(3.238.173.209) 您好!臺灣時間:2021/05/12 13:41
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:朱旭
研究生(外文):Chu-Hsu
論文名稱:非線性匯率預測模型之實證研究
指導教授:黃志典黃志典引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:國際企業學研究所
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:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:STAR模型混沌R/S分析非線性模型匯率預測
外文關鍵詞:exchange rate forecastingchaosnonlinear model
相關次數:
  • 被引用被引用:6
  • 點閱點閱:459
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
匯率的可預測性一直是學者們感興趣的議題,文獻(Diebold and Nason,1990; Meese and Rose,1991)中發現雖然在統計上發現匯率具有非線性的性質,但卻很難找到一個非線性模型可以成左漲b樣本外預測上擊敗隨機模型;本研究的目的即是探討此一謎題,既然匯率明顯的表現它的非線性特性,那是否可以建構一個合適的非線性模型去預測它。

本研究以美國對六種匯率的匯率為研究對象,首先使用R/S分析確定資料型態,判定匯率是否具有趨勢,在確定匯率具有趨勢後,建立非線性匯率預測模型-「趨勢模型」。趨勢模型以匯率的加權移動平均作為趨勢,模型具有兩種能力,一是將預測值往趨勢值推近,二是修正預測錯誤的能力。

除了隨機漫步模型以外,本研究並引入非線性模型STAR(Smoothing Transition Auto-regressive)模型以及線性模型AR(Auto-regressive)模型進行樣本外預測能力的比較。本文發現,除了美元兌英鎊匯率外,趨勢模型的預測能力優於隨機漫步模型;STAR模型的預測能力並不佳;線性模型AR和隨機漫步模型則互有勝負。
第一章 緒論
第一節 研究動機...................................1
第二節 研究目的...................................2
第三節 研究架構...................................3
第二章 文獻探討
第一節 匯率預測簡介...............................4
第二節 重定範圍分析法.............................6
第三節 混沌理論..................................10
第四節 平滑轉換自我迴歸模型......................13
第三章 研究方法
第一節 重定範圍分析法............................17
第二節 預測模型推導..............................19
第四節 實證結果與分析
第一節 前言......................................22
第二節 重定範圍分析結果..........................25
第三節 趨勢模型配適..............................26
第四節 平滑轉換自我迴歸模型配適..................29
第五節 樣本外預測能力比較........................35
第六節 月資料分析...............................40
第五章 結論及建議......................................46
參考文獻................................................47
中文部分:
1. 方兆本,『走出渾沌』,凡異出版社,初版,民國88年十二月。
2. 吳康祺,『混沌理論在股價上的應用』,台灣大學商學研究所碩士論文,民國84年六月。
3. 陳信維,『混沌與碎形理論在時間序列分析之應用』,國立台灣科技大學工業管理系碩士論文,民國88年六月。
4. 陳國帥,『台灣股票市場非線性現象之研究:傅利葉轉換與小波轉換之應用』,政治大學國際貿易研究所碩士論文,民國84年六月。
5. 葉俊佃,『匯率波動與非線性系統之關聯性研究』,國立台灣大學國際企業研究所碩士論文,民國88年六月。
6. 廖元宏,『以STAR 模型研究新台幣實質有效匯率』,國立中山大學財務管理研究所碩士論文,民國91年六月。
7. 劉瑞鑫,『時間序列與人工智慧方法在台股指數報酬率預測之績效比較』,朝陽科技大學財務金融所碩士論文,民國92年六月。


英文部分:
1. Backus, D.K. (1984) “Empirical models of the exchange rate:separating the wheat from the chaff” Canadian Journal of Economics ,Vol.17,824-846.
2. Brooks, C. (2002) “Introductory econometrics for finance” Cambridge University Press.
3. Chinn, M. and R. Meese (1995) “Banking on currency forecasts:how predictable is change in money?” Journal of International Economics,Vol.38,161-178.
4.Cheung, F.X. and M.D. Chinn (1999) “Macroeconomic implications of the beliefs and behavior of foreign exchange traders” NBER,Working paper no. 7417.
5. Copeland, L.S. (2000) “Exchange rates and international finance” New York : Financial Times, Prentice Hall.
6. Diebold, F.X. and J.A. Nason (1990) “Nonparametric exchange rate prediction?” Journal of International Economics,Vol.28,315-332.
7. Gammel B.M. (1998) “Hurst`s rescaled range statistical analysis for pseudorandom number generators used in physical simulations” Physical Review E,Vol.58,NO.2.
8. Grauwe, P.D., H. Dewachter and M. Enbrechts (1993) “Exchange Rate Theory” Blackwall Publishers.
9. Hsien, D.A. (1991) “Chaos and nonlinear dynamics:application to financial markets” The Journal of Finance,Vol.46,1839-1877.
10. Kilian, L. (1999) “Exchange rates and monetary fundamentals:what do we learn from long-horizon regressions?” Journal of Applied Econometrics,Vol.14,491-510.
11. Kilian, L. and M.P. Taylor (2003) “Why did it so difficult to beat the random walk forecast of exchange rates?” Journal of International Economics,Vol.60,85-107.
12. Mark, N.C. (1995) “Exchange rates and fundamental s:evidence on long-horizon predictability” The American Economic Review,Vol.85,201-218.
13. Meese, R.A. and K. Rogoff (1983)“Empirical exchange rate models of the seventies:do they fit out of sample?” Journal of International Economics,Vol.14,3-24.
14. Meese, R. and A. Rose (1991) “An empirical assessment of non-linearities in models of exchange rate determination” Review of Economic Studies,Vol.58,603-619.
15. Pallikari, F. and E. Boller (1999) “A rescaled range analysis of random events” Journal of Scientific Exploration,Vol.13,25-40.
16. Richards, G.R. (2000) “The fractal structure of exchange rates:measurement and forecasting” Journal of International Financial Markets , Institutions and Money,Vol.10,163-180.
17. Sarantis, N.(1999) “Modeling nonlinearities in real effective exchange rates” Journal of International Money and Finance,Vol.18,27-45.
18. Siddique, A. and R.J. Sweeney (1998) “Forecasting real exchange rates” Journal of International Money and Finance,Vol.17,63-70.
19. Somanath, S.V. (1986) “Efficient exchange rate forecasts” Journal of International Money and Finance,Vol.5,195-220.
20. Tambakis, D.N. and A.S. Van Royen (2002) “Conditional predictability of daily exchange rates” Journal of Forecasting,Vol.21,301-315.
21. Terävirta, T.(1994)“Specification, estimation and evaluation of smooth transition autoregressive models” Journal of the American” Statistical Association,Vol.89,208-218.
22. Terävirta, T. and H.M. Anderson (1992)“Characterizing nonlinearities in business cycles using smooth transition autoregressive models” Journal of Applied Econometrics,Vol.7,119-136.
23. Wu, J.-L. and S.-L. Chen (2001) “Nominal exchange-rate prediction:evidence from a nonlinear approach” Journal of International Money and Finance,Vol.20,521-532.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
系統版面圖檔 系統版面圖檔