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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 管理學院
  3. 國際企業學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/34304
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DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor任立中(Li-Chung Jen)
dc.contributor.authorSheng-Yen Laien
dc.contributor.author賴勝彥zh_TW
dc.date.accessioned2021-06-13T06:02:14Z-
dc.date.available2006-06-27
dc.date.copyright2006-06-27
dc.date.issued2006
dc.date.submitted2006-06-21
dc.identifier.citation中文部份
(1) 王仕茹(1999),整合層級貝氏聯合區隔與定位分析模式:來源國效應評價、品牌權益衡量與新產品設計之應用,國立台灣大學國際企業學研究所未出版博士論文。
(2) 王彥茸(2000),台灣實施隔週休二日制度對股市報酬率之影響,中央大學企業管理研究所碩士論文。
(3) 王根寶(2002),台股實施週休二日之星期效應實證研究,國立高雄第一科技大學財務管理所。
(4) 江怡慧(2000),「證券網路下單之現況及影響」,產業金融季刊,第107期,pp.103-117。
(5) 林玄通(2000),台灣股票市場之低價股效應,朝陽大學財務金融系碩士班。
(6) 林建池(2004),資料庫行銷於基金組合之設計-以線上投資人擇時擇股能力與穩定性表現為例,國立台灣大學國際企業學系研究所未出版碩士論文。
(7) 林慧晶(1997),資料庫行銷之顧客價值分析與行銷策略應用,國立台灣大學國際企業學系研究所未出版碩士論文。
(8) 張維雯(2004),資料庫行銷於基金組合之設計-以線上投資人擇時擇股能力為例,國立台灣大學國際企業學系研究所未出版碩士論文。
(9) 陳君永(2002),線上投資人間擇時擇股異質性效果之實證研究,國立台灣大學國際企業學系研究所未出版碩士論文。
(10) 陳嬿任(1997),國內基金持股資料對投資人擇時擇股之指標效果實證研究,國立台灣大學國際企業學研究所未出版碩士論文。
(11) 黃士榮(2003),層級貝氏統計模式應用於資料庫行銷-以線上投資者個人化擇時擇股能力之分析,國立臺北大學合作經濟學系研究所未出版碩士論文。
(12) 黃美甄(2003),資料庫行銷之顧客價值遷移路徑分析,國立台灣大學國際企業學系研究所未出版碩士論文。
(13) 黃錦瑭(2000),網路下單對證券市場之影響-券商效益與試場基效之分析,國立中山大學管理學院碩士論文。
(14) 蔡靜玉(2000),網路證券業特性之研究,國立政治大學國際貿易學系研究所未出版碩士論文。
(15) 謝文真(2004),台灣股市選舉行情之實證研究:1989 ─ 2004 年,國立成功大學政治經濟學研究所。

英文部分
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(3) Armstrong, G. & P. Kotler (2000), Marketing: An Introduction, New Jersey:Prentice Hall, 5th.
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(6) Conrad, J., and G. Kaul (l993), 'Long-Term Marker Overreaction of Biases in Computed Returns?', The Journal of Finance, 48(l), pp. 39-63.
(7) David Shani, Sujana Chalasani (1992), “Exploiting Niches Using Relationship Marketing,” The Journal of Consumer Marketing, Vol.9, No.3, pp.33-42.
(8) Elliott, Gregory and William Glynn (1998), “Segmenting Financial Services Markets for Customer Relationships: A Portfolio-Based Approach,” The Service Industries Journal, Vol.18, Iss.3, pp.38-54.
(9) Gronroos, Christian (1995), “Relationship Marketing: The Strategy Continuum,” Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.23, No.4, pp.252-254.
(10) Hughes, Arthur M. (1994), Strategic Database Marketing, Chicago: Probus Publishing.
(11) Joseph, Anthony P., and Conway Lackman, A. Graham Peace and Gerald Tatar (1999), “Leveraging Customer Database for Strategic Marketing Advantage in The Retail Industry,” Journal of Database Marketing, Vol.7, No.1, pp.53-59.
(12) Kahan, Ron. (1998), “Using database marketing techniques to enhance your one-to-one marketing initiatives,” Journal of Consumer Marketing, Vol.15, N0.5, pp.491-493.
(13) Kotler, Philip (1997), Marketing Management, Prentice-Hall, Inc., 9th.
(14) Kotler, Philip (2000), Kotler on Marketing: How to Create, Win, and Dominate Markets, New York: Simon & Schuster Inc.Leamer, E. E. (1978), Specification Searches, New York: Wiley.
(15) Madigan, D., and A. E. Raftery (1994), “Model Selection and Accounting for Model Uncertainty in Graphical Models Using Occam’s Windows,” Journal of American Statistical Association, Vol.89, pp.1535-1546.
(16) Martijn, K.J. (2002), “Stock Return Predictability: A Bayesian Model Selection Perspective,” The Review of Financial Studies, Vol.15, No.4, pp.1223-1249.
(17) Peterson, Robert A. (1995), “Relationship Marketing and the Consumer,” Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.23, No.4, pp.278-281.
(18) Sharma, Arun and Jagdish N. Sheth (1997), “Relationship Marketing,” Industrial Marketing Management, Vol.26, pp.87-89
(19) Sharpe, W. F. (1966), “Mutual fund performance”, Journal of Business, Vol.39, pp.119-138.
(20) Treynor, J. L. and K. K. Mazuy (1965), “Can Mutual Funds Outguess the Market,” Harvard Business Review, Vol.43, pp.131-136.
(21) Treynor, J. L. (1968), “How to Rate Management of Investment Funds,” Harvard Business Review, Vol.44, pp.63-75.
(22) Young, Martin R., and Peter J. Lenk (1998), “Hierarchical Bayes Methods for Multifactor Model Estimation and Portfolio Selection,” Management Science, Vol.44, No.11, Part 2 of 2, pp.111-124.
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/34304-
dc.description.abstract股市跟定期存款相比是個高報酬的市場,但其風險卻也提高許多。本研究希望能在瞬息萬變的股市中,找出高獲利低風險的投資模式。因此先利用擇時擇股穩定性模型將線上投資者分群,再利用統計分析,觀察成功與不成功的投資者之間,到底存在著何種投資模式差異導致投資人之間報酬率的不同,並對此找到合理的解釋方式。
首先應用貝氏層級統計研究不同投資者在重大事件發生後,是否會有異常的交易行為。再觀察投資者選擇買入或賣出各種股票時,對不同價位或具有特定形象的股類,如水餃股、雞蛋股、牛皮股等特殊股類,觀察投資人在發生重大事件後,是否會對這些特殊股類做出異常的買賣行為。最後觀察不同的投資族群在一周中的投資行為是否符合週末效果之假設,或是有其他不同的投資模式。
本研究分析的資料來源為某證券公司的線上投資人交易資料,以及當時各股的歷史資料。結果發現,在重大事件發生後的交易日,不同投資人間的反應差異都不顯著,只能從其中趨勢描繪:成功的投資者是積極進取,規避政治波動,且較注意影響全國經濟資訊的一群人。在選擇股票種類方面,具擇股能力與穩定性的理財專家型投資人與其他族群投資人相比,多投資於高價股、中高價股、中價股、中低價股以及牛皮股,不喜過於低價的股票。在購買股票時點方面,由於週末效果的發現歷史已久,一般投資人接觸的買賣股決策皆隱含週末效應的考量,故各群投資者皆無顯著差異。只能從趨勢推測理成功投資者的賣股時機大致位於一週中的星期三與最後一天。
zh_TW
dc.description.abstractComparing with the fixed deposit, investing in the stock market is a higher revenue but higher risk way to invest. This research wants to find the right investing way to get high revenue but avoid risk. Therefore, this research distinguishes different type of the investors by timing and selection ability first. By using the statistics method, the research wants to find out what kind of different investing modes are there between the successful investors and the unsuccessful investors. And find a reasonable analysis for the phenomenon.
First, this research uses the Hierarchical Bayes Statistics to observe are there any different investing method for different type of investors after major event occurred. Second this research observes what kind of stock – different price or figure– do the investors buy or sell after major event occurred. Third the research wants to see whether different types of investors’ investing way follow the weekend effect or not.
This research’s data comes from the online investors’ trading information of a securities firm. The research results show that there are no obvious different between all type of investors after major event occurred. Form the aspect of stock selecting, the investors who have selection and stable ability like high-price, median and high-price, median-price, median and low-price, and the stable stock. However, there is no obvious different time to buy or to sell the stock in a week. We can only find out the trend that the successful investors sold their stock on Wednesday and the last day in a week.
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-06-13T06:02:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2006
en
dc.description.tableofcontents目錄 i
表目錄 ii
圖目錄 iii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 2
1.4 論文架構 3
第二章 文獻探討 4
2.1 網路下單 4
2.2 投資績效評估 9
2.3 影響投資行為之變數 13
第三章 研究方法 21
3.1 研究架構 21
3.2 線上投資人擇時擇股穩定性能力分析 22
3.3 研究設計與變數選取 25
第四章 實證結果 34
4.1 資料描述 34
4.2 投資人擇時擇股能力之區隔分析 38
4.3 層級貝氏模型分析 44
4.4 投資人種類與選股種類分析 51
4.5 投資人種類與投資時點分析 55
第五章 結論與建議 62
5.1 研究發現 62
5.2 策略建議 63
5.3 研究限制與後續研究建議 65
參考文獻 66
中文部份 66
英文部分 67
dc.language.isozh-TW
dc.subject擇時擇股zh_TW
dc.subject貝氏層級統計zh_TW
dc.subject線上投資人zh_TW
dc.subjecttiming and selection abilityen
dc.subjectonline investoren
dc.subjectHierarchical Bayes Statisticsen
dc.title線上投資人選股擇時策略之分析zh_TW
dc.titleThe Strategic Analysis of online investors' Timing and Selection Abilityen
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear94-2
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee陳厚銘,周建亨
dc.subject.keyword擇時擇股,貝氏層級統計,線上投資人,zh_TW
dc.subject.keywordtiming and selection ability,Hierarchical Bayes Statistics,online investor,en
dc.relation.page68
dc.rights.note有償授權
dc.date.accepted2006-06-22
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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