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研究生:邱泰鈞
研究生(外文):Tai-Chun Chiu
論文名稱:台灣與美國網路產業股價關聯性之探討
論文名稱(外文):The Investigation of the Relationship of Stock Prices between Taiwan and American Internet Industry
指導教授:胡為善胡為善引用關係
指導教授(外文):Hu, Wei-Shan
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:企業管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2001
畢業學年度:89
語文別:中文
論文頁數:98
中文關鍵詞:網路產業股價向量自我迴歸(VAR)模型
外文關鍵詞:internet industrystock priceVAR model
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網路是二十世紀末期最偉大的發明,不僅改善了企業與消費者的交易模式,同時也改善了人類的生活習慣。而網路產業受到全球上網人口增加以及資訊科技的普及,接踵而來的商機也越來越大,無疑是未來最具成長性的產業之一。美國的網路產業發展執世界之牛耳,而台灣的網路產業發展也與美國密切相關,然而國內對於台灣與美國網路產業股價的關聯性少有探討,本研究將對台灣之網路產業以及美國網路產業股價的關聯性作深入的研究。
本研究採用向量自我迴歸模型(VAR),選取台灣加權指數、台灣網路指數、美國NASDAQ指數、美國ISDEX指數等四個指數以及台灣與美國各四家具代表性的網路公司,以1999年10月1日至2001年3 月30日之股價日報酬率為研究資料,來探討兩國網路相關股市、個股股價間關聯性。本研究結論如下:
一、美國NADAQ指數對台灣網路指數的影響勝過美國ISDEX網路指數對台灣網路指數之影響。顯示台灣投資人在買賣網路股時,還是以NASDAQ的表現為主要考量因素。
二、本研究的各項分析均顯示台灣網路股會受到美國網路股的影響,所以美國網路股為台灣網路股的領導者。
三、本研究發現台灣網路股受到美國網路股的衝擊反應具有規則性,且均在第二期達到最大,其後迅速收斂。
四、台灣與美國的網路股的資訊傳遞具有高效率,並在第五或六期完成收斂。
五、就衝擊反應與預測變異數分解兩方面來看,思科和精業,分別為美國與台灣網路股的重心。
六、CISCO是美國網路股中對台灣網路股最具影響力的公司。
七、本研究發現台灣與美國同一產業的網路股之間並未有特別大的衝擊或解釋力。顯示投資人在選擇股票時未將台灣與美國相同產業範疇的網路股股價變動納入考量。
Internet is one of the greatest innovation at the end of 20th centenary, which not only improves the transaction style between firms and customers, but also improves habit of human. Influencing by increasing number of Internet users and popularity of Information Technology, Internet industry is one of the most growthing industry in the future. During the past decade ,Internet industry in American leads the peak, and Internet industry in Taiwan closely follow the leader. Even there is a closer relationship between the stock markets in USA and in Taiwan. In domestic research, they seldom discuss relationship of stock price of Internet industry between USA and Taiwan. It’s one of the motivation makes the author investigate the relationship of stock price , between USA and Taiwan.
This study adopts the vector autoregression (VAR) to examine relationship of stock price of internet related index and stock between American and Taiwan, and selects four indices including TAIEX ,Taiwan internet index, Nasdaq index and American internet index(ISDEX) .This work also chooses eight internet firms from American and Taiwan as the underlying asset which started from Oct 1,1999 to Mar 30,2001.The empirical results are as follows:
1.The investment decision of Taiwan investors are affected more by the previous day’s Nasdaq index than by American internet index (ISDEX) .
2.The results indicate that Taiwan internet stocks are heavily influenced by American internet stocks. Hence, this investigation confirms that American internet stocks are the leader of Taiwan internet stocks.
3.This study finds that the impulse responses of Taiwan internet stocks are regular, they all reach the maximum response at second period, and then disappear instantly.
4.The information transmission between Taiwan and American internet stocks has efficiency and disappear completely among five or six period.
5.According to impulse response function and the forecast error variance decomposition, CISCO and SISTEX are American and Taiwan core internet stock, respectively.
6. CISCO has the most significant influence on Taiwan internet stocks among all American internet stocks.
7.American and Taiwan internet stocks in the same internet industry don’t have greater impulses and explanation. It reveals that investors don’t take internet stocks which are in the same internet industry into consideration when buying internet stocks.
目 錄
目 錄4
圖 目 錄6
表 目 錄7
第一章 緒 論9
第一節 研究背景9
第二節 研究動機10
第三節 研究目的11
第四節 研究限制12
第五節 研究流程13
第二章 網路產業介紹與文獻探討14
第一節 網路產業概況14
第二節 網路產業前景16
第三節 網路產業範疇17
第四節 國內外文獻探討25
第五節 文獻彙整31
第三章 研究方法與設計38
第一節 研究設計與流程38
第二節 研究對象、研究期間與資料處理40
第三節 恆定性檢定43
第四節 GRANGER因果關係檢定模型46
第五節 向量自我迴歸模型47
第四章 實證結果與分析52
第一節 單根檢定52
第二節 最適落後期的選擇54
第三節 GRANGER 因果關係檢定55
第四節 VAR衝擊反應結果59
第五節 預測誤差變異數分解結果81

第五章 結論與建議91
第一節 結論91
第二節 研究建議93
參考文獻94
附 錄98

圖 目 錄
圖1-1 研究流程13
圖2-1 Bill Burnham的網路產業結構21
圖3-1 研究方法流程39
圖4-1 NASDAQ一單位標準差波動對各指數的衝擊反應62
圖4-2 ISDEX一單位標準差波動對各指數的衝擊反應63
圖4-3 台灣加權指數一單位標準差波動對各指數的衝擊反應64
圖4-4 台灣網路指數一單位標準差波動對各指數的衝擊反應65
圖4-5 CISCO一單位標準差波動對網路股的衝擊反應69
圖4-6 AOL一單位標準差波動對網路股的衝擊反應70
圖4-7 YAHOO一單位標準差波動對網路股的衝擊反應71
圖4-8 AMAZON一單位標準差波動對網路股的衝擊反應72
圖4-9 精業一單位標準差波動對網路股的衝擊反應73
圖4-10 智邦一單位標準差波動對網路股的衝擊反應74
圖4-11 友訊一單位標準差波動對網路股的衝擊反應75
圖4-12 仲琦一單位標準差波動對網路股的衝擊反應76
圖4-13 CISCO受網路股一單位標準差波動的衝擊反應77
圖4-14 AOL受網路股一單位標準差波動的衝擊反應77
圖4-15 YAHOO受網路股一單位標準差波動的衝擊反應78
圖4-16 AMAZON受網路股一單位標準差波動的衝擊反應78
圖4-17 精業受網路股一單位標準差波動的衝擊反應79
圖4-18 智邦受網路股一單位標準差波動的衝擊反應79
圖4-19 友訊受網路股一單位標準差波動的衝擊反應80
圖4-20 仲琦受網路股一單位標準差波動的衝擊反應80
表 目 錄
表2-1 德州大學電子商務研究中心的網路產業分類19
表2-2 國內文獻彙整31
表2-2 國外文獻彙總34
表3-1 美國網路股樣本40
表3-2 台灣網路股樣本41
表4-1 股價指數實證檢定表52
表4-2 網路個股實證檢定表53
表4-3 股價指數AIC值表54
表4-4 網路個股AIC表54
表4-5 股價指數因果關係檢定55
表4-6a 美國網路股對台灣網路股的因果關係檢定56
表4-6b 台灣網路股對美國網路股的因果關係檢定57
表4-7 美國網路股因果關係檢定57
表4-8 台灣網路股因果關係檢定58
表4-9 台灣與美國股市交易時間59
表4-10 美國網路股市值排序60
表4-11 台灣網路股市值排序60
表4-12 NASDAQ一單位標準差波動對各指數的衝擊反應62
表4-13 ISDEX 一單位標準差波動對各指數的衝擊反應63
表4-14 台灣加權指數一單位標準差波動對各指數的衝擊反應64
表4-15 台灣網路指數一單位標準差波動對各指數的衝擊反應65
表4-16 CISCO一單位標準差波動對網路股的衝擊反應69
表4-17 AOL一單位標準差波動對網路股的衝擊反應70
表4-18 YAHOO一單位標準差波動對網路股的衝擊反應71
表4-19 AMAZON 一單位標準差波動對網路股的衝擊反應72
表4-20 精業一單位標準差波動對網路股的衝擊反應73
表4-21 智邦一單位標準差波動對網路股的衝擊反應74
表4-22 友訊一單位標準差波動對網路股的衝擊反應75
表4-23 仲琦一單位標準差波動對網路股的衝擊反應76
表4-24 NASDAQ的預測誤差變異數分解84
表4-25 ISDEX預測誤差變異數分解84
表4-26 台灣加權指數的預測誤差變異數分解85
表4-27 台灣網路指數的預測誤差變異數分解85
表4-28 CISCO的預測誤差變異數分解86
表4-29 AOL的預測誤差變異數分解86
表4-30 YAHOO的預測誤差變異數分解87
表4-31 AMAZON的預測誤差變異數分解87
表4-32 精業的預測誤差變異數分解88
表4-33 智邦的預測誤差變異數分解88
表4-34 友訊的預測誤差變異數分解89
表4-34 仲琦的預測誤差變異數分解89
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