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研究生:盧佳瑜
研究生(外文):Chia-Yu Lu
論文名稱:小波理論應用於日、韓、台、美四國股市相關性研究
論文名稱(外文):Research on correlation among stock markets of Japan, Korea, Taiwan and The United States with Harr Wavelet application
指導教授:楊重任楊重任引用關係
指導教授(外文):C.J Yang
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:財務金融學系碩士在職專班
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:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:95
中文關鍵詞:時間序列小波轉換共整合因果關係
外文關鍵詞:Granger Causality.Co-integration ModelWavelet transformTime Series
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本研究探討國際股票市場間的連動關係, 選取日本日經225指數、韓國漢城綜合指數、台灣加權股價指數及美國的費城半導體指數為標的;此外,由於小波轉換具有處理混沌訊號的能力,對局部與暫態訊號可擷取對應時間及頻率的雙重特性,故本研究利用此一方法探討四國股市之領先落後及長期均衡的關係,以瞭解原始數列變數組合與經小波轉換後之時間序列變數組合的整合程度造成何種差異。本文採用ADF、共整合、VAR 與VECM 模型及因果關係檢定等方法來進行研究,研究期間為自1995 年1 月1日至2006 年2月28日為止的日收盤資料。
實證結果發現,四國之原始數列間沒有長期共整合的關係,但經小波轉換後,發現四國之間因不同時間頻率觀察而具有長期整合關係存在,短期間雖會受到其他國家經濟體系的干擾,但長期會調整而回到均衡狀態;另韓國與日本、台灣、美國皆呈雙向因果互動關係,顯示與其他國家之交互影響甚鉅;而日本股市則領先台灣股市,而美國股市又領先日本股市。
Abstract
This study investigates the interactive relationship of international stock markets with comparison among Japan NIKKE 225 index, South Korea KOSPI index, Taiwan TAIEX index and Philadelphia Semiconductor index. In additions, with nature of wavelet that enables transform chaos signals and catch both corresponding time and frequency for partial and temporary signals, this study also takes such advantage as methodology focusing on relationship of up-and-down and long term balance in stock markets of above mentioned four countries so that we can understand the results and differences from the whole integration of consist of factors in time order which is transformed through wavelet from consist of factors in original series. The research, from January, 1 1995 to February, 28 2006, adopts ADF, cointegration, VAR and VECM models, Granger causality test techniques to analyze.
The result of evident indicates that no long term cointegration exists among these original series of four countries; however, we find out after wavelet transforming, long term cointegration does exist in these four countries as result of survey on different time frequency. Though the cointegration might be interfered by other economy system of countries, at the end it will convert into balance for long term status. Besides, Korea shows granger causality with Japan, Taiwan and the United States and also refers to huge influence with other countries. Japan stock market leads the one of Taiwan and US goes ahead of Japan.
目 錄
第壹章 緒論…………………………………………………………………………….…..1
第一節 研究背景與動機…………………………………………………...…………1
第二節 研究目的 ……………………………………………………………….……2
第三節 研究範圍及限制………………………………………………...……………3
第四節 論文架構與流程……………………………………………………………...4
第貳章 文獻探討 ………………………………………………………………….………6
第一節 股市連動性文獻 ………………………………………………….…………6
第二節 小波理論概述…………………………………………………………….....15
第三節 小波理論文獻回顧……………………………………………….…………20
第四節 小結 ……………………………………………………………………...…21
第參章 研究方法 ………………………………………………………………………...22
第一節 研究流程…………………………………………………………………….22
第二節 研究方法…………………………………………………………….………23
第肆章 實證結果分析…………………………………………………………………….34
第一節 資料處理與處理…………………………………………………………….34
第二節 各國股市概況及原始序列與經小波轉換後係數之敘述統計量與趨勢….35
第三節 ADF 單根檢定………………………………………………...……………45
第四節 共整合檢定…...…….…………………….……………………………..…..53
第五節 向量自我迴歸模型……………………………………………………...…..58
第六節 向量誤差修正模型…………………………………...……………………..74
第七節 Granger 因果關係檢定……………………………...……………...………78
第八節 小結 …………………………………………………...……………………87
第伍章 結論與建議 ………………………………………………...……………………90
第一節 結論…………………………………………………….……………………90
第二節 未來研究方向建議…………………………………………….……………91
參考文獻 …………………………………………………………………………….……92
圖 目 錄
圖 1.5.1 論文架構圖 ……………………………………………………………………...5
圖 2.2.1 訊號時間域經傅立葉轉換成頻率域……………………………………...……15
圖 2.2.2 短時傅立葉轉換之時間-頻率窗…………..…………………………...………16
圖 2.2.3 正弦波(sine)與小波(wavelet)的比較………………………………….………..17
圖 2.2.4 訊號經傅立葉轉換與小波轉換之比較 ……………………………………….17
圖 2.2.5 訊號由時域經過傅立葉轉換短時傅立葉轉換以及轉換成頻域之情形 …….18
圖 2.2.6 經過高通濾波器以及低通濾波器的訊號 …………………………………….18
圖 2.2.7 小波分析訊號實際分解情形 ………………………………………………….19
圖 2.2.8 研究流程圖……………………………………………………………………...22
圖 4.2.1 日本股市股價趨勢圖…………………………………………………………...38
圖 4.2.2 韓國股市股價趨勢圖…………………………………………………………...40
圖 4.2.3 台灣股市股價趨勢圖…………………………………………………………...42
圖 4.2.4 美國股市股價趨勢圖…………………………………………………………...44













表 目 錄
表 2.1.1 國內外相關文獻整理…………………………………………………………...12
表 4.1.1 資料來源表 ………………………..…………………………………………...34
表 4.1.2 各國交易時間表 ..……………………………….……………………………..35
表 4.2.1 小波轉換之時頻關係表 ………………………………...……………………..35
表 4.2.2 研究變數代號表 ……………………………………………………...………..36
表 4.2.3 日本股價指數的原始數列與經小波轉換後係數之基本統計量….…………..37
表 4.2.4 韓國股價指數的原始與經小波轉換後係數之基本統計量..……………...…..39
表 4.2.5 台灣股價指數的原始與經小波轉換後係數之基本統計量..………………….41
表 4.2.6 美國股價指數的原始與經小波轉換後係數之基本統計量….....……………..43
表 4.3 單根檢定實證結果摘要表……………..………………………………………45
表 4.3.1 原始數列單根檢定結果…………………………….…………..……………..47
表 4.3.2 Level 1單根檢定結果………….…..…………………………………………..48
表 4.3.3 Level 2單根檢定結果………………..………………………………………...48
表 4.3.4 Level 3單根檢定結果…………..……………………………………………...48
表 4.3.5 Level 4單根檢定結果…..……………………………………………………...49
表 4.3.6 Level 5單根檢定結果……..…………………………………………………...49
表 4.3.7 Level 6單根檢定結果…..……………………………………………………...49
表 4.3.8 Level 7單根檢定結果…..……………………………………………………...50
表 4.3.9 Level 8單根檢定結果……………….…….…………………………………...50
表 4.3.10 Level 9單根檢定結果………………………………………………………...50
表 4.3.11 Level 10單根檢定結果…………………….….……………………………...51
表 4.3.12 Level 11單根檢定結果…………………….….……………………………...52
表 4.3.13 殘差項單根檢定結果………………………………………………………...53
表 4.4-1 最適落後期數之選取摘要表……………..………………………………..…54
表 4.4.1 日、韓、台、美股價指數之AIC值……………………………………………..54
表 4.4-2 共整合檢定實證結果摘要表…………………..…………………………..…56
表 4.4.2 原始數列共整合檢定結果…………………………………….…………….....57
表 4.4.3 Level 10共整合檢定結果……….……..……….……………………….……..57
表 4.4.4 Level 11共整合檢定結果……………..…………………………….…….…...57
表 4.5 VAR檢定實證結果摘要表………………………..………………………….59
表 4.5.1 原始數列自我迴歸模型估計結果……………………………………………..60
表 4.5.2 原始數列經小波轉換後之Level 1自我迴歸模型估計結果………..………..60
表 4.5.3 原始數列經小波轉換後之Level 2自我迴歸模型估計結果………..………..61
表 4.5.4 原始數列經小波轉換後之Level 3自我迴歸模型估計結果………..………..62
表 4.5.5 原始數列經小波轉換後之Level 4自我迴歸模型估計結果………..………..64
表 4.5.6 原始數列經小波轉換後之Level 5自我迴歸模型估計結果………..………..66
表 4.5.7 原始數列經小波轉換後之Level 6自我迴歸模型估計結果………..………..67
表 4.5.8 原始數列經小波轉換後之Level 7自我迴歸模型估計結果………..………..69
表 4.5.9 原始數列經小波轉換後之Level 8自我迴歸模型估計結果………..………..70
表 4.5.10 原始數列經小波轉換後之Level 9自我迴歸模型估計結果..……..…………72
表 4.6 VECM檢定實證結果摘要表 ……………….……………………………….75
表 4.6.1 原始數列經小波轉換之Level 10向量誤差修正模型估計結果………….….75
表 4.6.2 原始數列經小波轉換之Level 11向量誤差修正模型估計結果………….….76
表 4.6.3 原始數列經小波轉換之殘差項向量誤差修正模型估計結果..………………77
表 4.7-1 因果關係檢定實證結果摘要表I..……..………………………………………79
表 4.7-2 因果關係檢定實證結果摘要表II..……..………………………………………79
表 4.7.1 日本、韓國、台灣與美國原始數列因果關係檢定結果……………………...82
表 4.7.2 四國原始數列經小波轉換後Level 1因果關係檢定結果…………………….82
表 4.7.3 四國原始數列經小波轉換後Level 2因果關係檢定結果…………………….83
表 4.7.4 四國原始數列經小波轉換後Level 3因果關係檢定結果…………………….83
表 4.7.5 四國原始數列經小波轉換後Level 4因果關係檢定結果…………………….83
表 4.7.6 四國原始數列經小波轉換後Level 5因果關係檢定結果…………………….84
表 4.7.7 四國原始數列經小波轉換後Level 6因果關係檢定結果…………………….84
表 4.7.8 四國原始數列經小波轉換後Level 7因果關係檢定結果…………………….85
表 4.7.9 四國原始數列經小波轉換後Level 8因果關係檢定結果…………………….85
表 4.7.10 四國原始數列經小波轉換後Level 9因果關係檢定結果…………………...86
表 4.7.11 四國原始數列經小波轉換後Level 10因果關係檢定結果………………….86
表 4.7.12 四國原始數列經小波轉換後Level 11因果關係檢定結果………………….87
表 4.7.13 四國原始數列經小波轉換後殘差項因果關係檢定結果………………….....87
參考文獻
中文部份

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英文部份
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27. Y., Angela Liu (1997), “Mean and Volatility Spillover Effects in the U.S. and Pacific-Basin Stock Markets”, Multinational Finance Journal, Vol.1, pp.47-63.
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