臺灣博碩士論文加值系統

「決策有用性」乃是會計資訊最高品質的目標，就證券投資而言，投資人能否透過會計資訊的分析來獲得超額報酬，乃會計資訊的功能之一。因為國內先前之研究對運用會計資訊分析是否可以在證券市場獲得超額報酬之結論並不一致。所以本研究旨在探討財務比率與股票異常報酬間之關聯性，驗證財務比率對股票異常報酬之預測能力，以作為推論財務報表的會計資訊是否具有資訊內涵。
本研究以民國83年至86年的我國電子產業上市公司為研究對象，選取30項財務比率作為預測模型的自變數，並以累積異常報酬（CAR）作為預測模型之因變數，以單變量Logistic Model 篩選重要自變數，復以多變量Logistic Model 建立預測模型，最後以87年資料檢視預測模型之預測能力。實證結果如下：
一、單變量Logistic Model 在30項中篩選出10項顯著的財務比率。
二、多變量Logistic Model最後剩下總資產報酬率及平均權益資本報酬率，作為納入預測模型之變數。
三、預測模型不論Logistic Model的累積機率函數（Cumulative Probability Function，Pr）是以（0.5，0.5）或（0.6，0.4）做為分界點，預測正確率都高於隨機分類的正確率，分別為58.93﹪及61.54﹪。
四、整體而言，就電子產業來看，以財務比率分析來預測股票異常報酬的結論可獲支持，亦即台灣電子產業股市場不具半強式之效率性，投資人可運用財務報表分析預測股票異常報酬，獲得超額利潤。

The practical function of financial statement analysis is to give investors a beneficial prediction of abnormal returns. Due to the different results of academic investigations about abnormal returns for domestic security market, the purpose of this study is looking for a relationship between financial ratios and abnormal returns in Taiwan stock market. Furthermore, the predictable behavior of financial ratios for abnormal returns is used to deduce the utility of financial statement.
The study samples used in this research are focused on the listed electronic-industries companies in Taiwan, and the analytic data range between 1994 and 1997. The independent variables are composed of thirty selected financial ratios. The value of cumulative abnormal return (CAR) is used for the dependent variable of forecasting model. The significant independent variables are picked up by univariate Logistic Model, and these values are further applied in multivariate Logistic Model to develop the final forecasting model. Eventually, the analytic data in 1998 are putted on the forecasting model to check the reality of the predictive behavior.
There are three substantial conclusions in this empirical research:
1.Ten financial ratios, which are picked up according to univariate Logistic Model, are significant.
2.Return on Total Assets and Return on Stockholder’s Equity are the most utile variables in multivariate Logistic Model to predict the abnormal returns.
3.For both the demarcations of (0.5, 0.5) and (0.6, 0.4) forms, the values of cumulative probability function (Pr) calculated from forecasting model are 58.93% and 61.54%, respectively, and have better reliability than random probability.
4.According to the analysis of financial ratios, the predictive results of abnormal returns for stock markets in the field of electronic industries are approved. It means that there are predictable efficiency for stock markets in Taiwan’s electronic industries. It is useful and beneficial for investors to predict the abnormal returns by using the analysis of financial ratios.

中文摘要∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙I
英文摘要∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙III
目錄∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙V
表目錄∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙VII
圖目錄∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙VIII
第一章 緒論∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙1
第一節研究動機∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙1
第二節研究目的∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙3
第三節研究架構∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙5
第四節研究限制∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙7
第二章 文獻探討∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙9
第一節國外相關實證研究∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙10
第二節國內相關實證研究∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙17
第三章 理論架構與模式∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙28
第一節因變數----累積超常報酬的衡量∙∙∙∙∙28
第二節Logistic模式∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙33
第三節研究方法（Methodology）∙∙∙∙∙∙∙∙∙36
第四節Wald 統計量與適合度檢定
（goodness of fit test）∙∙∙∙∙∙∙∙37
第四章 研究設計∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙38
第一節 研究期間、樣本選取及資料來源∙∙∙∙∙39
第二節 財務比率變數定義與功能、準則之內涵∙42
第五章 實證結果與分析∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙47
第一節CAR之計算∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙46
第二節Logistic Model 預測模型分析∙∙∙∙∙∙∙53
第三節Logistic Model 預測模型之驗證∙∙∙∙∙60
第四節實證結果之綜合說明∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙63
第六章 結論與建議∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙66
第一節結論∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙66
第二節未來研究與建議∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙68
註解
第一章註解∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙70
第二章註解∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙71
第三章註解∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙84
參考文獻
一、中文部分∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙88
二、英文部分∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙90
附錄
附錄一 樣本公司研究期間各年度之財務比率∙∙∙92
附錄二 樣本公司研究期間各年市場模型之OLS分析∙120

一、中文部分
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