臺灣博碩士論文加值系統

本文主要目的在研究東協自由貿易區中，新加坡、馬來西亞、菲律賓、泰國、
印尼、越南從2010 年3 月1 日至2013 年3 月31 日期間股市之連動性，研究方法
採用單根檢定、向量自我迴歸模型、Granger 因果關係檢定、預測誤差變異數分解
與衝擊反應分析。研究結果發現，越南不受其他5 國指數波動影響也不具影響能
力，為一個封閉、獨立的股票市場；區域內新加坡最具影響力且不受其他5 國指
數波動影響，其餘指數短期影響傳導路徑依序為泰國、菲律賓、馬來西亞、印尼；
而馬來西亞、菲律賓、泰國、印尼股市彼此間具有相互影響的關係，同時又受到
新加坡股市波動的影響；除越南外，新加坡可用於預測馬來西亞、菲律賓、泰國、
印尼指數走勢；就此區域股市而言，無法利用多角化、跨國性投資組合來分散風
險。

The purpose of the paper is to analyze the relationship of the AFTA stock markets
from March, 2010 to March, 2013. The ASEAN-6 countries include Singapore,
Malaysia, Philippine, Thailand, Indonesia, and Vietnam. Unit root test, vector auto
regression, Granger causality test, forecast error variance decomposition model and
impulse response function are used for the analysis. The result shows that the index
fluctuations of the other five countries have no impact on Vietnam. On the other hand,
Vietnam has no influence on the other counties in this area. The type of Vietnamese
stock market is more independent. Singapore is the most influential country in this area.
Aside from that, Singapore is unacted on the influence of the index fluctuations caused
by other countries in this area. The short term dynamic transmission route in sequence is
Thailand, Philippine, Malaysia, Indonesia. Malaysia, Philippine, Thailand, and
Indonesia have mutual relationships with each other and furthermore, they are
influenced by Singapore. Singapore is able to predict the index fluctuations of Malaysia,
Philippine, Thailand, and Indonesia. Vietnam is an exception. It is not viable to reduce
the risk by diversifying and making multinational investment in the stock markets
around this area.

中文摘要------------------------------------------------------------------------------------------I
英文摘要-----------------------------------------------------------------------------------------II
誌 謝-------------------------------------------------------------------------------------------III
目 錄-------------------------------------------------------------------------------------------IV
表目錄--------------------------------------------------------------------------------------------V
圖目錄-------------------------------------------------------------------------------------------Ⅵ
第壹章 緒論-----------------------------------------------------------------------------------1
第一節 研究背景----------------------------------------------------------------------1
第二節 研究目的----------------------------------------------------------------------3
第三節 研究結構與流程--------------------------------------------------------------3
第貳章 股市概況與文獻探討--------------------------------------------------------------5
第一節 AFTA 股市概況--------------------------------------------------------------5
第二節 文獻探討---------------------------------------------------------------------10
第參章 研究方法----------------------------------------------------------------------------13
第一節 單根檢定---------------------------------------------------------------------13
第二節 向量自我迴歸模型---------------------------------------------------------16
第三節 因果關係檢定---------------------------------------------------------------17
第四節 預測誤差變異數分解------------------------------------------------------19
第五節 衝擊反應分析---------------------------------------------------------------21
第肆章 實證結果與分析-------------------------------------------------------------------23
第一節 變數選取與資料來源------------------------------------------------------23
第二節 敘述性統計------------------------------------------------------------------24
第三節 單根檢定---------------------------------------------------------------------33
第四節 向量自我迴歸模型---------------------------------------------------------34
第五節 Granger因果關係檢定-----------------------------------------------------36
第六節 預測誤差變異數分解------------------------------------------------------39
第七節 衝擊反應分析---------------------------------------------------------------42
第伍章 結論與建議-------------------------------------------------------------------------50
第一節 研究結論---------------------------------------------------------------------50
第二節 研究建議---------------------------------------------------------------------52
參考文獻----------------------------------------------------------------------------------------53
中文部份---------------------------------------------------------------------------------53
英文部份---------------------------------------------------------------------------------54

中文部份
1.江百璋(2012)，「東協五國與國際市場股匯市之互動關係研究-以美國、歐元區、中國為例」，國立成功大學財務金融研究所碩士論文。
2.李惠玲(2012)，「歐洲股市之動態連動性研究」，大葉大學管理學院研究所碩士論文。
3.李虓鳴(2010)，「美國與台灣、香港、中國股票市場股價指數報酬率的關聯性分析」，臺灣大學經濟學研究所碩士論文。
4.林萩坪(2010)，「亞洲區域股票市場關連性之研究」，僑光科技大學管理研究所碩士論文。
5.邱瑞文(2000)，「北美自由貿易區與亞洲區域國家股價指數互動關係之研究」，國立高雄第一科技大學金融營運系研究所碩士論文。
6.吳育緯(2007)，「台灣、中國大陸與東協五國的股價關聯性分析」，開南大學財務金融系碩士論文。
7.陳鳳琴與黃光中(2008)，「臺灣與貿易夥伴-香港及東協五國-股市互動性之研究」， 管理實務與理論研究，2(1)，87-113。
8.張定綸(2010)，「亞洲股票市場的關聯性探討」，雲林科技大學財務金融系碩士論文。
9.黃俊福(2011)，「亞洲與美國股市連動關係:金融風暴之衝擊」，國立中正大學財務金融研究所碩士論文。
10.彭德明與徐婉容(2008)，「東亞地區金融整合之實證分析-以股票市場為例」，中央銀行季刊，30(4)，17-65。
11.楊景惠(2003)，「金融風暴的狙擊對美國與東亞各國股匯市之長、短期連動關係之研究」，國立成功大學管理學院研究所碩士論文。

英文部份
1.Agmon, T. (1973), “The Relationship among Equity Markets: A Study of Share Price Comovements in the United States United Kingdom, Germany and Japan”, Journal of
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2.Akaike, H. (1973), “A new look at the statistical model identification”, IEEE Transactions on Automatic Control, 19, 716-723.
3.Dickey, D. A. and W. A. Fuller (1981), “Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root”, Econometrica, 49(4), 1057-1072.
4.Granger, C. W. J. (1969), “Investigating causal relation by econometric and cross-sectional method”, Econometrica , 37, 424-438.
5.Grubel, H. G. (1968), “Internationally Diversified Portfolios: Welfare Gains and Capital Flows”, American Economic Review, 5, 1299-1314.
6.Levy, H. and Sarnat, M. (1970), “International Diversification of Investment Portfolios”, American Economic Review, 60(4), 668-675.
7.Pesaran, M. H. and Y. Shin (1998), “Generalized impulse response analysis in linear multivariate models”, Economics Letters, 58, 17-29.
8.Schwartz, G. (1978), “Estimating the dimension of a model”, The Annals of Statistics,6(2), 461-464.
9.Sims, C. A. (1980), “Macroeconomics and reality”, Econometrica, 48(1), 1- 48.