Page 16 - James
P. 16
4.2 相關係數表及變異數膨脹因素
本研究為檢視各項財務指標間是否存在高度線性相關性，為避免
干 擾 迴 歸 估 計 結 果 進 行 皮 爾 森 相 關 係 數 (Pearson correlation
coefficient) 分析，結果彙整於表 3 與表 4，分別對應以「自行預測
每股盈餘」與「券商預測每股盈餘」所建構的變數。在表 3 中，各
財務數據與報酬率整體相關性不高，規模溢酬、預期現金殖利率及預
期 ROE 皆呈現極低相關。值得注意的是，三因子彼此間具有一定程
度的相關性，例如規模溢酬與淨值市價比溢酬之間相關係數達
-68.6%，顯示二者可能同時反映出部分交疊的風險因子。此外，預期
現金殖利率與預期 ROE 之間相關係數 36.7%，有正向關聯，可視為
兩者皆為企業獲利能力之代表變數。表 4 呈現基於券商預測 EPS
所建立變數之相關性分布，其結果與表 3 大致一致，整體而言，兩
版本資料在主要解釋變數間相關係數均低於 70%，表示後續迴歸分
析中應無明顯多重共線性問題。
本研究於表 5呈現變異數膨脹因素 (VIF, variance inflation factor)
為檢驗解釋變數間是否存在多重共線性問題。VIF 可衡量各變數間之
線性依賴程度，一般認為 VIF 超過 10 可能構成嚴重共線性，需調
整模型設計在自行預測每股盈餘模型中，市場風險溢酬、規模溢酬、
淨值市價比溢酬、預期現金殖利率與預期 ROE 等變數之 VIF 值介
於 1.15 至 2.34 間，均顯著低於警戒值。券商預測模型之 VIF 結果
亦相近，介於 1.06 至 2.44 之間。整體而言，兩組模型中各變數 VIF
均落於 1 至 2.5 範圍內，顯示彼此僅具低至中度線性關聯，並無多
重共線性疑慮。因此，模型結構具備統計穩健性，後續實證結果之推
論亦具信賴基礎。
14
