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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:溫曜誌
研究生(外文):Wen, Yaochih
論文名稱:以SIMEX摩根台股指數期貨規避台灣股價指數風險之研究
論文名稱(外文):Hedging Taiwan''s Stock Indices with SIMEX MSCI Taiwan Index Futures
指導教授:顏錫銘顏錫銘引用關係---
指導教授(外文):Yen S.H.
學位類別:碩士
校院名稱:國立政治大學
系所名稱:財務管理學系
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:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:指數期貨避險單根檢定共整合檢定定態誤差修正模型
外文關鍵詞:Index FuturesHedgingUnit Root TestCointegration TestStationaryError Correction Model
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本研究分別利用傳統OLS、誤差修正模型以及Bivariate GARCH模型研究以
摩根台股指數期貨規避台灣股價指數的避險效果,現貨部分除了摩根台股
指數現貨之外,亦考慮了台灣加權股價指數,目的在於瞭解摩根指數期貨
的避險效果,並提供未來台灣加權股價指數上市後一套研究指數期約避險
績效的研究架構。

本研究實證結果發現:

(1)將台灣加權股價指數、摩根台股指數現貨以及摩根台股指數期貨的
每日收盤價取對數值,並且依照避險期間分為三種情況,利用ADF(
Augmented Dicky and Fuller)進行單根檢定,結果顯示三個時間數列皆
非定態(stationary)。

(2)時間數列取一階差分之後,視為指數的報酬率,同樣利用ADF進行單
根檢定,結果顯示三個時間數列呈現定態(stationary),亦即時間數列
服從I(1)。此時,報酬的迴歸式存在具有實質意義。進行共整合檢定之
結果顯示,無論是台灣加權指數與摩根台股指數期貨市場間,或是摩根台
股指數之現貨與期貨市場間存在長期穩定之均衡關係。因此欲研究現貨與
期貨市場的避險比率,應考慮誤差修正項。

(3)在加權股價指數與摩根指數期貨間避險效果方面:
1.在樣本內實證中,傳統OLS除了在避險期間為每日的情況之外,所造成
投資組合變異數降低幅度較大,有較好的樣本內避險效果表現。
2.在樣本外實證中,傳統OLS無論在何避險期間,所造成投資組合變異數
降低幅度較小,其避險效果皆較差。
3.避險誤差均方根比較方面,傳統OLS表現較差。

(4)在摩根台股指數現貨與摩根指數期貨間避險效果方面
1.在樣本內實證中,傳統OLS在各避險期間,所造成投資組合變異數降低
幅度較大,有較好的樣本內避險效果表現。
2.在樣本外實證中,傳統OLS無論在何避險期間,其避險效果皆較差。
3.避險誤差均方根比較方面,同樣以傳統OLS表現較差。
Investors of Taiwan Stock Market have been long lack of hedging
tools. SIMEX has provided a new merchant, MSCI Taiwan Index
Future on January 9,1997. In addition, Taiwan Futures Exchange
is going to run on July,1998. Though investors are still not
familiar with the new derivatives. Futures will be the new
markets in Taiwan and it is the right time for us to analyze
it. This research use different econometrics methods to check
if it is a good hedge tool for the investors. The results are
as followed.

1. The time series of MSCI Taiwan Index futures ,MSCI Index
Spots and Taiwan Weighted Index are not stationary. They are
integrated of order 1.

2. There exist cointegrations between MSCI Taiwan Index futures
and MSCI Index Spots,in addition to MSCI Taiwan Index futures
and Taiwan Weighted Index.

3. OLS Regression, Error Correction Model and Bivariate GARCH
Model are applied to find the optimal hedge ratio. Among them
,the hedge ratios of Bivariate GARCH Model are dynamic while
the other two are constant.

4. According to the in-sample hedging effects results, the OLS
are outstanding. The low variance of hedging portfolios and the
reduction percentage compared to the no-hedged portfolios prove
that.

5. Investors may care more about the out-sample results. From
the table we know that Error Correction Model and Bivariate
GARCH Model perform better than OLS, especially when the time
period is longer.

6. When we check the RMSE, we get the same conclusion that OLS
is the worst one among the three methods.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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