215 /274
臺大管理論叢
第
27
卷第
4
期
215
步驟三：將步驟二之式
(8)
直接帶入步驟一之式
(7)
，並額外控制
Size
、
MB
、
Lev
之影響後，可整理如下列迴歸式
(9)
：
X
i,t
=
β
1
+ β
2
DR
i,t
+ R
i,t
×
(
μ
1
+ μ
2
Size
i,t
+ μ
3
MB
i,t
+ μ
4
Lev
i,t
)
+
DR
i,t
× R
i,t
(
λ
1
+ λ
2
Size
i,t
+ λ
3
MB
i,t
+ λ
4
Lev
i,t
)
+ (
δ
1
Size
i,t
+ δ
2
MB
i,t
+ δ
3
Lev
i,t
)
+
DR
i,t
×
(
δ
4
Size
i,t
+ δ
5
MB
i,t
+ δ
6
Lev
i,t
) +
ε
i,t
β
4,
i
,
t
β
3,
i
,
t
(9)
步驟四：以分年方式進行迴歸，估計步驟三之式
(9)
後，可以得到具有下標
t
之
估計值 以及
(
k
= 1, 2, 3, 4)
。將其代回步驟二之式
(8)
，因
Size
、
MB
、
Lev
本來
就有下標
i
與
t
，故可得到同時具有下標
i
與下標
t
之
GScore
i,t
(
β
3,
i,t
)
與
CScore
i,t
(
β
4,
i,t
)
值。
GScore
i,t
表示公司
i
之年度
t
會計盈餘對好消息之反應程度，
CScore
i,t
表示公司
i
之年
度
t
會計盈餘對於壞消息之增額反應程度（相對於好消息）。從步驟二可以明顯發現，
影響穩健值
GScore
i,t
與
CScore
i,t
變動之原因有二：一是來自
Size
、
MB
、
Lev
此三變數
之差異，二是 以及
(
k
= 1, 2, 3, 4)
之跨年差異。
採用
CScore
方便之處是可以直接用來討論穩健與研究變數間之關係，且不論感興
趣之研究變數為何，通常計算
CScore
之過程（從步驟一至步驟四）是固定不變的。例
如，若欲探討公司治理與穩健性之關係，即可將步驟一至四所得出之
CScore
i,t
值直接
作為被解釋變數，並以公司治理變數
(
CG
)
作為解釋變數，設計下列迴歸式
(10)
：
CScore
i,t
=
α
+
β
CG
i,t
+
ε
i,t
(10)
其中
β
之估計值顯著與否即表示
CG
與穩健性是否有關係。值得注意的是，如改
以傳統
Basu
模型研究此一議題，則迴歸式必須設計如式
(11)
：
X
i,t
P
i,t
-1
=
α
0
+
α
1
DR
i,t
+
β
0
R
i,t
+
β
1
R
i,t
× DR
i,t
+
CG
i,t
×
(
β
2
+
β
3
DR
i,t
+
β
4
R
i,t
+
β
5
R
i,t
× DR
i,t
) +
ε
i,t
(11)
比較式
(10)
與式
(11)
可發現，採用
GScore
(
CScore
)
好處之一是克服前述
Basu
模
型在應用上，每增加一個研究變數，待估係數將倍增之困擾。另一優點是能方便的得
到各公司於各年度
(Firm-year-specific)
之穩健性估計值。王貞靜、潘虹華與戚務君