下，自願性預測後續更新為正向或負向，會顯著地影響當次自願性預測與內部關係人申報轉讓持股之關係。

本研究係以各種獲利能力指標，衡量企業在一特定期間內之獲利能力情形與股價變動的關係，企圖以獲利能力指標來解釋股價變動，以充分瞭解投資者如何使用獲利能力指標等相關資訊。本研究之研究包括下列幾點：首先，可用以衡量企業在一特定期間獲利能力的指標有那些，又，這些指標彼此間的關係為何？第二，本研究所選取之獲利能力指標，是否對股價變動有充分的解釋能力？第三，會計盈餘是企業於一特定期問的獲利情形，但過去研究指出：以未預期盈餘解釋股價變動，解釋力往往偏低，同時亦無法充分衡量企業績效(Fisher and McGowan, 1983)；而獲利能力指標既然表彰著一企業於特定期間的營運結果及其他績效結果，則當以未預期盈餘以外之獲利能力指標來解釋股價變動時，是否要比未預期盈餘對股價的變動，具有更高的解釋能力？第四，應用盈餘反應係數模式，即在獲利能力指標／股價關係模式中，若加入Collins and Kothari(1989)的獲利能力持續性、經濟成長機會與系統風險等因素後，該獲利能力指標是否更能解釋股價的變動？ 由於我國股市中，績優股與投機股的股價行為迥異，為得到較為一般化的結果，本研究乃按CAR的值分為三組，分別是CAR為最大的一組（符號為正，樣本童為285）、CAR為最小的一組（符號為負，樣本童為280），以及介於上述兩組之間者（樣本量為280）。這種樣本的區分方式，對於CAR絕對值較大的二組，本研究定義為投機股；CAR值居中的一組，則定義為績優股。本研究對於所定義的投機股，又分別按其正、負符號分成兩組，蓋因CAR絕對值較大的樣本，其股價行為對於資訊的敏感程度較高，多、空資訊的發佈（包括會計盈餘及非會計盈餘）容易造成其股價變動，且多、空之股價行為不同；本研究以為這二組樣本特性應有很大的歧異性，故特別將CAR絕對值較大的樣本分為正、負二組，主要在區別這二種情形。惟就實際情形而言，CAR絕對值較大者不見得就是投機股；CAR值居中者亦不見得就是績優牛皮股。此處僅就直覺分類，實際上是否如此，仍有待進一步研究。 本研究所獲致之結果如下： 一、在各獲利能力指標彼此間之關聯性方面，本研究就13個獲利能力指標做相關分析的結果，大致上支持這些獲利能力指標間存在顯著正相關。 二、就各獲利能力指標與股價變動之關聯性而言，除CAR為居中的一組較難獲致結論外，CAR為最大的一組及CAR為最小的一組，大致上皆證明獲利能力指標對股價變動有重大影響，但解釋能力不高。此外，本研究曾企圖將獲利能力指標區分為經常性及非經常性兩種，推論以經常性盈餘為計算基礎者，應能對股價有更佳的解釋能力，然而就實證結果觀之，並未支持此項推論。 三、就各獲利能力指標相對於未預期盈餘對股價變動之資訊內涵而言，除CAR為居中的一組並未獲致具體的結論外，其餘兩組大致上均能支持獲利能力指標變數確實比未預期盈餘變數更能夠解釋股價的變動。 四、若將各獲利能力相標變數，取代盈餘反應係數模式中之預期盈餘變數，再加上其他控制變數如系統風險、經濟成長機會及盈餘（獲利能力）持續性等，經由實證結果發現，除CAR為居中的一組難以獲致具體的結論外，其他各組均證實以獲利能力指標變數取代未預期盈餘變數後，其對股價變動解釋能力，要比單就未預期盈餘本身或單就各獲利能力指標本身有相對較高的解釋能力。 / The purpose of this study aims to investigate how investors apply profitability measures in their investment decisions. For example, does an investor prefer accounting rate of return or returns on investment or other specific profitability measure to evaluate the change in firm's value? This is the main research question of this study. Chen (1992), Chiau (1995) and others demonstrated that accounting earnings is an useful information but its usefulness is quite unstable. Therefore, a profitability measure other than accounting earnings may be the one causing the unstable results. In order to obtain a generalized empirical result, this study compares classic (for example, Ball and Brown, 1968) to ERC (Earnings Response Coefficient) models (Collins and Kothari, 1989). The results of this study can be used for explaining which profitability measure is more useful in Taiwan stock market. In addition, the results can provide a relative explanation whether ERC model is an appropriate one or not. The samples elected from listed companies in Taiwan stock market between 1991 to 1995 during which Taiwan stock market enjoyed a stable market environment. This character fits the requirements of hypotheses. In addition, in order to properly describe price characteristics, this study applies a statistical classificatory method to classic all samples into three groups underlying the properties of CAR (Cumulative Abnormal Returns). The empirical findings can be summarized as follows. ．Each defined profitability measure, including accounting earnings, can significantly explain the variability of stock returns. In addition, there exists significant correlation among defined profitability measures. ．The classification of samples underlying CAR does increase the explanatory power of profitability/return relationship, hi particular, the larger and smaller CAR samples exhibit better profitability/retum relationship than medium group does. ．No matter whether classic or ERC model is applied, the empirical results are similar each other. Thus, the ERC model may not be a generalized model in Taiwan stock market. It requires more research to develop a generalized empirical model for substituting ERC model referring the special characters of Taiwan stock market. The theory of economics of informational asymmetry may be the one.

本研究運用多元時間數列分析(VAR)，探討1996年5月1日至1996年12月31日此段期間，我國股市與美國、日本、香港、新加坡股市之間的關係，及我國股市於1996年9月2日被列入摩根史坦利指數，此舉是否會改變我國股市與美國股市之間的關係。 本研究透過建立多元時間數列的模型、因果關係的檢定、衝擊反應分析及預測誤產變異數分解的程序，獲得下列的實證結果： 一、由VAR模式可得知，香港、日本及新加坡的股市均受美國股市前一天股價的影響，但台灣股市則不受影響。此外，除了美國股市會影響它國股市外，其餘股市間則彼此沒有顯著的相關。 二、由衝擊反應分析可得知，美國股市為國際中最具影響力的股市，且各國股市反應新資訊的速度很快，國際股市符合效率市場假說。 三、由預測誤差變異數分解可知，美國股市的變動解釋其他國家預測誤差變異數的比例最強，其中以香港最強，台灣最弱，而其他股市對美國的解釋能力都很弱，可見其他股市（除台灣例外）均強烈的受到美國的影響。 四、我國股市列入摩根史坦利指數會使得我國股市與美國股市間關係更密切，加深我國股市受美國股市影響的程度。 由上述的實證結果可以得知，國際股市之間是存有關聯性的，只是程度上的差別而已，而我國股市被列入摩根史坦利指數，則加深了我國股市受美國股市影響的程度。

近年來網際網路的蓬勃發展，網際網路上的資訊愈益發達與豐富，如何將這些日益增多的資料，即時轉換為對投資者做決策時有用的資訊，相信是一個非常值得探討的問題。同時，由於類神經網路系統具有能從龐大的資料中，萃取出有用資訊的特性，故能在商業領域的應用上有突破性的發展，特別是在資訊分類與預測方面。 有鑑於上述網際網路即時資料傳輸與類神經網路良好分類的特性，本研究透過網際網路擷取證券市場每小時成交價量資料；經由本地端的電腦將該字串資料加以做剖析處理，還原成原來的資料呈現格式，並將其新增至資料庫中；最後再透過資料查詢語言，將資料庫內容轉換成類神經網路運算時所能接受的資料格式，以利類神經網路的運算輸出。 本研究亦嘗試以1996/11/25~1997/4/24與1997/1/7~1997/6/3非週末交易日之每小時證券交易價量資料，共計19檔大型績優股股票作為研究對象；其中係以證管會所核可發行認購權證的股票為主。經由使用類神經網路倒傳遞模式來分析該個股的日內價量關係，以進一步預測該個股11點鐘至12點鐘的價格變化幅度。經整理19檔股票與大盤加權指數計16,340筆資料中，在與實際變化幅度之差距不超過1%的情形下，可發現其預測準確率平均達694%；如不計大盤的表現，則19檔股票整體預測準確率可達68.4%。 而在考量每天經由類神經網路輸出來做投資決策輔助支援方面，則以每天11點鐘的類神經網路輸出值作為決策的依據，而以12點鐘的收盤價格作為驗證的參考的情形下，不論是採買入策略、賣出策略或買賣策略皆較大盤為佳。因此，本研究的系統輸出值，除可作為投資人在依既定的決策模式，決定投資標的的同時，不僅能夠考量長期的變動趨勢，亦能兼具短期的最佳切入點，以獲致最大的報酬。

本研究的主要動機在於分別從靜態財務報表之觀點與從動態對公同價值影響之觀點，探討在民國七十八年至民國八十三年間，臺灣交易市場中曾宣告發行可轉換公司債公司的財務特性與宣告發行可轉換公司債對公司股價之影響，本研究的實證主題包括： 　　1‧以財務比率來建立預測模式，先將樣本分成全體樣本、原始樣本與預測樣本，並分別採用因素分析法與直接財務比率分析法來建立區別模式，以預測公司是否會宣告發行可轉換公司債，然後選取一最佳之區別模式。此外並分別檢定探討宣告與未宣告發行公司間、成功發行與未成功發行公司間、宣告發行國內和海外可轉換公司債公司間之財務特性是否有異。 　　2‧以事件研究法(Event Study)探討宣告發行可轉換公司債之發行宣告與不同發行階段宣告之股價效應，並比較宣告發行國內和海外可轉換公司債公司之宣告效應是否有異。 　　所得之結論如下： 　　1‧以原始樣本與全體樣本所建立之預測模式，其正確區別率皆優於隨機分類，其中以原始樣本直接財務比率分析法所建立之模式為最佳預測模式。 　　2‧在顯著水準為0.05時，宣告發行國內與宣告發行海外可轉換公司債公司在淨利率與有息負債率等兩項財務比率有顯著差異；而成功發行公司與撤銷發行公司在營收規模該項財務比率上有顯著差異。 　　3‧全體可轉換公司債公司之發行宣告，對股價之影響並不顯著異於零。即使將全體樣本公司再分成宣告國內和海外可轉換公司債兩組，其分別研究之實證結果亦不顯著異於零。而宣告發行國內和海外可轉換公司債兩組樣本之宣告效應並無顯著差異。 　　4‧成功發行公司與撤銷發行公司不同發行階段宣告之股價效應，並不顯著異於零。即使將全體樣本公司再分成國內可轉換公司債公司和海外可轉換公司債公司，其不同發行階段之股價反應之實證結果亦顯示不顯著異於零。

國內新上市公司擁有長度不一的「蜜月期」，這個現象經由許多相關文獻證實。而造成此種現象之成因可能為承銷價低估或理性預期。 　　本研究嘗試以訊息傳遞、理性預期及動態策略等理論為架構，推測超額報酬之可能成因，並針對研究假設以複迴歸方法檢定自民國七十九年四月至民國八十二年十二月止九十一家新上市公司股票之超額報酬，以便得出可能之解釋。 　　國內外學者解釋超額報酬之成因相當多，本研究之自變數如下： 　　1.內部人持股比例 　　2.承銷商聲譽 　　3.負債比率 　　4.承銷價格 　　5.公司股本 　　6.公司年齡 　　7.同期市場報酬 　　8.上市後一年內是否辦理現金增資 　　由實證結果得知：內部人持股比例高，超額報酬高。此結果和Leland & Pyle (1977)結果相同。而承銷價格及公司股本則與超額報酬呈負相關，且達顯著水準。承銷價格與公司價值之關係與Allen & Faulhaber (1989)結果一致；而小型股效應（規模效應）與Reinganum (1991)結果一致。同期市場報酬與超額報酬呈負相關，且達顯著水準，與胡致仁君(1988)結果不一致，推測可能係因大盤下跌時，公司之內部人（董事、監察人及大股東）可能基於面子問題不願股價下跌，而有護盤逆勢操作之行為，若於大盤上漲時，公司之內部人反而較不在意股價表現，甚至可能利用盤面較佳的時機出貨，造成超額報酬與同期市場報酬呈反向關係。 　　經由上述研究之探討，可以予投資人作出更佳之投資決策，並提供相關主管機關、發行公司及承銷商訂定承銷價格時有更合理之依據。

本文主要是探討在股票單日漲跌幅限制下市場非恆久性失衡體系的一些經 濟現象，以及管制是否真正具有穩定價格之功能，將以實證之方式佐以稍 簡化之理論模型來驗證所要探討的命題。由於以往之研究有 (1) 以真實 資料而未以模型預測； 或 (2) 以模型預測而以電腦模擬資料。 所以本 文將以真實資料佐以理論與實證模型預測未限制下之股價分析比較， 希 望能提供一些較新的訊息，或給未來後續研究此命題的學者一些參考。另 外將與鄧鍇 ( 民國八十年 ) 之以電腦亂數模擬之研究結果比較，分析 單日漲跌幅度限制究竟有無短期穩定股價之功能。本文共分五章， 分別 為緒論、文獻回顧、理性預期基礎下之價格管制理論模型、理性預期基礎 下之價格管制模型之實證分析、結論。 第一章緒論中， 第一節研究背景 ，說明臺灣股票市場漲跌幅限制之由來，以及由此背景延伸出之研究動機 ， 第二節研究動機與目的，說明本研究與以往研究不同的部份，以及所 要驗證之主題。 第二章文獻回顧中，第一節國內相關文獻， 探討國內相 關文獻，依據文獻探討發展出本研究之命題，第二節國外相關文獻，敘述 本研究理論與實證模型之由來。 第三章理性預期基礎下之價格管制模型 中， 第一節理論模型架構，為理論模型之推導，說明漲跌幅限制幅度大 小對預期價格之影響， 第二節比較靜態分析，以經濟理論分析漲跌幅限 制與平均工資、 汽油價格、利率、貨幣供給對股票價格之影響，第三節 實證模型與估計方法，說明實證模型之架構與估計之步驟。 第四章理性 預期基礎下之價格管制模型之實證分析中， 第一節資料來源與限制， 說 明本研究資料來源，以及研究之時間區間，第二節估計參數分析，說明各 參數估計之結果， 並分析其與現實狀況之關係，第三節估計值變動差分 析，分析漲跌幅限制有無短期穩定股價之功能。 第五章結論中，第一節 經濟涵義及政策性建議， 將所得之結果歸納並做政策性建議，第二節本 文之限制、缺失及未來研究方向， 敘述本文因人力、時間之不足所遭遇 到之限制，產生之缺失，以及未來所要努力之方向。

社會大眾常會在投資相關的期刊上看到產業方面的報告，卻不知道報告撰寫人所提出諸多指標是否具代表性。經濟學的均衡景氣循環理論認為景氣的循環來自人們對物價的預期與實際不同，實質景氣循環理論認為實質面的衝擊才是造成景氣循環的原因。對於公司的股價則有認為股價反映公司盈餘及營運表現並受到資訊影響，另一方面亦有人認為股價是隨機波動。 　　造成股價變動的因素很多，本文以探討與產業景氣相關之因素為主；以產能利用率、營收淨額、產量、售價、銷售量、存貨量、接單出貨比等七項，作為半導體業景氣指標；用生產量、營收淨額、產能利用率、表面消費量、售價、存貨量、出口量、建照發放面積等八項，做為鋼鐵業景氣指標；以流通在外股數為權數計算此二產業之股價指數。 　　電子資訊業的存貨量指數及半導體產業的存貨值指數皆是半導體股價良好的解釋變數，解釋力分別為76.51%及91.34%，分別領先產業股價五個月及三季，若以存貨之這兩種數據為指標，兩者皆領先產業股價指數。將營收淨額處理成指數的形式，發現營收淨額指數對產業股價指數的解釋力高達91.9%，且領先股價兩季。另外發現銷售量為半導體產業股價指數的正向領先指標，產量為半導體產業股價指數的正向領先指標，接單出貨比為半導體產業股價指數的負向領先指標，售價為半導體產業股價指數的正向領先指標。鋼鐵產業之實證結果（表6-2），若依周文賢(2001)所提以解釋力超過60%為標準，每一個指標皆不足採用，除產能利用率和存貨量模式不顯著外，其餘指標僅躉售物價指數53.80%的解釋力最高，但仍不及六成，且多為落後指標，因此無法先於股價變化前調整投資標的，可能的因素是鋼鐵類股不是大眾投資股市的熱門對象，因此不會對產業的營運表現有立即的反應。