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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳昶宇
研究生(外文):Chang-Yu Chen
論文名稱:VIX指數可否預測台灣加權股價指數之波動
論文名稱(外文):Can VIX forecast the volatility of TAIEX?
指導教授:絲文銘絲文銘引用關係
指導教授(外文):Wen-Ming Szu
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:金融理財研究所
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:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:49
中文關鍵詞:VIX常態檢定單根檢定向量自我迴歸模型Granger因果檢定
外文關鍵詞:VIX、Jarque-Bera Test、ADF、VAR、Granger Causali
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本文嘗試檢驗台灣VIX指數,是否對臺灣發行量加權股價指數的真實波動率,具有預測的能力。由於本文發現台灣VIX指數與股市真實波動率皆為非定態序列資料,因此我們計算VIX指數與真實波動率的變動比率,並對二者進行VAR檢定與Granger因果關係檢定。結果我們發現,在VAR檢定上,前期的VIX指數與真實波動率,均對當期的VIX指數與真實波動率具有解釋能力;而在Granger 因果關係檢定上,當我們把往前遞延期數增加至3期以上,我們發現真實指數波動率顯著領先VIX指數。這似乎透露著VIX指數的變動不但無法解釋真實波動率的改變,反而是真實波動率的改變可以解釋VIX指數的變動。因此,投資人似乎無法準確地預測未來股市的波動,相反地,投資人對未來股市的波動的預期,深受過去股市波動的影響。
This study tried to examine whether VIX can forecast the realized volatility of TAIEX. Because of the non-stationarity of both VIX and realized volatilities, we calculated the change rate of the two series to test their lead-lag relationship by VAR and Granger causality tests. We found the lag variables could significantly explain both VIX and realized volatilities in VAR test. On the other hand, if we used Granger Causality test and increased the number of lag progressively to 3, we found the realized volatilities led VIX but the reverse was not true. It seems VIX can’t forecast realized volatility. Reversely, VIX is affected by realized volatility. Instead of being able to forecast future market volatility, this result implies that investors’ prediction is greatly based on realized volatility.
目 錄
中文摘 要 i
英文摘 要 ii
誌 謝 iii
目 錄 iv
表目錄 v
圖目錄 vi
壹、緒論 1
一、研究背景 1
二、研究動機與目的 2
三、論文架構簡述 4
貳、文獻回顧 5
一、VIX指數計算與功用 5
二、波動率指數與報酬的關係 13
三、波動率的預測能力 15
參、研究方法與假說 18
一、資料來源與整理 18
二、研究假說 20
三、波動率的編制與檢定模型 21
肆、實證結果與分析 25
一、VIX指數與真實波動率的檢驗與調整 25
二、VAR結果分析 28
三、領先落後關係 30
四、領先時間長度分析 32
伍、結論與建議 37
一、本研究之結論 37
二、後續研究建議 38
參考文獻 39
參考文獻
1.江木偉 (2004) 台指選擇權隱含波動率指標之資訊內涵—新編VIX指標之實證 國立臺灣大學財務金融研究所碩士論文。
2.李宛柔 (2006) 新舊波動率指數於真實波動率及指數報酬之相關研究 國立中央大學企業管理研究所碩論文。
3.洪哲茗 (2008) 台指選擇權波動率指數預測能力比較及其資訊內涵 國立台灣大學國際企業研究所碩士論文。
4.陳思名 (2005) 台指選擇權波動性指標之預測能力比較 國立台灣大學國際企業研究所碩士論文。
5.陳煒朋 (1999) GARCH模型與隱含波動性模型預測能力之比較 淡江大學財務金融學系碩士論文。
6.Bakshi, G., Kapadia, N., & Madan, D. (2003) Stock Return Characteristics, Skew Laws, and the Dierential Pricing of Individual Equity Options Review of Financial Studies, 16, 101-143.
7.Bernard, D., Fleming, J., & Whaley, R. E. (1998) Implied Volatility Functions:Empirical Tests The journal of Finance, 53, 2059-2106.
8.Black, F., & Scholes, M. (1973) The Pricing of Options and Corporate Liabilities Journal of Political Economy, 81, 637-659.
9.Canina, L., & Figlewski, S. (1993) The Informational Content of Implied Volatility The Review of Financial Studies, 6, 659-681.
10.Christensen, B. J., & Prabhala, N. R. (1998) The Relation between Implied and Realized Volatility Journal of Financial Economics, 50, 125-150.
11.Copeland, M. M., & Copeland, T. E. (1999) Market timing:Style and Size Rotation Using the VIX Financial Analysts Journal, 55, 73-81.
12.Corrado, C. J., & Thomas W. Miller , J. (1996) Efficient Option-Implied Volatility Estimator The Journal of Futures Markets, 16, 247-272.
13.Corrado, C. J., & Thomas W. Miller , J. (2005) The Forecast Quality of CBOE Implied Volatility Index The Journal of Futures Markets, 25, 339-373.
14.Day, T. E., & Lewis, C. M. (1992) Stock market volatility and the information content of stock index options Journal of Econometrics, 52(1-2), 267-287.
15.Fleming, J., Ostdiek, B., & Whaley, R. E. (1995) Predicting Stock Market Volatility: A New Measure The Journal of Futures Markets, 15, 92-100.
16.Giot, P. (2005) Relationships Between Implied Volatility Indexes and Stock Index Returns The Journal of Portfolio Management, 31, 92-100.
17.Harvey, C. R., & Whaley, R. E. (1992) Market Volatility Prediction and the Efficiency of the S&P 100 Index Option Market Journal of Financial Economics, 31(1), 43-74.
18.Martens, M., & Zein, J. (1995) Predicticting Financial Volatility: High-Frequency Time-Series Forecasts Vis-À-Vis Implied Volatility The Journal of Futures Markets, 24(11), 1005-1028.
19.Newey, W. K., & West, K. D. (1987) A Simple, Positive Semi-Definite, Heteroskedasticity And Autocorrelation Consistent Covariance Matrix Econometrica, 55, 703-708.
20.Poon, S.-H., & Granger, C. W. J. (2003) Forecasting Volatility in Financial Market:A Review Journal of Economic Literature, 41(2), 478-539.
21.Sims, C. A. (1980) Macroeconomics and Reality Econometrica, 48, 1-49.
22.Szakmary, A., Ors, E., Kim, J. K., & III, W. N. D. (2003) The predictive power of implied volatility: Evidence from 35 futures markets Journal of Banking & Finance, 27, 2151-2175.
23.Whaley, R. E. (1993) Derivatives on market volatility: hedging tools long overdue The Journal of Dervatives, 1, 71-84.
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