成長價值模型(Growth Value Model, GVM)的研究主張股東權益報酬率(ROE)與股價淨值比(PBR)的關係為PBR=k×[1+Max(ROE,0)]^m，其中m=成長係數，k=價值係數。然而，此模型仍存在著許多值得研究的具體議題以及改善空間，因此針對以下幾點進行研究：(1) 實證GVM理論中ROE會影響年報酬率之主張。(2) 將資料集根據ROE的標準差以及產業進行分類，分別以均值回歸法與變數誤差迴歸法求得GVM模型中的m值與k值，並進行分析比較。(3) 原始GVM模型的ROE與PBR的關係並非平滑曲線，故本研究提出實質選擇權中的放棄選擇權將其改良。本研究以西元2000年~2016年台灣上市櫃公司的財報資料作為資料集，研究結果顯示：(1) ROE與年報酬率的關係，以市場長期來說明，具有明顯的正相關。(2)由均值回歸法與變數誤差迴歸法所計算出來的m值雖然不同，但具有相同的趨勢，且近乎呈現線性關係。此外，隨著ROE標準差的上升，ROE的持續性越低，m值就越小。而各產業的m值確實有明顯差異。(3)以放棄選擇權改良後的GVM模型不但可以使ROE與PBR的關係變成平滑曲線，且經由誤差分析顯示，其精準度亦優於原始GVM模型。在台灣整體市場中，最佳化的含選擇權價值GVM模型參數為m=6、k=0.7。而在台灣營建產業中，最佳化含選擇權價值GVM模型參數為m=5、k=0.6。

The Growth Value Model (GVM) proposed that the relationship between Return On Equity (ROE) and Price-Book Ratio (PBR) is PBR=k×[1+Max(ROE,0)]^m, where m=Growth Factor and k= Value Factor. However, there are still many specific issues that need to be studied as well as space for improvement. Therefore, the following issues are studied: (1) The empirical studies of the theoretical bases of GVM that the ROE affects the annual rate of return. (2) Applying both Errors-in-Variables Approach and Mean Reversion Approach to obtain the values of m and k in the GVM model with the collected datasets classified according to the standard deviation of ROE and the industry and comparing their results. (3) The relationship between ROE and PBR in the original GVM model is not a smooth curve. Therefore, this study proposed the Option to Abandon in the Real Option Approach (ROA) to overcome it. In this study, the financial statement of Taiwanese listed companies from 2000 to 2016 were used as the data set. The results of the study show that: (1) The long-term market shows there is a clear positive correlation between ROE and annual rate of return. (2) Although the calculation of the Mean Reversion Approach and Errors-in-Variables Approach are different for the m value, they still showed the same trend and almost keep linear proportional. In addition, as the standard deviation of ROE increased, the persistence of ROE will be lower, therefore the smaller the value of m, and there are obvious differences on the m values showed among the industries. (3) The GVM model hybrid with ROA not only creates the smooth relationship between ROE and PBR, but also showed that the precision is more accurate than the original GVM model through error analysis. In the overall market in Taiwan, the most optimum parameter of the GVM model are m=6 and k=0.7. Moreover, in Taiwanese construction industry, the most optimum parameters of the GVM model are m=5 and k=0.6.

目錄
目錄	I
圖目錄	IV
表目錄	VII
第一章	緒論	1
1.1 研究動機與目的	1
1.2 研究方法	3
1.3 研究內容	4
第二章	文獻回顧	6
2.1 企業評價	6
2.2 成長與價值混和模型 (GVM)	7
2.3 資本資產定價模型 (CAPM)	10
2.4 均值回歸 (Mean Reversion)	11
2.5 變數誤差模型	15
2.5.1 線性變數誤差模型	16
2.5.2 戴明迴歸 (Deming Regression)	17
2.5.3 戴明迴歸的意義與實例	19
2.6 以變數誤差模型估計成長價值模型中的參數	21
2.7 實質選擇權	25
2.7.1 簡介	25
2.7.2 放棄選擇權的評價方法	26
2.7.3 放棄選擇權的實例	28
2.8 實質選擇權在企業評價之應用	31
2.9 實質選擇權在企業評價之方法	36
第三章	GVM理論基礎之實證	39
3.1 前言	39
3.2 報酬率的因子之實證	39
3.2.1 系統風險與報酬率之相關性	40
3.2.2 股東權益報酬率與年報酬率之相關性	43
3.2.3 股東權益報酬率的系統風險與股東權益報酬率之相關性	45
3.3 均值回歸現象之實證	46
3.4 討論	52
第四章	以均值回歸估計GVM模型的參數	53
4.1 前言	53
4.2 股東權益報酬率標準差對成長係數m值的影響	53
4.2.1 間接估計法：均值回歸	54
4.2.2 直接估計法：變數誤差迴歸	56
4.3 產業對成長係數m值的影響	59
4.3.1 間接估計法：均值回歸	59
4.3.2 直接估計法：變數誤差迴歸	62
4.4 討論	65
第五章	基於實質選擇權的GVM模型	66
5.1 前言	66
5.2 理論	66
5.3 方法	70
5.3.1 期限之差異	71
5.3.2 二元樹的層數之差異	73
5.4 敏感性分析	75
5.4.1 敏感性分析：成長係數m	76
5.4.2 敏感性分析：價值係數k	78
5.4.3 敏感性分析：ROE的波動率(σROE)	80
5.5 情境分析	82
5.6 精準度比較	87
5.7 精準度分析：ROE波動率的影響	91
5.8 營建業之實證	93
5.9 小結	96
第六章	結論與建議	100
6.1 結論	100
6.2 建議	102
參考文獻	104

圖目錄
圖2- 1 淨值成長折現比的均值回歸現象	8
圖2- 2 ROE均值回歸之實證 (Halsey, 2001)	13
圖2- 3 ROE均值回歸之趨勢 (Nissim, 2010)	13
圖2- 4 波蘭企業的淨利潤率之均值回歸 (Welc, 2011)	14
圖2- 5 日本企業ROE均值回歸之現象(Minami & Wakatsuki, 2014)	14
圖2- 6 變數誤差模型的架構	17
圖2- 7 傳統迴歸、戴明迴歸示意圖	19
圖2- 8 傳統迴歸分析之迴歸線	20
圖2- 9 戴明迴歸分析之迴歸線	21
圖2- 10 採取δ=1,10,100,300,400,600,1000,3000之下，戴明迴歸的結果	24
圖2- 11 二項式期權評價模型：向前計算	27
圖2- 12 二項式期權評價模型結構：向後計算	27
圖2- 13 二元樹向前計算之價格樹	29
圖2- 14 放棄選擇權二元樹向後計算之價值樹	30
圖2- 15 放棄選擇權二元樹個決策點的決策判定	31
圖3- 1 系統風險(250日Beta) – 年報酬率(R)散佈圖	41
圖3- 2 系統風險平均值(250日Beta) – 年化報酬率(R)散佈圖	41
圖3- 3 系統風險平均值(250日Beta) – 年化報酬率(R)散布圖 (產業)	42
圖3- 4 年股東權益報酬率(ROE) – 年報酬率(R)全數據散佈圖	44
圖3- 5 年化股東權益報酬率(ROE) – 年化報酬率(R)散佈圖	45
圖3- 6 股東權益報酬率之風險(Beta of ROE)–年化股東權益報酬率(ROE)散佈圖	46
圖3- 7 股東權益報酬率均值回歸對比圖(ROE)	48
圖3- 8 資產報酬率均值回歸對比圖(ROA)	49
圖3- 9 股價淨值比均值回歸對比圖	51
圖3- 10 股價淨值比均值回歸對比圖(對數)	51
圖4- 1 ROE的均值回歸對比圖(ROE之標準差小的資料)	55
圖4- 2 ROE的均值回歸對比圖(ROE之標準差中的資料)	55
圖4- 3 ROE的均值回歸對比圖(ROE之標準差大的資料)	56
圖4- 4 ROE標準差小、中、大三個資料集間接估計成長係數m值	56
圖4- 5 以變數誤差迴歸估計GVM之參數 (標準差小)	57
圖4- 6 以變數誤差迴歸估計GVM之參數 (標準差中)	58
圖4- 7 以變數誤差迴歸估計GVM之參數 (標準差大)	58
圖4- 8 標準差小、中、大三個資料集直接估計成長係數m值的結果	59
圖4- 9 ROE的均值回歸對比圖(營建產業)	60
圖4- 10 ROE的均值回歸對比圖(電子資訊產業)	61
圖4- 11 ROE的均值回歸對比圖(傳統產業)	61
圖4- 12營建、電子資訊、傳統產業資料集間接估計成長係數m值的結果	62
圖4- 13 以變數誤差迴歸估計GVM之參數 (營建產業)	63
圖4- 14 以變數誤差迴歸估計GVM之參數 (電子資訊產業)	63
圖4- 15 以變數誤差迴歸估計GVM之參數 (傳統產業)	64
圖4- 16營建、電子資訊、傳統產業資料集直接估計成長係數m值的結果	64
圖5- 1 原始GVM模型	67
圖5- 2 二元素計算之選擇權價值	67
圖5- 3 以實質選擇改良之GVM模型	68
圖5- 4 原始GVM、ROV-GVM曲線圖	71
圖5- 5 T差異, 原始GVM、ROV-GVM曲線圖	73
圖5- 6 二元樹層樹差異, 原始GVM、ROV-GVM曲線圖	75
圖5- 7 m差異, 原始GVM、ROV-GVM曲線圖	77
圖5- 8 k差異, 原始GVM、ROV-GVM曲線圖	80
圖5- 9 σROE差異, 原始GVM、ROV-GVM曲線圖	82
圖5- 10典型參數之原始GVM、ROV-GVM曲線圖	84
圖5- 11 情境分析,原始GVM、ROV-GVM曲線圖	86
圖5- 12 原始GVM模型曲線圖(m=7、k=0.7)	89
圖5- 13 ROV-GVM模型曲線圖(m=7、k=0.7)	89
圖5- 14 ROV-GVM模型曲線圖(m=6、k=0.7)	90
圖5- 15 基於直接法參數的GVM模型(營建產業)	95
圖5- 16 基於間接法參數的GVM模型(營建產業)	95
圖5- 17 最佳化的ROA-GVM模型(營建產業)	96
 
表目錄
表2- 1 不同因變數對自變數的誤差平方比δ之下的m值與k值	23
表2- 2 二項式選擇權評價模型之參數計算公式	28
表2- 3 放棄選擇權實際例子	28
表2- 4 實質選擇權實例之參數	29
表2- 5 以實質選擇權作企業評價的個案研究的文獻	32
表2- 6 以實質選擇權作企業評價的方法的文獻	36
表3- 1 Beta、年報酬率的平均值 (產業)	42
表3- 2 持續係數α、回歸終值(1+ROE)估計值(ROE)	48
表3- 3 持續係數α、回歸終值(1+ROA)估計值(ROA)	49
表3- 4 持續係數α、回歸終值PBR估計值(PBR)	50
表3- 5 持續係數α比較(PBR)	50
表4- 1 標準差小、中、大三個資料集的持續係數α、成長係數m估計值	54
表4- 2 標準差小、中、大三個資料集的成長係數m估計值	57
表4- 3 營建、電子、傳統產業資料集的持續係數α、成長係數m估計值	60
表4- 4 營建、電子、傳統產業資料集的成長係數m估計值	64
表5- 1 企業評價之放棄選擇權	69
表5- 2 ROV-GVM模型實例之參數	71
表5- 3 放棄選擇權的期限(年)之比較	72
表5- 4 不同層數PBR之比較	74
表5- 5 m值不同之PBR比較	76
表5- 6 k值不同之PBR比較	78
表5- 7 σROE值不同之PBR比較	80
表5- 8 情境分析參數配置	83
表5- 9 情境分析結果比較	86
表5- 10 GVM模型的總誤差比較(-20%<ROE<30%)	88
表5- 11 GVM模型的總誤差比較(-10%<ROE<10%)	90
表5- 12 GVM模型的總誤差比較(5%<ROE<15%)	91
表5- 13 GVM模型的總誤差比較(0%<ROE<20%)	91
表5- 14 GVM模型的總誤差比較(0%<ROE<30%)	91
表5- 15 ROV-GVM模型的總誤差(σROE=5%)	92
表5- 16 ROV-GVM模型的總誤差(σROE=7.5%)	92
表5- 17 ROV-GVM模型的總誤差(σROE=10%)	93
表5- 18 ROV-GVM模型的總誤差(σROE=12.5%)	93
表5- 19 ROV-GVM模型的總誤差(σROE=15%)	93
表5- 20 GVM模型之參數(營建產業)	94
表5- 21 GVM模型的總誤差比較(營建產業)	94

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