摘要 本研究探討民國九十一年開始實施之企業營運總部政策對股市之影響，分為三部分。第一部份採用法令分析及文獻探討方式，分析我國與鄰近國家關於營運總部政策及其租稅優惠之異同，並佐以各界對此項政策之評論，以得出我國營運總部政策優劣之處；第二部份以敘述性統計檢視各產業符合營運總部申請要件比率及各要件達成之難易程度，以做為建立迴歸模型之基礎；第三部分則利用事件研究法與迴歸分析探討股市於營運總部政策演變期間股價異常報酬情形，並檢測股價異常報酬率與各要件間的關連性。 在我國營運總部申請要件方面，實質控制海外關係企業、員工人數和學歷、國內年營收淨額、國內年營業費用及國外關係企業年營收淨額等均較新加坡、上海和馬來西亞嚴格，『實質控股』、『員工學歷』和『國外關係企業年營收淨額』更為他國所無之要件。而雖然我國之租稅優惠較此三國優渥，但如無相關配套措施，優惠效果也會大減。在符合要件分析方面，本文針對458家上市公司進行分析，整體符合要件比率為29.85％。在各申請要件中，以國內年營收淨額、年營業費用和員工人數為企業較易達成之要件。但就國外關係企業佈局國家數及其年營收淨額而言則較不易達成，可謂企業欲獲得此項租稅優惠之最大障礙。而就各產業別觀之，以塑膠、電子和水泥業之符合比率最高，機電、電線電纜、塑膠、百貨、玻璃和造紙業次之。而紡織、化學和食品業則因無法達到國外關係企業佈局國家數與其年營收淨額此兩項要件導致符合比率相當低。另外汽車、營建、運輸、觀光與金融保險業中無一家公司達到符合營運總部設立要件。此結果顯示傳統產業在獲取營運總部租稅優惠上仍趨於劣勢，可能造成產業別租稅不公平之現象。 營運總部政策演變過程中，股市普遍給予其正面評價，包括在經濟部起草規劃、經發會通過、經濟部與行政院增訂促產條例，以及立法院三讀通過等六個事件日，皆出現顯著為正之股票異常報酬。而在分析企業申請營運總部獲准日之股市反應方面，在通過日之次一交易日也有顯著之正值異常報酬。 以迴歸模型檢視影響股價異常報酬之因素，在全體上市公司樣本方面，股市對電子業仍給予最高的顯著股價異常報酬，不過，實證上並無發現設立要件有顯著影響股價異常報酬之結果。就73家核准公司樣本分析則顯示遞延所得稅負債科目金額之大小對累積股價異常報酬率有顯著之正值影響。 / Abstract In January 30, 2002, the legislative Yuan passed the Chapter VI-1 of the Statute for Upgrading Industries to encourage companies to utilize worldwide resources and set up the operational headquarters in Taiwan by providing preferential tax interests. Using 2001 corporate financial statement data and regression analysis, this study explores the influence of the Operational -Headquarter policy on the reactions of the stock market. The results of this study are as follows: 1. Regarding the qualification requirements, Taiwan has a more strict qualification than those of Singapore, Shanghai and Malaysia, especially in the specification of “control over the foreign affiliates,” “the net revenues and expenses of the operational headquarter,” “the quantity and quality of employees,” and “the net revenues of the affiliates abroad.” 2. The statistical analyses show that there is 29.85% companies meet of requirements of operational headquarters. Among the qualifications, the requirements of “foreign affiliates” are the most difficult criteria to achieve than others, causing the traditional industries cannot qualify for applying the approval. 3. During the event period of this study, the stock market reacts to the proposal by significant positive stock abcdrmal returns. It shows the stock market favors the new policy. The regression results indicate that investors give the Electrical industry higher evaluation than other industries.

財務報表記錄可說是企業經營績效良窳的反映指標，而其中所衍生出來的財務比率，向 來均是管理者、投資者進行企業診斷或未來經營績效預測的重要資訊來源。然而，相關 的研究發現，由於產業間經濟環境與市場結構特性的不同，所呈現出來的財務報表資訊 內涵亦將有所差別。因此，若進一步運用個別產業之報表資訊預測公司未來盈餘時，將 能夠提供產業間結果進行分析與比較的基礎。 如何自報表中獲取與公司經營績效相關之會計資訊，進而建構出優良的盈餘預測模式， 是近幾年來學者感興趣的研究課題之一。鑑於人工智慧之類神經網路系統擁有多項的特點，因此，對於盈餘預測會計資訊萃取的應用上，無非是提供了我們一個新的選擇途徑。 本研究即根據此項概念，以民國70年第一季至民國82年第三季為止共十五項大小產業之 股票上市公司財務報表以及股價報酬等資料作為研究樣本，進行盈餘預測模式的建構以 及投資超額報酬的計算。 進一步地說，本研究的內容可以分成三個部份，第一部份是以整體市場樣本為例，對類 神經網路主要參數如輸入變數組合、隱藏層節點數等進行調整及測試，以從中選取出盈 餘預測效果較佳之模式設定；在第二部份則是運用此一盈餘預測模式，分別對整體市場 以及紡織、電子電機 兩項產業樣本進行網路的訓練與測試，並根據模式所獲得之區別及 預測能力評估指標，探討不同產業特性樣本所建構的模式之間，其預測結果上的差異性 ；而第三部份則是利用各類產業模式預測結果的資訊，從利潤與風險兩種角度，定義"總 體"、"高利潤"、"低風險"、 "高利潤低風險"等四種不同類型投資策略，並以事件研究 法計算各項策略所能獲取之累積超額報酬，最後，則根據各策略之獲利績效，進行產業 間的分析比較，以找出本研究各類特定產業之最適投資策略。 本研究根據前述方式所進行的實驗研究中，獲得了以下三點結論： 一、類神經網路盈餘預測模式之建構 (一)以整體市場樣本為對象所進行之網路的測試中，發現模式整體區別能力大致介於五 到七成之間；而整體預測能力則介於四到六成之間。 (二)本研究所找出盈餘預測效果較佳之網路模式設定如下：1.輸入變數組合：單因子多變量變異數分析之22項顯著性財務比率 2.網路架構(輸入層-隱藏層-輸出層)：22-22-1 3.連結權數初始值設定範圍：-0.1~0.1 二、產業盈餘預測結果之分析 (一)整體而言，產業間模式測試結果的差異並不大，其中以紡織產業的模式區別及預測 能力最好(70%以上)，電子電機產業次之，而整體市場模式的結果均不及兩項單一性產業。 (二)模式預測能力穩定性方面，各產業於五個年度間預測率的波動大致還算穩定，其中 就紡織產業而言，其年度之間模式預測能力的差別不大，但電子電機產業年度間的變化 則要比前者來得明顯。 三、產業投資策略績效之分析 (一)各類型投資策略的整體結果中，紡織與電子電機兩項產業的獲利績效相當，且均要 比整體市場來得好，其中，紡織產業之"高利潤低風險"策略所獲得的累積超額報酬(43.28%) 更居全體之冠。 (二)本研究所找出之個別產業最適投資策略分別為： 1.整體市場：總體策略、低風險策略 2.紡織產業：高利潤低風險策略、高利潤策略 3.電子電機產業：高利潤低風險策略、低風險策略 / Financial Statements are very important information indicating performance of corporations. Managers and investors use financial ratios as vital indexes to evaluate and predict operating results of corporations, and make their decisions. ategy, and compute CAR for each investment strategies. At last, I analyze the investing results of the four strategies for individual industry. ANN ( Artificial Nerual Network) shoot a new direction on researching application of abstracting accounting information which can efficiently predict earnings. According to results of relative researches, financial statements from different industries present and implicate different accounting information. If we further apply ANN on financial statement information to predict earnings of corporations, we can use the results as bases of analyses and comparisons among industries. Because ANN model has many advantages, in this research, I use financial statements and return on stocks from corporations as researching samples to construct prediction models and compute CAR(Cumulative Abcdrmal Return) on investments. These samples are chosen from 15 different industries and covered from the first quarter of 1981 to the third quarter of 1993. This research consists of three parts: 22 financial ratios selected by MANOVA First, I use the general market samples to adjust and predict the vital parameters of ANN models, such as the selection of input variable, the number of hidden node, and finally pick better setups for the prediction model. Second, I use this model to train and test samples from the general market, the textile, and the electron industry, and research the variation of predicting results by different models made up different industries by means of evaluation indexes . Third, I use the results predicted by the three different industry models, inspect of risk and return, to define four types of investment strategies -- "the general", "the high return", "the low risk", and "the high return - low risk" strategy, and compute CAR for each investment strategies. At last, I analyze the investing results of the four strategies for individual industry. After researching, I find:s of the textile and electron industry are better than the general markets'. 1.The better setups of ANN predition models are :industries are: (1)the selection of input variable:the 22 financial ratios selected by MANOVA (2)the ANN model topology(input node - hidden node - output node):22-22-1 rategy (3)the range of initial connection weights:-0.1~0.1 return - low risk strategy 2.The analyses of results predicted by the three different industry models are: (1)the predicting abilities of the textile and electron industry are better than the general markets'. 3.The proper investment strategies of individual industries are: (1)the general market:the general and the low risk strategy (2)the textile industry:the high return and the high return - low risk strategy (3)the electron industry:the low risk and the high return - low risk strategy

公司分割制度在歐美各國已行之有年，對於企業而言分割已是進行企業重組再造的普遍管理工具，惟我國完成分割法制不過三年左右光景，因此對於我國公司分割事件與股東價值關聯性之相關研究仍付之闕如。 因此，本研究以國內上市公司為樣本，以民國91年2月企業併購法公告施行後至94年1月底為研究期間，探討上市公司分割行為、公司分割宣告對股價異常報酬率的影響及影響股價異常報酬率的關聯性。 本研究主要發現如下： 1.本研究針對公司分割進行實際案例探討，發現公司之分割活動使其財務報表之資產結構改變，資產內容重新分配，顯示分割行為對公司資產負債表會產生立即性的影響。我國上市公司從事分割行為後較分割前之每股淨值平均增加0.76元，其增加的比率約6.63%；從分割公司之淨值負債比來看，我國從事分割之上市公司因分割行為使公司之平均淨值負債比增加59.23%，其增加的比率為52.23%。 2.在公司分割宣告日，被分割公司股價具有正向的異常報酬及累積異常報酬。 3.公司分割移轉之每股土地增值稅準備金額對股價標準化異常報酬率有顯著之正向影響。 4.「業務型分割」型態相對於「不動產型分割」而言，市場給予較高的異常報酬率。

依據財務會計理論，附註揭露為整體財務報表的一部份，其目的在提供投資人進行企業評價時所需之攸關資訊。兩稅合一制度實施後，不僅使稅賦型態轉變，會計原則中也新增附註揭露股東可扣抵稅額之規定，因此提供了驗證資本市場與財務報表揭露的機會，本研究即針對股東可扣抵稅揭露是否具有價值攸關性進行測試。 本研究以87年為樣本年度，分析資料完整的317家上市公司，透過Ohlson模型來檢測股東可扣抵稅額之價值攸關性，並處理Ohlson模型中兩個重要的information dynamics，以異常盈餘（xa ）及其他資訊（v）做為模型中的自變數，將財務分析師之財務預測（analysts’forecasts）做為Ohlson模型中其他資訊（other information）之代理變數，以捕捉Ohlson模型中其他資訊對股價的影響。最後，考慮產業及公司規模兩項因素，觀察紡織業與電子業對股東可扣抵稅額揭露之反應以及公司規模對於價值攸關性研究的影響。 實驗結果顯示，無論以現金基礎或應計基礎衡量股東可扣抵稅額，其揭露均具價值攸關性，投資人的確使用財務報表附註揭露中有關股東可扣抵稅額之資訊於企業評價上。其次，異常盈餘與其他資訊皆能捕捉股價之變動。最後，在紡織業與電子業中雖未觀察到股東可扣抵稅額之揭露具有攸關性，但公司規模的因素則無論在全體樣本或各別產業中皆具影響力。 / According to modern accouning theory, footnote disclosures are an intergrated part of the overall financial statements. The purpose of footnote disclosures is to provide value-relevant information in assisting investors’ valuation process. After Taiwan’s 1998 Tax Reform, which intergrates the individual and corporate taxes, the current GAAP requires a footnote disclosure of imputation credits (IC). This provides a good chance to test how Taiwan’s stock market reacts to such disclosuer. The main purpose of this study is to examine the value relevance of IC disclosure to investors’ equity valuation. This study uses Ohlson’s (1995) model to analyze 317 firms listed on Taiwan’s Stock Exchang (TSE) during 1998. To estimate the abcdrmal earings and other information (captured by analysts’ forcasts), this study adopts Dechow, Hutton, and Sloan’s(1999) methodology. We also investigate the effects of industry and firm size on the value relevance of IC disclosure. The empirical results reveal three findings. First, there is a positive association between IC and stock price in TSE. Therefore, the IC disclosure is value relevant to investors’ equity valuation. Second, abcdmal earnings and other information can both explain stock price behavior. Finally, when we focus our sample on the textile and high-tech industries, no significant association between IC disclosure and stock price can be found. When we further consider firm size, however, the value relevance of IC disclosure becomes significant. In other word, the value relevance of IC disclosure may be affected by firm size.