過去盈餘預測的研究只單方面的考慮關係，而直接將盈餘或股價資訊放入預測模式當中，本研究考慮盈餘資訊與股價資訊的因果關係，嘗試以其因果關係，精簡模式並提高盈餘預測的準確性。
以李冠豪（民89）所檢定盈餘股價因果關係為樣本，以樣本公司民國75年到87年為建立模式期間，民國88、89年為預測期間，運用單變量、多變量之ARIMA、GARCH模式，探討在因果關係下對盈餘預測模式的影響，尋找最適之預測模式。
實證結果顯示：
1.考慮因果關係可獲得更詳細的預測。
2.股價資訊的使用必需注意，只有在回饋關係下加入模式才能提高預測準確度。
3.在未檢定盈餘股價因果關係下，可使用GARCH模式，以盈餘資訊來做預測即可，不需考慮股價資訊。

Abstract: Different from the traditional study on through the earning or stock information, a new approach to earning forecase is proposed through the causality between these two in the paper. According to such a causality, the forecast model is simplified so that the forecast accuracy can be substantially promoted.
Based on the research dated 2000 by L. K. H., the proposed sample dates the model-established period from 1986 to 1998 and the forecast period from 1999 to 2000. Besides, by the monovariable and multivariable model with ARIMA and GARCH, the efficacy of the model depends on the forecast accuracy. The results are as follows:
1. A more accurate forecast can be achieved and a more appropriated forecast model thus can be adopted under the consideration of causality.
2. Only the model is implemented under a feedback relationship can the forecast accuracy be achieved in reference to the stock information.
If the causality is not appraised, the earning information can be adopted to construct the proposed model according to GARCH.

第一章 緒 論1
第一節 研究背景與動機1
第二節 研究問題及目的3
第三節 論文結構4
第二章 文獻回顧6
第一節 會計盈餘資訊內涵之研究6
第二節 股價資訊內涵之研究18
第三節 同時考慮盈餘及股價資訊24
第四節 盈餘時間序列之特性28
第五節 盈餘預測模式準確性比較36
第六節 葛蘭吉因果檢定51
第三章 研究方法53
第一節 觀念性架構53
第二節 研究設計55
第三節 資料衡量與檢定方法63
第四節 研究假說65
第五節 變數定義與資料來源68
第六節 研究期間69
第七節 樣本來源69
第四章 實證結果分析71
第一節 ARIMA模式之盈餘預測結果71
第二節 GARCH模式之盈餘預測結果81
第三節 因果關係對預測模式的影響91
第五章 結論與建議97
第一節 結論97
第二節 建議99
參考文獻：100

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