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研究生:賴佩君
論文名稱:灰色系統、模糊理論與約略集理論於權變投資組合保險策略之應用
論文名稱(外文):The application of grey system、fuzzy theory and rough set theory on contingent portfolio insurance strategies
指導教授:余尚武余尚武引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:資訊管理系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
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:94
中文關鍵詞:權變投資組合保險人工智慧動態保險策略約略集合模糊理論灰色理
外文關鍵詞:Contingent Portfolio InsuranceArtificial IntelligenceDynamic insurance StrategiesRough Set TheoryFuzzy TheoryGrey Theory
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本研究以Black and Scholes (1973)之選擇權定價模式為基礎並利用Rubinstein and Leland (1981)選擇權複製之觀念,以股票與現金複製選擇權,進行投資組合保險在台灣股市之實證研究。文中採用以選擇權為基礎之投資組合保險(Option-Based Portfolio Insurance, OBPI),並運用人工智慧方法之約略集合理論(Rough Set Theory)、模糊理論(Fuzzy Theory)、與灰色系統(Grey System)等,建構權變投資組合保險(Contingent Portfolio Insurance)之模型,作為判斷股市多空走勢之依據,形成權變投資組合保險策略,在股市多頭時執行買入持有策略,空頭時則進行投資組合保險,並與複製性賣權策略與買入持有策略進行績效之比較。本研究以台灣證券交易所發行量加權股價指數作為研究標的,研究期間為民國81年1月至民國92年12月。經實證結果發現:
1. 就三種權變投資組合而言,灰關聯分析法與模糊-約略集合法,報酬率普遍上優於濾嘴法則。灰關聯分析法適合短期投資,而模糊約略集合法較適合長期投資。權變投資組合保險策略的績效優於買入持有策略,而買入持有策略的績效又優於複製性賣權策略。
2. 就相同之濾嘴比率時,濾嘴法則之權變投資組合保險策略的交易成本最高,表示該策略需承受鉅額的交易成本。而本研究之灰關聯分析法與模糊-約略集合則具有顯著較低的交易成本。
3. 在多頭時期,以買入持有策略績效最佳。至於權變投資組合保險策略與複製性賣權策略間,則因不同之調整法則而有不同之結果。
4. 在空頭時期,由於權變投資組合保險策略及複製性賣權策略在股價下跌時均進行保險的動作,因此相較於買入持有策略則有不錯的報酬。
5. 在股市持續震盪時,複製性賣權策略表現最差,而三種權變投資組合的績效差異性不大,會因研究期間之不同而有不同之結果,但在震盪時期其的交易成本,則明顯比買入持有策略高出許多。
第一章 緒論 I
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究架構 3
1.4研究假設與限制 5
第二章 文獻探討 7
2.1投資組合保險之理論基礎 7
2.2濾嘴法則 21
2.3灰色系統理論 24
2.4模糊理論 28
2.5約略集合理論 35
第三章 研究方法 38
3.1研究流程 38
3.2研究資料 38
3.3灰關聯分析法 40
3.4模糊-約略集合法 45
3.5其他方法之實證流程 55
第四章 實證結果與分析 58
4.1灰關聯分析方法 58
4.2模糊-約略集合方法 71
4.3 綜合分析-不同投資組合操作策略之績效比較 78
第五章 結論與建議 89
5.1研究結果 89
5.2研究建議 91
參考文獻 93
中文部份 93
英文部分 94
中文部份
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鄧聚龍(1985),灰色系統基本方法,華中理工大學出版社。
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鄧聚龍(1987),灰色系統基本方法,華中理工大學出版社。
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英文部分
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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