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研究生:紀筌惟
研究生(外文):Chi, Chuan Wei
論文名稱:Beveridge-Nelson分解趨勢方法對匯率預測模型績效之影響 -以新台幣兌美元匯率為例
論文名稱(外文):The Influence of Exchange Rate Forecasting Model Performance on Beveridge-Nelson Decomposition Method-The Case of NTD/USD exchange rate.
指導教授:林建秀林建秀引用關係
指導教授(外文):Lin, Chien Hsiu
學位類別:碩士
校院名稱:國立政治大學
系所名稱:金融研究所
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
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:58
中文關鍵詞:匯率預測向量誤差修正模型BN分解
外文關鍵詞:Exchange rate forecastingVector error correction modelBeveridge-Nelson decompostion
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本研究以新台幣兌美元之匯率日資料作為主要研究標的,同時加入台灣加權股價指數及金融業隔夜拆借利率之日資料作為股價與利率之代理變數,利用Beveridge-Nelson分解趨勢的方法將變數資料拆解成趨勢項與循環項之時間序列資料,藉此捕捉匯率資料具有景氣循環的特性。在循環項的序列資料,以向量自我迴歸模型來分析並予以估計,趨勢項的部分,利用共整合檢定來探討趨勢項變數間長期的均衡關係,再以向量誤差修正模型予以估計,得到未來30天期之匯率走勢。接著,再以RMSE與MAE指標來衡量不同模型之匯率預測績效,以期能找出最適之匯率預測模型。
實證研究結果發現,將匯率資料先透過Beveridge-Nelson分解趨勢的方法予以拆解後,再利用時間序列模型進行分析及預測,時間序列模型的預測能力都比原始匯率利用時間序列模型進行預測或透過ARIMA模型進行預測還要來的好。因此,根據實證研究的結果,若企業與政府在進行匯率預測的分析時,能夠考慮先將匯率資料透過Beveridge-Nelson分解方法予以處理,便能更有效提升模型的預測能力,除了企業能夠降低避險成本來提高公司整體績效,對於國家而言,有效的掌握匯率的趨勢便能夠迅速且正確的制定政策,提升國家的經濟發展。

摘要 I
目錄 II
表次 IV
圖次 V
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第貳章 文獻回顧 6
第一節 匯率預測相關文獻 6
第二節 匯率、股價及利率之關聯性探討之相關文獻 9
第三節 Beveridge-Nelson分解 11
第參章 研究方法 13
第一節 單根檢定(Unit Root Test) 13
第二節 ARMA(p,q)/ARIMA(p,d,q) 15
第三節 最適落後期之選取 17
第四節 預測績效指標 18
第五節 向量自我迴歸模型(Vector Autoregression,VAR) 19
第六節 共整合與向量誤差修正模型 20
第七節 Beveridge-Nelson分解(B-N 分解) 25
第肆章 實證分析 28
第一節 資料來源及分析 28
第二節 ADF單根檢定 28
第三節 匯率預測─ARIMA模型 30
第四節 匯率預測─向量誤差修正模型 31
第五節 匯率預測─Beveridge-Nelson之應用 34
第六節 績效比較 43
第伍章 結論與建議 45
第一節 結論 45
第二節 研究建議 46
第陸章 附表 48
參考文獻 55

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楊亦農(2009),《時間序列分析─經濟與財務上之應用》,雙葉書廊有限公司。

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