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NTU Management Review Vol. 34 No. 2 Aug. 2024

表 6 輔助迴歸共用解釋變數
項次 (k) x OP 變數名稱 計算說明
k,d
因變數黏滯性：
1 y OP 滯後因變數 前日開盤競價相應因變數值，用以捕捉相鄰日期持續性。
d-1
特殊日期或日內效應：
第 d 日平盤價偏離當次加快撮合日（變革 I 的 2013/7/1
3 Plv d 每日股價位階
或變革 II 的 2014/12/29）平盤水準之百分比例 (%)。
第 d 日為星期二、…、五 (h = 2, … ,5) 與否虛擬變量，
5-8 WD h,d 周間日與否
若為星期一各變數皆 0。
9 FD d 期指結算與否 第 d 日適逢臺指期或摩根臺期結算日與否虛擬變量。
10 MD d 月底日與否 第 d 日為所屬月份最後交易日與否虛擬變量。
加快撮合虛擬變量

17 D d 加快撮合與否 第 d 日位於當次變革（I 或 II）施實後與否，捕捉變革直
接影響。
註： 適用本文 14 項受檢測因變數（見第肆章第一節內文）於開盤競價相應輔助迴歸，其一般化模型
如式 (6)。惟分析個股成交量能模型因變數時，考量其特殊性，輔助迴歸中部份共用解釋變數略
予調整，見第肆章第二節內文。

本文研究設計尚存在一些隱憂，例如模型變數經「時間刻度化」後每檔股票都
占 1,590 筆觀測值，雖可校正個股筆數參差不齊問題（見註 20），但合併群體 120
檔股票的原樣本規模卻顯得異常龐大，易引起統計上顯著源於經濟意涵顯著與否疑
慮 (McCloskey and Ziliak, 1996)。應對該擔憂，文中以「縮減樣本規模」為第一項
穩健性測試，作法如下。筆者先進行三種縮小樣本數目測試（簡稱「縮減 I、II、

III」），即估計原迴歸式 (5) 時「縮減 I」僅觀察每半小時最末五分鐘、「縮減 II」
改成每半小時為觀察單位、「縮減 III」則觀察每小時第三個五分鐘，如此可將樣本
數降至 32,400、32,400、18,000 筆（為原樣本數 16.98%、16.98%、9.43%）。接著，
仿照曾翊恆 (2019) 判讀規則，同項迴歸係數若原樣本及三種測試皆顯著且正負號
一致，此結果「穩健」；若原樣本及任兩種測試為顯著且正負號一致，此結果「尚
屬穩健」；非屬以上情況者，即原樣本不顯著或雖顯著但「不穩健」。為快速辨識
「縮減樣本規模」下穩健狀態，各迴歸式關鍵係數 β 估值若達「穩健」或「尚屬
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穩健」標準，呈現實證結果時（見表 7、表 8）後方將以 (R) 註記。再者，本文另項
隱憂在於僅涵蓋變革前後各 15 日之原始樣本，故或許仍受投資人預期心理或調適

行為干擾，故本文一併進行延長觀察範圍至變革前後各 20、30 天之穩健性測試（見
註 11），簡稱「延長 I、II」。為確保嚴謹，筆者在原始及「延長 I、II」取樣範圍

變數於式 (5) 相應係數估計結果，也不乏類似觀察，讀者可向作者索取。

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