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研究生:簡蓮蓮
研究生(外文):JIANG, LIAN-LIAN
論文名稱:波羅的海指數與台灣航運指數相關性
論文名稱(外文):Correlation between BDI Index and Taiwan Shipping Index
指導教授:高瑞鍾高瑞鍾引用關係
指導教授(外文):KAO,JUI-CHUNG
口試委員:高瑞鍾廖義銘劉仁銘
口試委員(外文):KAO,JUI-CHUNGLIAO,YI-MINGLIU,JEN-MING
口試日期:2022-07-04
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄科技大學
系所名稱:海洋事務與產業管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2022
畢業學年度:110
語文別:中文
論文頁數:49
中文關鍵詞:航運指數營收年增率原物料供需
外文關鍵詞:Shipping IndexAnnual Revenue Growth RateSupply And Demand Of Raw Materials
相關次數:
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摘要
本研究發現航運類股營收年增率、股價指數與波羅的海指數之間為正向相關,但相關係數並不高,很可能是同期影響程度不大,但存在領先與落後關係。本研究進一步探究得出股價指數領先營收年增率至4期時相關性提升至0.48後才開始遞減,表示股價是領先反應企業營收表現。但波羅的海指數與營收年增率、股價指數的相關性都非常低,且沒有明顯的領先與落後反應。為探討波羅的海指數與航運類股的營收表現與航運類股指數的線性關係,整體迴歸式來說模型解釋度的R平方為有0.413,在ANOVA的分析中F值是達顯著水準,在三項自變數中,營收年增率為正向顯著影響航運類股指數,達1%的顯著水準,但波羅的海指數為正向但不顯著的關係,而CRB指數同樣為正向顯著,達5%顯著。

關鍵字:航運指數、營收年增率、原物料供需

Abstract
This study found that there is a positive correlation between the annual revenue growth rate of shipping stocks, the stock price index and the Baltic Sea index, but the correlation coefficient is not high. This study further explores that the correlation between the leading revenue growth rate of the stock price index reaches 0.48 and then begins to decrease, indicating that the stock price is a leading reflection of the company's revenue performance. However, the correlation between the Baltic Sea Index and the annual revenue growth rate and the stock price index is very low, and there is no obvious leading and lagging reaction. In order to explore the linear relationship between the Baltic Sea index and the revenue performance of shipping stocks and the shipping index, the R-square of the model interpretation is 0.413 in the overall regression formula, and the F value in the ANOVA analysis reaches a significant level. Among the independent variables, the annual revenue growth rate has a positive and significant impact on the shipping stock index, reaching a significant level of 1%, but the Baltic index has a positive but insignificant relationship, and the CRB index is also positively significant, reaching 5% significant.

Keywords: Shipping Index, Annual Revenue Growth Rate, Supply And Demand Of Raw Materials

目錄

摘要 i
Abstract ii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究流程 5
第貳章 文獻探討 6
第一節 國外有關波羅的海與運價指數文獻 8
第二節 國內有關波羅的海與運價指數文獻 13
第參章 研究方法 31
第一節 研究模型 31
第二節 研究資料、期間與變數 33
第肆章 實證分析 34
第一節 敘述統計 35
第二節 相關性檢定 36
第三節 迴歸分析 37
第伍章 結論與建議 39
第一節 研究結論 39
第二節 研究建議 41
第三節 研究限制 43
第四節 未來研究 44
參考文獻 46



表目錄
表 4 1敘述統計所使用的樣本為35
表 4 2相關性分析 36
表 4 3 ANOVA分析 37
表 4 4迴歸分析 38


圖目錄
圖1 1研究流程 5
圖 2 1 FBX指數與BDI指數 6
圖 4 1本研究資料資之年增率累積走勢圖 34


參考文獻
中文文獻
方怡琇(2010),波羅的海綜合運價指數與鋼價指數對國內不定期航運上市公司股價連動分析,長榮大學航運管理學系碩士班碩士論文。
王建程(2018),以灰色矩陣自我迴歸模式探討臺灣海運業股價與技術指標互動結構之研究,國立屏東科技大學企業管理系所碩士論文。
江宜芳(2005),波羅的海運價指數與我國上市散裝航運公司股價關係之研究,國立高雄第一科技大學運輸倉儲營運所碩士論文。
何孟純(2016),原油價格對上市航運公司股價、波羅的海指數與台灣加權股價指數之相關分析,國立虎尾科技大學財務金融系碩士班碩士論文。
何麗芳(2012),考量VIX與BDI指數下之基金投資策略,淡江大學管理科學學系企業經營碩士在職專班碩士論文。
邱婷瑋(2021),國際航運運價指數與臺灣類股指數關係之研究,中華科技大學經營管理研究所碩士論文。
邱薏璉(2019),資訊科技產業關聯性之探討─以台灣及美國為例,國立臺灣科技大學財務金融研究所碩士論文。
張玉佩(2011),油價、股價與基金淨值之關連性探討-以貝萊德世界礦業基金為例,國立高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士論文。
張簡群祐(2014),波羅的海運費指數、國家經濟指標與亞洲鋼鐵價格之關聯性-以亞洲國家為例,國立高雄應用科技大學國際企業系碩士在職專班碩士論文。
符子華(2020),航運金融相關指標對乾散貨航運公司股價CSAD波動度外溢分析之實證:GARCH MIDAS 模型應用,國立臺北大學國際企業研究所碩士論文。
許文安(2019),原油價格、波羅的海乾貨綜合運價指數及台灣海運業股價之關聯性研究,南華大學財務金融學系財務管理碩士班碩士論文。
陳翊榛(2019),國際原油價格與波羅的海綜合指數關聯性之研究,大葉大學管理學院碩士在職專班碩士論文。
黃世鑫(2012),商品價格指數與股價指數之關聯性研究─是否存在新興市場效應?,朝陽科技大學企業管理系碩士班碩士論文。
黃柏誠(2008),波羅的海運費指數與國內上市鋼鐵公司股價關聯性探討,國立高雄第一科技大學金融營運所碩士論文。
黃禮民(2020),建構波羅的海指數預測模型-考量新聞事件之影響,國立中興大學企業管理學系所碩士論文。
楊志文(2010),金磚四國股價與商品市場指標連動性之探討,國立中正大學國際經濟所碩士論文。
葉家堯(2014),波羅的海運價指數與主要國家股價指數之關聯性研究---門檻共整合之應用,國立臺灣海洋大學航運管理學系碩士論文。
廖浩廷(2020),波羅的海巴拿馬指數(BPI)、石油、美元指數之關聯性研究,國立雲林科技大學財務金融系碩士論文。
趙廣義(2019),台灣散裝航運公司股票績效決定因素之研究,國立高雄科技大學國際企業系碩士論文。
滕月齡(2012),影響臺灣航運類股股價報酬波動之相關因素剖析,銘傳大學財務金融學系碩士在職專班碩士論文。
鄧毓廷(2017),國際原油、波羅的海運費指數和台灣運輸類股價指數連動關係之研究 - VAR模型之應用,國立臺北大學企業管理學系碩士論文。
謝佶洋(2012),國際金融指標與金磚四國股市關聯性研究,東海大學財務金融學系碩士在職專班碩士論文。
謝宗憲(2014),波羅的海運價指數與股價指數及原物料價格指數之關聯性,國立中正大學國際經濟研究所碩士論文。
蘇桂亭(2018),波羅的海指數預測VAR應用,國立高雄海洋科技大學供應鏈管理研究所碩士論文。

英文文獻
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Jung, K.-J., &; Ha, Y.-S. (2010b). The Structural Change in the BDI Function due to the Global Financial Crisis: Using the Kalman Filter. Journal of Shipping and Logistics, 26(2), 217-231.
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Soowonmo. (2013). A Forecast of Shipping Business during the Year of 2013. Journal of Korea Port Economic Association, 29(1), 67-76.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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