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研究生:胡孝賢
研究生(外文):Hsiao-Hsien Hu
論文名稱:修正樣本下台灣市場之波動預測
論文名稱(外文):The Volatility Forecasting of Adjusted Samples in Taiwan Stock Market
指導教授:李進生李進生引用關係陳琪龍陳琪龍引用關係
指導教授(外文):作者未提供作者未提供
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:財務金融學系碩士班
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:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:42
中文關鍵詞:變化值EGARCH Model波動值
外文關鍵詞:EGARCH ModelVolatilityRange
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在現今的財務理論發展上,波動值(volatility)估計效率與波動模型預測能力
的相關議題,佔了很重要的部份。適當的波動值估計法及波動預測模型,可以
使得資本資產定價理論(CAPM)、衍生性金融商品定價,如B-S 選擇權定價模
型、風險值估計(VaR)等理論在實務的應用上,更具有價值性;相反的,波動值
的被高估或低估,造成定價議題及風險估算上,均會存在效率不佳的問題。因
此,長久以來,如何改進波動值估計上的效率性與波動模型預測上的能力,一
直是各方學者們不斷努力的目標。
本研究參考Brandt and Jones (2001)論文,針對台灣的取樣資料作修正,並
將修正前、後的市場資料,在變化值型模型及報酬率型模型下,驗証兩者在波
動值估計及波動模型預測能力表現上之優劣。實証結果中驗証在台灣市場中,
變化值型模型相較報酬率型模型,不論在估計及預測能力上,均表現較佳。
In today, the efficiency of volatility estimating and the forecasting ability of
volatility models are the very important parts in the development of financial theories.
The better way to estimate volatility and the better model to forecast volatility will make the theories like CAPM、derivatives pricing、VaR to be more valuable in reality; In the other way, the higher or the lower value of volatility will make the pricing or the estimate of risk value to exist non-efficiency. For the reason, how to improve the efficiency of volatility estimating and the forecasting ability of volatility models are the goals for many scholars.
The study follows Brandt and Jones (2001), and uses the adjusted Taiwan stock
market data to test the range-based model and return-based model. We find the rangebased model is better in estimating and forecasting volatility in Taiwan stock market.
壹、緒論
一、研究背景、動機-------------------------------------------------------------------- 1
二、研究問題與目的-------------------------------------------------------------------- 2
貳、文獻探討
一、在模型預測與波動值估計上的問題-------------------------------------------- 5
二、變化值(range)的發展與應用----------------------------------------------------- 6
參、研究方法
一、基本定義----------------------------------------------------------------------------- 8
二、研究資料----------------------------------------------------------------------------- 9
三、EGARCH(1,1)模型-----------------------------------------------------------------10
四、R-squares 值------------------------------------------------------------------------- 11
五、Akaike information criteria (AIC) & Schwartz criteria (SC)----------------- 12
六、樣本內適合度檢定(In-sample fit)----------------------------------------------- 13
七、樣本外預測 (Out-of –sample forcasts)------------------------------------------ 13
八、Root Mean Squared Error(RMSE)---------------------------------------------- 15
肆、實証結果
一、樣本內適合度(In-sample fit)----------------------------------------------------- 16
二、樣本外波動預測 (out-of-sample volatility forecasts)------------------------ 17
伍、結論與建議 --------------------------------------------------------------------- 21
參考文獻----------------------------------------------------------------------------------- 22
附錄
表目錄
表一 樣本內配適結果(參數值部份)------------------------------------------------- 23
表二 樣本內配適結果(檢驗值部份;以報酬率模型為基準)------------------- 24
表三 樣本內配適結果(檢驗值部份;以變化值模型為基準)------------------- 25
表四 樣本外預測結果(alpha 值部份)------------------------------------------------ 26
表五 樣本外預測結果(beta 值部份)-------------------------------------------------- 27
表六 樣本外預測結果(ACF 值部份)------------------------------------------------- 28
表七 樣本外預測結果(R-square 值部份)------------------------------------------- 29
表八 樣本外預測結果(RMSE 值部份)---------------------------------------------- 30
圖目錄
圖一 股價指數模擬圖---------------------------------------------------------------- 31
圖二 變化值定義圖------------------------------------------------------------------- 32
圖三 指數極端下跌圖---------------------------------------------------------------- 33
圖四 指數極端上漲圖---------------------------------------------------------------- 34
圖五 資料修正前後比較圖---------------------------------------------------------- 35
圖六 相關係數圖---------------------------------------------------------------------- 36
圖七 平均值差值圖------------------------------------------------------------------- 37
圖八 日預測圖------------------------------------------------------------------------- 38
圖九 週預測圖------------------------------------------------------------------------- 39
圖十 月預測圖------------------------------------------------------------------------- 40
侯東平(2001),「資產波動的預測能力比較」,碩士論文,台灣大學經濟學研究

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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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