跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(44.211.31.134) 您好!臺灣時間:2024/07/21 05:09
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:林美君
研究生(外文):Mei-Chun Lin
論文名稱:運用主成份分析法建立技術分析指標以探討股票與期貨報酬之相關性-以電子股為例
論文名稱(外文):Using Principal Component Analysis Method to Investigate the Relationship between Technical Analysis Indicators and the Returns of Electronic Stocks and Futures
指導教授:廖子翔廖子翔引用關係
指導教授(外文):Tzu-Hsiang Liao
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:財務金融學系碩士在職專班
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:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:66
中文關鍵詞:電子指數期貨電子股主成份分析法技術分析
外文關鍵詞:Electronic futuresElectronic stocksPrincipal component analysisTechnique analysis
相關次數:
  • 被引用被引用:2
  • 點閱點閱:205
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
本研究以技術指標為研究基礎,運用主成份分析法在隨機指標(KD)、相對強弱指標(RSI)、指數平滑異同移動平均線(MACD)、乖離率(BIAS)、能量潮(OBV)、成交量比率(VR)、心理線(PSY)等7種技術指標,建構出一個新的技術分析指標,再利用統計迴歸分析來驗證新指標與台灣電子股與電子期貨報酬之間的相關性。

本研究以2011年5月1日至2012年4月30日為研究期間,自台灣股票市場電子類股中,以2011年5月1日為基準,挑選出50檔營運狀況良好且每日成交量較大之上市公司股票,總計12,450筆樣本資料。主要研究結果如下:

1. 此一主成份與台灣電子股股票報酬率和電子期報酬率做迴歸分析,調整後的判定係數(adj. R2) 顯示皆具有中度相關並具解釋能力,代表此一指標具有有效性,可作為投資人的參考依據。
2. 主成份之迴歸係數皆為正數,代表此一建構出的新技術指標與報酬為正相關。
In this study, I use principal component analysis to establish a new technical analysis indicator based on Stochastic Oscillator (KD), Relative Strength Index (RSI), Moving Average Convergence Divergence (MACD), Deviation Rate (Bias), On Balance Volume (OBV), Volume Ratio (VR), and Psychological Line (PSY), and also take advantage of regression analysis to verify the relationship between Taiwan electronic stocks and electronic futures.

During the research period from May 1st 2011 to April 30th 2012, I select 50 listed electronic stocks, which have good operating performance and large daily trading volumes. The total sample number is 12,450. The main research results are as follows:

1. The returns of electronic stocks and futures are regressed against the new technical analysis indicator extracted by principal component analysis. The coefficients of determination (adj. R2) from the regression indicate the returns are moderately related to the new indicator. The results show that the new indicator provides useful information for the investors.
2. The regression coefficients of the new indicator are all positive, which represents a positive relationship between the new indicator and the returns of electronic stocks and futures.
目錄
誌 謝 i
中文摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
表目錄 v
圖目錄 vi
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 1
第三節 研究架構 2
第二章 文獻探討 4
第一節 技術分析 4
第二節 技術分析相關國內外文獻回顧 11
第三章 研究方法 16
第一節 資料來源與說明 16
第二節 研究方法-主成份分析法 16
第三節 研究模型與設計 19
第四章 實證結果分析 21
第一節、敘述性統計 21
第二節、主成份分析 21
第三節、迴歸分析比較 21
第五章 結論與建議 26
第一節 結論 26
第二節 建議 26
參考文獻 27
附錄一 50檔電子股敘述性統計 29
附錄二 50檔電子股與7種技術指標主成份分析表 43
附錄三 50檔電子股報酬率與50種主成份迴歸分析表 55
附錄四 50檔電子股報酬率與50種主成份和50種落後一期主成份迴歸分析表 57
表目錄
表1市場型態、量、價市場寬幅技術指標整理 5
表2 國內外技術分析研究結果整理表 13
表3 敘述性統計表 23
表4 50檔電子股與7種技術指標主成份分析表 23
表5 50檔電子股報酬率與50種主成份迴歸分析表 24
表6 50檔電子股報酬率與50種主成份和50種落後一期主成份迴歸分析表 24
表7 電子期與主成份迴歸分析表 24
表8 電子期與主成份和落後一期主成份迴歸分析表 25

圖目錄

圖1 研究架構 3
圖2 技術分析方法分類 5
參考文獻
一、英文部份
1.Bessembinder, H. and K. Chan (1995), "The profitability of technical trading rules in the Asian stock markets," Pacific-Basin Finance Journal Vol.3, 257-284
2.Brock, W., J. Lakonishok and B. LeBaron (1992), "Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns," Journal of Finance Vol.47, 1731-1764.
3.Cootner, P. H. (1962), "Stock price: Random vs. systematic changes," Industrial
Management Review Vol.3, 24-45.
4.Dow, C. H. (1889), " Dow Theory," The Wall Street Journal.
5.Edwards, R. D. and J. Magee (1997), Technical Analysis of Stock Trends, 7th edition, AMACOM, N.Y., N.Y., 3-7.
6.Granger C.W.J. and A.P. Andersen (1980): An introduction to bilinear time series models. Vandenhoek &Ruprecht, Göttingen
7.Hamilton, W. P. (1992), The Stock Market Barometer.
8.Jones, C. P. (2000), Investments: Analysis and Management, 7th edition, John Wiley,N.Y.,N.Y., 424-441.
9.Levy, R. A. (1967), "Relative strength as a criterion for investment selection," Journal of Finance Vol.22, 595-610.
10.Murphy, J. J. (1986), Technical analysis of the futures markets: A comprehensive guide to trading methods and applications, 1st edition, New York Institute of Finance, N.Y.,N.Y., 1-7.
11.Ratner, M. and R. P. C. Leal (1999), "Tests of technical trading strategies in the emerging equity markets of Latin America and Asia," Journal of Banking and Finance Vol.23,1887-1905.
12.Rhea, R. (1932), The Dow Theory.
13.Szakmary, A. N., W. N. Davidson and T. V. Schwarz (1999), "Filter tests in Nasdaq stocks," The Financial Review Vol.34, 45-70.
14.Sakai, H. and H. Tokumaru(1980) "Statistical Properties of Multivariate Autoregressive Spectral Analysis," Proc. IFAC 8th Triennial World Congress, vol. 1, pp. 707-712, Kyoto, Japan, 24-28, Au,, 1980.

二、中文部份
1.方國榮(1991),證券投資最適決策指標之研究-技術面分析,未出版碩士論文,台灣大學商學研究所。
2.林宗永(1989),證券投資技術分析指標獲利性之實證研究,未出版碩士論文,政治大學企業管理研究所。
3.陳幸兒(2008),技術分析之有效性:跨國的實證研究,大業大學國際企業管理學系碩士在職專班未出版碩士論文。
4.陳松男(1995),全球化投資動態分析,台北 : 台北金融研究發展基會,頁139-140。
5.葉日武(1987),以技術分析研判股票市場進出之效果,未出版碩士論文,政治大學企業管理研究所。
6.劉泰山(2009),KD及MACD技術指標在避險時機選擇上之應用:以台指期避險為例,逢甲大學財務金融研究所未出版碩士論文。
7.蔡宜龍(1990),臺灣股票市場技術分析指標有效性之衡量,未出版碩士論文,成功大學工業管理研究所。
8.賴勝章(1990),台灣股票市場弱式效率性實證研究-以技術分析檢驗,未出版碩士論文,台灣大學商學研究所。
電子全文 電子全文(本篇電子全文限研究生所屬學校校內系統及IP範圍內開放)
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top