Ou and Penman(1989)結合基本分析與會計報表分析兩項技術，主張公司財務會計資訊可以用來決定股票的真值；當由財務會計資訊所計算出來的權益真值並未準確地透過股價表現出來時，投資人便可建立一投資交易策略賺取超額報酬。
Fama（1991）再次回顧效率市場的文獻，建議將效率市場的檢定，依變數的資訊內涵歸為兩類，一類是以自身歷史的報酬率來預測未來的報酬率？另一類是研究能否找出影響報酬率的代理變數來預測股票的報酬率，近期的實證研究則是以找出對股票報酬率具解釋力的變數來作多變量分析。
一般學術文獻多以年報資料來預測長期股價報酬率，本研究則採季報資料來預測財務報表公佈後1個月的報酬率變動方向，藉以形成投資策略，同時以市場實際報酬率、超額報酬率及異常報酬率來評估投資績效。
本研究以民國八十年至八十七年為研究期間，在橫斷面分析方面，選取25項財務比率，經因素分析萃取主要因素，以實際報酬率正負作為分類標準，利用滾動方式(Rolling Over)以區別分析及邏輯斯迴歸分析分別逐季建立分類預測模式，實證結果顯示，邏輯斯迴歸分析(72%)在區別正確率上優於區別分析(63%)，區別分析(53%)則在分類預測上優於邏輯斯迴歸(49%)。在投資績效方面，由於預測正確率與隨機無異。所以，以季報資訊來預測下一個月的股價報酬並無法擊敗大盤，獲取超額報酬。
在縱斷面分析方面，本研究利用四個市場指標作為估計變數，以80年至84年60筆資料作為估計期，然後以One-Step-Ahead的方式逐期預測85年至87年36期的股票月報酬率，在全部143家公司中，平均分類預測正確率為66%；在投資績效方面，在考慮交易成本後，66%的公司實際報酬率仍優於買入持有報酬率，而只有51%和47%的公司可獲得正超額報酬率和正異常報酬率。
以縱斷面分析方法在本研究中無論預測正確率或投資績效，皆優於橫斷面分析方法。因此，以向量時間序列模式來預測報酬率優於區別分析和邏輯斯分析。

第一章 緒 論
第一節 研究動機與目的1
第二節 研究範圍與限制3
第三節 研究流程4
第四節 研究架構與流程圖5
第二章 文獻探討
第一節 相關假說6
第二節 財務比率運用於股票分類的實證文獻11
第三節 VARMA模式相關預測文獻17
第四節 本益比效應及帳面價值市價比效應19
第三章 研究方法
第一節 研究樣本、期間及資料蒐集20
第二節 因素分析23
第三節 區別分析26
第四節 LOGISTIC迴歸分析法29
第五節 VARMA模式30
第六節 變數的定義及操作策略34
第四章 實證結果與分析
第一節 股票月報酬率之性質39
第二節 因素分析方法實證結果41
第三節 區別分析方法實證結果42
第四節 LOGISTIC迴歸實證結果48
第五節 VARMA模式實證結果52
第六節 橫斷面與縱斷面分析方法的比較59
第五章 結論與建議
第一節 結 論60
第二節 建 議62
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