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

歸為實證工具估計相應迴歸式 (7)。至於推算「當日趨勢指標」ẑ 所需開盤競價相應
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日頻資料輔助迴歸式 (6)，也依各自因變數性質採傳統線性迴歸或修改成Tobit迴歸，
過程不贅述。
此處觀察尺度調整成每日，但若於每日、每半小時、每五分鐘時間觀察下特定
迴歸係數估值皆顯著且正負號一致者，視為通過「縮小觀察尺度」穩健性測試，呈

現結果時後方加註 (R)（見表 9）；若特定係數估值在變革前後各 15 天（原樣本）、
各 20 天、各 30 天取樣範圍皆通過「縮小觀察尺度」穩健性測試，則進一步稱「多
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天期穩健」，後方加註 (R )（見表 9）。至於個股成交量能迴歸分析共用解釋變數，
也略予調整，包括：(1) 由於成交值不涉特定買賣方向，故表 5 剔除股價續行空間
Spa ，且比照因變數為新委託申報頻率 N 時變更 Spr 、Vol 、Dep 、Dis 計算方式，
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理由同前；(2) 參考相近研究作法與成果 (Chou and Wang, 2006)，表 5、表 6 皆新增
CEX 、CDJ 兩項共用解釋變數，意指第 t 期視角昨日美元兌新臺幣、當日凌晨美股
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道瓊指數 (Dow Jones Industrial Average; DJI) 之收盤價位變動百分比絕對值（單位皆
為 %）；(3) 觀察日資料尺度時，表 5 中剔除日內效應屬性之 Earl 、Late 。
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表 9 個股成交量能指標迴歸實證分析 - 節錄變革虛擬變量前方係數
類股 32 檔熱門交易股票 120 檔大型股 120 檔小型股
模型因變數 變革 I 變革 II 變革 I 變革 II 變革 I 變革 II
**
L
10.572 (R ) 0.789 22.768 (R ) 6.045 ** 26.909 (R) 18.998 (R)
***
***
***
L
gTV t
L
**
*
-1.461 1.561 (R ) -0.426 0.966 (R) -0.302 -0.508
rIns t
註： 限觀察分盤競價 (9:00-13:25)。對照一般化迴歸式 (5)（模型所納共用解釋變數見表 5，其中第 2 項「當日趨
勢指標」ẑ t 取自以開盤競價日頻資料估計輔助迴歸式 (6) 所得殘差值），考量逐日觀察尺度，表中依序節錄當
模型因變數 y t 為任意第 t 期個股成交值變動率 gTV t (%)、機構投資人交易比 rIns t (%) 時，採取合併估計群體
120 檔股票（在熱門交易股方面則為日均成交值比重逾 0.5% 之 32 檔股票）觀測值下加快撮合虛擬解釋變量
D t 前方係數 β 17 估值，後方 *,**,*** 標示按 Newey-West HAC 計算 z（或 t）值可於 10%、5%、1% 水準顯著。
不同表 7、表 8，本表將每日（原觀察尺度）、每半小時、每五分鐘時間尺度下 β 17 估值皆顯著且正負號一致者，
視為通過「縮小觀察尺度」穩健性測試，後方加註 (R)；倘若 β 17 估值在變革前後各 15 天（原樣本）、各 20 天、
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各 30 天取樣範圍皆通過「縮小觀察尺度」穩健性測試，則進一步稱「多天期穩健」，後方加註 (R )。此外，
基於個股成交量能指標特殊屬性，表 5、表 6 部份共用解釋變數略予微調，以上修正詳見本節內文。
關於加快撮合對個股成交量能指標直接衝擊，表 9 節錄模型因變數分別為兩種
指標時，迴歸模型（依指標值性質為線性或 Tobit 迴歸式）中變革虛擬變量 D 前方
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斜率係數 β 估計結果。令顯著水準為 10%，茲將重要發現彙整如下。其一，「量
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能激勵」效應（假說 7）預測加快撮合推升交易量能，但表中顯示這不必發生，也
未如 Kalay et al. (2002) 所指以大型股相對亮眼。鑑於臺股屬典型委託驅動市場，筆

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