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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:洪金妙
研究生(外文):Jin-Miao Hong
論文名稱:低利率環境下投資配置預測
論文名稱(外文):Prediction of Investment Allocation in Low Interest Rate Environment
指導教授:王天津 博士
指導教授(外文):Tien-Chin Wang, Ph.D.
口試委員:曾淑美教授陳筠昀教授李仁耀教授
口試日期:2021-05-13
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄科技大學
系所名稱:國際企業系
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2021
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:115
中文關鍵詞:逐步迴歸最小平方法向量自我迴歸
外文關鍵詞:Stepwise RegressionLeast Squares MethodVector Autoregression
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隨著金融海嘯肆虐,全世界金融市場均處於極度恐慌的境界。各國政府為挽救通縮、股市低迷、避險資金過度流入黃金買賣、外匯市場,紛紛強力介入干預,主要的手段包括降低存款準備率及降低官方利率。
低利率造成存款帳戶的利息報酬已掉到零、推升的是資產價格,尤其黃金價格與資金流向股市而非薪資、產品或勞務價格,大宗商品下跌引發低通脹問題。負利率導致貨幣貶值和資本流出,但是各國貨幣又都存在不同程度的貶值。
本研究以2000年01月到2020年10月的一個月定存機動利率、消費者物價指數、定期儲蓄存款年增率、台幣美金名目匯率、加權平均股價指數及黃金期貨USD/1盎司為樣本互為自變數、應變數,以逐步迴歸篩選最適變數及最相關影響的落後期數,經由OLS最小平方法、VAR向量自我迴歸探討在利率持續下降過程中所選變數作為避險分佈的彼此相互影響、最顯著落後期及最適估計模型的探討。
實證結果發現,當不同樣本做為應變數時最適的自變數各有不同;進一步考慮樣本數落後期數所預測模型R2值不同於無考慮落後期數的原階樣本模型的R2值。

With the raging financial tsunami, the world's financial markets are in a state of extreme panic. In order to rescue deflation, stock market downturn, excessive inflow of safe-haven funds into gold trading and foreign exchange markets, governments of various countries have strongly intervened and intervened. The main measures include lowering the deposit reserve ratio and lowering the official interest rate.
The low interest rate has caused the interest remuneration of the deposit account to drop to zero, and it is the asset price that pushed up, especially the gold price and capital flow to the stock market instead of wages and product labor prices, and the drop in bulk commodities has caused low inflation. Negative interest rates lead to currency depreciation and capital outflow, but currencies of all countries have different degrees of depreciation.
This study uses the one-month fixed deposit mobile interest rate, consumer price index, annual growth rate of time savings deposits, nominal exchange rate of Taiwan dollar and US dollar, weighted average stock price index and gold futures USD/1 ounce from January 2000 to October 2020 as samples. Interdependent variables and contingency numbers are used to screen the optimal variables and the most relevant lagging period through stepwise regression. Through OLS least squares method and VAR vector autoregression, the interaction of selected variables as risk-averse distributions during the continuous decline of interest rates is discussed. Discussion on the impact, the most significant lagging period and the best estimation model.
The empirical results found that the most suitable independent variables are different when different samples are strain numbers; the R2 value of the prediction model considering the number of lagging periods is not same as the R2 value of the original-order sample model without considering the number of lagging periods.

摘 要 i
ABSTRACT ii
致 謝 iii
目 錄 iv
表 目 錄 vi
圖 目 錄 viii
第一章 緒論 1
1-1研究背景與動機 1
1-2研究目的 5
1-3研究架構 6
第二章 文獻探討 8
2-1中文文獻 8
2-2外文文獻 11
第三章 研究方法 13
3-1資料來源及定義 13
3-2研究步驟 13
3-3逐步迴歸(Stepwise Regression) 16
3-4最小平方法(least squares method) 19
3-5向量自我迴歸VAR(Vector Autoregressions) 21
第四章 實證分析與結果 22
4-1應變數:一個月定存機動利率(a_dr) 22
4-1-1逐步迴歸(Stepwise Regression)初篩最適變數 22
4-1-2最小平方法(Least Squares Method)無落後期數模型 24
4-1-3最小平方法(Least Squares Method)檢測最適落後期預測模型 25
4-1-4向量自我迴歸模型VAR(Vector Autoregressions Model) 27
4-2應變數:消費者物價基本分類指數(b_cpi) 32
4-2-1逐步迴歸(Stepwise Regression)初篩最適變數 32
4-2-2最小平方法(Least Squares Method)無落後期數模型 33
4-2-3最小平方法(Least Squares Method)檢測最適落後期預測模型 34
4-2-4向量自我迴歸模型VAR(Vector Autoregressions Model) 37
4-3應變數:定期儲蓄存款年增率(c_dir) 44
4-3-1 逐步迴歸(Stepwise Regression)初篩最適變數 44
4-3-2 最小平方法(Least Squares Method)無落後期數模型 45
4-3-3最小平方法(Least Squares Method)檢測最適落後期預測模型 46
4-3-4向量自我迴歸模型VAR(Vector Autoregressions Model) 48
4-4應變數:台幣美金名目匯率(d_ex) 55
4-4-1 逐步迴歸(Stepwise Regression)初篩最適變數 55
4-4-2 最小平方法(Least Squares Method)無落後期數模型 56
4-4-3最小平方法(Least Squares Method)檢測最適落後期預測模型 57
4-4-4向量自我迴歸模型VAR(Vector Autoregressions Model) 60
4-5應變數:黃金期貨USD/1盎司(f_gp) 67
4-5-1 逐步迴歸(Stepwise Regression)初篩最適變數 67
4-5-2 最小平方法(Least Squares Method)無落後期數模型 68
4-5-3最小平方法(Least Squares Method)檢測最適落後期預測模型 69
4-5-4向量自我迴歸模型VAR(Vector Autoregressions Model) 73
4-6應變數: 加權平均股價指數對數值(le_si) 80
4-6-1 逐步迴歸(Stepwise Regression)初篩最適變數 80
4-6-2 最小平方法(Least Squares Method)無落後期數模型 81
4-6-3最小平方法(Least Squares Method)檢測最適落後期預測模型 82
4-6-4向量自我迴歸模型VAR(Vector Autoregressions Model) 85
第五章 結論與建議 92
5-1 結論 92
5-2 後續研究與建議 103
參考文獻 104


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