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1,1
412
19
，以及因資料需求無法計算非公認盈餘可比性的樣本
筆
值的樣本
值的樣本 1,119 筆 ，以及因資料需求無法計算非公認盈餘可比性的樣本 412 筆筆
1919
後，最終樣本為 2,000 筆「公司—年」層級觀察值 。 。
後，最終樣本為 2,000 筆「公司—年」層級觀察值
18
值的樣本 1,119 筆 ，以及因資料需求無法計算非公認盈餘可比性的樣本 412 筆

後，最終樣本為 2,000 筆「公司—年」層級觀察值 。
19
二、非公認盈餘可比較性計算過程
算
比
餘
、
可
程
認
盈
過
非
公
計
較
性
二

二、非公認盈餘可比較性計算過程
(
anco
2018)
r
)
1
(
et
al.
201
F

De
本研究依照
本研究依照 De Franco et al. (2011) 及李貴富 (2018) 計算財務報表資訊的可計算財務報表資訊的可
及李貴富

16
比較性模型估計非公認盈餘之可比較性。又，此一衡量方法需要公司連續 16 季季
比較性模型估計非公認盈餘之可比較性。又，此一衡量方法需要公司連續
本研究依照 De Franco et al. (2011) 及李貴富 (2018) 計算財務報表資訊的可
的盈餘資料，因此本研究將刪除部份未有連續期間的非公認盈餘樣本。De Franco Franco
De
。
的盈餘資料
，
因此本研究將刪除部份未有連續期間的非公認盈餘樣本
The Effect of SEC’s Comment Letters on the Comparability of Non-GAAP Earnings
比較性模型估計非公認盈餘之可比較性。又，此一衡量方法需要公司連續 16 季
a
et
l.
201
(
1)
若
同產業的兩間公司具有可比較性
：
的可比較性衡量方式概念為
et al. (2011) 的可比較性衡量方式概念為：若同產業的兩間公司具有可比較性（即（即
的盈餘資料，因此本研究將刪除部份未有連續期間的非公認盈餘樣本。De Franco
跨公司之可比較性）
跨公司之可比較性），意謂二家公司在面對相同的的經濟事件下，會產出相似的，意謂二家公司在面對相同的的經濟事件下，會產出相似的
二、非公認盈餘可比較性計算過程
et al. (2011) 的可比較性衡量方式概念為：若同產業的兩間公司具有可比較性（即
F
(
De
ranco
l.
a
et
1)
201
財務報表，而盈餘為當期財務報表的最終產物。因此，De Franco et al. (2011) 將將
財務報表，而盈餘為當期財務報表的最終產物。因此，
本研究依照 De Franco et al. (2011) 及李貴富 (2018) 計算財務報表資訊的可比
較性模型估計非公認盈餘之可比較性。又，此一衡量方法需要公司連續 16 季的盈
跨公司之可比較性），意謂二家公司在面對相同的的經濟事件下，會產出相似的
會計盈餘視為公司透過會計系統反應經濟事項後之產物，而利用股票報酬
而
票
，
利
會計盈餘視為公司透過會計系統反應經濟事項
股
用
物
酬
報
後
產
之
餘資料，因此本研究將刪除部份未有連續期間的非公認盈餘樣本。De Franco et al.
財務報表，而盈餘為當期財務報表的最終產物。因此，De Franco et al. (2011) 將
(Returnit) 做為經濟事項之代理變數，其所使用的估計方程式如下列式 (1) ： ) 做為經濟事項之代理變數，其所使用的估計方程式如下列式 (1) ：
(Returnit
(2011) 的可比較性衡量方式概念為：若同產業的兩間公司具有可比較性（即跨公司
會計盈餘視為公司透過會計系統反應經濟事項後之產物，而利用股票報酬
之可比較性），意謂二家公司在面對相同的的經濟事件下，會產出相似的財務報表，
而盈餘為當期財務報表的最終產物。因此，De Franco et al. (2011) 將會計盈餘視為
(Returnit) 做為經濟事項之代理變數，其所使用的估計方程式如下列式 (1) ：
Earnings
Earnings = α + β Return + ε 。(1) = α + β Return + ε 。(1) it
公司透過會計系統反應經濟事項後之產物，而利用股票報酬 (Return ) 做為經濟事項
itqitq
ii
itqitq
itqitq
ii

之代理變數，其所使用的估計方程式如下列式 (1)：

Earnings = α + β Return + ε 。(1) (1)
itq
itq
i
t
et

(
1)
201
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De
ranco
F
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i
，以公司第
De Franco et al. (2011) 利用式 (1)，以公司第 t 年會計年度結束日作為計算年會計年度結束日作為計算
利用式
De Franco et al. (2011) 利用式 (1)，以公司第 t 年會計年度結束日作為計算係數

16
q
t
)

(
年度會計期間結束日之
係數起點，代入 t 年度會計期間結束日之「前 16 季 (q) 」盈餘及股票報酬的資盈餘及股票報酬的資
「前
，
代入
」
季
係數起點
起點，代入 t 年度會計期間結束日之「前 16 季 (q)」盈餘及股票報酬的資料，以估
De Franco et al. (2011) 利用式 (1)，以公司第 t 年會計年度結束日作為計算
料，以估計出
計出 與 此二係數。接著再將此二係數估計值代入式 (2)，計算出 i 公司於第 t
料，以估計出 α 與 β 此二係數。接著再將此二係數估計值代入式 (2) ，計算α� 與 β 此二係數。接著再將此二係數估計值代入式 (2) ，計算
� �
�
ii
ii
期會計期間結束日之「前 16 季 (q)」各季之預期季盈餘，以呈現當一經濟事件發生
係數起點，代入 t 年度會計期間結束日之「前 16 季 (q) 」盈餘及股票報酬的資
出 i 公司於第 t 期會計期間結束日之「前 16 季 (q) 」各季之預期季盈餘
)
(

16
i
t
q
結
間
日
束
公司於第
」各季之預期季盈餘
出
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之
「
前
期
期
會
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時，i 公司的會計系統反映出的產物，即：預期季盈餘 E(Earnings) 。利用同樣的
iitq
�
料，以估計出 α 與 β 此二係數。接著再將此二係數估計值代入式 (2) ，計算
E(Earnings)
�
i
E(Earnings) ，以呈現當一經濟事件發生時，i 公司的會計系統反映出的產物，，以呈現當一經濟事件發生時，i 公司的會計系統反映出的產物，
思維，可將 i 公司所發生之經濟事件 (Return ) 代入式 (3) 中，得出若同產業的其它
i
iitqiitq
itq
各季發生與 i 公司相同的經濟事項 (Return ) 下，將產生之預期季盈餘
itq
公司 j 於第 t 年之「前 16 季 (q)」各季發生與 i 公司相同的經濟事項 (Return ) 下，
出 i 公司於第 t 期會計期間結束日之「前 16 季 (q) 」各季之預期季盈餘
即：預期季盈餘 E(Earnings)iitq。利用同樣的思維，可將 i 公司所發生之經濟事件 。利用同樣的思維，可將 i 公司所發生之經濟事件 itq
即：預期季盈餘 E(Earnings)iitq
E(Earnings) ：
將產生之預期季盈餘 E(Earnings) ：
ijtq
ijtq
E(Earnings) ，以呈現當一經濟事件發生時，i 公司的會計系統反映出的產物，
(Return
iitq
(Return ) 代入式 (3) 中，得出若同產業的其它公司j於第t年之「前 16 季 (q) 」) 代入式 (3) 中，得出若同產業的其它公司j於第t年之「前 16 季 (q) 」
itqitq
(2)
E(Earnings) = α + β Return 。(2)
�
即：預期季盈餘 E(Earnings)iitq。利用同樣的思維，可將 i 公司所發生之經濟事件
itq
�
i
iitq
i

18
A
A
t
a
i
a
n
CRSP
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l
i
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d
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y
o
I/B/E/S
C
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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。 (3)
t
的併檔過
控制變
自
此處
、
與
數遺漏的
原因
(Return ) 代入式 (3) 中，得出若同產業的其它公司j於第t年之「前 16 季 (q) 」
。
程
、
E(Earnings) = α + β Return 。(3)
主要來
�
itq
j
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j
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2
19
000
3
42
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於
筆
，
其對
本為
—年」
資訊整理
終樣
最
家公司
相關產業
分布
司
「公
應
層級觀
，
察值
表一。 接著，De Franco et al. (2011) 將同產業內兩公司之間（即：i、j 之間）於第
表一。

20 0
2
接著，De Franco et al. (2011) 將同產業內兩公司之間（即：i、j 之間）於第 t 年
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。
20
會計年度的盈餘可比較性 ，定義為：第 t 年前的過往 16 季中，i、j 公司之間預期
20
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
t 年會計年度的盈餘可比較性 ，定義為：第 t 年前的過往 16 季中，i、j 公司之
表一。
季盈餘之差異 (E(Earnings ) - E(Earning )) 的絕對值並取平均、再取負號以方便解
iitq
ijtq
20
間預期季盈餘之差異 (E(Earnings ) - E(Earning ) ) 的絕對值並取平均、再取
iitq ijtq
21
負號以方便解讀 。經過上述步驟產生「成對—年 (Pair-year Level) 」層級的可
比較性 (Comparability ) 衡量方式，其計算過程如式(4)：
ijt
20 計算同產業內兩公司之可比較性時，並不侷限於表一所列式的 342 家公司，而是只要符合計
算可比較性資料需求（連 16 季的季盈餘及股票報酬資料）即可，此一作法沿用自 De Franco et
1
Comparability =- 16 × ∑ tq � E(Earnings ) - E(Earning ) � 。(4)
al. (2011)。此處的「同產業內的兩兩 i、j 公司」，並不以收到監管信函與否作為條件，因若以
tq–15
iitq
ijt
ijtq
收到監管信函的公司計算可比較性，會出現某種程度的倖存者偏差 (Survivorship Bias) 或前視
偏誤 (Look-ahead Bias)，畢竟「被出具監管信函與否」，為「事後」才得知的訊息。
186
從式 (2) 至式 (4) ，E(Earnings ) 代表在 t 期，i 經濟事件發生，而根據 i
iitq
公司之會計系統所產生之盈餘；E(Earning ) 則代表在 t 期，若相同的 i 經濟事
ijtq
件發生，但根據 j 公司之會計系統所產生之盈餘。當式 (4) 的 Comparability
ijt
（「成對—年」層級）數值越大時，則代表同產業的 i、j 兩公司之間的盈餘可比
較性越高。最後，則將與 i 公司相同產業之所有其他公司 j 於 t 年度所計算出的
Comparability （「成對—年」層級）由大到小加以排序；在此，De Franco et al.
ijt
(2011) 計算方式有以下二種：一為選取所有成對樣本中數值前四大的
Comparability ，取其平均，即可得到一個「公司—年」層級的盈餘平均可比較
ijt
性：即 NG_COMP4 。二為選取所有成對樣本之 Comparability 並取其中位數，
�� ijt

20 計算同產業內兩公司之可比較性時，並不侷限於表一所列式的 342 家公司，而是只要符合
計算可比較性資料需求（連 16 季的季盈餘及股票報酬資料）即可，此一作法沿用自 De
Franco et al. (2011) 。此處的「同產業內的兩兩 i、j 公司」，並不以收到監管信函與否作為
條件，因若以收到監管信函的公司計算可比較性，會出現某種程度的倖存者偏差
(Survivorship Bias) 或前視偏誤 (Look-ahead Bias) ，畢竟「被出具監管信函與否」，為「事
後」才得知的訊息。
21 例如：估計 i 公司之 2016 年會計年度之盈餘可比較性時，我們所需之資料為 2016 年前 16
季季盈餘與季股票報酬率。
21