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研究生:蔡翔岱
研究生(外文):Hsiangta-Tai Tsai
論文名稱:馬可夫狀態轉換模型對資產配置之應用-以台灣50指數ETF成份股為例
論文名稱(外文):An Application of Markov-Regime Switching Model on Asset Allocation:The Case of Taiwan 50 Index Constituents ETF
指導教授:黃志祥黃志祥引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立虎尾科技大學
系所名稱:經營管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:43
中文關鍵詞:馬可夫狀態轉換模型資產配置夏普指標ETF
外文關鍵詞:Markov-Regime Switching ModelAsset AllocationSharpe IndexETF
相關次數:
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資產配置的主要概念來自於Markowitz(1952)所提出的投資組合理論,亦即平均數-變異數最適化投資組合理論。但面對經濟的景氣循環,必須要有不同的資產配置策略,如此才更能有效的降低風險並且提高報酬率。本研究以台灣50指數ETF成份股股價報酬率為投資組合標的,並利用馬可夫狀態轉換模型來預測各成份股未來在不同狀態下的各狀態轉換機率、預期報酬率及變異數。
利用市場模型(Market Model)取得股價報酬率之殘差時間數列,接著以平均-變異數最適化來取得各類資產的權重,並進行最佳風險下投資組合配置。本研究假設僅存在多頭市場與空頭市場這兩狀態,在這兩狀態下的投資組合分別給予不同的權重,最後利用傳統的夏普指標(Sharpe Index)來比較投資組合的績效。實證研究結果可知:
(1)本研究應用兩狀態下的馬可夫狀態轉換模型進行資產配置,其結果發現在累積報酬及標準差上可明顯的超越傳統資本資產模型,因此導致夏普比率在績效上領先傳統資本資產模型及台灣50指數ETF的資產配置。
(2)本研究在實證結果上發現,除利用各成份股間平均報酬率作為劃分狀態的指標外,尚可利用工業生產指數來劃分狀態時點,但利用不同劃分狀態指標會顯示不同的資產報酬,因而影響到最後的夏普比率績效表現,但最終績效均會較台灣50指數ETF的資產配置較佳。
The main concept of asset allocation stems from the portfolio theory of Markowitz (1952), which is the average - variance portfolio optimization theory. However, in the face of the business periodic economy, there must be a different asset allocation strategy to reduce risk and increase the return rate effectively. The subject of this study will delve into Taiwan 50 Index Constituents for the portfolio return, and utilize Markov-Regime Switching Model to predict the future of the constituent stocks under the different transition probability of the expected return and variance.
Using the market model to obtain the residual stock return time series, and then utilizes an average of variance to obtain the optimal weight of various types of assets to predict the best allocation of the investment portfolio risk. The assumption of this study is bull market and bear market. On the basis of these two portfolios, we give those two different weights, and make use of traditional Sharpe Index to compare the portfolio performance. Empirical research results indicate as follows:
(1)In this study, the result of Markov-Regime Switching Model on Asset Allocation found out that the standard deviation of the accumulated reward can be significant beyond the traditional model of capital assets. Therefore, the Sharpe ratio performance surpasses not only traditional model of capital assets but also Taiwan 50 Index ETF asset allocation.
(2)With the practical experiment of this study, we found out that we can take advantage of the index of industrial production dividing the state of de facto rather than constituent stocks of the average rate of return. However, using different indicators will result different assets and affects final Sharpe ratio performance, which performs will be better than Taiwan 50 Index ETF Asset Allocation.
中文摘要……………………………………………………………………………...ⅰ
英文摘要……………………………………………………………………………...ⅱ
目錄………………………………………………………………………...................ⅲ
表目錄………………………………………………………………………...............ⅳ
圖目錄…………………………………………………………………...……………ⅴ
一、緒論……………………………………………………………………...................1
1.1研究動機……………………………………………………...........................1
1.2研究目的……………………………………………………...........................2
1.3研究架構……………………………………………………………...............4
二、文獻探討…………………………………………………………………...............5
2.1 台灣50指數探討………………………………………………….………....5
2.2 馬可夫狀態轉換模型……………………………………………………....10
2.3 最大概似估計法……………………………………………………………12
2.4 資產配置與馬可夫狀態轉換模型…………………………………….…...13
2.5 投資組合績效指標…………………………………………………………20
三、研究方法…………………………………………………………………………23
3.1 兩階段馬可夫狀態轉換模型設計…………………………………………23
3.2 殘差模型之資產最適化權重配置…………………………………………25
3.3 績效衡量指標………………………………………………………………26
四、資料來源…………………………………………………………………………27
五、馬可夫狀態轉換模型實證結果……………………………………………….…28
5.1 敘述統計量-資料分析……………………………………………………..28
5.2 參數估計……………………………………………………………………33
5.3 馬可夫狀態轉換模型的資產配置…………………………………………34
六、結論與建議……………………………………………………….……..….…….37
參考文獻……………………………………………………………………....……...38
附表…………………………………………………………………………………...41
參考文獻
中文部份
1.林修葳、饒秀華與黎明淵(1999),「藉由馬可夫轉換模型解決風險值計策過程高峰、厚尾與偏態問題-國內主要股市指數實證結果」,中國財務學刊,第7卷第3期,頁61-94。
2.徐士勛、管中閔,"九零年代台灣的景氣循環:馬可夫轉換模型與紀卜斯抽樣法的應用",人文及社會科學集刊,第十三卷第五期,頁515-540,民國90年12月。
3.楊靜榆(2001),《兩狀態下的國際資產配置-馬可夫轉換型之應用》,中央大學碩士論文,民國90年6月。
4.陳冠憲(2001),《由馬可夫轉換模型與CAPM預測台股報酬率及變異數》,國立臺灣大學國際企業學研究所碩士論文,民國90年6月。
5.黃仁德、林彥伶,"台灣失業率的轉換機率與預測-馬可夫轉換模型的應用",中國統計學報,第四十卷第三期,頁303-331,民國91年9月。
6.黃采薇(2002) ,《馬可夫轉換模型應用於風險值(VaR)之計測---以台灣股價為例》,國立台灣大學國際企業研究所碩士論文。
7.葛思惠(2003),指數股票型基因之制度規劃,《證券暨期貨管理》,21。
8.吳季陶(2005),《狀態變遷與動態資產配置》,世新大學碩士論文,民國94年6月。
9.蔡晨瑩(2005),《臺灣50 指數ETF整合型分類預測之研究》,國立成功大學統計學研究所碩士論文。
10.陳家雄(2005),《匯率波動與外資買賣:馬可夫轉換模型之運用》,輔仁大學金融研究所,民國93年6月。
11.魏僑志(2007),《狀態變遷下的資產配置模型-以外匯資產為例》,真理大學碩士論文,民國96年。
12.曹雅茹(2007),《探討拔靴複製法對資產配置之應用─以臺灣50指數成分股為例》,銘傳大學碩士論文,民國95年6月。
英文部份
1.Ang, Andrew and Geert B. (2002a), International Asset Allocation with Regime Shifts. Review of Financial Studies, vol. 15, no.4(Fall):1137-1187.
2.Ang, Andrew and Geert B. (2002b). "Regime Switches in Interest Rates." Journal of Business and Economic Statistics, vol. 20, no. 2 (April): 163-182.
3.Ang, Andrew and Geert B. (2002c). "Short Rate Nonlinearities and Regime Switches." Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 26, no. 7-8 (July): 1243-1274.
4.Ang, Andrew and Geert B. (2003), How Do Regimes Affect Asset Allocation?, NBER. Working Paper 10080.
5.Black, F., M. Jensen, and M. Scholes. (1972). "The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests." Studies in the Theory of Capital Markets, Jensen. M., ed., New York: Praeger.
6.Brinson, Gary P., Brian D. Singer and Gilbert L. Beebower,(1991) “Determinants of Portfolio Performance Ⅱ:An Update,”Financial Analysts Journal,May/June.
7.Chen, Max. (2000) “The use of the interest rate spread for forecasting business cycle turning point and asset allocation: A Markov Switching approach”. Fixed Income Reach.
8.Herbert G. Grubel,(1968), “Internationally Diversified Portfolios: Welfare Gainand Capital Flows,”The American Economic Review, 58, 5, pp 1299-1314
9.Hamilton, James D. (1989)A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and business cycles, Econometrica, 57, 357-84.
10.Hamilton, James D. (1990). Analysis of Time Series Subject to Change in Regime. Journal of Econometrics, 45, 39-70.
11.Hamilton, James D. and Raul Susmel. (1994). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity and Changes in Regime. Journal of Econometrics, 64, 307-333.

12.Kim, CJ, and Nelson, C. (1999), State-Space Models with Regime Switching: Classical. and Gibbs-Sampling Approaches with Applications, Cambridge, MA: MIT Press.
13.Levy, H. and Sarnat, M., (1970), “Internatal Diversidication of Investment Portfolios,” The American Economic Review, 60, 4, pp 668-675
14.Lahiri, K. and Wang, J. G. (1996) Interest rate spreads as predictors of businesscycles, in G. S. Maddala and C. R. Rao, eds., Handbook of Statistics Vol 14,297-315.
15.Markowitz, H. M. (1959), Portfolio Selection: Efficient Diversification. of Investments,Wiley, Yale University Press, 1970, Basil Blackwell, 1991.
16.Markowitz, H. M. (1987), Mean-Variance Analysis in Portfolio Choice and Capital Markets, Basil Blackwell, paperback edition, Basil Blackwell, 1990.
17.Sharpe, W.F.(1966), “Mutual Fund Performance”, Journal of Business, vol. 39, pp. 119-138.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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