在有限樣本條件下，利用普通最小平方法(OLS)估計迴歸係數時會產生偏誤，原因在於被解釋變數股票報酬率迴歸式中的殘差項會與服從AR(1)下的解釋變數財務比率中的殘差項具有相關性，違反了古典迴歸模型的假設。本研究根據Amihud and Hurvich(2008)所探討的研究方法，在單一變數預測模型(single predictive models)和多重變數預測模型(multiple predictive models)-with a diagonal covariance matrix情況下，計算出經過偏誤修正後的迴歸係數以及其標準差，嘗試驗證在台灣的股票報酬市場，並比較與美國股票報酬市場結論之相同處和差異處，最後再對估計出的係數結果做探討。

本文主要研究結論為，在單一變數預測模型之下，用來預測台灣股票報酬率的三個財務比率係數 ，只有益本比在10％顯著水準下具有解釋能力，係數 經過偏誤修正後的解釋能力存在明顯下滑現象，跟美國的實證結果相同。多重變數預測模型假設 為diagonal之型態下，在10％顯著水準下，整條迴歸式對台灣股票報酬市場會具有解釋能力的為益本比與淨值市價比，經過偏誤修正後，益本比的解釋能力不降反增，淨值市價比則不具有解釋能力。

英文文獻

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