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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳宏瑋
研究生(外文):Chen Hung-Wei
論文名稱:長期股票報酬預測---FF,CS,SH模型之比較
指導教授:陳禮潭陳禮潭引用關係劉錦龍劉錦龍引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:產業經濟研究所
學門:社會及行為科學學門
學類:經濟學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:益本比股利與股價比股票報酬
外文關鍵詞:earnings-price ratiostock returndividend-price ratio
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以往已經有許多財務分析的方法來研究股票市場的波動,
但是股票市場的波動是否真的能被預測到,
在分析的方法上主要有兩種不同的派別,一種是認為股票市場是有效率的,
沒有任何的可預測性,也無從預測,另外一派則是認為可以藉由一些特定的資訊,
就可以提升預測的能力,在這個方面研究的數量相當的多,
所提出的模型也是各有優劣,但是對於要研究股票市場波動的人們,
如何在眾多的模型中選擇最適合的模型去研究,便成為一個值得探討的問題。
本文採用Durlauf and Hall(1990)所提出的誤差比率(Noise Ratio),
取代傳統評估模型優劣的判定係數,來判斷模型與資料的配適程度。
本文主要比較的模型有三個,第一個模型是Fama and French(1988)所提出的股利與股價比模型,以下將簡稱為F-F模型,
第二個模型是Campbell and Shiller(1989)所提出的,也是關於股利與股價比的模型,以下將簡稱為C-S模型,
第三個模型是Sharpe(2001)提出的每股盈餘與股價比的模型,以下將簡稱為S-H模型。
實證結果顯示,雖然股利與股價比在1994年以後持續偏離穩定,
導致本文在對Campbell and Shiller模型做GMM估計時,得到較不顯著的結果。
在F-F模型所得到股利與股價比的估計係數,
不論採用任何的工具變數以及折現率,或是任何一種投資報酬期間,
得到的結果都是正的,且會隨著投資報酬期間的增加而增加變數的影響能力以及變數的顯著性,
這與理論模型以及本文的預期都是相同的。
接著在C-S模型中,股利與股價比的估計結果在所有的情況下都是正的,
但是幾乎在所有的情況下,這個變數的顯著性都不足,
雖然這個變數也是會隨著投資報酬期間的增加而增加變數的影響能力以及變數的顯著性。
這個模型中的另一個變數--股利成長率,與本文所預期的符號相反且不顯著。
最後在S-H模型中,每股盈餘與股價比的估計結果在所有的情況下都是正的,
且都非常顯著,不論在任何的條件情況下,
這個變數也是會隨著投資報酬期間的增加而增加變數的影響能力以及變數的顯著性。
而在這個模型的其他解釋變數的估計結果方面,每股盈餘成長率的估計係數為正且大部分都是顯著的,
以及股利與每股盈餘比的估計係數也都是正的但是不顯著,都符合理論模型以及本文的預期。
當我們以短期的投資報酬為工具變數來計算誤差比率時,
Sharpe的模型會優於Campbell and Shiller的模型,
Campbell and Shiller的模型會再優於Fama and French的模型,
與以往的計量理論相同。
目錄........................................................1
表次........................................................4
圖次........................................................5
第一章.緒論.................................................1
1.1 研究動機與目的........................................1
1.2 研究步驟與研究方法....................................3
1.3 文章架構..............................................4
第二章 文獻回顧............................................5
第三章 模型設定、研究方法與資料特性.......................14
3.1 基本模型設定.........................................14
3.1.1 理論模型...........................................14
3.1.2 實證模型設定.......................................18
3.2 研究方法.............................................21
3.2.1 穩定(stationary)與非穩定(nonstationary).........21
3.2.2 單根檢定(Unit Root Test).........................22
3.2.3 最適落後期數的選擇方法.............................24
3.2.4 Hansen and Sargent公式化動態線性理性預期模型.......25
3.2.5 一般動差法(Generalized Method of Moments,GMM)...26
3.2.6 誤差比率(noise ratio)............................27
第四章 實証結果...........................................30
4.1 資料.................................................30
4.2 單根檢定的實証結果...................................30
4.3 GMM估計法的實証結果..................................37
4.3.1 GMM估計法所使用的工具變數..........................37
4.3.2 GMM估計法的估計係數................................38
4.3.3 Noise Ratio的估計結果..............................50
第五章 結論與建議.........................................52
Appendix...................................................54
A.1 Campbell and Shiller C-S模型的推導...................54
A.2 Steven Sharpe S-S模型的推導..........................55
B.1 Hansen and Sargent落後期係數的推導...................56
B.2 C-S模型落後期係數的推導..............................60
B.3 S-H模型落後期係數的推導..............................63
Reference..................................................67
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