研究生: |
黃雪雯 Huang, Shie-Wen |
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論文名稱: |
累積異常報酬率計算方式對實證結果之影響 |
指導教授: |
王萬成
Wang, Wann-Cherng |
學位類別: |
碩士 Master |
系所名稱: |
管理學院 - 會計學系 Department of Accountancy |
論文出版年: | 2002 |
畢業學年度: | 90 |
語文別: | 中文 |
論文頁數: | 138 |
中文關鍵詞: | 事件研究法 、累積異常報酬 、異常績效指標 |
相關次數: | 點閱:113 下載:16 |
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摘要
在探討某一特定事件的發生或公佈,是否會對公司的證券價格產
生影響時,最常被使用的方法為事件研究法(Event Study),而其中以市場模型最常被使用。由於特定事件的事件日不確定或事件日大都超過一天,因此,Fama et.al.(1966)發展出的累積異常報酬率計算方法,是將事件期間的平均異常報酬累加起來,進而獲得特定事件對於公司證券價格的累積影響數,此法一般稱為累積異常報酬(cumulative abnormal return , CAR)。而Ball and Brown(1968)發展應用的累積異常報酬率的計算方法,是利用累乘的方式來求得累積異常報酬率,此法一般稱為異常績效指標(cumulative performance index, API)。本研究是以年盈餘宣告、年盈餘預測宣告、股票股利宣告、庫藏股宣告、現金增資宣告五種事件,利用事件研究法在市場模型下,分別計算平均異常報酬、累積平均異常報酬、異常績效指標、平均累積異常報酬與異常績效指標的差異、異常績效指標與累積異常報酬差異比例,以上各種變數之平均值,並利用t檢定及符號檢定,檢驗其顯著性,此外,利用迴歸模型衡量在五種事件下,分別以平均累積異常報酬與異常績效指標為應變數,是否會造成迴歸係數的差異。
實證結果列示如下:
1、在事件研究法下,五種宣告事件皆具資訊內涵,除了股票股利(以日資料衡量)及現金增資(以日資料衡量)之CAR-API值利用t檢定不顯著外,其餘的事件在t檢定及符號檢定下,CAR-API及(API-CAR)/CAR均具顯著性。
2、分別以CAR及API為應變數之迴歸模型,兩者之迴歸係數在年盈餘預測(壞消息)、股票股利宣告(日資料及月資料)、庫藏股宣告(日資料及月資料),上述之情形下有顯著差異。
綜合而言,使用CAR與API兩種計算方式會造成實證結果之差異,且用月資料研究造成的CAR及API差異會較日資料大。因此,研究者應正視用CAR及API衡量可能造成的差異,在從事研究時,兩種方法應同時採用。
關鍵字:事件研究法、累積異常報酬、異常績效指標
none
參考文獻
一、中文部分
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二、英文部分
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