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研究生:陳建宏
研究生(外文):Chen, Chien-Hung
論文名稱:短期利率預測
論文名稱(外文):Short-Term Interest Forecasting
指導教授:李命志李命志引用關係
指導教授(外文):Lee, Ming-Chih
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
系所名稱:財務金融學系碩士在職專班
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:68
中文關鍵詞:時間序列利率預測GARCH模型馬可夫轉換模型常數跳躍模型
外文關鍵詞:Time seriesInterest ForecastingGARCH ModeMarkov Switching ModelConstant Intensity Jump Model
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本研究以時間序列之計量模型為主要的預測方法,採用GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型、馬可夫轉換模型(Markov Switching Model)及常數跳躍模型(Constant Intensity Jump Model)等,對台灣短期利率的預測作比較,希望找到一個較合理且預測績效較佳的利率預測模型。
實證分析所得之結果顯示,利用三種計算誤差值(MAD、RMSE及MAPE)之統計量來作衡量,得到常數波動模型模型預測績效較佳。故台灣短期利率依歷史資料實證,在以GARCH模型捕捉條件變異數基礎下,加入考量結構性轉變及跳躍的因子後,最能描述並預測變化的情形。
This research is majority adopted time series econometric model as a forecasting approach. We try to find a reasonable and efficient model for predicting Taiwan’s short-term interest rate. Through the research process, we compare with GARCH, Markov Switching and Constant Intensity Jump Model to identify the best performance econometric model.
The result indicates that Constant Intensity Jump Model would be the best by the three kind of measurement tool (MAD, RMSE and MAPE). Conclusion, base on basic GARCH Model, and considering the factor of structure change and jump, Constant Intensity Jump Model is the best econometric model to forecast the Taiwan’s short-term interest rate.
目 錄
第一章 緒論 5
第一節 研究動機與目的 5
第二節 研究方法與範圍 6
第三節 本文組織架構 8
第二章 利率理論與預測方法之文獻探討 9
第一節 利率決定理論 9
第二節 預測方法之國外文獻回顧 13
第三節 預測方法之國內文獻回顧 16
第四節 相關文獻評論 24
第三章 實證模型文獻探討 25
第一節 GARCH 模型與相關文獻探討 25
第二節 馬可夫轉換模型與文獻探討 29
第三節 常數跳躍模型與相關文獻探討 31
第四章 研究方法 34
第一節 資料來源 34
第二節 單根檢定 34
第三節 GARCH模型 37
第四節 馬可夫轉換模型 39
第五節 常數跳躍模型 44
第六節 評量預測模型能力方法說明 47
第五章 實證結果分析 49
第一節 基本統計量分析 49
第二節 單根檢定 52
第三節 各模型實證估計結果分析 54
第四節 各模型預測績效比較 56
第六章 結論 59
一、中文參考文獻 61
二、英文參考文獻 63
一、中文部份
1.尤子源,「隔夜拆款利率預測模型之研究比較」,民國90 年6 月,高雄第一科技大學金融營運系碩士論文。
2.王重成,「台灣地區利率領先指標之研究」,民國83 年7 月,中山大學財務管理研究所碩士論文。
3.吳蕙如,「利率預測與銀行準備部位操作之研究-神經網路與遺傳程式之應用」,民國86年5月,財稅研究第二十九卷第三期,P.121-139。
4.沈中華,「台灣利率的分析-全面性檢討(上)」,民國85 年10 月,企銀季刊第二十卷第二期,P.71-82。
5.沈中華,「台灣利率的分析-全面性檢討(下)」,民國86 年1 月,企銀季刊第二十卷第三期,P.40-49。
6.林常青,「台灣短期利率動態行為:狀態轉換模型的應用」,民國91 年3 月,經濟論文,30, P.29-55。
7.林炳輝、葉仕國,「台灣金融市場跳躍-擴散利率模型之實證研究」,民國87 年7 月,中國財務學刊,6, P.77-106。
8.林冠威、蔡培倫,「台灣公債利率月模型之探討」,民國86 年3 月,貨幣觀測與信用評等第四期,P.66-73。
9.胡俊凱,「利率預測」,民國79 年12 月,產業金融第六九期,P.47-62。
10.許溪南與沈添吉,「台灣短期利率渾沌現象與非線性現象之研究」,民國86年,成功大學學報,32,P.79-102。
11.梁國源,「漫談預測」,民國77 年8 月,台灣經濟金融月刊第二十四卷第八期,P.26-29。
12.黃駿逸,「時間數列模型對股價指數報酬率預測之能力之評估」,民國89 年6 月,淡江大學財務金融學系碩士論文。
13.陳惠美,「匯率模型預測績效之探討」,民國90 年6 月,淡江大學財務金融學系碩士論文。
14.陳心一,「短期匯率預測:ARIMA與GARCH模型之比較研究」,民國86 年6 月,中山大學財務管理學系碩士論文。
15.曾瑞文,「台灣地區長短期利率預測模型之建構-以政府公債及商業本票為研」,民國91 年8 月,中山大學財務管理學系碩士論文。
16.莊証皓,「利率預測與操作策略之研究--以債券市場為例」,民國90 年6 月,實踐大學企業管理學系碩士論文。
17.彭國星,「影響短期利率的因素及利率走勢研判」,民國87 年12 月,元大投資資訊P.27-32。
18.蔡培倫,「長短期利率預測及其應用」,民國83 年6 月,東吳大學經濟學研究所碩士論文。
19.賴柏志,「短天期指標利率的建立」,民國89 年11 月,貨幣觀測與信用評等,P.140-144。
20.鍾俊文,「淺釋物價、利率與匯率的三角關係」,民國85 年9 月,貨幣觀測與信用評等,P.54-57。
21.魏志良,「國際股價指數期貨與現貨直接避險策略之研究」,民國90 年6 月,淡江大學財務金融學系碩士論文。
二. 英文部份
1.Akgiray, V. and G. Booth (1988), “Mixed Diffusion-Jump Process Modeling of Exchange Rate Movements”, Review of Economics and Statistics, Vol. 70, P. 631-637.
2.Bollerslev, T. (1986), “Generalized autoregressive conditional variance heteroscedasticity” Journal of Econometrics, Vol. 31, P. 307-327.
3.Box, G.E.P. and Jenkis, G.M. (1970), “Time series analysis forecasting and control,” Holden-Day, Inc.
4.Brick, J.R. and Thompson, H.E. (1978), “Time series analysis of interest rates: some additional evidence,” The Journal of Finance, Vol. 33, P. 93-103.
5.Cai, J.(1994), “A Markov Model of Unconditional Variance in ARCH,” Journal of Business and Economic Statistics, 12, P. 309-316.
6.Clifford A. Ball; Walter N. Torous (1999), “The Stochastic Volatility of Short-Term Interest Rates: Some International Evidence,” The Journal of Finance, Vol. 54, No. 6, P. 2339-2359.
7.Cox, John, Jonathan Ingersoll, and Stephen Ross, (1985), “A theory of the term structure of interest rates, “ Econometrica, 53, P. 363-384.
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9.Daniel.R. Smith (2002), “Markov-Switching and Stochastic Volatitlity Diffusion Models of Short-Term Interest Rates,” Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 20, No. 2, P. 183-197.
10.Dickey, D.A. and Fuller, W.A.(1981)“ Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root.” Journal of Econometrica, Vol. 49, P. 1057-1072.
11.Diebold, F. X. (1986), “Modeling the Persistence of Conditional Variances: A Comment,” Econometric Review, 5, P. 51—56.
12.Das, Sanjiv, (2001), “The surprise element: Jumps in interest rates,” Journal of. Econometrics, 106, P. 27-65.
13.Driffill, J. (1992), “Changes in Regime and the Term Structure,” Journal of Economic Dynam ics and Control, 16, P. 165—173.
14.Engle, R.(1982)“Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance United Kingdom Inflation.” Journal of Econometrica, Vol. 50, P. 987-1007.
15.Fama, E.F.(1975)“ Short-term interest rates as predictors of inflation,” American Economic Review, Vol. 67, P. 269-282.
16.Frederic (1998)“Money Rules.” Journal of Economist, Vol. 349, P. 82-85.
17.Garbade, K. and Wachtel P. A. (1978) “Time Variation in the Relationship between Inflation and Interest Rates,” Journal of Monetary Economics, Vol. 4, P. 755-765.
18.Gray, S. F. (1996), “Modeling the Conditional Distribution of Interest Rates As a Regime-Switching Process,” Journal of Financial Economics, 42, P. 27—62
19.Hamilton, J. D. (1988), “Rational Expectations Econometric Analysis of Changes in Regime:An Investigation of the Term Structure of Interest Rates,” Journal of Economic Dynamicsand Control, 12, P. 385—423.
20.Hamilton, J. D. (1989), “A New Approach to the Economic Analysis of Nonstaionary TimeSeries and Business Cycle,” Econometrica, 57, P. 357—384.
21.Hamilton, J. D. (1994), Time Series Analysis, Princeton: Princeton University Press.
22.Hamilton, J. D. and Susmel R. ,(1994), “Autoregressive Conditional eteroscedasticity and Changes in Regime,” Journal of Econometrics, 64, P. 307—333.
23.Hamilton, James (1996), “The daily market for Federal funds,” Journal of Political Economy, 104, P. 26-56.
24.Hansen, B. E. (1992), “The Likelihood Ratio Test under Nonstandard Conditions: Testing theMarkov Switching Model of GNP,” Journal of Applied Econometrics, 7, P. 61—82.
25.Huang, C. H. (1999), “Phases and Characteristics of Taiwan Business Cycles: A Markov Switching analysis,” Taiwan Economic Review, 27, P. 185—214.
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33.Park, T.H. and Switzer, L.N. (1997)“ Forecasting interest rates and yield spreads:The informational content of implied future yields and best-fitting forward rate models. ”Journal of Forecasting, Vol. 16, P. 209-224.
34.Daniel R. Smith(2002), “Markov-Switching and Stochastic Volatility Diffusion Models of Short-Term Interest Rates,” Journal of Business and Economic Statistics, 20, P. 183—197.
35.Thoma, M. A. (1992)“ Some international evidence on the exogeneity of the ex-ante real rate of interest and the rationality of expectation. ” Journal of Macroeconomics, Vol. 14, P. 33-45.
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37.Wing H. Chan, and John M.Maheu (2002), “Conditional Jump Dynamics in Stock Market Returns,” Journal of Business and Economic Statistics, 20, P. 377—389.
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