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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳全旺
研究生(外文):Chuan-Wang Chen
論文名稱:投資者利用網路資訊進行臺灣證券投資報酬率分析
論文名稱(外文):Making the analysis of Taiwan return on investmentof securities based on internet information
指導教授:曾憲郎曾憲郎引用關係
指導教授(外文):Chin Shan-non
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:經濟學研究所
學門:社會及行為科學學門
學類:經濟學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:消息面籌碼面基本面技術面網路資訊
外文關鍵詞:NewsInternet informationfundamentalsBargaining chipTechnical
相關次數:
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隨著經濟發展,網路資訊的崛起,國人對於投資理財的行為也愈益積極,但在多元的投資商品中,證券投資交易買賣為眾多商品投資的主軸,然而不 過在網路資訊發達的時代下,證券市場充斥著 許多真與假的訊息,投資人必須更有效利用訊息來進行投資決策,所以利用網路資訊來源執行有效的投資策略成為非常重要的議題。
本研究目的實為瞭解證券投資人利用網路資訊和年度報酬率之相關性,利用KMO 與Bartlett 信度分析、變異數分析以及敘述性統計進行資料分析。本研究以網路問卷為主要蒐集資料模式,利用google問卷平台開放填寫,共回收100份問卷,受訪者都是以有實際電子網路平台交易臺灣股票的投資人為研究對象。
本研究結果顯示:在人口統計變數差異分析發現:投資人年齡與部落格、財經網站資訊來源有顯著差異,每月證券交易量與部落格資訊來源有顯著差異,券商系統資訊來源與年度報酬率有顯著差異,股票的基本面與年度報酬率有顯著差異。建議券商系統可增加類似部落格圖像化設計,爭取年輕族群使用券商系統看盤,並加強股票基本面資訊,增進投資人下單意願。
With economic development and rise of internet information, people are more active with regard to investment and financial management, Among diversified investment merchandises, securities investment is the main part of numerous merchandises, true and false information fills the securities market, so investors have to utilize information effectively to make investment decisions.
The purpose of this research is to understand the correlation between the use of internet information by securities investors and annual return on investment, executing data analysis based on KMO, Bartlett reliability analysis, questionnaires are open to be filled in on the google questionnaire platform, total 100 questionnaires.
The outcome of this research indicates: we find the differences in the analysis, 1. Significant differences in the age of investors between the blog and data from financial website. 2.Significant differences between monthly securities turnover and information from the blog. 3.Significant differences between information source from house system and annual rate of return. 4.Significant differences between stock
fundamentals and annual rate of return.
We suggest that image designs can be added to the house system to attract younger generations to quote through it.
謝辭 ……………………………………………………………………………………i
中文摘要………………………………………………………………………………ii
英文摘要 …………………………………………………………………………… iii
目錄 …………………………………………………………………………………iv
圖目錄 ………………………………………………………………………………vi
表目錄 ……………………………………………………………………………vii
第一章 緒論
第一節 研究背景 ………………………………………………………………1
第二節 研究動機與目的 ………………………………………………………3
第三節 研究流程 ………………………………………………………………5
第二章 參考文獻
第一節 投資資訊的定義 ………………………………………………………6
第二節 投資決策因素 ………………………………………………………7
第三節 股票報酬率與網路資訊相關性 ………………………………………9
第三章 研究方法
第一節 研究架構 ……………………………………………………………11
第二節 研究假說………………………………………………………………12
第三節 問卷設計………………………………………………………………12
第四節 研究對象………………………………………………………………14
第五節 資料分析方法…………………………………………………………15
第四章 研究結果
第一節 樣本結構 ……………………………………………………………17
第二節 因素分析 ……………………………………………………………24
第三節 信度分析 ……………………………………………………………27
第四節 ANOVA分析 …………………………………………………………28
第五章 結論與建議
第一節 結論 …………………………………………………………………34
第二節 未來建議 ……………………………………………………………35
參考文獻 ……………………………………………………………………36
附錄 …………………………………………………………………………38
圖目錄
圖1-1全球財務樂觀度 ………………………………………………………1
圖1-2資訊來源調查 ……………………………………………………………2
圖1-3研究流程圖 ……………………………………………………………5
圖3-1研究架構圖 ……………………………………………………………11
表目錄
表3-1 研究假說 ………………………………………………………………12
表3-2 問卷衡量項目表 ………………………………………………………14
表 3-3 Cronbach’s α衡量表 ………………………………………………15
表 3-4 KMO 統計量值衡量表 ………………………………………………16
表4-1性別分配表 ……………………………………………………………17
表4-2 婚姻分配表 ……………………………………………………………17
表4-3年齡分配表 ……………………………………………………………18
表4-4教育程度分配表 ………………………………………………………18
表4-5職業分配表 ……………………………………………………………19
表4-6個人年收入分配表 ……………………………………………………19
表4-7每月交易金額分配表 …………………………………………………20
表4-8最主要使用的網路資訊來源分配表 …………………………………20
表4-9網路資訊搜尋時間分配表 ……………………………………………21
表4-10年度報酬率 …………………………………………………………21
表4-11各問項之平均數與標準差 ……………………………………………22
表4-12 KMO與Bartlett檢定 …………………………………………………24
表4-13解說總變異量 …………………………………………………………25
表4-14轉軸後的成份矩陣 ……………………………………………………26
表4-15各構面之信度分析表 …………………………………………………27
表4-16 年齡之變異數分析 ……………………………………………………28
表4-17 網路使用時間之變異數分析 …………………………………………29
表4-18 個人年收入之變異數分析 ……………………………………………30
表4-19 每月證券交易量之變異數分析 ………………………………………31
表4-20 每月證券交易量之變異數分析 ………………………………………32
表4-21每月證券交易量之變異數析 …………………………………………33
一、中文部分
1.于慎為(2011),價值型投資考量法人籌碼動能下的選股策略:以台灣股市為例,淡江大學財路金融學系碩士在職專班碩士論文。
2.台灣證券交易所-證券統計資料年報
http://www.tse.com.tw/ch/statistics/statistics.php?tm=07
3.台灣證券交易所-投資人投資股票報酬率
http://www.tse.com.tw/ch/statistics/statistics_list.php?tm=02&stm=0094
4.全球投資人意向調查| 貝萊德 - BlackRock
https://www.blackrock.com/tw/getting-started/investor-pulse
5.李舒婷(2014),台灣線上投資人特點分析之研究,國立虎尾科技大學經營管理
研究所碩士論文
6.周世元(2005),基本分析及會計穩健性與投資報酬之關係,輔仁大學會計學系
碩士論文。
7.林珊妏(2005),台灣股票市場信用交易之投資策略,國立東華大學國際經濟研
究所碩士論文。
8.郭仕淳(2006),移動平均價與量雙指標獲利提升之研究-台灣與中國股市分析比
較,國立高雄應用科技大學工業工程與管理系碩士論文。
9.陳雅涵(2006),券商網路推薦資訊實用性之實證研究-以五家券商公司為例,
中原大學企業管理研究所學位論文。
10.陳榮方(2011),股市投資人之風險承擔對投資決策因素之影響-以某證券公司
高雄地區投資人為例,國立高雄應用科技大學高階經營管理碩士論文
11.財團法人台灣網路資訊中
http://www.twnic.net.tw/download/download_01.htm
12.徐慧(2010),台積電月營收、股價與經濟因素關聯性之研究,國立台灣大學經
濟學研究所碩士論文。
13.張少樑、陳益壯、江啟正(2010),台灣散戶投資者資訊串流行為之分析,朝陽
商管評論9卷2期89-107,亞洲大學經營管理系,朝陽科技大學企業管理系,朝陽
科技大學財務金融系。
14.張正鵬(2002),股價報酬率分析、低振幅比率與技術指標之有效性分析,國立
高雄第一科技大學金融營運所碩士論文。
15.張雅苹(2008),Web2.0社群資訊品質之評估-以PTT股票版為例,國立暨南國際大學資訊管理研究所碩士論文。
16.陳景煥(2008),人格特質、投資資訊來源與投資行為有關嗎?-理財規劃顧問
投資行為之探討,國立中正大學企業管理研究所碩士論文。
17.張鈺婉(2010),信用交易者是否為具有資訊優勢的投資人,國立中正大學財務
金融所碩士論文。
18.黃子倫(2013),散戶投資人之網路搜尋行為與資本市場中的交易活動,中山大
學財務管理學系研究所碩士論文。
19.賴鈺城、林義欽、張明宗(2011),不同投資人對風險商品選擇之研究-以高雄
縣市投資人為例,全球管理與經濟7卷2期,73-95,實踐大學金融管理學系,實踐
大學金融管理學系,長榮大學經營管理研究所。
20.證券櫃檯買賣中心-市場交易月報
http://www.tpex.org.tw/web/stock/statistics/monthly/monthly_rpt_mkt_info.php?l=zh-tw
二、英文部分
1.Beaver, W. H., (1968), “The Information Content of Annual Earnings
Announcement”,Journal of Accounting Research 6 : 67-92.
2.Fama, E.F.,(1981). Stock Returns, Real Activity, Inflation, and Money.American
Economic Review ,Vol.71 ,No. 4,545–565.
3.Figlewski, S., 1982, “Information diversity and market behavior,”
Journal of Finance, 37(1), 87-102.
4.Kulkarni, S. P. (2000). The Influence of Information Technology on
Information Asymmetry in Product Markets. Journal of Business and
Economic Studies, 6, 55-68.
5.Tzu-Lun Huang; Kuan-Ling Lai; Miao-Ling Chen; Hsiou-Jen Kuo(2014).
Information Demand, Web Search Behavior, and Speculative Trading Activity
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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