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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林義祥
研究生(外文):Lin, Yi-Shang
論文名稱:基金避險與台股指數期貨-比較各計量模型之避險績效
論文名稱(外文):Hedging Mutual Fund Using Stock Index Futures - A Comparison of Various Hedging Models
指導教授:謝文良謝文良引用關係
指導教授(外文):Wen-Liang Hsieh
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
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:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:共同基金指數期貨避險
外文關鍵詞:Mutual FundIndex FuturesHedge
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當投資人或基金經理人若要規避股市之市場風險,通常須取得一個避險資
產部位來沖 銷股票投資組合因市場風險所帶來的報酬變動風險。雖
我們可選取各類衍生性金融商品來當避險資產部位,但由於指數期貨具有
高度的財務槓桿效果,故選用指數期貨當作避險部位將可大幅降低其避險
成本。

根據Johnson(1960)所提的最小變異避險策略,認為一般理性投資者避險
目的皆是追 求風險極小或為降低風險。本研究以國內開放型共同基金利
用摩根史坦利台指期貨為例,分別利用四種不同計量模型(OLS、
GARCH(1,1)、ECM以及雙變量GARCH(1,1))來檢測各共同基金的避險績效、
以及在選取不同計量模型所獲得的避險比例下,對於某特定共同基金而言
是否會造成避險績效的差異性。

本研究之實證是以1987年1月9日至1988年2月26日為研究期間,由實證結
果發現,指 數型共同基金能規避市場風險之比例明顯優於其他與台股指
數期貨間無共整合關係之共同基金。因各基金所持有的投資組合與指數期
貨間的屬性會有所不同、且各計量模型所適用的假設條件亦有所不同,故
本研究為此理由選取了所謂"理論上"的最適模型,經由實證之分析,雖各
共同基金所得到的最適計量模型與"理論上"所選取的模型有所不同,但其
避險績效方面並無太大的差異性,其差異性大部分皆小於5%。另在實證結
果發現四種模型中以ECM及雙變量GARCH(1,1)之避險效果有明顯優於其他
兩種計量模型OLS及GARCH(1,1)。
Individual investors as well as fund managers are often
exposed under the market risk. Index futures provide an
effective tool to hedge the systemtic risk. This thesis
studies the performance of various hedging techniques for
the open-end mutual fund market in Taiwan. The MSCI Taiwan
index futures traded on SIMEX is selected to be the
hedging equipment. Four hedging models, the OLS,
GARCH(1,1), Error-correction model, and the bi-variate
GARCH(1,1) are used to test if any model leads to better
hedging effectiveness for specific types of funds.
Presumably, mutual funds with different investment strategies
hold a variety of spot position and, consequently, incur various
degrees of market risk. The comovement between return
of a fund and index futures should be unique. Also, each
hedging model has its own assumption regarding the
time-series characteristic of the return series. We therefore
expect a better hedging model for a specific type of
mutual fund. The
studying period begins in January 1997 and ends in February
1998. The hedging performance of index funds
significantly outperforms that of the other types of
funds, due to the close comovement between index funds and index
futures. Results show that the ECM and bi-variate GARCH(1,1)
models are significantly better than the OLS and
GARCH(1,1). Although the empirical analysis does not
totally confirm the early expectation for the best fitted
models for particular types of funds, the difference of hedge
performance between the theoretically and empirically
best fitted models is only 5%. This suggests that the
hedging performance is relatively insensitive to the model
selection.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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