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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:莫宇傑
研究生(外文):Yu-chieh Mo
論文名稱:債券到期期限配置策略之投資績效
論文名稱(外文):The Investment Performance of Bond Maturity Configuration Strategy
指導教授:周建新周建新引用關係陳振宇陳振宇引用關係
指導教授(外文):Jian-hsin ChouChen-yu Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:風險管理與保險研究所
學門:商業及管理學門
學類:風險管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:85
中文關鍵詞:蝶式策略Nelson and Siegel模型ARIMA
外文關鍵詞:Butterfly strategyNelson and Siegel modelARIMA
相關次數:
  • 被引用被引用:1
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近年來對於國內利率期限結構探討之實證結果,殖利率曲線之預測運用至債券投資策略的議題扮演愈來愈重要的角色。本研究嘗試比較台灣、中國、及日本的債券市場,以Nelson and Siegel(1987)利率模型推估殖利率曲線得到之參數,預測參數未來走勢並應用於公債到期期限配置策略之操作,建構投資組合,以比較三國在參數選取與到期期限配置策略應用上的異同。實證結果發現 : 在參數的選取上,以釘住 (斜率因子)參數為較佳之選取策略,在台灣及日本皆可在到期期限配置策略中獲得超額報酬,其中在日本的四種到期期限配置策略皆可獲得超額報酬,而中國則是不論釘住 或 參數建構到期期限配置策略,皆無法獲得超額報酬。
Recently, the discussion of term structure in literature has changed from yield curve forecasting performance comparison to the issue of using the yield curve information to develop an appropriate bond investment strategy. This paper firstly tries to compare the fitting performance based on Nelson and Siegel (1997) model, and estimate three parameter imbedded in Nelson and Siegel (1987) model. We then construct the government bond portfolios by using the butterfly strategy and to compare the investment performance with buy and hold strategy in Taiwan, China, and Japan bond markets. The empirical results indicate that, based on four butterfly trading strategies, betting on β1 (slope) parameter movement will obtain better performance than β0 (level) parameter. In addition, it will obtain excess returns in Taiwan and Japan using the butterfly trading strategies. Especially in Japan, the excess returns can be found using four butterfly trading strategies. However, in China, either β0 or β1 can’t obtain excess returns.
目錄
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iii
圖目錄 v
表目錄 vi
壹、緒論 1
一、債券市場簡介 1
二、研究動機及目的 3
三、研究架構 5
貳、文獻回顧 7
一、利率期限結構估計方法 7
二、殖利率曲線估計方法:NELSON&SIEGEL 8
三、殖利率曲線預測及債券蝶式投資策略 9
叁、研究方法 11
一、NELSON AND SIEGEL利率期限結構模型介紹 11
二、配適能力判斷準則:精確度之衡量指標 14
(一)判定係數: 14
(二)平均方根誤差百分比(RMSPE) 14
(三)平均方根誤差 15
三、ARIMA預測模型建構 15
四、蝶式策略 16
(一)Cash-and Dollar Duration-Neutral Weighting 16
(二)Fifty-fifty Weighting 17
(三)Regression-Weighting 17
(四)Maturity-Weighting 18
五、利用NELSON AND SIEGEL(1987)模型建構蝶式交易策略 18
肆、實證結果 21
一、資料來源 21
二、台灣之實證結果 21
(一)Nelson and Siegel模型參數估計與殖利率曲線 21
(二)時間序列預測模型之實證結果分析 24
(三)蝶式策略實證結果分析 25
三、中國之實證結果 27
(一)Nelson and Siegel模型參數估計與殖利率曲線 27
(二)時間序列預測模型之實證結果分析 29
(三)蝶式策略實證結果分析 30
四、日本實證結果 33
(一)Nelson and Siegel模型參數估計與殖利率曲線 33
(二)時間序列預測模型之實證結果分析 35
(三)蝶式策略實證結果分析 36
五、各國實證結果之綜合比較 40
(一)三國利率期間結構參數與圖形之比較 40
(二)三國參數之蝶式策略比較 41
(三)三國蝶式策略報酬之探討 43
伍、結論 45
參考文獻 46
附錄 52








圖目錄
圖1-1 本研究之研究流程 6
圖4-1 Nelson and Siegel模型建構之即期利率曲線(台灣) 23
圖4-2 Nelson and Siegel模型建構之即期利率曲線(中國) 29
圖4-3 Nelson and Siegel模型建構之即期利率曲線(日本) 35

















表目錄
表1-1 中央公債之發行、償還及未償還餘額 2
表1-2 中央公債持有對象分析表 2
表1-3 台灣債券市場成交總額 3
表1-4  主要國家重貼現率 4
表4-1 Nelson and Siegel模型估計參數之結果(台灣) 22
表4-2 Nelson and Siegel模型樣本觀察期間在精確度之配適效果(台灣) 23
表4-3 參數原始數列之單根檢定(台灣) 24
表4-4 參數一階差分數列之單根檢定(台灣) 24
表4-5 ARIMA預測模型選取(台灣) 25
表4-6 蝶式策略平均報酬(T101-T134-T132投資組合) 26
表4-7 蝶式策略超額報酬(T101-T134-T132投資組合) 26
表4-8 Nelson and Siegel模型估計參數之結果(中國) 27
表4-9 Nelson and Siegel 模型樣本觀察期間在精確度之配適效果(中國) 28
表4-10 參數原始數列之單根檢定(中國) 29
表4-11 ARIMA預測模型選取(中國) 30
表4-12 蝶式策略平均報酬(C6-C2-C26) 31
表4-13 蝶式策略平均報酬(C16-C7-C4) 31
表4-14 蝶式策略超額報酬(C6-C2-C26) 32
表4-15 蝶式策略超額報酬(C16-C7-C4) 33
表4-16 Nelson and Siegel模型估計參數之結果(日本) 33
表4-17 Nelson and Siegel 模型樣本觀察期間在精確度之配適效果(日本) 34
表4-18 參數原始數列之單根檢定(日本) 36
表4-19 ARIMA預測模型選取(日本) 36
表4-20 蝶式策略平均報酬(J59-J60-J24) 37
表4-21 蝶式策略平均報酬(J61-J62-J25) 38
表4-22 蝶式策略超額報酬(J59-J60-J24) 38
表4-23 蝶式策略超額報酬(J61-J62-J25) 39
表4-24 Nelson and Siegel模型估計參數各國平均數之比較 40
表4-25 Nelson and Siegel模型估計參數各國標準差之比較 41
表4-26 三國各參數之超額報酬 42
表4-27 三國各參數之最佳策略 43
表4-28 三國報酬差異之探討 44
附表一、 台灣債券基本資料 52
附表二、 中國債券基本資料 58
附表三、 日本債券基本資料 64
參考文獻
中文部分
(1)沈中華,「影響台灣貨市利率的三因子」,貨幣市場雙月刊,第十二期,民國87年, 4-7頁。
(2) 李桐豪,「債券市場發展對貨幣政策之影響」,中央銀行季刊,第二十三卷第一期,民國90年,23-45頁。
(3) 周建新、于鴻福、張千雲,「利率期限結構估計模型之實證研究」,管理學報,第二十卷第四期,民國92年a, 767-796頁。
(4) 周建新、于鴻福、張千雲,「以線性規劃法估計台灣公債市場利率期限結構之實證 研究」,管理科學研究,第一卷第一期,民國92年b, 31-47頁。
(5) 周建新、于鴻福、陳振宇,「台灣政府公債市場遠期利率期限結構之估計-GCV模型與VRP模型之比較」,商管科技季刊,第七卷第一期,民國95年, 103-127頁。
(6) 周建新、陳振宇,「極大化平滑度與精確度之利率期限結構估計」,中山管理評論,第十五卷第二期,民國96年,321-356頁。
(7) 周建新、黃彥騰,「應用Chebyshev Polynomials 模型估計台灣公債市場之利率期限結構」,台灣金融財務季刊,第六卷第一期,民國94年, 11-29頁。
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(10)謝承熹,「以分段三次方指數函數配適台灣公債市場之利率期限結構:線性最適化及非線性最適化之比較」,中國財務學刊,第八卷第二期,民國89年,頁25-47。












英文部分
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(25)Sanjay Nawalkha&Gloria M. Soto(2009) “Term Struture Estimation,” The Journal of Fixed Income.
(26)Shea, G. S., “Pitfalls in Smoothing Interest Rate Term Structure Data: Equilibrium Models and Spline Approximation”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol.19, 2004, pp. 253-269.
(27)Shea, G. S., “Interest Rate Term Structure Estimation with Exponential Splines: A Note,” Journal of Finance, Vol. 40, No. 1, 1985, pp. 319-325.
(28)Sims, C., “Macroeconomics and Reality,” Econometrica,Vol. 48, 1980, pp. 1-48.
(29)Steeley, J. M., “Estimating the Gilt-Edged Term Structure Basis Splines and Confidence,” Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 18, No. 4, 1991, pp. 513-529.
(30)Subramanina, K.V., “Term Structure Estimation in Illiquid Markets”, The Journal of Fixed Income, Vol. 11, 2001, pp. 77-86.
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(32) Vasicek, O. A. and Fong, H. G., “Term Structure Modeling Using Exponential Splines,” Journal of Finance, Vol. 37, No. 2, 1982, pp. 339-348.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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