TCRI 看門狗part 2 - 不同事件類別的市場反應差異

Nov 14 2025

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TCRI 看門狗量化分析

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前言

為更清楚理解市場如何區分不同性質的公告，我們依 TCRI 看門狗的五大事件構面進行比較。結果顯示，不同事件類別在市場反應的「方向性、幅度與持續性」上均有顯著差異，其中以 產業前景（I） 與 危機事件（R） 的負面效應最為明顯。

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若進一步依事件類別（A, I, M, F, R）分類，可觀察到不同型態公告的市場敏感度差異：

I_產業前景事件數量最多（共 29,281 筆），且多集中於 0 分（70.0%），顯示該類公告多屬中性資訊。

A_會計／財報分析事件1015筆，以 –1 分（45.0%）為主，顯示財報與公告揭露中輕微負面訊息比例較高。

F_市場交易與 M_經營層類事件亦以 –1 或 0 分為主，屬輕度負面或中性事件。

R_危機類事件（501 筆）則集中於 –2 與 –3 分。

圖 4-3：事件分布圖

圖 4-4：CAAR（T+10）群組比較圖

Group：依據事件強度分數分成 9 種分數類型；Dimension：將事件分成 5 種事件大類

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A. 會計／財報分析（Accounting & Finance）

這類事件主要包含財報延遲、會計師政策變動與財報更正或重編等議題。市場對此類事件的解讀整體偏向負面：在負面組中，市場反應呈現明顯的「遞增式負向效應」：CAAR 自 –1 組的 –2.17% 逐步下降至 –3 組的 –7.07%（惟 –3 組結果未達統計顯著）。相較之下，positive（正向）組僅出現 +0.53% （惟該結果未達統計顯著）的微弱反彈，顯示利多效應相當有限。

I. 產業前景（Industry Prospects）

屬於五大類中樣本最多的事件，涵蓋產銷、研發、人力、投融資與法令遵循等。其市場反應幅度最大且最持續： –3 組事件的 CAAR 高達 –19.42%，顯示當產業前景被下修或營運動能轉弱時，投資人出現集體避險行為。相對地，正面事件的上漲效應有限（+2 組 CAAR 約 +2.27%），反映出市場對利多消息的反應相對溫和。
整體而言，I 類事件最能代表市場情緒變化，具有高波動、高延續性特徵。

表 4-3：I 類事件的統計結果明細

Group	Event Count	Mean AAR (%)	Final CAAR (%)	顯著性
-1	4696	-0.09%	-1.81%	***
-2	506	-0.11%	-2.40%	***
-3	45	-0.91%	-19.42%	***
1	3511	0.06%	1.26%	***
2	18	0.11%	2.27%
negative	5247	-0.12%	-2.45%	***
neutral	20505	-0.00%	0.00%
positive	3529	0.06%	1.27%	***

M. 經營層／治理事件（Corporate Governance & Management）

這類事件涵蓋高階主管異動、經營權轉換、內控制度缺失與社會爭議等議題。M 類事件是所有分類中最具正面市場反應的一組：positive 組的 CAAR 達 +4.51%，為所有事件類別之最。即使是 neutral 組（+1.89%），也呈現明顯的正報酬，顯示投資人普遍將 M 類事件視作改善或調整契機。負面組雖出現 –1.52% 的溫和跌幅，但整體仍以利多反應為主；其中 –3 組雖錄得 –8.65% 的顯著跌幅，但不改 M 類事件整體正向為主的結構。

F. 市場交易事件（Market Transaction）

此類事件包含評等調整、股價異常波動與內線交易等議題。整體市場反應相對分歧、方向不明確。值得注意的是，neutral 組的 CAAR 為 +1.09%，甚至高於 positive 組的 +0.32%，顯示市場對 F 類事件並未形成一致預期。在負面組別中，總體 CAAR 為 –2.42%，反應屬溫和；雖然 –2 組錄得 –9.89% 的大幅下跌，但事件數僅 11 件，代表性有限。整體而言，F 類事件各分組的 CAAR 均未達統計顯著水準，顯示其市場影響偏弱且不具一致性。

R. 危機前兆（Crisis Precursor）

此類事件涉及違約、下市、財務重整或主管機關裁罰，為 TCRI 看門狗中最具「信用風險代表性」的事件類別。市場對 R 類事件反應劇烈且延續時間最長：
–2 組 CAAR 為 –5.87%，–3 組進一步擴大至 –10.36%，且跌勢可持續至公告後第 6～9 交易日，形成明顯的延遲效應。

這類事件可視為信用惡化的早期警訊，對風險管理與債券投資尤具參考價值。

表 4-5：R 類事件的詳細統計結果

Group	Event Count	Mean AAR (%)	Final CAAR (%)
-2	328	-0.27%	-5.87%***
-3	173	-0.47%	-10.36%***
negative	501	-0.34%	-7.44%***

圖 4-5：群組比較圖

事件衝擊（AAR）：從左上圖（AAR）和中左圖（AR t-Statistic）來看，事件日（t=0）當天，負面情緒強度（-1、-2、-3）與股價的異常下跌幅度成正比；-3 組（深藍線）的瞬間跌幅最大，顯示市場反應最劇烈。

累積效應（CAR）：右上圖（CAR）顯示負面衝擊具有顯著的「事後漂移」；-3 組的累積異常報酬（CAR）在事件日後並未停止，而是持續下跌，最終在第10天達到近 -20%，相比之下，-2 組（寶藍線）與 -1 （天空藍線）組的走勢則顯著緩和許多。

統計顯著性：中右圖（CAR t-Statistic）證實了這種持續下跌並非巧合，-1、-2 和 -3 組的 t 統計值在事件日後持續保持在 -2 以下的顯著水準。

不對稱性：相比之下，正面事件（粉紅線）雖然在事件日前後有顯著上漲，但其累積正報酬（CAR）很快就持平，遠不及負面事件的持續衝擊力道。

圖 4-6：群組比較圖

資訊提前反應（Pre-Event Drift）：從右上圖（CAR）看，所有負面組（negative、-2、-3）的股價在事件日（t=0）之前約 3 天就已開始顯著下跌，市場已經提前消化該資訊。

事件日後的跌幅（AAR）：左上圖（AAR）顯示 – 3 組（深藍線）在事件日後（t=0~t=6）的單日異常跌幅比 – 2 組（寶藍線）來的劇烈。

累積效應（CAR）：右上圖（CAR）顯示 -3 組的累積跌幅最深，最終達到 -10%。-2 組次之，約 -6%。這再次確認了負面情緒強度與股價下跌幅度正相關。

漂移模式差異（CAR）：最強的負面信號 -3 組雖然下跌最快，但它在事件日後約 5 天（t+5）就觸底並停止下跌。相反，-2 組的跌勢雖然較緩，但其「事後漂移」持續了更久，一路緩慢下跌至 t+10。

統計顯著性：中右圖（CAR t-Statistic）證實了這些下跌並非偶然。所有組別的 CAR t 統計值在事件日後都保持在 -3 以下的顯著水準，表明這種負面效應在統計上相對較為穩健。

整體而言，I 類（產業前景） 與 R 類（危機前兆） 為市場反應最強的兩類事件，前者代表營運面衝擊，後者則揭示信用風險上升。這些差異不僅呈現市場對風險的層次反應，也說明 TCRI 看門狗的分類方法能真實反映市場行為。

結論：讓事件成為可量化的市場信號

本研究針對 TCRI 看門狗．公開資訊觀測站（P 來源） 的公告事件進行事件研究分析，結果發現，台灣市場對公告事件的反應不僅快速，且呈現出明顯的方向性與非對稱性。壞消息的影響力遠勝於好消息，市場通常提前反應負面風險，但其效應仍會在公告後延續數日，形成穩定的下行漂移。

進一步比較 五大事件類別（A、I、M、F、R），其中I 類（產業前景）為影響最深的類別，最強烈的負面消息（-3 組）造成了高達 –19.4% 的累積跌幅，且該下跌持續至 T+10 ，呈現高延續性與群體恐慌效應。R 類（危機前兆）則最接近信用惡化的早期訊號，公告後仍持續下跌，呈現長尾風險效應。

這些差異揭示了一個關鍵結論：

市場不僅反應「事件本身」，更反應「事件的性質與風險層級」。

對投資人而言，這樣的資料提供了一種全新的觀察角度—— 不再只是事後回顧公告內容，而是以量化方式追蹤市場如何在事件前後做出定價反應。無論是建構短期交易模型、長期風險指標，或監控投資組合異常行為， TCRI 看門狗的事件強度資料都能成為行為層（Behavioral Layer）中最關鍵的一環。

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