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研究生:汪三華
研究生(外文):San-Hua Wang
論文名稱:台股期貨與現貨之價格及報酬率長短期關聯性探討
論文名稱(外文):The Research of Long-term and Short-term Relationship between Prices and Return Rates of Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index Futures and the Spot Markets
指導教授:賴素鈴賴素鈴引用關係
指導教授(外文):Su —Ling Lai
學位類別:碩士
校院名稱:中國文化大學
系所名稱:國際企業管理研究所
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:103
中文關鍵詞:台股期貨自我迴歸模式多項式遞延落差迴歸模式一般自我迴歸條件異質變異數模式期貨與現貨定態預測能力
外文關鍵詞:Taiwan stock index futuresthe autoregressive modelARploynomial distributed lag regressionPDL regthe generalized autoregressive conditional heteroscedasticitymodelGARCH modelstock index futures and the spot marketsstationary processthe predicting ability
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本研究是探討台股期貨與現貨間之關係,並比較不同預測模式預測能力之優劣。經由自我迴歸模式、多項式遞延落差迴歸模式及一般自我迴歸條件異質變異數模式之實證,結果發現:
一、現貨價格指數與期貨價格數列呈現非定態,顯示其波動性會隨時間變動而改變。而現貨報酬率與期貨報酬率數列則呈現為定態。
二、現貨價格指數與期貨價格兩數列間存在有共整合現象。其意義表示,此兩數列的變動方向具有一致性,且兩者的變動程度會保持在一定的程度內。
三、經由實證結果的比較,以現貨價格指數對期貨價格進行預測時,並無特定的最佳預測模式。而現貨報酬率對期貨報酬率關係預測方面,AR模式會是具有較佳的預測能力。
四、現貨價格指數對期貨價格的殘差分析,皆符合常態性、獨立性與變異數同質性。而現貨報酬率對期貨報酬率的情形,符合獨立性與變異數同質性,唯獨常態性皆不符合,顯示殘差中尚存在其他某種關係。
五、GARCH模式的殘差自我相關性與ARCH效果檢定方面,結果顯示皆存在有高階自我相關與ARCH效果的存在。
六、樣本外之模式預測比較方面,以現貨價格指數對期貨價格的預測,以GARCH模式為最佳。現貨報酬率對期貨報酬率的預測,以PDL迴歸模式的表現最佳。
This research studied the relationship between the Taiwan stock index futures and the spot markets, and compared the predicting ability of the different predicting models. By applying to “the autoregressive model”, “ploynomial distributed lag regression”, and “the generalized autoregressive conditional heteroscedasticitymodel”, the results present:
1. The index series of the stock and the price series of the futures have the non-stationary process, and the undulation of them will change with the time. But the return rate series of the spots and the futures have the stationary process.
2. The index series of the stock and the price series of the futures have the cointegration. The meaning is the two series have the same changing direction,and the range of variation of both will keep within certain degree.
3. By comparing the verifying results, there is no such better predicting model to predict the price of the futures with the stock index. And the AR model is proved to be the better model to predict the return rate of the futures with the return rate of the stock index.
4. The error analysis between the stock index and the price of the futures can fit in all the normality, the independentness, and the homogeneity. The error analysis between the return rate of the futures and the return rate of the spots can only fit in the independentness, and the homogeneity, but it can’t fit in the normality. It shows there are some other relationships in the error.
5. Reviewing the error autocorrelation test and ARCH test in GARCH model, the results present high degree of the autocorrelation and the ARCH effect.
6. The comparing of the models outside the sample presents the GARCH model is the better predicting model to predict the price of the futures with the stock index. Regarding predicting of the return rate of the futures with the return rate of the spots, the PDL regression model shows the better performance.
中文摘要 .....................iii
英文摘要 .....................iv
誌謝辭  .....................vi
內容目錄 .....................vii
表目錄  .....................ix
圖目錄  .....................xii
第一章  緒論...................1
  第一節  研究動機...............1
  第二節  研究目的...............2
  第三節  研究架構...............3
  第四節  本文架構...............4
第二章  文獻探討.................5
  第一節  期貨相關名詞定義及功能........5
  第二節  台股期貨之介紹............6
  第三節  相關國外文獻.............13
  第四節  相關國內文獻.............18
  第五節  與本研究直接相關之文獻彙整......30
第三章  研究方法.................33
  第一節  現貨與期貨資料收集..........33
  第二節  實證方法...............34
第四章  實證結果及分析..............51
  第一節  相關性分析..............51
  第二節  定態性分析..............55
  第三節  共整合性分析.............56
  第四節  模式應用分析.............57
  第五節  資料篩選後之模式應用分析.......70
  第六節  模式間的比較探討...........84
  第七節  樣本外模式間之預測比較........86
第五章  結論與建議................91
  第一節  研究結論...............91
  第二節  長短期關聯性的探討..........95
第三節  研究限制與後續研究發展方向......95
參考文獻 .....................98
參考文獻
一、中文部分
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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