臺灣博碩士論文加值系統

本研究主要探討台灣與日本在新冠疫情下的經濟不確定對股市的影響，以2018年1月至2021年12月為研究數據的範圍，並且採用月資料進行資料的蒐集。兩國起初各自有9個原始變數，後續使用主成分分析法把原始變數降維成各自擁有3個主成分。並於實證中利用共線性檢定、單根檢定、共整合檢定、向量誤差修正模型等方法進行實證的研究。透過實證結果，我們發現瓊斯工業平均指數對於日本的股價指數影響較大，而比較日本的主成分2與台灣的主成分2也會發現，因為兩國的主成分2都是代表原始變數實質匯率跟消費者物價指數，故表示日本的主成分2對於股市行情的影響較台灣更明顯。此外，確診總死亡率對於股市所造成的影響，在台灣是負面衝擊，對日本股市則有正向拉抬作用。透過實證可得知台灣與日本的股市受到疫情衝擊需要長時間才有辦法穩定下來，兩個國家被影響的程度也不盡相同，但新冠疫情下的經濟不確定性對台灣與日本股市的影響是實在的，不可輕忽。

The aim of this paper is to examine the impact of economic uncertainty in Taiwan and Japan on the stock market under the COVID-19 pandemic. The research data range is from January 2018 to December 2021, and monthly data is used for data collection. The two countries initially had 9 original variables each, and subsequently used principal component analysis to reduce the original variables to 3 principal components each. And in the empirical research, the methods of collinearity diagnostics, unit root test, co-integration test, vector error correction model are used to carry out empirical research. Through empirical results, we find that the Jones Industrial Average has a greater impact on Japan's stock price index, and comparing Japan's Principal Component 2 with Taiwan's Principal Component 2 will also find that Japan's Principal Component 2 has a greater impact on the Japanese stock market than Taiwan's. The impact of Principal Component 2 on Taiwan's stock market shows that Japan's real exchange rate and consumer price index have a more significant impact on the stock market. In addition, the impact of the total confirmed death rate on the stock market is a negative impact in Taiwan, and has a positive effect on the Japanese stock market. Through empirical evidence, it can be seen that the stock markets of Taiwan and Japan will take a long time to stabilize due to the impact of the COVID-19 pandemic. However, the economic uncertainty under the COVID-19 pandemic will affect the stock markets of Taiwan and Japan. It is real and cannot be ignored.

目錄
摘要 0
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第貳章 文獻回顧 4
第參章 主成分分析 7
第一節 主成分分析的意涵 7
第二節 台灣的主成分分析 9
第三節 日本的主成分分析 13
第肆章 實證結果 18
第一節 資料介紹 18
第二節 共線性檢定 20
第三節 單根檢定 20
第四節 共整合檢定與向量誤差修正模型 21
第伍章 結論與未來建議 27
第一節 結論 27
第二節 研究限制與未來建議 28











表次
表3-1. KMO 與 BARTLETT 檢定--台灣 9
表3-2. 相關係數矩陣--台灣 10
表3-3. 共同性--台灣 10
表3-4. 解說總變異量--台灣 11
表3-5. 成分矩陣--台灣 12
表3-6. KMO 與 BARTLETT 檢定--日本 14
表3-7. 相關係數矩陣--日本 14
表3-8. 共同性--日本 15
表3-9. 解說總變異量--日本 15
表3-10. 成分矩陣--日本 16
表4-1. 變數代號說明 18
表4-2. 敘述統計--台灣資料 19
表4-3. 敘述統計--日本資料 19
表4-4. VIF檢定--台灣資料 20
表4-5. VIF檢定--日本資料 20
表4-6. ADF檢定--台灣資料 21
表4-7. ADF檢定--日本資料 21
表4-8. 落後期檢定--台灣資料 22
表4-9. 落後期檢定--日本資料 22
表4-10. 共整合個數檢定--台灣資料 23
表4-11. 共整合個數檢定--日本資料 23



圖次
圖3-1. 經濟不確定性指數--台灣 13
圖3-2. 經濟不確定性指數--日本 17

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