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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:張哲豪
研究生(外文):CHANG,CHE-HAO
論文名稱:恐慌指數、外溢效果與台灣股票市場報酬率 -以公務人員退休撫卹基金為例
論文名稱(外文):VIX index, spillover effect and Taiwan stock market returns - A case study of Taiwan Public Service Pension Fund
指導教授:傅澤偉傅澤偉引用關係
指導教授(外文):FU,TZE-WE
口試委員:王志成方誠
口試委員(外文):WANG,CHI-CHENFANG,CHEN
口試日期:2020-05-04
學位類別:碩士
校院名稱:國防大學
系所名稱:財務管理學系
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:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:80
中文關鍵詞:恐慌指數外溢效果股市報酬率ARDL模型
外文關鍵詞:Fear IndexSpillover EffectStock Market ReturnARDL Model
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誌謝...................................i
摘要...................................ii
ABSTRACT...............................iii
目錄....................................iv
圖目錄...................................vi
表目錄...................................vii
第一章 緒論...............................1
1.1 研究背景與動機........................1
1.2 研究目的..............................9
1.3 研究架構..............................10
1.4 研究流程..............................11
第二章 文獻探討與假說發展....................12
2.1 VIX指數與情緒指標影響大盤的關聯性........12
2.2 外溢效果的影響..........................26
2.3 傳統經濟變數選取........................35
第三章 研究方法..............................42
3.1 資料來源與定義..........................42
3.2 單根檢定...............................44
3.3 ARDL模型...............................44
3.4 Granger因果關係檢定.....................46
第四章 實證分析與結果..........................48
4.1 敘述統計................................48
4.2 單根檢定................................49
4.3 Granger因果關係檢定結果..................51
4.4 ARDL Bound Test共整合檢定法..............55
4.5 ARDL模型估計結果.........................56
第五章 結論與建議...............................60

參考文獻.......................................63
中文部份.....................................63
英文部份.....................................66
網路資料.......................................68

中文部份
1.王毓敏, 邱炳乾, 林家妃 ,& 郭于綉. (2011). 股票市場的報酬與波動性外溢效果之探討—以亞洲地區為例. 國立屏東商業技術學院學報/第十三期, 2011.。
2.李建興, 黃玉珂, & 林依潔. (2015). VIX 指數作為擇時指標之探討—以台灣與中國股票市場為例.兩岸金融季刊;, 3, P1-25。
3.李偉銘, 吳淑貞, & 黃啟泰. (2015). 總體經濟變數對臺灣股市之大盤及類股熊市預測表現之探討. 經濟研究 (Taipei Economic Inquiry), 51(2), 171-224。
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5.吳泰成,2007,〈現階段退休制度改革方案之評析與期望〉,《考詮季刊》,第50 期,台北,民國96年4 月,頁1-18。
6.林景春, 邱建良, & 李命志. (2003). 國際股市報酬關聯性與波動傳遞不對稱現象之研究. 企業管理學報, (56), 63-85。
7.林玉樹. (2006). 總體經濟景氣循環變數與股市報酬之相關性-以台灣為例. 臺灣大學國際企業學研究所學位論文, 1-41.。
8.林筱鳳, 林問一, & 劉亞秋. (2011). 台灣加權股價指數, 美國道瓊工業指數與上海綜合指數之連動分析. 智慧科技與應用統計學報, 9(1), 61-79.。
9.洪銘威. (2016). CBOE 波動率偏斜指數對臺灣股價指數之影響. 臺北大學經濟學系學位論文, 1-65.。
10.徐君毓. (2016). 以動態機率模型預測台股熊市之發生. 臺灣大學財務金融學研究所學位論文, 1-49。
11.倪浩宇. (2012). 多因子與 VaR 模型於崩盤預測之應用. 國立中山大學財務管理學系研究所學位論文, 1-45.。
12.郭玟秀, 陳仁龍, & 邱永金. (2010). 臺指選擇權隱含波動率指標對真實波動率與指數報酬的資訊內涵之研究. 創新與管理, 7(2), 127-146。
13.葉金成, 傅澤偉, & 鄭琪玉. (2007). 政府退撫基金不同政策對基金破產時間之影響. 中華行政學報, (4), 183-204.。
14.葉智丞, & 李春安. (2019). 投資人情緒, 從眾與非從眾行為關聯性之研究. 證券市場發展季刊: 行為財務學特別專刊, 111。
15.葉志權, 楊永列, & 張倉耀. (2012). 匯率與股價的動態共移效果分析: 亞洲 8 國實證探討. 中原企管評論, 10(2), 23-49。
16.黃寶玉, 倪衍森, & 賴步昇. (2011). 台灣股票市場資訊揭示與投資人情緒反應的互動關係. 台灣金融財務季刊, 12(4), 115-144。
17.黃啟泰. (2013). 利用總體變數預測大盤以及類股牛熊市.中正大學經濟系國際經濟研究所學位論文。
18.劉清標, 林筱鳳, & 陳宏榮. (2017). 股價報酬與投資人情緒之預測. 財金論文叢刊, (26), 1-18.。
19.駱武昌, 吳明珊, & 吳斯偉. (2011). 台灣, 歐洲與美國股市間波動外溢效果. 會計與財金研究, 4(2), 29-50。
20.薛舜仁. (2009). 美股指數變化與台股指數波動之關聯性研究-GARCH 族模型之應用. 立德學報, 6(2), 6-17。
21.謝文馨. (2008). 總體經濟變數與股價指數之關聯性研究─ 以台灣為例. 成功大學企業管理學系學位論文, 1-48.。
22.顧芸慈. (2012). 檢視總體經濟變數對台灣股票市場之預測力. 臺灣大學經濟學研究所學位論文, 1-40.。


英文部份
1.Bahadur G. C., S., & Kothari, R. The Forecasting Power of the Volatility Index: Evidence from the Indian Stock Market. Social Sciences, 4(01), 2016.
2.Chen, S. S. (2009). Predicting the bear stock market: Macroeconomic variables as leading indicators. Journal of Banking & Finance, 33(2), 211-223.
3.Chung, S. L., & Yeh, C. Y. (2011). Predicting Market Regimes and Stock Returns Using Investor Sentiment. 證券市場發展季刊, 23(2), 1-28.
4.Chopra, M. (2018). An Analysis of Spillover of Return and Asymmetric Spillover of Volatility between NIFTY and India VIX. South Asian Journal of Management, 25(2).
5.Eun, C. S., & Shim, S. (1989). International transmission of stock market movements. Journal of financial and quantitative Analysis, 24(2), 241-256.
6.Guo, K., Sun, Y., & Qian, X. (2017). Can investor sentiment be used to predict the stock price? Dynamic analysis based on China stock market. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 469, 390-396.
7.Kauppi, H., & Saikkonen, P. (2008). Predicting US recessions with dynamic binary response models. The Review of Economics and Statistics, 90(4), 777-791.
8.Nyberg, H. (2010). Dynamic probit models and financial variables in recession forecasting. Journal of Forecasting, 29(1‐2), 215-230.
9.Qadan, M., & Cohen, G. (2011). Is It Profitable to Invest According to the VIX Fear Index. Journal of Modern Accounting and Auditing, 7(1), 86-90.
10.Raunig, B., & Scharler, J. (2010). Stock market volatility and the business cycle. Monetary Policy and the Economy, 2(10), 54-63.
11.Smales, L. A. (2017). The importance of fear: investor sentiment and stock market returns. Applied Economics, 49(34), 3395-3421.
12.Smales, L. A. (2016). Time-varying relationship of news sentiment, implied volatility and stock returns. Applied Economics, 48(51), 4942-4960.
13.Singh, A. (2016). On the linkages between INDIA VIX and US financial stress index. Theoretical Economics Letters, 6(01), 68.
14.Xue, W. J., & Zhang, L. W. (2017). Stock return autocorrelations and predictability in the Chinese stock market—Evidence from threshold quantile autoregressive models. Economic Modelling, 60, 391-401.


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