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研究生:宋孝聖
研究生(外文):Christian Sung
論文名稱:台灣上市股票投資組合選取與績效評估----Sharpe指標之VaR形式應用
論文名稱(外文):THE SELECTION AND PERFORMANCE VALUATION FOR THE LISTED STOCKS PORTFOLIO IN TAIWAN SECURITY MARKET----THE APPLICATION OF SHARPE INDEX WITH VaR FORM
指導教授:杜玉振杜玉振引用關係
指導教授(外文):Yu-Chen Tu
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:金融研究所
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:2001
畢業學年度:89
語文別:中文
論文頁數:84
中文關鍵詞:投資組合風險值投資績效夏普指標
外文關鍵詞:PortfolioValue at RiskInvestment performanceSharpe Index
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近年來由於股市起伏波動加劇且快速變化,投入證券市場的資金漸漸以共同基金形式參與所取代,對每一個基金經理人而言,最重要者莫過於打敗大盤,如何建構足以打敗大盤之投資組合,實為其首要課題。在Sharpe (1994) 所提出以事前概念進行資產篩選,似是一項可取代傳統以事後績效評估做為次期選股依據之方法;此外,新的風險衡量指標VaR(Value at Risk)廣泛被採用後,相較於過去以標準差做為風險衡量,也似乎是更能充份反映風險之變化。因此,本研究係針對Sharpe 指標中之風險以VaR進行代換,即[GSR(VaR)]型式,與傳統之以標準差做為風險衡量之一般化Sharpe 指標,即(GSR) 型式,以八十五年至八十九年間,台灣上市摩根成份股票為投資組合,並考量在四種不同天數之預期報酬率、兩種標竿投資組合、四種投資權重等共三十二種情境,對投資組合之篩選績效與績效之排序進行比較檢定。重要發現如下:
(1) 兩模型除在二狀況下 (大盤/市值/10日,大盤/均等/5日) ,GSR(VaR)之投資績效較GSR顯著優於原投資組合,但在其他狀況,不論以標竿組合做為區分或不同權重之考量,甚或以原投資組合持有天數不同之實際報酬率做為預期報酬率之假設,仍無法有效顯現兩模型相較於原投資組合在報酬績效之差異。
(2) 就績效排序優劣來看,可發現在考量前一期原投資組合與標竿投資組合優劣關係時,GSR模型遠優於GSR(VaR) 模型,此即表示有較多狀況下,其排序顯著優於GSR(VaR),但略劣於PO(原投資組合),但GSR(VaR)模型則遠劣於PO;若考量為本期原投資組合與前一期投資組合之優劣關係時,其各模型間之優劣性則同前,顯示大致上有PO > GSR > GSR(VaR) 之排序狀況。
(3) 實證中可顯現投資組合績效決定於兩階段,(1)資產篩選之階段,(2) 報酬績效決定階段。因篩選後之資產數及資產項目不盡相同,當資產間報酬率較極端時,會加強報酬率正面績效或擴大負面效應。
(4)由實證中發現,若以持有天數之實際報酬率做為預期報酬率之假設,其不同天數間之結果並無顯著差異。
(5) GSR與GSR(VaR) 模型之事前模型所進行Sharpe Ratio之計算,其所有之變數均來自於估計,當無法有效估計時,會造成明顯的績效差異。
Due to the violent volatility in the Taiwan stock market, the fund invested in the security market gradually have been replaced with the mutual fund. The most important thing for a fund manager is to beat index. So how to construct the mentioned portfolio is the first issue. The traditional method selecting assets by the ex post aspect seemed to be able to be replaced with the method that Sharpe (1994) offered by the ex ante aspect. Besides, the new risk measure , VaR (Value at Risk) has been adapted widely and seems to be better than former. Therefore, the study calculates the risk of Sharpe Ratio with VaR and variance and uses financial data from the component firms of Morgan Index in Taiwan during the period 1996-2000, the study will employ the two models under 32 different scenarios-- 4 sub-periods for calculating expected return, 2 benchmark portfolios and 4 different weights for the original asset allocation. The summary of salient findings are following:
(1) While comparing with the original portfolio , the performance of the GSR(VaR) model is apparently better than the GSR model''s in the two conditions (market portfolio / market value / 10 days, market portfolio / equivalent / 5 days) only, but not apparently in the others.
(2) In the order of the performance, the GSR model is far better than the GSR(VaR) model while considering the relationship between the prior term portfolio and benchmark, even between the present and prior term of portfolio. Basically the order is that the original portfolio''s is better than the GSR model''s, and the GSR model''s is better than GSR(VaR) model''s.
(3) the performance of the portfolio reflect the effects of the two stages, (a) the selection of the assets (b) the real return of the selected assets. Because the numbers and the terms may not be the same for the two new portfolio by the two models, the range of the real returns among the assets will enhance the positive or the negative effect.
(4) It''s no difference between the effects which are based on that the expected returns are postulated to the real returns by holding the different days.
(5) The variables for the calculation of the Sharpe ratio by the GSR and GSR(VaR) model are caught by estimating. If they can''t be estimated precisely, the error would be made.
第壹章 緒論
第一節 研究背景與動機……………………………………….. 1
第二節 研究問題及目的…………………………………………. 2
第三節 研究內容……………………………………………………3
第貳章 文獻探討
第一節 Mean-Variance最適投資組合相關文獻探討……………..5
一 Markowitz(1959)投資組合選擇理論…………………………5
二 Sharpe Ratio (1966) 績效指標…………………………….5
三 Sharpe Ratio(1994) 績效指標………………………………6
四 一般化的Sharpe Ratio(GSR)績效指標………………………8
第二節 Mean-VaR最適投資組合相關文獻探討……………………11
一 VaR的相關理論與實證文獻………………………………….11
1 VaR 的相關理論…………………………………………………11
2 VaR 的實證文獻…………………………………………………12
(1) 英文相關文獻…………………………………………………12
(2) 中文相關文獻…………………………………………………13
二 VaR 形式下的一般化Sharpe Ratio ---GSR(VaR形式)……15
第參章 研究設計與方法
第一節 實証模型推導…………………………………………....16
一 GSR模型 ……………………………………………………16
二 GSR(VaR)模型……………………………………………….17
第二節 研究設計………………………………………………….17
一 實証模型……………………………………………………..17
二 研究步驟………………………………………………………17
三 研究方法………………………………………………………19
1 Delta-Normal 法……………………………………………….19
2 指數加權移動平均法……………………………………………20
3 投資組合資產篩選法(部位確定)………………………………21
4 績效比較方法…………………………………………………..22
(1) 報酬率績效比較…………………………………………...22
(2) 報酬率績效排序比較……………………………………...24
第三節 研究資料與變數選取………………………………………25
一 投資組合建立…………………………………………………25
二 投資權重之選取………………………………………………25
三 預期報酬率之計算……………………………………………26
四 標竿組合( benchmark )…………………………………….26
五 檢定方式………………………………………………………26
第肆章 資料分析與研究發現
第一節 資料分析…………………………………………………….32
一 績效比較………………………………………………………32
二 績效排序比較…………………………………………………34
第二節 影響績效因素分析…………………………………………64
一 資產篩選過程之影響…………………………………………64
二 個別資產實際報酬之影響……………………………………73
第伍章 研究結論與建議
第一節 結論………………………………………………………….79
第二節 研究建議…………………………………………………….82
參考文獻…………………………………………………………………83
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