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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:簡雪芳
研究生(外文):Chien, Hsueh-Fang
論文名稱:月營收公告資訊內涵之相關研究
論文名稱(外文):THE INFORMATION CONTENT OF MONTHLY SALES ANNOUNCEMENTS
指導教授:蔡彥卿蔡彥卿引用關係---
指導教授(外文):Tsai Yann-Ching
學位類別:博士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:商學研究所
學門:商業及管理學門
學類:一般商業學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:146
中文關鍵詞:營收資訊內涵
外文關鍵詞:salesinformation content
相關次數:
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由於我國證券交易法規定公開發行公司需於每月十日以前申報並公告上月份之營業額
,此一法令提供市場另一獲得會計資訊的管道,且此資訊遠較季報及年報更具時效性。而
此資訊來源可能是以往國內進行短窗期研究無法支持盈餘具資訊內涵假說的原因,亦即:
(1)月營收具資訊內涵,故每當月營收公告時,股市即已對之做出反應,所以宣告時點具
有較大時間落差的盈餘宣告,其能傳遞的增額資訊有限,致使市場對盈餘宣告的反應不明
顯; (2)市場對於盈餘之預期,可能利用屬於同一資訊期間之月營收進行預測,而非以往
研究所慣用的預測模型,導致研究分析模型所使用的變數產生衡量誤差,致使研究者所估
得的市場反應有低估的現象,以致無法得到盈餘具資訊內涵的結論。
為探究此二原因是否成立,故本文針對月營收資訊內涵的相關課題進行探討。本文研
究之主題包括:1.股票報酬率與未預期營收之關係;2.未預期營收衡量誤差之控制;3.未
預期營收的持續性對營收反應係數的影響;4.股價與營收間之動態關係;及5.月營收資訊
盈餘預測模型與傳統盈餘預測模型的預測能力之比較。
茲將本文之實證分析結果列示於后:
1.以短窗期(-8,1)估計的累積異常報酬率與未預期營收進行分析,其實證結果顯示,
營收反應係數 (SRC)為正數且顯著異於零,故而可推論股市在短期內即可對未預期
營收所傳遞的資訊做出正向反應。而且由結果發現市場對於未預期營收傳遞的好、
壞消息之反應幅度不同,即市場對於好消息的反應較小,而對壞消息的反應較大。
2.依累積異常報酬率的高低加以分組,求得各組的累積異常報酬率及未預期營收,取
代原始樣本,以減輕衡量誤差。由迴歸分析結果得知,分組後所估得的營收反應係
數較未分組情況下,所估得的營收反應係數大。且若所分的組數越少,即每組所包
括的原始樣本點越多,其所估得之營收反應係數越大。
3.若以虛擬變數區別持續性與非持續性之未預期營收,則在控制未預期營收之衡量誤
差後,其實證結果顯示持續性未預期營收之營收反應係數大於非持續性未預期營收
之營收反應係數。另若以簡化之autoregressive模式代表營收之時間序列,則由其
實證結果可知營收反應係數與持續反應係數間具有正向關係。
4.本文針對紡織業、塑膠業及電子業,利用其產業營收指數及產業股價加權指數配適
VARMA模型,藉以觀察營收與股價的動態關係。而由實證結果發現,各產業營收與
股價資訊的傳遞方向相當一致。各產業所配適之VARMA 模式均顯示,營收與股價間
具有單向之關係,即營收可傳遞相關資訊,而對股價造成影響,但股價則未釋出與
未來營收有關的資訊,而此結果亦支持營收宣告具有資訊內涵之論點。
5.實證結果顯示,在預測毛利及營業淨利等方面,月營收資訊盈餘預測模型的預測能
力均優於兩種傳統盈餘預測模型之預測能力。就稅前淨利而言,若以Mean Square
Error衡量預測能力,則月營收資訊盈餘預測模型的預測能力優於二種傳統盈餘預
測模型;若以Mean Absolute Percentage Error衡量預測能力,則以前一季稅前淨
利值為預測值之傳統盈餘預測模型的預測能力最高,其次為月營收資訊盈餘預測模
型,而以去年同季值為預測值之傳統盈餘預測模型的預測能力最低。
綜論之,本文之實證結果支持月營收公告具資訊內涵之論點,顯示可藉由每月之營收
公告釋出與公司有關的資訊,致使季報與年報所能釋出的新資訊有限。另外,月營收資訊
較具時效性,且由實證結果得知,考慮月營收資訊之盈餘預測模型的預測能力較傳統盈餘
預測模型的預測能力高,顯示市場在預測當期盈餘時極可能會考慮月營收資訊,而此均為
以往短窗期研究無法觀察到盈餘資訊內涵之可能原因。因此,期望藉由本文對未來會計資
訊內涵相關研究提供另一可能之思考空間。
The Security Exchange Act requires the public companies announce the
sales of the previous month before the 10th the current month. It provides a
more timely accounting information for the investors. The monthly announce-
ment of sales numbers could be one of the reasons why prior researches on the
information content of earning announcements found no significant results.
Specifically, the following conditions should be of concern when researchers
try to explain the insignificant empirical evidence:
1. The monthly sales announcement contains information content. There-
fore the earnings announcement release only little incremental infor-
mation.
2. The investors should have utilized the more timely information to
forecast the earning. Yet, the earnings forecast models used by re-
searches did not consider the monthly sales information. It would
create a measurement errors on the unexpected earnings and consequent-
ly, result in a downward bias on the estimate of earning response
coefficients.
In order to provide for further evidence on the related issues, the ob-
jectives of this thesis are: 1. to examine the information content of unexpec-
ted sales; 2. to control for the measurement error of unexpected sales; 3. to
estimate the relationship of sales response coefficients and persistence of
unexpected sales; 4. to study the dynamic relation between stock prices and
monthly sales; 5. to compare the forecasting ability of modified earning fore-
casting model with that of the traditional models.
The results are as follow:
1. Sales response coefficient is positive and significant. Furthermore,
the SRC of good news samples is significantly smaller than that of bad
news samples.
2. To control for the measurement error of unexpected sales, the observa-
tions are grouped based on the CAR values. The grouped SRC is signi-
ficantly larger than the before-grouping SRC.
3. Based on the grouped observation, the SRC for persistent unexpected
sales is significantly larger than the SRC for non-persistent unex-
pected sales. If the sales process follows AR model, the correlation
coefficient for sales response coefficient and persistence response
coefficient is positive.
4. To explore the dynamic relation of stock price and sales, I establish
VARMA models for fabric industry, plastic industry, and electron in-
dustry separately. The result shows that sales numbers affect stock
prices, but not vise versa. It also implies the sales announcements
have information content.
5. The forecasting ability of the modified earnings forecast model is
better than the traditional models when forecasting gross profits and
earnings from operations. Using mean square error to measure fore-
casting ability, the modified earning forecast model is better on
forecasting net incomes before income taxes. Under the mean absolute
percentage error measure and comparing the performance on forecasting
net incomes before income taxes, the modified earning forecast model
is better than one of the traditional models and worse than the other
traditional model.
To sum up, this thesis shows that the monthly sales announcements contain
information content and the modified earning forecast model using monthly
sales information is better than traditional models. These results could help
researchers in explaining the insignificant empirical evidences on the infor-
mation content of the earnings announcements reported by prior studies.
封面
謝詞
中文摘要
英文摘要
目錄
表次
圖次
第一章 緒論
第一節 研究動機
第二節 研究目的
第三節 論文架構
第二章 文獻回顧
第一節 股票報酬率與盈餘預期更動之關係的相關研究
第二節 盈餘預測之相關研究
第三節 月營收相關研究
第三章 理論建立及假說形成
第一節 股票報酬率與未預期營收之關係--營收時間序列模式
第二節 股票報酬率與未預期營收之關係--簡單模式
第三節 營收與股價之動態關係
第四節 傳統盈餘預測模型之修正
第四章 研究設計
第一節 股票報酬率與未預期營收之關係--營收時間序列模式
第二節 股票報酬率與未預期營收之關係--簡單模式
第三節 營收與股價之動態關係
第四節 傳統盈餘預測模型之修正
第五章 實證結果與分析
第一節 股票報酬率與未預期營收之關係--營收時間序列模式
第二節 股票報酬率與未預期營收之關係--簡單模式
第三節 營收與股價動態關係之實證研究
第四節 傳統盈餘預測模型修正之實證分析
第六章 結論
第一節 研究結論
第二節 論文貢獻
第三節 研究限制與未來研究方向
註釋
參考文獻
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