臺灣博碩士論文加值系統

研究期間為西元2005年到西元2014年之每日收盤價。本研究分析台灣散裝船航運公司之慧洋(2637)、裕民(2606)、新興(2605)、四維航(5608)、中航(2612)、台航(2617)、益航(2601)與東森(2614)，分別與具有代表國際航運指標的波羅的海(BDI)運價指數建立模型，以研究股價的關聯性。


實證的結果得到了如下幾項結論：(1)原始序列為非定態的時間序列，需要經過一階差分之後，才會呈現定態的時間序列。(2)本研究發現波羅的海運價指數各別與慧洋、裕民序列具有共整合的關聯性；然而，波羅的海運價指數各別與新興、中航、四維航、台航、益航以及東森不具有共整合的關聯性，則將其經過一階差分之後的變數以未限制之向量自我迴歸模型進行分析。(3)經由向量誤差修正模型估計的係數得知，慧洋與裕民序列分別對BDI的修正時間較快。(4)因果關係檢定，呈現BDI與東森序列彼此不影響，其他序列皆有雙向或單向的領先與落後關聯性。(5)衝擊反應的結果顯示外在衝擊對各股產生不一的短期正負震盪的影響，長期衝擊都下降至零，最終皆收斂至長期均衡關係。


實證分析的結果，驗證本研究所提出波羅的海運價指數與台灣散裝船航運公司股價之間的關聯性，對於欲瞭解股價的關聯性確實有所助益。

The study period is the daily closing price from 2005 to 2014 A.D. , analyze Wisdom Marine Lines Co., Ltd. (2637), U-Ming Marine Transport Corp.(2606), Sincere Navigation Corp.(2605), Shih Wei Navigation Co., LTD.(5608),Chinese Maritime Transport Ltd. (2612), Taiwan Navigation CO., LTD.(2617),First Steamship Co., Ltd. (2601), and Eastern Media International Corp.(2614), respectively in Taiwan, modeling representatives of the International Baltic shipping index freight index to study the relationships of the stock price.


The empirical results obtained the following several conclusions:(1)The original series of the non-stationary state, needed to go through after the first-difference, time-series will be presented in stationary state.(2)The study find that BDI, (2637) and (2606) has Co-integrating individually ; however, the others without Co-integrating individually, so it is after the first-order differential variables to not limit the VAR model analysis.(3)As unbalanced, estimated coefficients via VECM, only the correction of (2617) slower time than BDI.(4) Granger Causality Test shows BDI and (2614) does not have relationships, the others do. (5)The results show the impact of external shocks reaction generated for each series of varying positive and negative short-term shocks and long-term impact has fallen to zero, and ultimately all converge to the long-run equilibrium relationship.(6)The study found that, when the VECM is not added to a virtual variable, the goodness of fit is more better.


The empirical analysis presented in this study to verify the relevance of the BDI and Taiwan shipping bulk ship between the stock price is really helpful.

摘要 I
Abstract II
目錄 Ⅲ
表目次 Ⅳ
圖目次 VIII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究流程圖 4
1.4 研究架構 5
第二章 文獻回顧 6
2.1 波羅的海運價指數(BDI)在海運市場之關聯性文獻 6
2.2 關聯性研究之文獻 10
第三章 研究方法 11
3.1 ADF單根檢定 11
3.2 JOHANSEN共整合檢定 12
3.3 GRANGER因果關係檢定 14
3.4 衝擊反應函數分析 14
3.5 向量自我迴歸模型(VAR) 15
3.6 向量誤差修正模型(VECM) 16
第四章 實證分析 17
4.1 波羅的海運價指數與上市散裝航運公司的歷史趨勢圖與敘述性統計量 17
4.2 自我相關圖(CORRELOGRAM)與ADF單根檢定 25
4.3 JOHANSEN共整合 64
4.4 GRANGER因果關係檢定 85
4.5 衝擊反應函數分析 89
第五章 結論與建議 105
5.1 結論 105
5.2 建議 106

參考文獻 107

一、網站資料：
1. 臺灣證券交易所，2014，http://www.twse.com.tw/ch/index.php，2014年1月30日擷取。
2. 台股股票百種數據、分析工具及排行榜提供NLog股市分析http://stock.nlog.cc，2014年1月30日擷取。
3 cnYES鉅亨網http://www.cnyes.com/futures/flashchart/BDI.html，2014年1月30日擷取。


二、教科書：
1. 楊奕農(2009)，時間序列分析：經濟與財務上之應用，第二版，雙葉書局。
2. 陳旭昇(2010)，時間序列分析：總體經濟與財務金融之應用，第二版，東華書局。
3. 林茂文(2006)，時間數列分析與預測-管理與財經之應用，第三版，華泰文化事業有限公司。


三、中文期刊：
1. 林繼昌. (2014).聯合國貿易與發展會議(UNCTAD)年海上運輸回顧摘要. 船舶與海運通訊, (132), 1-2. 。
2. 周明道, &; 陳鵬百. (2013). 臺灣散裝航運類股指數與波羅的海綜合運價指數關聯性分析. 航運季刊, 22(2), 85-103. 。
3. 張瀞之, &; 劉錫謙, (2010). ，以時間序列方法探討波羅的海運價指數與運輸類股之研究：以美國與台灣為研究對象，臺灣銀行季刊， 61(2), 191-207.。
4. 張瀞之, 王志敏, &; 周梅菁. (2008). 國際散裝海運市場巴拿馬極限型船運價指數與船價波動因果關係研究. 航運季刊, 17(1), 79-94. 。


四、國內碩士論文：
1. 黃塘詅. (2014). 台灣主要上市散裝航運公司之股價影響因素之探討. 中山大學. Available from Airiti AiritiLibrary database. (2014年) 。
2. 鄭光余. (2014). 船舶價格指數與運價相關指數波動之關聯性分析. 中山大學. Available from Airiti AiritiLibrary database. (2014年) 。
3. 謝宗憲. (2014). 波羅的海運價指數與股價指數及原物料價格指數之關聯性. (碩士), 國立中正大學, 嘉義縣. 。
4. 黃政強. (2013). 散裝貨輪新造船舶價格之影響因素探討. (碩士), 國立臺灣海洋大學, 基隆市. 。
5. 蕭力愷. (2013). 波羅的海運價指數、大宗物資價格與燃油價格關聯性之研究. (碩士), 國立臺灣海洋大學, 基隆市. 。
6. 簡彣如. (2013). 海運市場運價與原油價格之相互關係. (碩士), 國立臺灣海洋大學, 基隆市. 。
7. 梁涵葳. (2012). 波羅的海海岬型船運費指數與亞洲鋼價指數之關聯性研究. 長榮大學. Available from Airiti AiritiLibrary database. (2012年) 。
8. 許嘉修. (2011). 散裝運價與貨櫃運價領先落後關係. (碩士), 國立臺灣海洋大學, 基隆市. 。
9. 黃建勝. (2011). 運價指數現貨與期貨之共整合分析. (碩士), 國立臺灣海洋大學, 基隆市. 。
10. 方怡琇. (2010). 波羅的海綜合運價指數與鋼價指數對國內不定期航運上市公司股價連動分析. 長榮大學航運管理研究所學位論文, 1-113. 。
11. 林季緯. (2009). 波羅的海運價指數與金磚四國股價指數因果關係分析. (碩士), 國立成功大學, 台南市. 。


五、國外文獻：
1. Chung, S., &; 김성기. (2011). A Study on the Effect of Changes in Oil Price on Dry Bulk Freight Rates and Intercorrelations between Dry Bulk Freight Rates. Journal of Korea Port Economic Association, 27(2), 217-240.
2. Jung, K.-J., &; Ha, Y.-S. (2010a). The Empirical Analysis for the Effect of Global Finance-Crisis to the Baltic Dry Index. Journal of Shipping and Logistics, 26(1), 1-16.
3. Jung, K.-J., &; Ha, Y.-S. (2010b). The Structural Change in the BDI Function due to the Global Financial Crisis: Using the Kalman Filter. Journal of Shipping and Logistics, 26(2), 217-231.
4. Kim, C. (2013). Dynamic Causality among International Financial Variables, China Effect, and Shipping Business Cycle after the Global Financial Crisis. Journal of Shipping and Logistics, 29(3), 575-589.
5. Lee, S.-W., &; Kim, J. S. (2014). An Analysis on Relationship between BDI and Financial Markets of Korea. International Area Studies Review, 18(1), 181-200.
6. MyungHee, C., &; 김현석. (2013). An Empirical Analysis of the Relationship Between Demand-Supply Shock of Bunker and Stock Price. Journal of Shipping and Logistics, 29(3), 609-626.
7. Soowonmo. (2011). Forecasting the BDI during the Period of 2012. Journal of Korea Port Economic Association, 27(4), 1-11.
8. Soowonmo. (2013). A Forecast of Shipping Business during the Year of 2013. Journal of Korea Port Economic Association, 29(1), 67-76.