Page 10 - 游雅涵

適合放入 DEA 模型的重要變數。

3.研究方法

本研究透過事件研究法和 DEA 模型進行兩階段研究。第一階段為我

們參考 Gavalas et al. (2022) 的作法，設定了兩個關鍵時點作為事件

日，一是 2020 年 1 月 30 日，當 WHO 首次認為 COVID-19 屬

於 “國際公共衛生緊急事件”；二是 2020 年 3 月 11 日，當 WHO

進一步將疫情升級為“全球大流行”。為客觀評估各貨櫃航商對 WHO

宣告的反應，我們需先估計事件發生前，貨櫃航商股價的預期報酬

率，並將其與實際報酬率進行差分比較，計算出異常報酬率 (abnormal

return)。其中，為了考慮系統性風險 (systematic risk)，我們選擇被許

多文獻廣泛應用的市場模型 (market model)。而各貨櫃航商所屬國家

的市場指數我們則分別採用如下：YM 及 EMC 採用臺灣加權指數、

MSK 採 用 哥 本 哈 根 證 券 交 易 所 綜 合 指 數 (OMX Copenhagen

PI，OMXCPI)、HMM 採用韓國證券交易所綜合股價指數 (Korea

composite stock price index，KOSPI)，而 HAPAG 則採用德國 DAX

指數 (Deutscher aktien index) 作為市場指數的代表。而有關事件研究

法的估計期間和事件期間的選擇，參酌沈中華與李建然 (2000) 的觀

點，認為時間長度並沒有明確標準要求，端視研究者的研究目的來做

調整，因此我們將事件日的前 160 天至前 30 天作為估計期間；事

件期間則以事件日前後 10 天及 15 天作為檢測範圍。在收集了所需

的數據、確認模型假設並計算出異常報酬率後，我們進一步計算累積

異常報酬率 (cumulative abnormal return)，以分析股價對 COVID-19

事件反應的程度，並隨後使用 t 檢定來檢驗其統計顯著性。

第二階段我們參考相關文獻和對定期貨櫃航運業的經驗理解，挑

選了共十個變數納入 DEA 模型分析中。其中，投入變數共有八個，包

括船舶艙位容量 (單位為 TEU)、市場占有率 (單位為 %)、萬 TEU

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