臺灣博碩士論文加值系統

本研究以台灣加權股價指數為主，以國際各大金融市場指數為所關注的重點，來看經由多變量時間序列所建構的模型中，有那些國際股市指數會影響到台灣加權股價指數，並使用多變量時間序列模型，與單變量模型、倒傳遞類神經網路所得到的預測資料做比較。

本研究期間為2005年1月3日至2009年12月28日每週資料，分析含台股指數共20個國際重要指數。透過Granger因果檢定得到歐美股市會單向影響到亞洲指數或台股指數，另外使用ICSS變異結構檢定可發現此研究期間存在一點變異結構點於2007年8月6日，由此點區分為二序列進行不同模式之預測，得到的結果為使用倒傳遞類神經於ICSS分段後前段較佳，以2010年後同時段預測則為全研究期間之倒傳遞類神經較佳。

The topic of this research is to study the relationship between Taiwan stock market and other important international stock markets. The study period from Jan. 3, 2005 to Dec. 28, 2009 weekly data analysis including a total of 20 international stock market index.

In this research contained two part of analysis. First part of analysis, using multivariate time series model confirm the relationship between Taiwan Stock Market and The International Stock Markets. Second part of analysis, carry on the first part of multivariate time series model, comparing the prediction with other method including univariate time series model and backward propagation network. Through the ICSS algorithm, it could split time series up on Aug. 6, 2007 since the change of variance detected.

We conclude that Europe and America Stock market have granger causality relationship with Taiwan stock market. The better forecasting method is backward propagation network, better than the others.

第一章 緒論 1
第一節 研究背景及動機 1
第二節 研究目的 1
第三節 研究對象及範圍 2
第四節 研究流程 2
第二章 理論基礎與文獻探討 4
第一節 效率市場假說 4
第二節 股票價格分析 5
第三節 台灣與世界各國股票指數簡介 6
第四節 相關文獻探討 8
第三章 研究方法 14
第一節 研究架構 14
第二節 變數定義 16
第三節 因素分析 18
第四節 時間序列 19
I. 單根檢定 20
II. ARIMA-GARCH模型 21
III. 向量自我回歸模型 22
IV. 共整合與誤差修正模型 23
V. Granger 因果檢定模型 25
VI. ICSS變異結構檢定 27
第五節 倒傳遞網路 27
第四章 實證分析 31
第一節 敘述統計 31
第二節 因素分析 34
第三節 單根檢定 38
第四節 第一部分─模型建構及Granger因果檢定 40
第五節 第二部分─多種方式之預測 45
?預測模式 (2.a)第一部分(1.b)及(1.f)之預測 45
?預測模式 (2.b) ARMA-GARCH分析預測 46
?預測模式 (2.c) ICSS分段後ARMA-GARCH分析預測 46
?預測模式 (2.d)倒傳遞類神經網路預測 48
?預測模式 (2.e) ICSS分段後倒傳遞類神經網路預測 49
第六節 預測結果整合比較 50
第五章 結論與後續研究 53
第一節 研究結論 53
第二節 研究限制 54
第三節 後續研究建議 55
參考文獻 56
附表 60
附圖 61

一、中文參考文獻
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