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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:潘世煌
研究生(外文):PAN, SHIH-HUANG
論文名稱:類神經網路於台股指數與台指期貨基差變動之實證研究
論文名稱(外文):The Basis of Taiwan Stock Index and Taiwan Stock Index Futures Performance by Using Neural Network
指導教授:古永嘉古永嘉引用關係
指導教授(外文):GOO, YEONG-JIA
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:企業管理學系
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:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:77
中文關鍵詞:類神經網路台股指數台指期貨基差
外文關鍵詞:Neural network、Taiwan Stock Index、Taiwan StockIndex Futures、Basis
相關次數:
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本研究主要為利用倒傳遞類神經網路之模型,是否能夠有效預測台股指數與台指期貨之基差。另一方面,本研究目的也希望透過類神經網路模型建構篩選預測基差擴大或縮小的關鍵性變數。
本研究之實證期間為2003年1月2日至2005年10月19日。由實證結果顯示,現貨指數與期貨指數基差之前期函數、期貨指數契約未平倉量和期貨指數契約距到期日之剩餘天數,作為類神經網路模型之輸入變數,為一最佳之基差預測模型。
實證結果顯示,在沒有交易成本的考量下,類神經網路模型整體之正確預測力達到74.78%、76.67%、79.42%。而且在考量交易成本的情況下,本類神經網路模型亦為一個良好的預測模型,其正確預測力更達到83.19%、84.20%、99.28%。因此,可以歸納結論如下:一、透過類神經網路模型可以篩選預測基差擴大或縮小的關鍵性變數;二、倒傳遞類神經模型可有效預測基差的擴大或縮小;三、加入交易成本的考量,倒傳遞類神經模型預測基差的擴大或縮小依然有效。
This study applies back-propagation neural network to predict the basis of Taiwan Stock Index and Taiwan Stock Index Futures. The purpose of this thesis is to help investors use some effective and accessible variables to forecast the change of the basis .The empirical interval is from Jan. 2, 2003 to Oct.19, 2005.The empirical result shows that the basis prediction model using the previous the basis of Taiwan Stock Index and Taiwan Stock Index Futures、the open interest of Taiwan Stock Index Futures and the time-to-maturity of Taiwan Stock Index Futures as the inputs is the best.

Through rigorous empirical study, without transaction cost we find back-propagation neural network has 74.78%, 76.67%, and 79.42% forecasting accuracy. In addition, considered transaction cost in the basis prediction model, the forecasting ability would be very good. We find back-propagation neural network has 83.19%, 84.20%, and 99.28% forecasting accuracy. The consequence of the research :(1)The back-propagation neural network can help investors use some effective and accessible variables to forecast the change of the basis .(2) The back-propagation neural network can predict the basis of Taiwan Stock Index and Taiwan Stock Index Futures .(3) Considered transaction cost, The back-propagation neural network can predict the basis of Taiwan Stock Index and Taiwan Stock Index Futures very well.
第一章 緒 論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究流程 4

第二章 文獻探討 6
第一節 期貨簡介 6
第二節 基差簡介 9
第三節 股價指數期貨 11
第四節 股票指數與指數期貨關係之文獻研究 15

第三章 研究方法 36
第一節 類神經網路簡介 36
第二節 類神經的分類與應用 41
第三節 倒傳遞類神經網路模式 45
第四節 資料來源 48
第五節 本研究之類神經網路模型 51

第四章 實證分析 58
第一節 無交易成本之實證結果 58
第二節 考量交易成本之實證結果 63

第五章 結論與建議 68
第一節 研究結論 68
第二節 後續研究建議 71

參考文獻 73
一、中文部份
1.王國川、翁千惠,圖解SAS在資料分析上之應用,初版,五南圖書公司,民國92年。
2.王惠群、李韻華編,SAS程式設計,初版,文魁資訊,民國90年。
3.古永嘉編譯,企業研究方法,初版,麥格羅.希爾,民國92年。
4.田佳弘,台灣股價指數期貨交易對股票價格波動之影響-以TAIFEX和SIMEX兩市場分析,中原大學企業管理研究所未出版碩士論文,民國89年6月。
5.池柏毅,臺股加權及電子指數期貨與現貨關聯性之研究,台北大學企業管理研究所未出版碩士論文,民國89年6月。
6.周文賢,多變量統計分析─SAS/STAT 使用方法,初版,智勝文化,民國92年。
7.周慶華,整合基因演算法及類神經網路於現貨開盤指數之預測-以新加坡交易所摩根台股指數期貨為例,輔仁大學金融研究所未出版碩士論文,民國90年6月。
8.林軒宇,台股指數現貨、台股指數期貨與摩根台股指數期貨間報酬率波動關係之研究,台北大學企業管理研究所未出版碩士論文,民國92年6月。
9.姜德宣,台股指數期貨(TAIFEX)與現貨之因果關係研究,台灣大學商學研究所未出版碩士論文,民國88年6月。
10.柳如萍,台灣股價指數期貨與現貨互動關係之研究,政治大學企業管理研究所未出版碩士論文,民國88年6月。
11. 唐培文,台股指數期貨與寶來台灣卓越50基金價格預測之研究-類神經網路與多元適應性雲形迴歸之應用,輔仁大學管理學研究所未出版碩士論文,民國94年6月。
12.盛瀚陞,總體經濟資訊宣告對股價指數期貨與股價指數現貨間領先落後關係之探討─以日內資料為例,東吳大學企業管理研究所未出版碩士論文,民國90年6月。
13.陳麗娟,股票,期貨與選擇權市場領先落後關係之研究,朝陽科技大學財務金融研究所未出版碩士論文,民國92年6月。
14.黃玉娟,台股指數期貨之定價及其與現貨間動態關連之研究,中山大學財務管理研究所未出版博士論文,民國88年6月。
15.黃裕堅,股票市場與期貨市場之間報酬波動性關係,輔仁大學經濟研究所未出版碩士論文,民國88年6月。
16.葉怡成編,類神經網路模式應用與實作,八版,儒林圖書公司,民國93年。
17.劉昇榮,台股指數期貨與現貨價量關係交易策略探討,台北大學企業管理研究所未出版碩士論文,民國91年6月。
18.劉嘉蓉,台灣地區股價指數期貨與現貨波動關聯性之研究-BI-GARCH模型之應用,台北大學企業管理研究所未出版碩士論文,民國90年6月。
19.蔡垂君,台灣股價指數期貨與現貨之實證研究,台北大學企業管理研究所未出版博士論文,民國92年6月。
20.蔡美華,台股指數期貨與現貨報酬波動性關係之研究,東吳大學企業管理研究所未出版碩士論文,民國88年6月。
21.錢怡成,股價指數期貨與現貨價格關聯性之研究,南華大學財務管理研究所未出版博士論文,民國91年6月。
22.謝劍平,期貨與選擇權,再版,智勝文化,民國92年。


二、英文部份
1.Abhay H. Abhyankar (1995), "Return and Volatility Dynamics in the FT-SE100 Stock Index and Stock Index Futures Markets," The Journal of Futures Markets, Vol. 15, pp.457-488.
2.Antoniou, A. and P. Holmes (1995), "Futures Trading , Information and Spot Price Volatility: Evidence for The FTSE-100 Stock Index Futures Contract Using GARCH," Journal of Banking & Finance , pp.117-129.
3.Baba, N., N. Inoue and Y. Yan (2002), “Utilization of soft computing techniques for constructing reliable decision support systems for dealing stocks,” International Joint Conference on, Vol3, 2150 - 2155.
4.Chan, K. (1992), "A Further Analysis of the Lead-Lag Relationship between the Cash Market and Stock Index Futures Market," The Review of Financial Studies, Vol. 5, pp.123-152.
5.Chan, K. , K. C. Chan, and G.A. Karolyi (1991), "Intraday Volatility in the Stock Market and Stock Index futures Markets, " Review of Financial Studies, Vol.4, pp. 657-684.
6.Koutmos, Gregory and M. Tucker (1996), "Temporal Relationships and Dynamic Interactions Between Spot and Futures Stock Markets," The Journal of Futures Markets, Vol. 16, pp.55-69.
7.Lihara , Yoshio, K. Kato, and T. Tokunaga (1996), "Intraday Return Dynamic Between Cash and the Futures Market in Japan," Journal of Futures Markets, Vol. 16, pp.147-162.
8.Liu, Y. and X. Yao (2001), “Evolving Neural Networks for Hang Seng Stock Index Forecast,” Proceedings of the 2001 Congress, Vol1 , 256 - 260.
9.Martikainen, T and V. Puttonen (1994), "A Note on the Predictability of Finnish Stock Market Returns: Evidence from Stock Index Futures Markets," European Journal of Operational Research, Vol. 73 , pp. 27-32
10.Min, J, H. and M. Najand (1999), "A further investigation of the lead- lag relationship between the spot market and stock index futures:early evidence from Korea." Journal of Futures Markets, Vol.19, pp.217-232。
11.Shyy, G., V. Vijayraghavan and B. Quinn (1996), "A Further Investigation of the Lead- Lag Relationship between the Cash Market and Stock Index Futures Markets with the Use of Bid/Ask Quotes:the Case of France," Journal of Futures Markets, Vol.16, pp.405-420
12.Tse, Y. K. (1995),“Lead-Lag Relationship between Spot Index and Futures Price of the Nikkei Stock Average,” Journal of Forecasting, Vol.14, pp. 553-563
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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