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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 洪茂蔚 | |
dc.contributor.author | Che-Liang Liu | en |
dc.contributor.author | 劉哲良 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-08T07:09:37Z | - |
dc.date.copyright | 2008-08-08 | |
dc.date.issued | 2008 | |
dc.date.submitted | 2008-07-30 | |
dc.identifier.citation | 一、中文部份
1.陳裴紋(1995),「台灣股票市場報酬率與波動性預測之研究-ARCH-family模型之運用」,台灣大學財務金融學研究所碩士論文。 2.林楚雄(1998),「不對稱GARCH模型之建立:我國股票市場之實證研究」,國立中山大學企業管理研究所碩士論文。 3.陳修詩(2001),「台灣股市風險值之預測」,朝陽科技大學財務金融研究所碩士論文。 4.鄭天德(2002),「ARMA-TGARCH模型之建立」,國立交通大學經營管理研究所碩士論文。 5.楊育軒(2003),「台、美、日三國股價資訊傳遞之研究」,國立臺北大學企業管理研究所碩士論文。 6.林楚雄,高子荃,邱瓊儀(2004),「結合GARCH模型與極值理論的風險值模型」, 《管理學報》2005年,Vol.22,No.1,133-154 7.蔡宗和(2005),「厚尾GARCH模型在台灣金融資產之應用」,淡江大學財務金融研究所碩士論文。 8.葉小蓁編著,「時間序列分析與應用」(第三版),2006。 9.楊奕農編著,「時間序列分析-經濟與財務上之應用」2006。 10.林茂文編著,「時間數列分析與預測-管理與財經之應用」(第三版),2006。 11.周大慶、沈大白、張大成、敬永康、柯瓊鳳合著,「風險管理新標竿-風險值理論與應用」(再版),2007。 二、英文部份 1.Bollerslev, T.R. “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,” Journal of Econometrics, Vol.31, pp.307-327. 2.Charles J. Corrado, Tie Su. “Implied Volatility skews and Stock Index Skewness and Kurtosis implied by S&P 500 Index option prices” ,The journal of derivatives, Summer 1997. 3.Chopra, V. K. & W. T. Ziemba, “The Effect of Errors in Means, Variances, and Covariance on Optimal Portfolio Choice” Journal of Portfolio Management, Vol.19, pp.6-11. 4.Darrell Duffie, Jun Pan, “An Over View of Value at Risk” The Journal of Derivatives, Spring 1997 5.Engle, R.F. “Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of The Variance of UK Inflation,” Econometrica, Vol.50, pp.987-1008. 6.Fama, E. “The Behavior of Stock Market Prices,” Journal of Business, Vol.38, pp.34-105, 1965 7.John C. Hull, “Options, Futures, and Other Derivatives” Sixth Edition. 8.JP Morgan, “Risk Metrics Mornitor Fourth Quarter 1997” 9.Koutmos, G. Lee U. & P. Theodossiou, “Time-varying Betas and Volatility Persistence in International Stock Markets,” Journal of Economics and Business, Vol.46, pp.101-112. 10.Mandelbrot, B. “The Variation of Certain Speculative Prices,” Journal of Business, Vol.36, pp.394-419. 11.Nelson, D. “Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach,” Econometrica, Vol.59, pp347-370. 12.Philippe Jorion, “Value at Risk: The New Benchmark for Controlling Market Risk” McGraw-Hill, 1997 13.Philippe Jorion, “Risk: Measuring the Risk in Value at Risk” Financial Analysts Journal, November/December 1996 14.Zakoian, J.M., “Threshold Heteroskedastic Models,” Journal of Economic Dynamics Control, Vol.18,pp.931-955. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/26420 | - |
dc.description.abstract | 本研究使用GARCH家族裡的四個模型:ARCH(1)、GARCH(1,1)、TGARCH(1,1)和EGARCH(1,1)來捕捉國內期貨市場的四個熱門商品:臺股期貨(TX)、電子期貨(TE)、金融期貨(TF)和小型臺指期貨(MTX)自2005年12月底到2008年4月共28個交易月的波動性走勢。且將樣本分成前24個交易月的樣本內資料和後4個交易月的樣本外資料。樣本內資料經模型配適後,利用AIC與SBC兩個模型配置準則評估模型配適度的好壞,之後再利用樣本外資料進行模型預測力的評估,評估方法為預測力指標RMSE、MAE及MAPE。
在模型配適度方面,臺股期貨、電子期貨和小型臺指期貨都顯示以TGARCH(1,1)模型的配置度最好,唯獨金融期貨以GARCH(1,1)模型的配適度較佳。在模型預測力方面,實證結果顯示臺股期貨、電子期貨和小型臺指期貨都支持以TGARCH(1,1)模型的預測能力較好,金融期貨顯示以EGARCH(1,1)模型的預測能力較好。 實證結果推論,國內金融市場的確存在槓桿效果,使得考慮到槓桿效果和變數較多TGARCH(1,1)模型配適度較佳,而沒考慮到槓桿效果的對稱性模型ARCH和GARCH的表現較差,符合國內外文獻實證的結果。推論也許是因為全球整個環境是一個大的經濟體,使得各國家之間的經濟狀況和金融商品的變動都有連帶關係,所以本研究會出現和國外實證一致的結果。經本研究結果推薦投資者在投資國內期貨商品時,可利用TGARCH模型來判斷波動性的走勢和預測,以之做為投資的參考。 | zh_TW |
dc.description.abstract | This thesis use four models in the GARCH family, ARCH(1), GARCH(1,1), TGARCH(1,1), and EGARCH(1,1), to capture four popular financial products including TX, TE, TF, and MTX in domestic future markets in Taiwan from late December, 2005, to April, 2008. It revealed volatility trend in 28 reading months. I classified all samples into 24 pre-reading-months, in-sample data and four post-reading-months, out-of-sample data. fitting in-sample data in models, use AIC and SBC of the Model Selection Criterion to evaluate the goodness of fit of model, and then use out-of-sample data to evaluate model forecast ability through forecast ability index RMSE, MAE, and MAPE.
In the goodness of fit of model, TX, TE, and MTX all indicate that TGARCH(1,1) model fits in the best; only TF indicates GARCH(1,1) model has better fitness. In model forecast ability, TX, TE, and MTX all indicate that TGARCH(1,1) model has better forecast ability; only TF indicates EGARCH(1,1) has better forecast ability. Since the leverage effect does exist in domestic financial markets, we implied from the empirical study that TGARCH(1,1) model considers more variables and the leverage effect, TGARCH model has better model fitness than parallel model, ARCH model and GARCH model which did not consider the leverage effect. This phenomenon accords with the results from international and domestic documents. We supposed that since the global financial market is a big economy, the economic situations and financial product fluctuations of each country are related to each other. We would suggest investors to use TGARCH model to evaluate volatility trend and forecast when invest domestic future products. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T07:09:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008 | en |
dc.description.tableofcontents | 摘 要 I
Abstract II 圖目錄 VI 表目錄 VIII 第壹章 緒 論 1 第一節 研究動機及目的 1 第二節 研究架構 2 第貳章 文獻探討 4 第一節 認識風險與風險管理 4 第二節 風險值(Value at Risk, VaR)的定義與應用 7 第三節 風險值於國內外的規範 9 第四節 估算風險值的步驟及方法 11 第五節 財務時間序列特性和GARCH家族模型 14 一、 高狹峰分配(leptokurtic) 14 二、 波動群聚現象(volatility clustering) 14 三、 ARCH模型 15 四、 GARCH模型 17 五、 TGARCH模型 19 六、 EGARCH模型 20 第參章 研究方法 21 第一節 研究對象 22 一、 臺股期貨(TX) 23 二、 電子期貨(TE) 24 三、 金融期貨(TF) 25 四、 小型臺指期貨(MTX) 26 第二節 研究變數及研究期間 28 第三節 研究設計 29 第四節 檢定方法 30 一、 平穩型檢定-單位根檢定 30 二、 自我相關檢定- Q檢定 30 三、 常態性檢定-JB統計量 31 四、 模型選擇準則(配適度)- AIC和SBC 32 五、 模型選擇準則(配適度Ⅱ)- LR檢定 33 六、 模型選擇準則(預測力)- RMSE、MAE、MAPE 33 七、 ARCH檢定Ⅰ- ARCH-LM檢定 34 八、 ARCH檢定Ⅱ- Liung-Box Q2檢定 35 第肆章 實證結果 36 第一節 敘述性統計結果 36 第二節 資料鑑定 40 第三節 臺股期貨(TX)實證結果 44 第四節 電子期貨(TE)實證結果 55 第五節 金融期貨(TF)實證結果 63 第六節 小型臺指期貨(MTX)實證結果 71 第伍章 結論與建議 79 第一節 結論 79 第二節 建議 80 參考文獻 81 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 期貨商品最適預測模型之研究-以台灣市場為例 | zh_TW |
dc.title | The Research of Futures Optimal Forecasting Models-An Example of Taiwan Futures Market | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 96-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 陳思寬,林丙輝,葉疏 | |
dc.subject.keyword | 風險值,臺股期貨,金融期貨,電子期貨,小型臺指期貨,GARCH模型, | zh_TW |
dc.subject.keyword | VaR,TX,TE,TF,MTX,GARCH model, | en |
dc.relation.page | 83 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2008-08-01 | |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 國際企業學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 國際企業學系 |
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