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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳科縉
研究生(外文):Chen Ke-Chin
論文名稱:電子選擇權最佳投資決策-樹狀模型及波動率模型之應用
論文名稱(外文):The optimal investment policy of TEO-the application of tree-base Model and volatility Model
指導教授:魏文欽魏文欽引用關係
指導教授(外文):Wei Wen-Chin
學位類別:碩士
校院名稱:大葉大學
系所名稱:事業經營研究所
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:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:54
中文關鍵詞:電子選擇權歷史波動率GARCH波動率(MAE)(RMSE)
外文關鍵詞:historical volatility rateGARCH volatility ratebinomial tree modelMAERMSE
相關次數:
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本文的研究目的在於了解歷史波動率與GRACH波動率對真實波動率的預測能力,並且以電子選擇權為研究標的。實證結果顯示,電子選擇權不論在幾天期的情況下MAE的表現皆以GARCH波動率最佳,然而在RMSE的檢定中,不論在幾天期也以GARCH波動率。並且本研究再以歷史波動率與GARCH波動率對真實波動率進行二項式評價模型分析,研究發現不論是歷史波動率所估計出來價格或是GARCH波動率所估計出來的價格,皆相當接近真實價格,但利用乖離率分析時,本研究發現歷史波動的表現最佳,與真實波動的誤差趨近於0,但是不論在歷史波動率或GARCH波動率的估算價格皆有很高的參考價值。而本研究利用圖形分析,發現歷史波動率有領先真實波動率的情況,但是領先的期數不會太約三天至四天,而GARCH波動率有落後的現象,但是落後的期數也不會過多,大約落後一天至兩天左右,但這樣的資訊對於投資人而言,這是一個相當重要的資訊,因此本研究建議投資人,以歷史波動率為最佳的決策模型。
This study aims to understand to what extent the historical volatility rate and the GRACH volatility rate can predict the real volatility rate, and take TEO as research criteria. The result indicates in the TEO, no matter how many days there are in a single period, the MAE performs the best for the GARCH volatility rate; however in the RMSE test, under the same conditions, the GARCH volatility rate shows the same result. Moreover, this study again used the binomial tree model analysis with the history volatility rate and the GARCH volatility rate to test the real volatility rate. The result showed that both prices estimated by the historical volatility rate and the GARCH volatility rate are considerably close to the real price, whereas when the researcher applying Bias analysis the deviating from rate analysis, the history volatility performed the best and the error of the real volatility is close to 0. However, both prices estimated by the history volatility rate and the GARCH volatility rate have high referential value. By applying graphic analysis, the researcher discovered the historical volatility rate is higher than the real volatility rate, but it’s only three to four days faster. The GARCH volatility rate on the other hand, has a lower rate; however it’s only one or two days behind. Such information is relatively important to the investors, therefore the researcher suggests the investors take historical volatility rate as the best policy-making model.
內容目錄
中文摘要 ..................... iii
英文摘要 ..................... iv
誌謝辭  ..................... v
內容目錄 ..................... vi
表目錄  ..................... viii
圖目錄  ..................... x
第一章  緒論................... 1
  第一節  研究背景................ 1
  第二節  研究動機............... 1
第三節  研究目的............... 2
第四節  研究流程............... 3
第二章  文獻探討................. 5
  第一節  選擇權之定義............. 5
  第二節  電子選擇權.............. 6
  第三節  選擇權波動性估計之國內外相關文獻探討. 10
第四節 選擇權評價模型之實證應用相關文獻探討. 17
第三章  研究方法................. 23
第一節 研究架構............... 23
  第二節  資料來源與範圍............ 25
  第三節  模型介紹............... 25
第四章  實證分析................. 36
第一節  樣本資料說明............. 37
  第二節  實證方法與步驟............ 37
  第三節  波動率分析.............. 38
  第四節  平均絕對誤差與均方根誤差檢定..... 41
  第五節  二項樹狀分析與乖離率分析....... 44
第五章  結論與決策分析.............. 47
第六章  未來研究建議............... 48
參考文獻 ..................... 49
表目錄
表 2- 1 臺灣證券交易所電子類股價指數選擇權契約規格. 7
表 2- 2 選擇權波動性估計模型相關的文獻整理..... 14
表 2- 3 選擇權評價模型之實證應用相關文獻整理.... 20
表 4- 1 RV、HV與GARCH估計值統計量表...... 40
表 4- 2 平均絕對誤差績效評比表........... 41
表 4- 3 均方根誤差評比表.............. 42
圖目錄
圖 1- 1 研究流程圖 ................. 4
圖 3- 1 研究架構圖 ................. 24
圖 3- 2 二項樹狀模型 ................ 26
圖 4- 1 RV、HV與GARCH波動率合併比較圖 ..... 39
圖 4- 2 RV、HV與GARCH波動分離比較圖 ...... 39
圖 4- 3 歷史波動率對真實波動率之二項樹狀評價圖 ... 44
圖 2- 6 GARCH波動率對真實波動率之二項樹狀評價圖 .. 45
參考文獻
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