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研究生:粘逸尊
研究生(外文):Yi-Tsun Nien
論文名稱:以邏輯迴歸模型建立之戰略性資產配置擇時交易策略
論文名稱(外文):Logit-based Tactical Asset Allocation Trading Strategies
指導教授:李賢源李賢源引用關係
指導教授(外文):Shyan-Yuan Lee
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:財務金融學研究所
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:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:80
中文關鍵詞:戰略性資產配置擇時策略邏輯迴歸模型移動平均線
外文關鍵詞:Tactical Asset AllocationMarket TimingLogistic Regression ModelMoving Average
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戰略性資產配置(Tactical Asset Allocation)有別於傳統的買進持有策略(Buy and Hold),透過特定的判別機制(如總濟、個經變數或特殊事件),積極地在投資組合的資產間轉換,以尋求優於單一資產的報酬。本研究延續Arshanapalli, Switzer, Hung[2004]所提出的TAA邏輯迴歸模型,並在交易決策時點加入移動平均線(Moving Average)修正概念,成功地證明擇時策略(Market Timing)在台灣市場的可行性。回溯測試的結果更顯示:加入MA 指標後,模型的預測能力得以全面提升,以[股票 vs. 長債]及[股票 vs. 現金]為資產配置的投資組合分別可獲得24.67%及19.86%的顯著年化報酬,優於投資組合中任何單一資產買進持有的結果。測試期間涵蓋台股多頭及空頭時期,在考慮交易成本的情況下,本文建立了一個以公開資訊為基礎的投資預測模型,並可廣泛應用於基金經理人及一般投資大眾。
Tactical Asset Allocation, TAA, is evidence on the predictability of stock returns using macroeconomic, microeconomic and event tactical variables. Portfolio managers are seeking higher-than-single-asset revenue (Buy and Hold) by actively investing between assets. This article extends the Arshanapalli, Switzer, Hung[2004]’s TAA logistic regression model by adding a Moving Average criteria. The MA model not only enhanced the performance of ASH Model, but also has proven the feasibility of the Market Timing strategy in Taiwan capital market. Back-tested results of [Stock vs. Bond] and [Stock vs. Cash] portfolios exhibited significant annualized returns of 24.67% and 19.86%, respectively. Gives consideration of transaction costs and holding period, this strategy which earns excess return than any single asset is inconsistent of the efficient market hypothesis. In this article, we have successfully established a predictive model based on public information, and can be applied widely by fund managers and individual investors.
目錄
中文摘要 I
英文摘要 II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 V
表目錄 V

第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機與目的 2
第三節 研究架構及流程 5
第二章 文獻回顧 6
第一節 戰略性資產配置 6
第二節 影響資產報酬的解釋變數 8
第三章 研究方法 11
第一節 投資組合及資產 11
第二節 研究樣本 12
第三節 DISCRETE REGRESSION MODEL (DRM) METHODOLOGY 14
第四節 研究模型 16
第五節 交易策略 17
第六節 擇時能力檢驗 24
第四章 實證結果與分析 26
第一節 ASH MODEL 27
第二節 MA MODEL 38
第三節 持有期間的影響 55
第四節 週轉次數的影響 59
第五節 交易成本的影響 60
第五章 結論與展望 63
第一節 結論 63
第二節 未來展望 64
參考文獻 67
附錄一 邏輯迴歸 69
附錄二 選取預測變數的方法 76
附錄三 逐步迴歸法分析結果 78
圖目錄
圖1.1 研究流程圖 5
圖4.1 ASH Model [股票vs. 長債]資產配置資產價值變化圖 30
圖4.2 ASH Model [股票 vs. CP]資產配置資產價值變化圖 35
圖4.3 [股票vs. 長債]資產配置資期末資產價值比較 40
圖4.4 [股票vs. 長債]資產配置資年化報酬率比較 41
圖4.5 [股票vs. 長債]資產配置資標準差比較 42
圖4.6 [股票vs. 長債]資產配置資Sharpe Ratio比較 43
圖4.7 [股票vs. 長債]資產配置資正確預測次數比較 44
圖4.8 [股票vs. 長債]資產配置資p-stat比較 45
圖4.9 [股票 vs. CP]資產配置資期末資產價值比較 47
圖4.10 [股票 vs. CP]資產配置資年化報酬率比較 49
圖4.11 [股票 vs. CP]資產配置資標準差比較 50
圖4.12 [股票 vs. CP]資產配置資Sharpe Ratio比較 51
圖4.13 [股票 vs. CP]資產配置資正確預測次數比較 52
圖4.14 [股票 vs. CP]資產配置資p-stat比較 53
圖4.15 週轉次數比較圖 59
圖4.16 交易成本敏感度分析 61
圖A.1 反應變數為二元時之線性反應函數例示 70
圖A.2 反應變數為二元時之指數反應函數例示 72

表目錄
表3-1 交易成本假設 18
表3-2 ASH Model交易策略列表 20
表3-3 MA Model交易策略列表 23
表4-1 ASH Model [股票vs. 長債]資產配置期末報酬率及預測能力 28
表4-2 ASH Model [股票vs. 長債]資產配置總結 31
表4-3 ASH Model [股票 vs. CP]資產配置期末報酬率及預測能力 33
表4-4 ASH Model [股票vs.現金]資產配置總結 36
表4-5 最佳臨界機率與相對波動性闘係 37
表4-6 MA Model [股票vs. 長債]資產配置期末報酬率及預測能力 39
表4-7 MA Model [股票vs. 長債]資產配置總結 46
表4-8 MA Model [股票 vs. CP]資產配置期末報酬率及預測能力 48
表4-9 MA Model [股票 vs. CP]資產配置總結 54
表4-10 MA Model [股票vs. 長債]期末資產價值回溯測試結果一 55
表4-11 MA Model [股票 vs. CP]期末資產價值回溯測試結果一 56
表4-12 MA Model [股票vs. 長債]期末資產價值回溯測試結果二 57
表4-13 MA Model [股票 vs. CP]期末資產價值回溯測試結果二 58
參考文獻
英文部份
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中文部份
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劉應興 編譯, 1997, “應用線性迴歸模型”
彭昭英, 1999, “SAS與統計析”第十版
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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