Page 4 - 柯博智
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機時尤為顯著；Albuquerque et al. (2020) 以 2020 年的全球疫情做為

                   主題，發現環境與社會責任績效較高的公司有更低的波動率；Ilhan

                   et  al. (2021) 在選擇權市場中發現，碳強度  (carbon  intensity)  較強的


                   公司在下尾風險 (downside tail risk) 上的成本越高。然而在台灣市場

                   上，此類的研究還是多集中在以  Chen  et  al.  (2001)  文獻中使用的負

                   偏 態 收 益 係 數  (negative  coefficient  of  skewness， 以 下 簡 稱 為

                   NCSKEW)  與 上 下 波 動 率  (down  to  up  volatility， 以 下 簡 稱 為

                   DUVOL)     來  做  為  極  端  風險的代理變數，                 例  如    Lee  et  al.  (2023)  與

                   Lee  (2016)。這兩個指標皆是以一段期間內的日或週的股價報酬率來

                   做進一步計算，以衡量收益整體的分布情況或波動率為主，故無論

                   是  NCSKEW  或是  DUVOL  都無法夠直接地描述當極端事件發生時

                   究竟會有多大的影響。以投資人、管理層甚至是債權人的角度來


                   看，降低極端風險最直接的效果就是減少突發事件衝擊時，發生資

                   不抵債情況的可能性；因為相較於下滑風險，極端風險更專注在討

                   論很少發生，但發生時會造成嚴重衝擊的事件上。然而，到底要提

                   升多少 ESG 績效才能達到當事人想要的風險下降效果，以上兩個工

                   具可能仍不夠直接。然而在風險管理的實務上，此問題與其他種類

                   的  風  險   同  樣  重要，而且已經有相當合適的指標 類                                  型   ，  即  風  險

                   值 (value at risk, 以下簡稱為 VaR) 與條件風險值 (conditional value at


                   risk, 以下簡稱為 CVaR)。VaR 是一個閾值 (threshold value) 概念，指

                   的是預設一個發生壞事件的機率，在一段期間內壞事件發生時的所

                   持資產的預期最小可能損失，而  CVaR  則是事件發生時資產損失的

                   期望值。本研究的主要目的透過普通最小平方法線性多元迴歸分

                   析 (ordinary least squares linear multiple regression analysis，以下簡稱

                   為 OLS 迴歸模型) 的方式研究台灣上市櫃公司的 ESG 績效是否與未

                   來的極端風險有相關性，並以年為單位。在極端風險指標方面，為

                   能具體量化極端事件造成的影響，本研究使用  95%  信賴水準下經



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