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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:趙元顥
研究生(外文):Yuan-Hao Chao
論文名稱:證券報酬是否受到天氣因素之影響-全球證券市場縱橫資料之實證分析
論文名稱(外文):Does Weather Effect matter in the Stock Return : Empirical Evidences from Panel Data Analysis on the Global Stock Markets
指導教授:盧陽正盧陽正引用關係李忠榮李忠榮引用關係
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:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:66
中文關鍵詞:行為財務學天氣效應縱橫資料分析
外文關鍵詞:weather effectspanel data analysisbehavior finance
相關次數:
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效率市場實證之相關文獻陸續發現股市波動存在明顯的異常現象(market anomalies),違反了市場效率性假說。而這些無法解釋的異常(anomalies)使得完全理性投資人之假設受到質疑,取而代之的則是假設部分理性投資人出發之行為財務學(Behavioral Finance)。
諸多前期研究結果證實天氣變化影響投資人心情好壞(Saunders, 1993;Kamstra, Kramer and Levi, 2000a, 2000b),進一步影響投資決策與股價。醫學上著名的季節性情緒混亂即認為日照時數會影響投資人的情緒,改變投資人對風險的態度,進而影響股市報酬;而Hirshleifer and Shumway(2003)研究26個國家股市與交易所所處成市氣候發現雲層覆蓋量(cloud cover)對股市報酬有顯著負相關。
本研究延伸Hirshleifer and Shumway(2003)之檢測,將樣本擴大至全球55個國家之證券市場,著眼於全球性資料,在資本市場股價變動影響作了有效的關連性研究區域間之差異,特別涵蓋了五大洲和不同緯度之剖析,以進一步系統性檢驗證券報酬是否受到天氣因素之影響。
在研究方法上使用一般化迴歸(GLS)、混合迴歸、pooled Logit和Panel Logit模型作循序檢定發現股市報酬率與雲層覆蓋量有顯著負相關。為確認區域性因素之影響,本研究將資料分類為五大洲、四個緯度與全球市場之研究設計,再採用混合迴歸,重新去檢視天氣因子與報酬間之關連性。結果發現樣本分類為五大洲下,亞洲與非洲之天氣因子較其它洲來得顯著;而分類為四個緯度時,低緯度區域中以溫度、濕度與證券報酬呈現顯著反向關係,而處於高緯度區域之證券市場則呈現顯著正向關係。
為克服傳統迴歸可能產生的偏誤現象與忽略特性因素,本研究進一步採用兼具時間序列(time-series)和橫斷面(cross-section)的縱橫資料分析法(Panel data regression)來建構樣本資料。本研究以固定效果縱橫迴歸模型(fixed-effect Panel model)檢測,在全球資料型態下發現逐一將三個天氣變數放入模型分析時,其結果與混合迴歸模型所得結果一致,雲層覆蓋量與濕度和報酬率間呈現顯著反向關係。此外,採用平衡同時間序列長度之實證結果,發現縱橫迴歸分析下檢定力強度(test power)略小於混合迴歸模型。本研究實證天氣因素中雲層覆蓋量確實與證券市場報酬呈顯著負相關。
It is argue that market exhibit over-reaction, a consequence of weather-driven bias. Lots of academic scholars believe that assets prices are not free from the influence of sentiment (Saunders, 1993;Kamstra, Kramer and Levi, 2000a, 2000b). It is will known that seasonal disorder, sun-struck effects comes from the length of sunburn from the study of medical literatures. It is may well believed that the risk attitude of investor will be highly affected by the state of weather. It is found that the cloud is highly correlated to the stock return in the study of 26 countries, ( Hirshleifer & Shumway, 2003).
The trade data are quoted on International Surface Weather Observation data set(ISWO) from Jan., 1980 to Nov., 2006. It is including fifty-five country, and especially cover five continents and different latitudes.
This paper is mainly to find out the investors’ fear gauge of weather and to re-examine whether the weather factor is revealed to stock market over some specific bounded area. In the pooling regression, it is found that the clouds and humidity is highly negatively related to the stock market. In the other words, the higher clouds and humidity, the lower is the stock return. However, in the panel data analysis with fixed-effect, it is found that only the clouds is left to be highly against to the stock market. And adjusting for the correlations in the panel data does not reduce the power of the inference very much.
壹、緒論 1
一、研究背景 1
二、研究動機 3
三、研究問題與定位 6
四、研究架構流程 7
貳、文獻探討 8
一、天氣效應(Weather effect)實證文獻的探討 8
二、心理學和行為財務學相關實證文獻的探討 11
参、研究方法 14
一、時間數列之單根檢定 14
二、一般化迴歸與混合迴歸模型之檢定 19
三、二元Logit迴歸模型(Binary Logit Regression Model) 21
四、縱橫資料分析(Panel Data)檢定 22
肆、實證結果與分析 25
一、資料說明 25
二、敘述性統計 29
三、單根檢定 33
四、一般化迴歸和Logit模型之檢定 34
五、資料分類後之混合迴歸(Pooled regression)和Logit模型之檢定 44
六、縱橫資料分析(Panel Data)之檢定 53
伍、結論 54
參考文獻 56
一、中文部份 56
二、英文部分 58
一、中文部份
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二、英文部分
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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