臺灣博碩士論文加值系統

　　台灣屬於海島型國家且地理位置不管是在軍事、運輸和貿易等，均有其重要地位，且不論進口或出口，對航運業皆有相當程度的依賴。然近年來原油價格劇烈變動，對於燃油佔成本比重約18%至20%的海運業者而言，對燃油成本的控制無疑是一大挑戰。再者，BDI的漲跌將影響海運業的收入，可說是海運業的經濟指標。
　　本研究以布蘭特原油價格、BDI指數、9間台灣海運業(長榮海、新興、裕民、陽明、中航、中櫃、萬海、台航、四維航)股價2001年7月3日至2018年10月31日之日、週、月資料為研究對象，透過VAR模型分析，探討布蘭特原油價格、BDI指數、9間台灣航運業股價兩兩間之因果關係及相互影響方式。研究結果發現原油價格跟BDI指數為單向關係，BDI指數與海運業股價則以散裝航運為主的裕民與中航有較明顯的雙向關係，而原油價格與海運業股價間的關係多為單向關係，但若以三者的資料建構VAR模型分析，其相互關係則變得更為複雜。

　　Taiwan is an island-type country and its geographical position has an important position in military, transportation and trade, and it has a considerable degree of dependence on the shipping industry regardless of whether it is imported or exported. However, the price of crude oil has changed drastically in recent years. For maritime operators whose fuel accounts for about 18% to 20% of the cost, the control of fuel cost is undoubtedly a challenge. In addition, the rise and fall of BDI will affect the income of the maritime industry, which can be said to be the economic indicator of the maritime industry.
　　The research price of Brent crude oil, BDI index, 9 Taiwan shipping industry (Evergreen Marine, Sincere Navigation, U-Ming, Yang Ming, CMT, China Container, Wanhai, Taiwan Navigation, Shih Wei Navigation) was held on July 3, 2001. The data of the day, week and month of October 31, 2018 are the research objects. Through the VAR model analysis, the causal relationship and mutual influence of Brent crude oil price, BDI index and the stock price of 9 Taiwan shipping companies are discussed. The study found that the crude oil price is a one-way relationship with the BDI index. The BDI index and the maritime industry share price are mainly based on bulk shipping. The relationship between crude oil price and the shipping stock price is mostly single. To the relationship, but if the VAR model analysis is constructed from the data of the three, the relationship becomes more complicated.

謝辭　i
中文摘要　ii
Abstract　iii
目錄　iv
表目錄　vi
圖目錄　vii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 6
第三節 研究架構 6
第二章 文獻回顧與探討 8
第一節 與原油及航運業相關文獻 8
第二節 與BDI及航運業相關文獻 9
第三節 與原油、BDI及航運業相關文獻 9
第四節 文獻探討總結 10
第三章 研究方法 11
第一節 樣本與資料選取 11
第二節 研究設計 11
第三節 單根檢定 13
第四節 落後期數之選取 13
第五節 Granger因果關係檢定(Granger Causality Test) 14
第六節 向量自我迴歸模型 (VAR) 14
第七節 衝擊反應分析(Impulse Response Analysis) 15
第四章 實證結果與分析 17
第一節 基本統計分析 17
第二節 單根檢定 19
第三節 共整合檢定 21
第四節 一階差分後單根檢定 25
第五節 最適落後期選定 27
第六節 因果關係檢定 29
第七節 VAR模型實證分析 30
第八節 衝擊反應分析 34
第五章 結論與建議 38
第一節 結論 38
第二節 建議 41
參考文獻 42
附錄一 最適落後期選定資料表 44
附錄二 Granger因果關係檢定統計表 47
附錄三 VAR模型實證分析檢定表 51
附錄四 衝擊反應分析整理對照圖 67
表目錄
表4-1：9間海運業公司股價、BDI指數及原油價格敘述統計表 18
表4-2：ADF單根檢定(期間：2001/7/3-2018/11/2)日資料 19
表4-3：ADF單根檢定(期間：2001/7/6-2018/11/2)週資料 20
表4-4：ADF單根檢定(期間：2001/7-2018/10)月資料 21
表4-5：共整合檢定(Engle Granger)日資料 22
表4-6：共整合檢定(Engle Granger)週資料 23
表4-7：共整合檢定(Engle Granger)月資料 24
表4-8：一階差分後ADF單根檢定(期間：2001/7/3-2018/11/2)日資料 25
表4-9：一階差分後ADF單根檢定(期間：2001/7/6-2018/11/2)週資料 26
表4-10：一階差分後ADF單根檢定(期間：2001/7-2018/10)月資料 27
表4-11：最適落後期(AIC準則) 28
表4-12：因果關係檢定統整表 29
表4-13：VAR模型實證分析統整表 30
表4-14：因果關係與VAR模型之異同比較表 32
圖目錄
圖1-1紐約原油走勢圖 3
圖1-2波羅的海乾貨綜合運價指數走勢圖 4
圖1-3航運業指數走勢圖 5
圖1-4論文架構圖 7
圖3-1研究流程圖 12
圖4-1 9間公司與BDI之衝擊反應分析圖(週資料) 35
圖4-2 9間公司與原油之衝擊反應分析圖(週資料) 36

中文部分
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劉錫謙(2008)，「時間序列方法探討波羅的海綜合運價指數與運輸類股之研究-以美國與台灣為研究對象」，國立成功大學交通管理科學系碩士論文。
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英文部分
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