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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林采勳
研究生(外文):Tsai-Hsun Lin
論文名稱:定期定額基金投資停利點之探討
論文名稱(外文):Research on stop profit of Fund investment through Dollar-cost averaging
指導教授:吳昭彥吳昭彥引用關係
指導教授(外文):Chao-Yen Wu
學位類別:碩士
校院名稱:義守大學
系所名稱:資訊管理學系碩士班
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:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:154
中文關鍵詞:定期定額停利點共同基金
外文關鍵詞:Mutual FundsTake-profitDollar-cost Averaging
相關次數:
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定期定額投資(DCA)採每月定額扣款之方式,即使小額扣款和固定薪水之投資人,也能購買此基金、參與證卷市場之買賣與強迫儲蓄之功能;定期定額投資(DCA)為逐次購買風險性資產可避免單筆總額投資(LS)誤判時機點之風險,長時間下來可分攤持有成本,此功能與銀行定存頗類似,不過若贖回時機點正確將可獲得更高之長期複利效果;因此本研究已交易日第一天為進場依據且每兩個月申購一次,當獲利達到一成、二成、三成與四成,則全數獲利出清,依循此研究方法皆能獲利。
本研究顯示:投資方式採定期定額投資,且利用保德信高成長、元大卓越與群益馬拉松淨值作為基金評估樣本,再利用本研究所設定之停利點出場,於定期定額皆能有效獲利,及使要獲利四成用於保德信高成長中,最長等待時間為2029天、元大卓越最長等待時間為1644天與群益馬拉松最長等待時間為2301天;因此只要投資者願意等待,定期定額投資法皆能獲得最佳投資報酬率。
DCA is an investment approach which investors invest a fixed amount each month,allowing those who only invest a small amount or get paid fixed salary to participate in securities investment as well as to fulfill the purpose of regular saving. Because DCA is the way of buying risky assets in gradual manner, it can avoid the risk of wrong investment timing through lump sum investment (LS). As time goes by, DCA can help apportion cost of holding, similar to bank CD. However, with good timing of redemption, it can achieve higher profit out of long-term effect of compound interest. In this research we use the first buying as base and subscribes every other month. As rate of return reaches 10%, 20%, 30%, and 40%,we sell out total holding units and profit. By following the methods in this research, profit is guaranteed.
This research, which uses NAV of Prudential High Growth Fund、Yuanta Excellence Equity Fund and Citc Marathon Fund as evaluation sample, shows DCA can make profit by
using our preset stop profit point. In this sample, the longest waiting period for earning 40% is 2029 days for Prudential High Growth Fund、the longest waiting period for earning 40% is 1644 days for Yuanta Excellence Equity Fund and the longest waiting period for earning 40% is 2301 days for Citc Marathon Fund. Therefore, DCA can help get optimum investment return as long as investors have patience.
目錄I
圖目錄III
表目錄Ⅴ
致謝Ⅸ
摘要Ⅹ
Abstract XI
壹、緒論01
第一節 研究動機01
第二節 研究目的03
第三節 研究對象與流程04
貳、文獻探討06
第一節 指數股票型基金06
第二節 定期定額文獻回顧12
叁、研究方法17
第一節 研究架構17
第二節 研究假設18
第三節 實證研究步驟19
肆、實證研究21
第一節 元大卓越股票型基金簡介21
第二節 元大卓越用於台灣加權指數與三類指數之分析22
第三節 元大卓越持有天數與累積報酬率之統計分析30
第四節 保德信股票型基金簡介48
第五節 高成長用於台灣加權指數與三類指數之分析49
第六節 保德信高成長持有天數與累積報酬率之統計分析57
第七節 群益馬拉松用於台灣加權指數與三類指數之分析75
第八節 群益馬拉松持有天數與累積報酬率之統計分析83
伍、結論100
第一節 研究結果與討論100
第二節 研究限制103
第三節 未來研究方向與建議103
參考文獻104
附錄一112
附錄二120
附錄三128
表目錄
表1-1 投資理財工具特色介紹與優缺點比較表01
表1-2 定期定額與單筆投資之比較02
表2-1 ETF與共同基金之差異07
表2-2 ETF與股票之差異07
表2-3 2000年來投資MSCI世界指數各項情境之累積報酬率14
表2-4 定期定額與單筆投資波段績效統計(民國79~91 年台股空頭期間)15
表4-1 元大卓越淨值與台灣加權指數之相關係數22
表4-2 元大卓越淨值與台灣加權指數之線性迴歸參數估計22
表4-3 相關係數判別標準23
表4-4 元大卓越淨值與台灣加權指數之模式摘要23
表4-5 元大卓越淨值與台灣加權指數之模式適配度變異數分析表23
表4-6 元大卓越淨值與台灣光電類指數之相關係數24
表4-7 元大卓越淨值與台灣光電類指數之線性迴歸參數估計24
表4-8 元大卓越淨值與台灣光電類指數之模式摘要24
表4-9 元大卓越淨值與台灣光電類指數之模式適配度變異數分析表25
表4-10 元大卓越淨值與台灣金融保險類指數之相關係數25
表4-11 元大卓越淨值與台灣金融保險類指數之線性迴歸參數估計26
表4-12 元大卓越淨值與台灣金融保險類指數之模式摘要26
表4-13 元大卓越淨值與台灣金融保險類指數之模式適配度變異數分析表26
表4-14 元大卓越淨值與台灣半導體類指數之相關係數28
表4-15 元大卓越淨值與台灣半導體類指數之線性迴歸參數估計28
表4-16 元大卓越淨值與台灣半導體類指數之模式摘要29
表4-17 元大卓越淨值與台灣半導體類指數之模式適配度變異數分析表29
表4-18 元大卓越持有天數統計分析表30
表4-19 保德信高成長淨值與台灣加權指數之相關係數49
表4-20 保德信高成長淨值與台灣加權指數之線性迴歸參數估計50
表4-21 保德信高成長淨值與台灣加權指數之模式摘要50
表4-22 保德信高成長淨值與台灣加權指數之模式適配度變異數分析表50
表4-23 保德信高成長淨值與台灣半導體類指數之相關係數51
表4-24 保德信高成長淨值與台灣半導體類指數之線性迴歸參數估計51
表4-25 保德信高成長淨值與台灣半導體類指數之模式摘要52
表4-26 保德信高成長淨值與台灣半導體類指數之模式適配度變異數分析表52
表4-27 保德信高成長淨值與台灣金融保險類指數之相關係數52
表4-28 保德信高成長淨值與台灣金融保險類指數之線性迴歸參數估計53
表4-29 保德信高成長淨值與台灣金融保險類指數之模式摘要53
表4-30 保德信高成長淨值與台灣金融保險類指數之模式適配度變異數分析表54
表4-31 保德信高成長淨值與台灣光電類指數之相關係數55
表4-32 保德信高成長淨值與台灣光電類指數之線性迴歸參數估計55
表4-33 保德信高成長淨值與台灣光電類指數之模式摘要56
表4-34 保德信高成長淨值與台灣光電類指數之模式適配度變異數分析表56
表4-35 保德信高成長持有天數統計分析表57
表4-36 群益馬拉松淨值與台灣加權指數之相關係數75
表4-37 群益馬拉松淨值與台灣加權指數之線性迴歸參數估計76
表4-38 群益馬拉松淨值與台灣加權指數之模式摘要76
表4-39 群益馬拉松淨值與台灣加權指數之模式適配度變異數分析表76
表4-40 群益馬拉松淨值與台灣電子類指數之相關係數77
表4-41 群益馬拉松淨值與台灣電子類指數之線性迴歸參數估計77
表4-42 群益馬拉松淨值與台灣電子類指數之模式摘要78
表4-43 群益馬拉松淨值與台灣電子類指數之模式適配度變異數分析表78
表4-44 群益馬拉松淨值與台灣金融保險類指數之相關係數78
表4-45 群益馬拉松淨值與台灣金融保險類指數之線性迴歸參數估計79
表4-46 群益馬拉松淨值與台灣金融保險類指數之模式摘要 79
表4-47 群益馬拉松淨值與台灣金融保險類指數之模式適配度變異數分析表80
表4-48 群益馬拉松淨值與台灣半導體類指數之相關係數81
表4-49 群益馬拉松淨值與台灣半導體類指數之線性迴歸參數估計81
表4-50 群益馬拉松淨值與台灣半導體類指數之模式摘要82
表4-51 群益馬拉松淨值與台灣半導體類指數之模式適配度變異數分析表82
表4-52 群益馬拉松持有天數統計分析表 83
表5-1 三檔基金之一成平均持有天數與累積報酬率100
表5-2 三檔基金之二成平均持有天數與累積報酬率100
表5-3 三檔基金之三成平均持有天數與累積報酬率101
表5-4 三檔基金之四成平均持有天數與累積報酬率101
表5-5 三檔基金停利點之判斷標準表102
圖目錄
圖1-1 研究流程圖05
圖2-1 各項投資工具風險與報酬之比較08
圖3-1 研究架構圖17
圖4-1 元大卓越基金與台灣加權指數比較圖21
圖4-2 元大卓越持股分佈27
圖4-3 元大卓越基金達一成之累積報酬率35
圖4-4 元大卓越基金達二成之累積報酬率38
圖4-5 元大卓越基金達三成之累積報酬43
圖4-6 元大卓越基金達四成之累積報酬率47
圖4-7 元大卓越累積報酬率平均值與標準差47
圖4-8 保德信高成長持股分佈55
圖4-9 保德信高成長基金達一成之累積報酬率62
圖4-10 保德信高成長基金達二成之累積報酬率65
圖4-11 保德信高成長基金達三成之累積報酬率69
圖4-12 保德信高成長基金達四成之累積報酬率73
圖4-13 保德信高成長累積報酬率平均值與標準差73
圖4-14 群益馬拉松持股分佈80
圖4-15 群益馬拉松基金達一成之累積報酬率88
圖4-16 群益馬拉松基金達二成之累積報酬率91
圖4-17 群益馬拉松基金達三成之累積報酬率92
圖4-18 群益馬拉松基金達四成之累積報酬率98
圖4-19 群益馬拉松累積報酬率平均值與標準差99
中文部份
[1]元大投信,公開說明書:元大卓越.網址:http://www.taishinbank.com.tw/upload/F34040802/_20090716111951_file16.pdf.
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[6]李洪成,”SPSS19統計分析入門講座”,台北:松崗資訊股份有限公司,頁4.1-9.5(2010)。
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[9]金周刊,金周特刊:定期定額的實用操作技巧.網址:http://www.businesstoday.com.tw/v1/content.aspx?a=W20110500853.
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[13]張清良,”股票市場買賣研判指標的應用” ,碩士論文,中正大學,財務金融所(2008)。
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[15]張嘉容,”台股指數選擇權市場效率之探討-以ETF與指數選擇權交易策略為例” ,碩士論文,成功大學,會計學系(2007)。
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[20]陳應慶,”應用技術分析指標於台灣股票市場加權指數買進時機切入之實證研究-以RSI、MACD及DIF為技術指標” ,碩士論文,佛光人文社會學院,管理學研究所(2004)。
[21]曾家鉅,”以全球觀點看ETF折價率與報酬率之關係” ,碩士論文,開南管理學院,企業管理系(2005)。
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[24]葉宗杰,”股票型共同基金定期定額獲利策略之研究” ,碩士論文,銘傳大學,資訊管理學系(2005)。
[25]劉明漲,”技術指標與電子類股操作績效” ,碩士論文,中正大學,財務金融所(2007)。
[26]劉映興,”多重技術指標之交易法則模擬在台灣加權股價指數交易的實證研究” ,碩士論文,大葉大學,事業經營研究所(2002)。
[27]劉殷如,”指數股票型基金之績效評估及相關研究” ,碩士論文,國立成功大學,會計學系(2003)。
[28]劉偉健,”共同基金投資方法之比較定期定額與單筆投資” ,碩士論文,亞洲大學,國際企業系(2006)。
[29]蔣岡霖,”證劵技術指標分析之修正研究”,萬能商學學報,11,民95.07,pp.201-208 (2006).
[30]蔡俊隆,”以移動平均線法則為買賣策略應用於台灣加權股價指數之實證研究” ,碩士論文,國立中正大學,企業管理所(2005)。
英文部份
[1]Chin-chen Lai “Dollar Cost Averaging and Value Averaging under Geometric Brownian Motion Model”, National Cheng Kung University, 2008.
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[3]Harman, Parameswaran, and Witt, “Shares, bonds, or cash? Asset Allocation in the neweconomy using CART”, SALOMON SMITH BARNEY Quantitative Analysis, 2000.
[4]Lam,”Neural Network Techniques for financial performance prediction :integratingfundamental and technical analysis”, Decision Support System, 2004.
[5]Lipper,基金評鑑機構:理柏. 網址: http://www.lipperweb.com/default.aspx.
[6]Paul S. Marshall,”A Statistical Comparison Of Value Averaging Vs. Dollar Cost Averaging And Random Investment Techniques”, Journal of Financial and Strategic Decisions, 2000.
[7]Ryan,” Dollar Cost Averaging vs. Value Averaging”, Cashmoneylife, 2008.
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