本研究主要探討，自2013年之後台灣上市櫃公司面臨會計準則由一般公認會計原則(GAAP)轉換至國際會計準則(IFRS)，對於規範的原則不相同，其相對應科目以及認列方式亦不相同，所造成財務資料的改變。在建構多因子風險模型時需要使用大量，且長時間的財報資料，因此會對多因子風險模型效能造成影響。
本研究除了探討GAAP與IFRS財務報表，所造成多因子模型之差異外，亦加入兩個因應要素至模型中，分別為槓桿程度因子中，固定資產相對於總資產之比例；以及效率性因子中，保留盈餘變化量相對於股東權益之比例。
實證結果顯示，因子對於報酬解釋力能力部分Fama t-Test為迴歸係數的顯著程度以及正負比例之穩定程度皆是GAAP組表現較為優異。但在迴歸顯著比例上結果相異，以加入新要素之IFRS模型結果最佳。因子解釋報酬率的能力以及穩定度上，大致上是GAAP優於IFRS。
而因子預測風險的能力，整個投資組合的預測中，不論是產業因子、複合因子，或使用隨機抽樣之風險預測能力，皆為加入新要素之IFRS最佳。IFRS之財報進行風險的分析，優於GAAP。但由於IFRS之財報資料可能因為價值認定方式為市值而造成每次重估計時之不穩定現象。多因子模型中加入了IFRS新要素之後，在預測特有風險的部分，於新加入要素的槓桿因子以及效率性因子落入信賴區間的比例大幅上升。顯示IFRS之財報資料雖然不夠穩定，但是在加入新的要素後，對於風險捕捉的能力卻是優於GAAP原則之下的財報資料。

In this paper, the effect of the change of accounting principle that applied to companies listed on the Taiwan Stock Exchange or the over the counter market from GAAP to IFRS has been examined. Since there are significant differences between the accounting rules, the financial report would also have corresponding changes. Such changes of the financial report will affect the building of a multi-factor model.
Pointing out the how the difference between the financial reports that applied different accounting rules would affect a multi-factor model, and establish two new elements for the modeling under IFRS. The first one is fixed assets/ total assets and put it in leverage factor. The other is the changes of retain earnings/ total equities and put it in efficiency factor.
As the result of our empirical study, using GAAP model has a better explanatory power of stock return than IFRS model. But IFRS is much better on forecasting the risks of stocks. The new model of the IFRS, in which adding two new elements, performed even better than the original IFRS and GAAP model in forecasting specific risk. It indicates the though there is instability of financial report under IFRS, adding the two new elements could explain the “jump” of financial report.

摘　要 ii
Abstract iii
目　錄 iv
圖 次 vi
表　次 vi
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景動機 1
第二節 研究問題與目的 2
第貳章 文獻探討 4
第一節 會計準則改變影響之文獻探討 4
第二節 多因子風險模型文獻探討 6
第參章 研究設計與方法 7
第一節 研究範圍 7
一、 研究資料與期間 7
二、 資料來源 10
第二節 多因子風險模型 11
一、 選擇要素 11
二、 因子形成 13
三、 因子報酬 13
四、 共同風險與共變異數矩陣 14
五、 準確度測試 14
第肆章 實證研究分析 16
第一節 資料說明與處理 16
第二節 基本資料分析 17
一、 因子組成 17
第三節 風險模型結果分析 20
一、 複合因子準確度測試 20
二、 風險模型準確度測試結果-整體投組 24
三、 風險模型準確度測試結果-共同風險 27
四、 風險模型準確度測試結果-特有風險 29
第伍章 結論與建議 31
第一節 結論 31
第二節 後續研究建議 34
參考文獻 35

中文部分
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