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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蔡明仁
研究生(外文):Ming-Ren Tsai
論文名稱:價值減損宣告市場反應分析
論文名稱(外文):Market analyses of Asset Impairment Announcements
指導教授:林維珩林維珩引用關係
指導教授(外文):Wei-Hang Lin
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:會計研究所
學門:商業及管理學門
學類:會計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:73
中文關鍵詞:資產減損股價反應事件研究法
外文關鍵詞:Event studyAsset impairmentsStock reaction
相關次數:
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本研究為長期資產減損宣告之市場反應分析,以2004年第3季至2005年第3季宣告資產減損公司為樣本,運用事件研究法,檢視在當公司宣告資產減損情形下,市場將如何反應。宣告樣本也以提前和準時適用樣本、電子業與非電子業樣本,以及潛在訊息與非潛在訊息樣本進行切割比較,其中還分析減損跡象對市場反應之影響。敏感性分析排除干擾因素以及極端值,並重新定義事件日再度驗證宣告減損之市場反應,而減損跡象改以股價淨值比為判斷分析,最後再以首次宣告和後續宣告樣本比較減損金額對於異常報酬影響之分析。
本研究共有四項在資訊效果方面的發現。(一)市場確實在宣告資產減損時會有負向股價反應,表示市場解讀資產減損為公司價值高估之訊息;且而後發現宣告後30天股價績效低於宣告前30天,顯示公司股價高估情形確實獲得修正。(二)除此之外發現電子業股價反應速度快於非電子業,代表電子業備受投資人及媒體關注,因此訊息流傳較快。(三)發現有減損跡象但未宣告減損樣本,在宣告日也有顯著負向股價反應,此現象代表公司會猜測資產減損;潛在訊息與非潛在訊息樣本比較,發現潛在訊息之股價在公司宣告前,已提前部分反應,以致於在公司宣告時,不會有顯著負向反應。(四)測試宣告期間市場反應之影響因素時,發現公司宣告減損金額愈大時,市場反應愈大,此外公司股價淨值比也與宣告日異常報酬呈現顯著正相關,確定減損金額與股價淨值比為市場反應資產減損之重要的影響因素。綜合上述證據,本研究發現股價高估係公司宣告長期性資產減損的重要動機,而市場投資人亦將此決策視為有利資訊。
This research analyzes of the market reaction for long-lived asset impairment announcements. The sampling period starts from the 3rd quarter of 2004 to the 3rd quarter of 2005. Samples are subdivided in three ways: early adopters vs. non-early adopters of Statement No. 35, electronic industry vs. non-electronic industry, and with vs. without pre-emptive information. As sensitivity analyses, we eliminate outliers and confounding factor, redefine announcement dates, and use price to book value ratio as impairment indication to reexamine market reaction of asset impairments. Finally, we compare initial announcement samples with post-announcement ones to understand how the market reaction affected by impairment amount.
Empirical results show: As predicted, we find significantly negative market reactions to asset impairment announcements and we find the stock price performance over the post-announcement period is lower than that over the pre-announcement period. We found the price reaction in electronic industry is earlier than in non-electronic industry. There is significantly negative market reaction at announcement dates, when pre-emptive information about indication of impairment appears. And there is no significantly negative market reaction at announcement date, after the disclosure of pre-emptive informaiton. We test the determinants of market reaction . Results reveal the larger amount of impairments announced, the higher is market reaction. Besides, the price to book value ratio reflects positive association with abnormal return at announcement date. Overall, this paper provides evidence that the stock price overestimate is the main determinant of asset impairments.
目錄
中文摘要 I
英文摘要 II
謝辭 III
第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究問題 3
第二章 文獻探討 4
第一節 長期資產相關規範簡介 5
第二節 國內外資產減損文獻 5
第三章 研究方法 8
第一節 建構研究假說 8
第二節 實證方法 14
第三節 樣本選取及資料來源 19
第四章 實證結果與分析 21
第一節 樣本敘述性統計 21
第二節 宣告資產減損公司之資訊效果 30
第三節 減損跡象及潛在訊息影響 40
第四節 異常報酬與減損金額關連性測試 51
第五節 敏感性分析 55
第五章 結論與限制 71
參考文獻 72

表目錄
表一 樣本選取 20
表二 各季減損佔總資產、營收比例敘述性統計量 23
表三 宣告與未宣告公司治理董監持股、質押與席位控制敘述統計量 24
表四 簽證會計師與查核意見敘述統計 25
表五 減損公司樣本產業分佈敘述性統計量 26
表六 迴歸變數敘述性統計量 28
表七 假說三OLS迴歸相關係數 29
表八 宣告資產減損前後之平均異常報酬(AR%) 32
表九 資產減損宣告後之累計平均異常報酬(CAR%)分析 38
表十 依股價淨值比(PBR)跡象與宣告情形不同之平均異常報酬率(%) 41
表十一 潛在訊息與非潛在訊息樣本平均異常報酬比較 47
表十二 宣告資產減損股價反應之OLS分析結果 53
表十三 資產減損宣告前後之平均異常報酬分析-排除極端值以及干擾事件樣本並使用上傳
日作為宣告日 59
表十四 資產減損宣告前後之累計平均異常報酬分析-排除極端值以及干擾事件樣本並使用
上傳日作為宣告日 62
表十五 PROBIT迴歸樣本分佈與敘述統計 65
表十六 PROBT迴歸結果 66
表十七 PROBIT迴歸跑出跡象與宣告情形不同之平均異常報酬(AR) 67
表十八 後續宣告減損樣本的股價反應之分析結果 70


圖目錄
圖1A 宣告資產減損公司異常報酬趨勢 34
圖1B 電子業宣告資產減損異常報酬趨勢 34
圖1C 非電子業宣告資產減損異常報酬趨勢 34
圖1D 整體產業、電子業與非電子業宣告資產減損之異常報酬合併趨勢圖 35
圖2A 宣告資產減損公司累計異常報酬趨勢 36
圖2B 電子業宣告資產減損累計異常報酬趨勢 36
圖2C 非電子業宣告資產減損異常報酬趨勢 36
圖2D 整體產業、電子業與非電子業宣告資產減損之累計異常報酬合併趨勢圖 37
圖3 宣告減損後累計平均異常報酬趨勢圖 39
圖4A 有跡象有宣告樣本之平均異常報酬趨勢 43
圖4B 有跡象無宣告樣本之平均異常報酬趨勢 43
圖4C 有跡象有宣告與有跡象無宣告樣本之平均異常報酬合併趨勢圖 44
圖4D 有跡象有宣告樣本之累積平均異常報酬趨勢 45
圖4E 有跡象無宣告樣本之累積平均異常報酬趨勢 45
圖4F 有跡象有宣告與有跡象無宣告樣本之累計平均異常報酬合併趨勢圖 46
圖5A 潛在訊息見報日平均異常報酬趨勢 49
圖5B 潛在訊息重大訊息或財務公報日較早日平均異常報酬趨勢 49
圖5C 非潛在訊息事件日平均異常報酬趨勢 49
圖5D 潛在訊息、潛在期後與非潛在訊息樣本之平均異常報酬合併趨勢圖 50
圖6 資產減損宣告前後之平均異常報酬合併趨勢圖-排除極端值以及干擾事件樣本並使用
上傳日作為宣告日 61
圖7 資產減損宣告前後之累積平均異常報酬合併趨勢圖-排除極端值以及干擾事件樣本並
使用上傳日作為宣告日 64
圖8 依股價淨值比(PBR)區分有跡象有宣告與有跡象無宣告樣本之平均異常報酬合併趨勢
圖 69
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