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題名 證券的相對風險(β)與會計變數及市場資訊間關聯性之研究
作者 邱水泉
貢獻者 陳肇榮
企業管理研究所
日期 1986
上傳時間 8-Mar-2016 11:01:31 (UTC+8)
摘要 論文提要
  本研究的主要目的有二:(1)瞭解相對風險(β)與會計變數或證券市場交易資訊的關係,(2)建立廻歸預測模型以預測下一期的β。
  本研究選取在台灣證券交易所上市的57家上市公司爲樣本。並依其用途之不同分爲兩部份;一部份爲驗證預測模型的解釋能力者,稱爲原始樣本;另一部份爲驗證預測模型的預測能力者,稱爲後期樣本。各樣本所包含的企業個數及年度如下所示:
樣本種類 企業個數 因變數 自變數
(β)年度 年度
(1)原始樣本 57家 72 71
57家 73 72
合計114家
(2)後期樣本 57家 74 73

  本研究有下列幾項特色:
  (1)由前人研究發現相對風險(β)與會計變數的關係令人困惑不已;因此,本研究依一簡單分析方法,導出新的會計變數。並比較傳統以財務比率爲主的會計變數及本研究所導出者與相對風險(β)的關係。
  (2)將預測模型分爲五類,以評估各類模型在預測β上的解釋能力。各類模型分別爲:
  I.以本研究導出之會計變數爲自變數。
  II.以交易狀況所產生的市場資訊變數爲自變數。
  III.結合I、II兩項自變數爲基礎的模型。
  IV.以前一期相對風險(β)爲自變數的模型。
  V.以財務比率爲自變數的模型。
  (3)各類預測模型除評估其解釋能力外,並採用預測誤差衡量因子:AVE(平均誤差)、MSE(均數平方誤差)、MABE(平均絕對誤差)。以評估各類預測模型的預測能力。
  (4)在評估各類預測模型的預測能力時發現各類模型的AVE均有顯著偏低的現象。因此採用調整公式將原始樣本與後期樣本的β調整爲相似的分配,然後再進行一次各類模型的建立及解釋能力,預測能力的評估。
  本研究獲得下列幾點結論:
  (1)本研究所導出的會計變數確可用於預測β,其預測模型的解釋能力可達30%,且預測誤差也是所有模型最低者,顯示會計變數在預測β上的穩定性。
  (2)以市場資訊爲基礎的預測模型,在運用上必須甚爲小心;即使是兩相鄰期間,市場資訊變數與β的關係仍會有重大變化。
  (3)以傳統財務比率爲基礎的預測模型,在解釋能力上雖然甚低,但在預測能力上的評估與本研究導出的會計變數爲基礎的模型差異不大。
  (4)以前一期β爲基礎的預測模型,在解釋能力上均甚高;但兩相鄰期間的係數相差太大,因此無法建立一般化的模型。
目錄
第一章 緒論………1
第一節 風險的衡量方法………1
第二節 研究動機………5
第三節 後續各章概述………7
第二章 文獻探討………12
第一節 相對風險(β)與會計變數的關係-理論方面………12
第二節 相對風險(β)與會計變數的關係-實證方面………17
第三節 相對風險(β)之預測-實證方面………28
第四節 研究進行方式………31
第二章附錄………36
第三章 理論基礎………51
第一節 證券風險分析之理論模型………51
第二節 本研究所欲檢視之模型………57
第四章 研究方法………78
第一節 相關研究技術-廻歸預測模型………78
第二節 相關研究技術-預測誤差衡量因子………82
第三節 樣本之選取………83
第四章附錄………92
第五章 研究結果………94
第一節 廻歸預測模型之建立………94
第二節 預測能力的評估………107
第三節 β調整後之預測模型建立與預測能力評估………110
第五章附錄………116
第六章 結論與建議………125
第一節 摘要………125
第二節 結論………127
第三節 對後繼研究之建議………128
主要參考書目………132


圖表目錄
圖3-1 證券交易資訊(市場資訊)與β的關係………53
圖3-2 財務報表資訊與股價變動之關係………55
圖3-3 證券風險分析的理論模型………56
圖4-1 迴歸分析的各個階段………78
表2-1 β與會計變數間關聯性的實驗研究彙總表………18
表2-2 β與會計變數間之相關係數(Beaver等人)………20
表2-3 預測誤差之分析(Beaver等人)………30
表3-1 本研究所欲檢視之預測模型與投入變數之彙整………72
表5-1 證券的相對風險(β)與自變數間的相關係數………94
表5-2 與β顯著相關之自變數間的相關矩陣………95
表5-3 與β顯著相關之因素………96
表5-4 以資產負債表所產生會計變數為基礎的預測模型………98
表5-5 以損益表所產生會計變數為基礎的預測模型………100
表5-6 以會計變數(本研究導出者)為基礎的預測模型………101
表5-7 以市場資訊為基礎的預測模型………101
表5-8 結合會計變數(本研究導出者)及市場資訊為基礎的預測模型………102
表5-9 以前一期證券的相對風險(β)為基礎的預測模型………104
表5-10 以會計變數(傳統財務比率)為基礎的預測模型………105
表5-11 預測模型之彙整………106
表5-12 各種預測模型的預測誤差衡量值………108
表5-13 民國72-74年度β的描述性統計量………109
表5-14 β調整後(βS)的各種預測模型………111
表5-15 各種預測模型的預測誤差衡量值(調整後βS)………112
表5-16 模型V預測能力評估與最優者的比較………113
關聯 碩士
畢業學年度:74
資料類型 thesis
dc.contributor 陳肇榮
dc.contributor 企業管理研究所
dc.creator (作者) 邱水泉zh_TW
dc.date (日期) 1986
dc.date.accessioned 8-Mar-2016 11:01:31 (UTC+8)-
dc.date.available 8-Mar-2016 11:01:31 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 8-Mar-2016 11:01:31 (UTC+8)-
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/82023-
dc.description.abstract (摘要) 論文提要
  本研究的主要目的有二:(1)瞭解相對風險(β)與會計變數或證券市場交易資訊的關係,(2)建立廻歸預測模型以預測下一期的β。
  本研究選取在台灣證券交易所上市的57家上市公司爲樣本。並依其用途之不同分爲兩部份;一部份爲驗證預測模型的解釋能力者,稱爲原始樣本;另一部份爲驗證預測模型的預測能力者,稱爲後期樣本。各樣本所包含的企業個數及年度如下所示:
樣本種類 企業個數 因變數 自變數
(β)年度 年度
(1)原始樣本 57家 72 71
57家 73 72
合計114家
(2)後期樣本 57家 74 73

  本研究有下列幾項特色:
  (1)由前人研究發現相對風險(β)與會計變數的關係令人困惑不已;因此,本研究依一簡單分析方法,導出新的會計變數。並比較傳統以財務比率爲主的會計變數及本研究所導出者與相對風險(β)的關係。
  (2)將預測模型分爲五類,以評估各類模型在預測β上的解釋能力。各類模型分別爲:
  I.以本研究導出之會計變數爲自變數。
  II.以交易狀況所產生的市場資訊變數爲自變數。
  III.結合I、II兩項自變數爲基礎的模型。
  IV.以前一期相對風險(β)爲自變數的模型。
  V.以財務比率爲自變數的模型。
  (3)各類預測模型除評估其解釋能力外,並採用預測誤差衡量因子:AVE(平均誤差)、MSE(均數平方誤差)、MABE(平均絕對誤差)。以評估各類預測模型的預測能力。
  (4)在評估各類預測模型的預測能力時發現各類模型的AVE均有顯著偏低的現象。因此採用調整公式將原始樣本與後期樣本的β調整爲相似的分配,然後再進行一次各類模型的建立及解釋能力,預測能力的評估。
  本研究獲得下列幾點結論:
  (1)本研究所導出的會計變數確可用於預測β,其預測模型的解釋能力可達30%,且預測誤差也是所有模型最低者,顯示會計變數在預測β上的穩定性。
  (2)以市場資訊爲基礎的預測模型,在運用上必須甚爲小心;即使是兩相鄰期間,市場資訊變數與β的關係仍會有重大變化。
  (3)以傳統財務比率爲基礎的預測模型,在解釋能力上雖然甚低,但在預測能力上的評估與本研究導出的會計變數爲基礎的模型差異不大。
  (4)以前一期β爲基礎的預測模型,在解釋能力上均甚高;但兩相鄰期間的係數相差太大,因此無法建立一般化的模型。
dc.description.abstract (摘要) 目錄
第一章 緒論………1
第一節 風險的衡量方法………1
第二節 研究動機………5
第三節 後續各章概述………7
第二章 文獻探討………12
第一節 相對風險(β)與會計變數的關係-理論方面………12
第二節 相對風險(β)與會計變數的關係-實證方面………17
第三節 相對風險(β)之預測-實證方面………28
第四節 研究進行方式………31
第二章附錄………36
第三章 理論基礎………51
第一節 證券風險分析之理論模型………51
第二節 本研究所欲檢視之模型………57
第四章 研究方法………78
第一節 相關研究技術-廻歸預測模型………78
第二節 相關研究技術-預測誤差衡量因子………82
第三節 樣本之選取………83
第四章附錄………92
第五章 研究結果………94
第一節 廻歸預測模型之建立………94
第二節 預測能力的評估………107
第三節 β調整後之預測模型建立與預測能力評估………110
第五章附錄………116
第六章 結論與建議………125
第一節 摘要………125
第二節 結論………127
第三節 對後繼研究之建議………128
主要參考書目………132


圖表目錄
圖3-1 證券交易資訊(市場資訊)與β的關係………53
圖3-2 財務報表資訊與股價變動之關係………55
圖3-3 證券風險分析的理論模型………56
圖4-1 迴歸分析的各個階段………78
表2-1 β與會計變數間關聯性的實驗研究彙總表………18
表2-2 β與會計變數間之相關係數(Beaver等人)………20
表2-3 預測誤差之分析(Beaver等人)………30
表3-1 本研究所欲檢視之預測模型與投入變數之彙整………72
表5-1 證券的相對風險(β)與自變數間的相關係數………94
表5-2 與β顯著相關之自變數間的相關矩陣………95
表5-3 與β顯著相關之因素………96
表5-4 以資產負債表所產生會計變數為基礎的預測模型………98
表5-5 以損益表所產生會計變數為基礎的預測模型………100
表5-6 以會計變數(本研究導出者)為基礎的預測模型………101
表5-7 以市場資訊為基礎的預測模型………101
表5-8 結合會計變數(本研究導出者)及市場資訊為基礎的預測模型………102
表5-9 以前一期證券的相對風險(β)為基礎的預測模型………104
表5-10 以會計變數(傳統財務比率)為基礎的預測模型………105
表5-11 預測模型之彙整………106
表5-12 各種預測模型的預測誤差衡量值………108
表5-13 民國72-74年度β的描述性統計量………109
表5-14 β調整後(βS)的各種預測模型………111
表5-15 各種預測模型的預測誤差衡量值(調整後βS)………112
表5-16 模型V預測能力評估與最優者的比較………113
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dc.relation (關聯) 碩士
dc.relation (關聯) 畢業學年度:74
dc.title (題名) 證券的相對風險(β)與會計變數及市場資訊間關聯性之研究zh_TW
dc.type (資料類型) thesis