本研究旨在探討2018年1月1日起適用國際財務報導準則第9號「金融工具」是否影響股票市場累積異常報酬及壽險公司金融資產分類。實證樣本包括實施公報前（2017年）與實施公報後（2018年），所有發放現金股利之上市與上櫃公司中一般產業，在2017年及2018年度分別為737筆及761筆觀察值，以及19家台灣壽險公司。實證結果實施IFRS 9後之高現金殖利率股在除息日前後之累積異常報酬較實施前高；台灣壽險公司金融資產分類主要以損益表而非以綜合損益表觀點考量，過去投資績效良好且穩定之公司，對金融資產傾向分類以公允價值衡量之金融資產，風險資本適足率愈高的壽險公司也愈傾向分類至以公允價值衡量之金融資產。

The purpose of this study is to research whether the application of IFRS NO. 9 "financial instruments" from January 1, 2018 affects the cumulative abnormal returns in the stock market and the classification of financial assets of life insurance companies. The empirical samples included all listed and OTC-listed companies in general industries that paid cash dividends before the implementation communique (2017) and after the implementation communique (2018), 737 and 761 observed values in 2017 and 2018 respectively, and 19 Taiwan life insurance companies. The cumulative abnormal returns of high cash dividend stocks after the implementation of the communique were higher than before the implementation of the communique. Taiwan life insurance financial assets classification mainly on the income statement more than comprehensive income statement, investment performance is good and stable company in the past, tendency classification of financial assets at fair value evaluation of financial assets, in the higher the risk capital adequacy rate of life insurance companies tend to be classified to the evaluation of the financial asset at its fair value.

目錄
第壹章	緒論	1
第一節	研究背景及動機	1
第二節	研究目的	4
第三節	研究流程	5
第四節	研究結構	6
第貳章	文獻回顧	7
第一節	金融工具會計準則變革	7
第二節	金融業之金融資產重分類因素	15
第三節	保險業資金之監理規定及運用	19
第四節	資本適足率	24
第五節	股票異常報酬影響因素	26
第參章	研究方法	31
第一節	研究假說	31
第二節	資料來源及樣本選取	34
第三節	異常報酬衡量方法	36
第四節	研究模型	38
第肆章	實證結果與分析	44
第一節	敘述性統計	44
第二節	相關係數分析	49
第三節	累積異常報酬率之t檢定表	51
第四節	迴歸結果與分析	52
第五節	其他分析	58
第伍章	研究結論與限制	66
第一節	研究結論	66
第二節	研究貢獻與研究限制	67
參考文獻	69

圖目錄
圖1-1	研究流程架構圖	5
圖3-1	本研究之事件研究期間圖	37

表目錄
表2-1	IAS 39與IFRS 9會計處理比較表	13
表2-2	金融資產在2018年1月1日重分類會計處理	14
表2-3	台灣保險業各類投資標的RBC風險分類、風險係數、投資條件及限額	22
表3-1假說一及二樣本篩選表	35
表3-2假說三樣本篩選表	35
表4-1模型一及二2017年及2018年樣本之產業分布表	44
表4-2 模型一及二2017年(IFRS 9實施前)CAR之敘述性統計表	45
表4-3 模型一及二2018年(IFRS 9實施後)CAR之敘述性統計表	46
表4-4模型一及二2017年（IFRS 9實施前）控制變數敘述性統計表	47
表4-5模型一及二2018年（IFRS 9實施後）控制變數敘述性統計表	47
表4-6模型三敘述性統計表(N=19)	48
表4-7模型一相關係數表(N=1,498)	50
表4-8模型三相關係數表(N=19)	50
表4-9模型一及二IFRS 9實施前後非高與高現金殖利率股之t檢定表	51
表4-10模型一除息前後7日CAR迴歸分析表(N=1,498)	53
表4-11模型二IFRS 9實施前後高現金殖利率股CAR之比較(N=765)	55
表4-12模型三金融資產分類因素迴歸分析表（N=19）	57
表4-13 應變數分別以△FVTPL及△FVOCI之迴歸分析表（N=19）	57
表4-14殖利率除息前後7日CAR迴歸分析表(N=1,498)	59
表4-15模型一IFRS 9實施前後7日排除負盈餘之CAR迴歸分析表(N=1,354)	61
表4-16模型二IFRS 9實施前後排除負盈餘高現金殖利率股CAR表(N=725)	62
表4-17模型二IFRS 9實施前後非高現金殖利率股除息前CAR表(N=733)	64
表4-18 綜合損益表觀點之迴歸分析表(N=19)	65

中文部分
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