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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李季遠
研究生(外文):Ji-Yuan Lee
論文名稱:利用ACD族模型對漲跌停時距自我相關現象之探討
論文名稱(外文):Applying the family of ACD model to analysis the autocorrelation of the price-limited duration
指導教授:涂登才涂登才引用關係楊重任楊重任引用關係
指導教授(外文):Teng-Tsai TuChung-Jen 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:70
中文關鍵詞:平滑轉變ACD模型擴增型ACD族模型自我相關條件時距漲跌停時距
外文關鍵詞:Price-limiteAutoregressive Conditional Duration
相關次數:
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鑒於ACD模型的日益發展,許多相關研究也迅速被廣泛討論。因此,本研究利用台灣股票市場之漲跌停時距交易資料,分別配合 Fernandes and Grammig (2006)與Meitz and Terasvirta (2006)所發展的擴增型ACD族模型與平滑轉變ACD模型進行實證研究分析。實證結果發現前後期之漲跌停時距呈現高度自我相關現象。各類模型之參數估計結果亦顯示不同ACD模型間確實存在差異性。此外,若由對數概似估計值、AIC值及SBIC值來衡量模型之配適效果。則以平滑轉變ACD模型表現較佳,即加入門檻概念後之ACD模型對於捕捉漲跌停時距動態過程之效果較佳。
As the ACD models develop over time, many related issues have been widely explored. In this study, we apply the augmented ACD family and the smooth transition ACD model proposed by Fernandes(2006) and Meitz(2006) to empirically analyze the price-limited duration data from Taiwan equity market .The empirical results of this study indicate that the price-limited durations exhibited high autocorrelation .The parameters estimated in this study indicate that there are substantial diversities between different ACD models .Based on the values of log-likelihood function, AIC and SBIC, the smooth transition ACD model has relatively better performance. It shows the ACD model with the construct of threshold has better performance to catch the dynamic process of the price-limited duration.
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 研究架構 3
第貳章 文獻回顧 5
第一節 漲跌幅限制相關研究之文獻回顧 5
第二節 ACD模型相關研究之文獻回顧 14
第參章 研究方法 22
第一節 擴增型自我相關條件交易時距模型 23
第二節 非對稱擴增型ACD族模型 26
第三節 對稱擴增型ACD族模型 31
第四節 平滑轉變ACD模型 34
第五節 殘差分配、診斷性檢定與模型配適度檢定 38
第肆章 實證分析 42
第一節 資料來源與樣本敘述統計 42
第二節 非對稱擴增型ACD族模型實證分析 44
第三節 對稱擴增型ACD族模型之實證分析 48
第四節 平滑轉變ACD族模型之實證分析 52
第伍章 結論與建議 57
第一節 結論 57
第二節 未來研究建議 59
參考文獻 60











圖目錄
圖 1-1 研究流程圖 4


























表目錄
表2 1 國外對漲跌幅限制之相關文獻彙總表 9
表2 2 國內對漲跌幅限制之相關文獻彙總表 13
表2 3 國外對ACD模型之相關文獻彙總表 17
表2 4 國內對ACD模型之相關文獻彙總表 21
表3 1 非對稱型ACD族模型 28
表3 2 非對稱擴增型ACD族模型之限制條件 31
表3 3 對稱型ACD族模型 32
表3 4 對稱擴增型ACD族模型之限制條件 33
表4 1 日月光漲跌停時距之敘述統計 43
表4 2 非對稱擴增型ACD族模型漲跌停時距參數估計值與其殘差檢定值 46
表4 3 對稱擴增型ACD族模型漲跌停時距參數估計值與其殘差檢定值 50
表4 4 日月光漲跌停時距之STACD之LM檢定結果 53
表4 5 STACD模型漲跌停時距參數估計值與其殘差檢定值 55
一、中文部分
1.李彩霞(2007) ,「台股漲跌停時距之持續性研究」,碩士論文,國立交通大學經營管理研究所。
2.吳歷忠(2007),「檢視擴增型ACD族在台灣權益市場之配適效果」,碩士論文,銘傳大學財務金融研究所。
3.周賓凰、吳壽山(1996),「衡量漲跌幅限制對股票報酬與風險之影響」,證券市場發展季刊,第八卷第一期,p.1-27。
4.胡星陽、梁敏芳(1995),「漲跌幅限制與台灣股票市場波動」,證券市場發展季刊,第7卷第1期,P1-P24。
5.陳筱嵐(2000),「交易時距與資訊反應之研究--以摩根台股指數期貨為例」,碩士論文,國立成功大學國際企業研究所。
6.黃恩惠(2002),「價格設限對產業別報酬效率性、波動性與流動性影響之研究」,碩士論文,南華大學管理研究所。
7.曾世賢(1998),「台灣股價漲跌幅限制對股票市場效率之研究」,碩士論文,成功大學會計研究所。
8.劉建緯(2007),「ACD結構轉變模型之比較與應用」,碩士論文,銘傳大學財務金融研究所。
9.劉舒惠(2001),「台灣股市波動影響因子之探討」,碩士論文,朝陽科技大學財務金融碩士班。
10.謝順峰(2003),「小數化、市場流動性與交易時距」,碩士論文,國立中央大學財務金融研究所。
11.謝佩吟(2006),「探討極端金融波動發生時距之研究-以ACD 模型為研究方法」,碩士論文,國立交通大學經營管理研究所。

二、英文部分
1.Bauwens, L. and P. Giot (2000), “The Logarithmic ACD model: An Application to the Bid-Ask Quote Process of Three NYSE Stock,” Annales d''Economie et de Statistique, Vol. 60, pp. 117-149.
2.Berkman, H. and J. B. T. Lee (2002), “The effectiveness of price limits in an emerging market: Evidence from the Korean Stock Exchange,” Pacific-Basin Finance Journal, pp. 517-530.
3.Cho, D.D., J. Russell, G.C. Tiao and R. Tsay (2003), “The magnet effect of price limits: evidence from high-frequency data on Taiwan Stock Exchange,” Journal of Empirical Finance, pp. 133-168.
4.Chen, G.M., K.A. Kim and O.M. Rui (2005), “ A note on price limit performance: The case of illiquid stocks,” Pacific-Basin Finance Journal, pp. 81-92.
5.Dufour, A. and R.F. Engle (2000), “The ACD model: predictibility of the time between consecutive trades,” University of Reading and University of California at San Diego.
6.Engle, R.F. and J.R. Russell (1997), “Forecasting the Frequency of Changes in Quoted Foreign Exchange Prices with the Autoregressive Conditional Duration Model,” Journal of Empirical Finance, pp. 187-212
7.Engle, R.F. and J.R. Russell (1998), “Autoregressive Conditional Duration: A new Model for Irregularly Spaced Transaction Data,” Econometrica, Vol. 66, No. 5, pp. 1127-1162.
8.Fernandes, M. and J. Grammig (2004), “Nonparametric specification tests for conditional duration models,” Journal of Econometrics, Vol. 127, pp. 35-68.
9.Fernandes, M. and J. Grammig (2006), “A family of autoregressive conditional duration models,” Journal of Econometrics, Vol. 127, pp. 1-23.
10.Kim, K.A. and S.G. Rhee (1997), “Price Limit Performance : Evidence from the Tokyo Stock Exchange,” The Journal of Finance, Vol. 52, No. 2, pp. 885-901.
11.Kim, K.A. and P. Limpaphayom (2000), “Characteristics of Stocks that Frequently Hit Price Limits: Empirical Evidence from Taiwan and Thailand,” Journal of Financial Markets, vol. 3, pp. 315-332.
12.Kim, K.A. (2001), “Price Limits and Stock Market Volatility,” Economics Letters, vol. 71, pp. 131–136.
13.Lee, S.B. and K.J. Kim (1995), “The Effect of Price Limits on Stock Price Volatility: Empirical Evidence in Korea,” Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 22, No. 2, pp. 257-267.
14.Meitz, M. and T. Terasvirta (2006), “Evaluating Models of Autoregressive Conditional Duration,” Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 24, No. 1, pp. 104-124.
15.Thomas, G.J. and C.Y. Hwang (1995), “Transitory price changes and price-limit rules: evidence from the Tokyo stock exchange,” Journal of Financial Quantitative Analysis, Vol. 30, NO. 2, pp. 313-327.
16.Wang, W.K., B. Liu and Y. Zeng (2008), “Can price limit help when the price is falling? Evidence from transactions data on Shanghai Stock Exchange,” School of Management, University of Electronic Science and Technology of China.
17.Zhang, M.Y., J.R. Russell and R.S. Tsay (2001), “A nonlinear autoregressive conditional duration model with applications to financial transaction data,” Journal of Econometrics, Vol. 104, pp. 179-207.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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