本研究主要為研究COVID-19與三次金融風暴之影響因子分析，根據 Damiam (2020)所運用的七大因子，分別為品質、價值、規模、成長率、殖利率、動能以及波動性，將子因子依序分類。再分別依序使用累積異常報酬、主成分分析、逐步迴歸、相關係數檢定以及縱橫資料迴歸分析來探討2020年COVID-19事件所造成的疫情風暴，是否與過往的三次金融風暴有相似或相異之處。
實證結果發現：短期動能在四次風暴期間無論是下跌期抑或是回復期皆具有顯著影響，代表台灣股票市場在金融風暴期間，存在著短期動能現象。在COVID-19風暴期間影響最為顯著的則是動能因子以及品質因子。而整體四次風暴期間足以影響股票價格的共同因子為動能、市值、波動性、Tobins Q以及Beta。因此，本研究建議所有投資人，若遇到金融風暴期間，應參考動能、市值、波動性、Tobins Q以及Beta這幾項指標。並且奉勸所有投資人，在金融風暴期間不要盲目的去追求高現金股利率之股票，以及看重營業毛利率和股利成長率等財報指標，因為在金融風暴期間參考財報指標都是不具有參考價值的。

The main purpose of this study is to study the impact factors of COVID-19 and three financial crises. According to Damiam (2020), the seven factors he used are quality, value, size, growth rate, yield rate, momentum and volatility, and classified the sub-factors in order. Cumulative abnormal return(CAR), principal components analysis (PCA), stepwise regression, correlation coefficient and panel data regression were used respectively. In order to explore whether the epidemic storm caused by COVID-19 pandemic event in 2020 was similar or different from the three previous financial storms.
The empirical results found that whether it is the decline period or recovery period. Short-term momentum had a significant effect during the four storms. This represents the short-term momentum of Taiwan's stock market during the financial crisis. During the COVID-19 pandemic storm, the most significant impact is the factor of kinetic and the factor of quality. During the overall four storms, the common factors that can affect stock prices are momentum, market value, volatility, Tobins Q, and Beta. Therefore, all investors are advised to use the following indicators as reference points during the financial turmoil: momentum, market value, volatility, Tobins Q, and Beta. In addition, this study advises all investors not to blindly pursue stocks with high cash dividend yield. To look at the operating gross profit margin, dividend growth rate and other financial indicators during the financial storm. Because there is no reference value to refer to financial reporting indicators during the financial crisis.

目錄
第一章 緒論 1
第一節研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究流程 3
第二章 文獻探討 4
第一節全球的四次金融風暴 4
第二節關於探討金融風暴之相關文獻 11
第三節影響股票的因子相關文獻 11
第四節 小結 21
第三章 研究方法 22
第一節 樣本與資料來源 22
第二節 異常報酬與因子變數	23
第三節 主成份分析 28
第四節 縱橫資料分析 30
第四章 實證結果 35
第一節 樣本 35
第二節 敘述統計 41
第三節 七大因子影響程度 46
第四節 逐步迴歸與相關係數分析 49
第五節 縱橫資料迴歸分析 52
第五章 結論 60
參考文獻	62
英文文獻	62
中文文獻	64

圖目錄
圖 1-1研究流程圖 3
圖 3-1事件研究窗口示意圖 25
圖 4-1 1987年金融風暴事件研究期間(樣本一) 35
圖 4-2 1997年金融風暴事件研究期間(樣本二) 35
圖 4-3 2008年金融風暴事件研究期間(樣本三) 35
圖 4-4 2020年COVID-19疫情風暴事件研究期間(樣本四) 36
圖 4-5四次金融風暴期間台灣加權股價指數 36
圖 4-6第一次金融風暴期間台灣加權股價指數 37
圖 4-7第二次金融風暴期間台灣加權股價指數 38
圖 4-8第三次金融風暴期間台灣加權股價指數 39
圖 4-9 COVID-19疫情風暴期間台灣加權股價指數 40

表目錄
表 2-1 動能因子文獻總表 21
表 2-2 品質、波動、價格與成長因子文獻總表 21
表 2-3 規模、殖利率、以及成長率因子總表 21
表 3-1七大因子總表 27
表 4-1 上市上櫃家數統計表	41
表 4- 2 1987年下跌期與回復期之敘述統計 42
表 4- 3 1997年下跌期與回復期之敘述統計 43
表 4- 4 2008年下跌期與回復期之敘述統計 44
表 4- 5 2020年下跌期與回復期之敘述統計 45
表 4- 6 前百分之80之七大因子影響程度表 47
表 4- 7 前百分之70之七大因子影響程度表 48
表 4- 8 前百分之60之七大因子影響程度表 48
表 4- 9 前百分之50之七大因子影響程度表 49
表 4- 10 逐步迴歸表 50
表 4- 11 相關係數分析 51
表 4- 12 縱橫資料之固定效果模型表 54
表 4- 13 縱橫資料之固定效果模型表 55
表 4- 14 縱橫資料之隨機效果模型表 57
表 4- 15 縱橫資料之隨機效果模型表 58

英文文獻
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中文文獻
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