摘要

有鑑於現有投資決策評估方法相當複雜、而評估投資決策又難以做周詳考量，使得投資人時常會面臨無所適從之困境。本研究在第一階段利用事件集中法，驗證景氣對策信號燈對上市公司股價是否有顯著之異常報酬率，接著在第二階段時，利用卜瓦松迴歸(Poisson Regression)模式與負二項式迴歸(Negative Binominal Regression)模式尋找具有解釋能力之變數，實證結果如下：

1、景氣對策信號的發佈對整體上市公司與大、小型類股股價之間，並沒有存在顯著之相關性，儘管如此，對於電子類股卻有明顯之正向相關，而金融類股則呈負相關。另外亦與低負債類股呈現負相關。建議投資人可依此一實證結果作為投資決策參考。
2、上市股票融券新增金額與整體上市公司、大型資本公司、小型資本公司、高負債比率公司及低負債比率公司股價的異常報酬皆成正向關係，其原因可能是投資人認為融券新增金額為未來潛在的買方力道，所導致出現此一異常報酬現象。
3、製造業設備利用率與金融類股、大型資本公司及高負債比率公司股價呈正相關，卻與電子類股之異常報酬呈現負關係。
4、當景氣對策信號燈宣告為藍燈與黃藍燈時，金融類股事件日後一天與高負債比率公司股價於事件日後7日會有出現正的異常報酬現象，可能與政府為避免衝擊民眾心理而刻意作多與投資人選擇逢低承接所導致。
5、研究顯示同時指標與大型類股和低負債類股的異常報酬呈現顯著負相關，其原因是當景氣不佳時，為考量拉抬效力與股票風險性，政府護盤時所選擇的標的多為大型類股與體質較佳的低負債類股為主。



關鍵字：景氣對策信號、事件集中研究法、卜瓦松迴歸、負二項式迴歸

Abstract

It is difficult for investors to evaluate and select well-performed stocks in their portfolio because of complex evaluation for investment decisions. This study would not only try to examine the stock market reactions of abnormal returns when the Monitoring Indicators were announced, but also to find what factors will affect these returns. In first step, I used Event Cluster Study, then I adopted Poisson Regression and Negative Binominal Regression Model in second step. The results were as following:

1.In spite of weak evidence of reliable abnormal performance for all listed companies, large companies, and small companies in terms of the announcement of Monitoring Indicators, there is a significantly positive abnormal return for electronic companies, but a significantly negative abnormal return for financial companies and low-debt ratio companies. These results provide a strong evidence to help investors to make investment decision.
2.I observe that abnormal returns and stock short sales are significantly positive for abnormal returns for all companies, large companies, small companies, high-debt ratio companies and low-debt ratio companies. The reason may be that investors would consider that the stocks short sales will be a buying signal of the stocks buy-back in the future.
3.I find that capacity utilization ratio is significantly positive related with abnormal returns for financial companies, large companies and high-debt ratio companies, but it is significantly negative for electronic companies.
4.When the announcement periods of monitoring indicators are blue light and yellow-blue light, there are significantly positive abnormal returns for financial companies after a day and for high-debt ratio companies after seven days. The reasons are that the government officers tried to purchase stocks in order to protect investors’ confidence away from any unpredicted attack. Besides, some investors may consider a reverse investment decision.
5.Finally, I find that Coincident Indicators are significantly negative abnormal returns for large companies and low-debt ratio companies. The reasons are that the government officers tend to avoid any negative impact of bad news in order to strengthen investors’ confidence. In considering market effect and risk, the government officers may choice larger companies and better financial structure companies in their portfolio.

Key words: Monitoring Indicators, Event Cluster Study, Poisson Regression, and Negative Binominal Regression.

目 錄

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 研究範圍 ………………………………………4
第四節 研究架構與假設 ………………………………6
第五節 研究流程 ………………………………………7
第二章 相關文獻回顧 …………………………………….8
第一節 國內相關文獻 ………………………………….8
第二節 國外相關文獻 ………………………………...17
第三章 研究方法 ………………………………………...23
第一節 事件集中研究法 ……………………………...22
第二節 卜瓦松迴歸模式 ……………………………...28
第三節 負二項式迴歸模式 …………………………...30
第四章 實證結果與分析 ………………………………...32
第一節 事件集中研究法之實證結果與分析 ………...32
第二節 卜瓦松與負二項式迴歸模式之實
證結果與分析 ………….……………………37
第五章 結論 ……………………………………………...52
第一節 結論 …………………………………………...52
第二節 研究限制 ……………………………………...54
參考文獻 ……………………………………………….55
附表 …………………………………………………….59
附圖 …………………………………………………….75

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