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NTU Management Review Vol. 34 No. 1 Apr. 2024

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司盈餘宣告（8-K 文件）所揭露之非公認盈餘相關監管信函 。此外，以往研究大多
針對公司第一次收到的監管信函內容檢測，如 Cassell et al. (2013) 檢視公司首次收
到監管信函之決定因素；而 Johnston and Petacchi (2017) 則檢視公司收到第一封監管
信函其前後年度之累積異常報酬及盈餘反應係數變化，以探討市場是否將收到監管
信函解讀為壞消息。因此本文仿照上述文獻之樣本選取方式，且為了確保搜集第一

次的監管信函的數目是足夠且能保有足夠之監管後期間供比對分析，先將收集監管
信函樣本期間訂為 2004 年至 2016 年，並以美國上市公司（非金融業）之首次收到
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的監管信函做為分析起點 ；在此一篩選方式下，樣本公司層級 (Firm Level) 為 499
家公司，再以這些公司首次收到監管信函的年度開始收集樣本。本研究參考 Gomez
et al. (2023) 的方式，以收到監管信函之前、後至多各 4 年為限，即收到監管信函
之後至多四年（含收到信函之該年度）定義為收到後期間 (POST = 1)，而收到監管
信函之前至多四年（不含收到信函之該年度）定義為收到前期間 (POST = 0)，故最

終樣本測試期間自 2004 年往前推至 2000 年，2016 年後推至 2017 年，因此，最終
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2000 年至 2017 為本研究實證的樣本期間 。如此一來，原本的公司層級樣本，其對
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應的樣本數為 3,531 筆的「公司 — 年」層級 (Firm-year Level) 的觀察值 。在扣除
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主測試中相關控制變數為遺漏值的樣本 1,119 筆 ，以及因資料需求無法計算非公認
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盈餘可比性的樣本 412 筆後，最終樣本為 2,000 筆「公司 — 年」層級觀察值 。

14 Louis, Robinson, and Sbaraglia (2008) 及 Davis and Tama-Sweet (2012) 發 現， 相 較 於 10-K 或
10-Q 文件，投資人在盈餘宣告時較能有效率的獲得資訊。此外，非公認盈餘多數伴隨著盈餘
新聞稿出現，因此本研究以公司上傳新聞稿填具的 8K 文件做為研究範圍。
15 本文的監管信函是指：美國證管會針對上市公司的「盈餘宣告（8-K 文件）中所揭露的非公認
盈餘」所出具之監管信函。本研究的樣本中，約有近 31.7% 的公司在樣本期間中收到 2 次以上
的此類監管信函，只有 3.1% 收到 4 次以上的此類監管信函。若將樣本聚焦於「在樣本期間內
只收到 1 次此類監管信函的公司」的話，本文主要實證結果維持不變。
16 美國證管會公佈監管信函之起始年度為 2004 年，但為了於主測試中比較收到信函前四年與後
四年的差異，本文將樣本起始年度往前追溯四年（即：2000 年），以 2000 年作為「公司—年」
層級的樣本起始年度。此外，因受限於 I/B/E/S 資料庫購買（可取得）年度僅至 2017 年，故本
研究之樣本結束年度為 2017 年。
17 舉例來說，若一家上市公司於 2010 年收到監管信函，則 2006 年至 2009 年為收到信函之前的
期間 (POST = 0)，而 2010 年至 2013 年則為收到信函之後的期間 (POST = 1)。因此，一個公司
(Firm Level) 最多可能有 8 筆「公司—年」層級 (Firm-year Level) 的觀察值。而不論是將收到
信函當年度計入收到信函後期間 (POST = 1) 或是計入收到信函前期間 (POST = 0)，都不影響本
文實證結果與推論。
18 此處控制變數遺漏的原因主要來自 Audit Analytics 與 Compustat、CRSP、I/B/E/S 的併檔過程。
19 最終樣本為 2000 筆「公司—年」層級觀察值，其對應 342 家公司，相關產業分布資訊整理於
表一。

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