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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃煥升
研究生(外文):Huan-Sheng Huang
論文名稱:台灣上市公司股票報酬和自營商的交易網路
論文名稱(外文):The Stock Returns of Taiwan Listed Companies and Dealers'' Trading Network
指導教授:許英麟許英麟引用關係
口試委員:顏盟峯莊宏瑋
口試日期:2015-06-11
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:統計學研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2015
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:24
中文關鍵詞:網路密度三因子模型
外文關鍵詞:Network DensityThree Factors Model
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投資人於證券市場中獲取重要的資訊是相當重要的,尤其市場三大法人交易資訊更是倍受關注。本文採用的樣本期間為2004年1月~2011年12月自營商對上市公司交易紀錄的週資料,除採用市場超額報酬、資產規模及股價淨值比變數外,將原Fama and French (1993) 的三因子模型加入自營商交易網路密度變數去探討對股票報酬是否顯著正相關。若為正相關則代表自營商交易越頻繁,所以有較高的報酬,反之自營商交易數量越少代表交易不熱絡,所以報酬較低。

Obtaining effective information in the stock market is important, especially the trading information of the three major institutional investors. During the sample used from January 2004 to December 2011 of dealers week profile record of listed companies in this paper, in addition to used market excess returns、asset size and price book ratio variables, original Fama and Franch (1993) three factors model added network density variable of dealers trading to examine whether significant positive correlation on stock returns. If the transaction is a positive correlation represents dealers trading more frequently, therefore have higher reward, conversely less number of dealers trading on behalf of the transaction is not warm, therefore have lower reward.

中文摘要 i
Abstract ii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的與架構 2
第二章 文獻探討 4
第三章 資料 6
第一節 資料變數簡介 6
第二節 資料簡介 8
第三節 562家上市股 9
第四章 研究方法 13
第一節 自營商交易網路 13
第二節 股票報酬與網路密度資料分析 14
第三節 三因子迴歸模型 17
第四節 網路交易密度迴歸模型 17
第五節 假設結果 18
第五章 實證結果與分析 19
第一節 三因子模型 19
第二節 三因子+網路密度迴歸模型 20
第三節 三因子與四因子迴歸模型比較 22
第六章 結論與建議 23
一、結論 23
二、未來研究與建議 23
參考文獻 24


1.Fama and French (1993),“Common risk factors in the returns on stocks and bonds”, Journal of Financial Economics, 33, 3-56
2.Hongwei Chuang and Hwai- Chung Ho (2013),“Measuring the default risk of sovereign debt from the perspective of network”, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 392, 2235-2239
3.Hong et al. (2005),“Thy neighbor''s portfolio: word‐of‐mouth effects in the holdings and trades of money managers”, The Journal of Finance, 60(6), 2801-2824
4.Kazuo Yamaguchi (1994),“The flow of information through social networks: Diagonal-free measures of inefficiency and the structural determinants of inefficiency”, Social Networks, 16(1), 57-86
5.Gomez-Rodriguez, M., Leskovec, J., and Krause, A., 2012, Inferring networks of diffusion and influence, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 5:21, 1-37.
6.Ozsoylev, Han and Walden, Johan and Yavuz, M Deniz and Bildik, Recep, 2014, Investor networks in the stock market, Review of Financial Studies 27, 1323-1366.
7.Cohen, L., Frazzini, A., and Malloy, C., 2008, The small world of investing: Board connections and mutual fund returns, Journal of Political Economy116, 951-979
8.Ozsoylev, Han N and Walden, Johan, 2011, Asset pricing in large information networks, Journal of Economic Theory 146, 2252-2280


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