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臺大管理論叢

26

卷第

3

13

本研究建立下列迴歸模型進行檢測:

CAR

j,(m,n)

=

α

+

β

1

ΔOI

i,t

+

β

2

MB

j,t

-1

+

β

3

SIZE

j,t

-1

+

β

4

LEV

j,t

-1

+

β

5

ROA

j,t

-1

+

ε

j,t

(1)

CAR

j,(m,n)

:供應鏈中、下游公司累積事件日

m

日到

n

日之累積異常報酬

5

ΔOI

i,t

:上游

i

公司召開法說會所揭露之

t

期預計季營業利益成長率

6

MB

j,t

-1

:中、下游

j

公司去年同期的市價淨值比,以普通股市值除普通股帳面值衡量。

SIZE

j,t

-1

:中、下游

j

公司去年同期的公司規模,以公司總資產取自然對數衡量。

LEV

j,t

-1

:中、下游

j

公司去年同期的財務槓桿,以負債總額除權益帳面值衡量。

ROA

j,t

-1

:中、下游

j

公司去年同期的資產報酬率,以稅前息前折舊前盈餘除以年

底總資產衡量。

其中,

ΔOI

i,t

為公司在法說會中所揭露之期預計季營業利益成長率,本研究以此變

數來觀察是否具有資訊移轉現象。控制變數方面,以市價淨值比

(Market to Book

Ratio; M/B Ratio)

作為公司成長機會之代理變數。越高之市價淨值比顯示市場認為該

公司有越高之成長機會,而成長性高的公司則較可以專注於自身的發展,因此受到其

他公司之影響會較小,預期

MB

j,t

-1

與股票異常報酬呈現負向之關係。

SIZE

j,t

-1

用來控制

公司規模,過去文獻發現大規模公司的股票報酬較小規模公司的股票報酬對市場訊息

的反應來的更迅速

(Lo and MacKinlay, 1990; Jegadeesh and Titman, 1995; Bessembinder,

Chan, and Seguin, 1996; McQueen, Pinegar, and Thorley, 1996; Fargher and Weigand,

1998)

,因此預期公司規模與股票異常報酬間呈現正向關係。

LEV

j,t

-1

用以控制公司風險,

公司的投資風險愈高,則投資人愈會參考市場上的各類資訊以降低風險,因此與異常

報酬呈現正向關係。

ROA

j,t

-1

用以控制公司的獲利能力,獲利能力愈高的公司愈不受到

其他公司和其他資訊的影響,因此預期與異常報酬呈現負向關係。

本研究建立下列模型

(2)

以檢測供應鏈上游公司法說會中之非財務資訊是否影響

供應鏈中、下游公司之股價異常報酬。

5

由於台灣的半導體產業具有上游

IC

設計業接單的特性,因此整體供應鏈最接近需求端的業者為上

游的

IC

設計業,中游的

IC

製造業次之,下游的

IC

封裝測試業則與需求端距離最遠。因此,本研

究認為半導體供應鏈的中、下游業者的股價會受到上游業者的法人說明會資訊的影響。因此,以

模型

(1)

進行實證分析時,應變數的累積異常報酬

(

CAR

j,(m,n)

)

不包含上游公司。

6

利用法人說明會中所揭露的財務資料,將之轉化而成預期營業利益,再與去年同期的營業利益一

同計算預計的營業利益成長率。

。其中,

OI

i,t

為法人說明會中所揭露的財務資料

所計算出之預期營業利益,

OI

i,t

-1

則為去年同期之實際營業利益。