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研究生:何大龍
研究生(外文):Ta-Lung Ho
論文名稱:台灣股市各主要產業股價指數可預測性之探討
論文名稱(外文):Stock Market Major Industry Indexes Are Predictable in Taiwan
指導教授:李存修李存修引用關係
指導教授(外文):Tsun-Siou Lee
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:財務金融學系
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1993
畢業學年度:81
語文別:中文
論文頁數:91
中文關鍵詞:隨機漫步一階自我迴歸變異數比例馬可夫鏈時間序列
外文關鍵詞:Random WalkFirst-order AutoregressionVariance RatioMarkov ChainTime Series
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由於早期研究股價行為的文獻, 大多支持股價符合隨機漫步的假設,即股
價無法由過去的資料加以預測. 但近年的實證已發現短期 (一年以下 )
股票報酬率呈正自我相關, 長期報酬率呈負自我相關; 國內的實證更推論
台灣股市遠較美國背離隨機漫步假設.本文以一階自我迴歸, 變異數比例
及馬可夫鏈檢定民國66年至81年間台灣股市各主要產業股價指數是否符合
隨機漫步的假設, 並以單變量時間序列分析法建立其機率模型.實證結果
發現: 總股價加權指數及食品業加權指數的週報酬率呈顯著負自我相關,
其它各產業股價指數符合隨機漫步的假設. 但以單變量時間序列分析法建
立其機率模型時, 各主要產業股價指數皆非隨機漫步模型,有其可預測
性, 解釋能力高達0.99左右, 均方誤差僅0.0025.
Earl tests of market efficiency, a large body of empirical
literature seemed to support the stock market prices followed
the random walks. It implied that returns were unpredictable
from past returns or past variables. But a great deal of
research found that stock returns seem to characterized by
positive autocorrelation over intervals under a year and by
negative autocorrelation over longer intervals. Moreover, we
find that Taiwan stock market exhibit stronger and more
singnificant deviations from the random walk hypothesis than
the U.S. stock market. I used first-order autoregression,
variance-ratio test and Markov chain test simultaneously, to
examize Taiwan stock market index for the 1977-1992 period and
found that total index and food index rejected the random
walks. By using ARIMA to fit them, I found that every index
wasn''t the random walk process and had predictable component.
Every fitted model could explain 99.9% of the variance of the
industry index and its mean square error only was 0.0025.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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