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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:洪新原
研究生(外文):Hung,Hsin Yuan
論文名稱:結合套利定價理論及類神經網路以支援投資組合分析之研究
論文名稱(外文):A Research of Combining Arbitrage Pricing Theory and Artificial Neural Networks to Support Portfolio Analysis
指導教授:梁定澎梁定澎引用關係
指導教授(外文):Liang,Ting Peng
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:資訊管理研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1994
畢業學年度:82
語文別:中文
中文關鍵詞:套利定價理論類神經網路投資組合分析決策支援
外文關鍵詞:Arbitrage Pricing TheoryArtificial Neural NetworksPortfolio
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投資者在決策投資計劃時, 為了規避過大的風險則必須選擇投資組合來
投資。 然而,由於投資組合內包含有為數眾多的風險性資產,所以如何
去決定各風險性資產的投資比重, 以獲得較高的報酬且又不必承受過高
的風險,就成為投資決策的主要目標。本論文中提出一套結合套利定價理
論及類神經網路的整合方法。 此方法具有不須專家經驗法則、節省人力
與時間、及可靠度的提高等優點, 而且可以實際應用來建構投資組合管
理決策支援系統 (Portfolio Management Decision Support System,
PMDSS) ,以輔助投資組合分析決策。為了驗證此整合方法投資績效之有
效性, 本研究利用 1990 年底至 1993年底的台灣證券交易市場交易資
料來進行實證。 在研究期間中,我們每隔一個月使用 PMDSS 來改變投資
組合一次。由所得到的 12 期投資組合之投資績效結果顯示, 其所獲得
之報酬在統計檢定上顯著地高於台灣加權股價指數;而其所承受風險並無
顯著地隨之升高。另外, 為了說明本研究為何強調使用類神經網路來預
測,而不使用傳統預測方法來預測。 我們利用同樣的期間及程序, 來
對結合套利定價理論及 ARIMA 時間數列預測方法投資績效之有效性加以
驗證。 由此方法所得到的 12 期投資組合之投資績效結果顯示,其所獲
得之報酬與所承受風險在統計檢定上皆無顯著地高於台灣加權股價指數。
如此說明本整合方法實際從事輔助投資決策之有效性。 而且,使用類神
經網路來預測時間數列資料,其預測績效較 ARIMA 時間數列預測方法為
佳。

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