臺灣博碩士論文加值系統

在自由交易的金融市場中，匯率的變動影響層面廣泛，亦是政府穩定國家經濟的工具之一。因此本研究期望透過兼具理論與實務之研究方法，對匯率做更精準的預測，有助於匯率決策之設定及策略之擬定。
本研究係以新台幣、日圓、英鎊、韓元、加拿大幣、新加坡元、澳幣、泰銖及歐元等九種我國主要貿易對手國之主要通貨與美元間的兑換匯率為研究對象。日匯率之樣本期間為2002年3月1日至2011年4月30日；月匯率之樣本期間為2002年1月1日至2011年4月30日。資料來源取自於中央銀行全球資訊網所公佈的統計資料，運用灰色理論之灰預測GM(1,1)模型，做匯率預測之分析。
實證結果發現，應用灰預測GM(1,1)模型於日匯率及月匯率之預測，皆可得到高準確率之預測值。顯示灰預測GM(1,1)模型適合於短期及長期的匯率預測分析，而短期匯率預測較長期匯率預測的準確率更佳。

In the financial markets of the free trade, exchange rate fluctuation often impacts all industries. This usually is a tool of the government to stabilize the national economy. This research project therefore aims to estimate a more accurate exchange rate by using theoretical and practical methods in order to make decisions and establish strategies.
The study objects were the New Taiwan Dollars, Japanese Yen, British Pound, Korean Won, Canadian Dollar, Singapore Dollar, Australia Dollar, Thai Baht and Euro. They are the main currencies used by Taiwan’s trading partners. The exchange rate with the US Dollars was the basis for comparison. The samples of daily exchange rates were collected from March 1, 2002 to April 30, 2011 and the samples of monthly exchange rate were collected from Jan. 1, 2002 to April 30, 2011. The published statistical data were provided by the Central Bank of the Republic of China (Taiwan). The estimate for exchange rates was analyzed with the gray model GM (1,1) of the Gray System Theory.
The experiment’s results showed that a highly accurate predictive value can be acquired by applying the gray model GM (1,1) of the Gray System Theory to estimate daily/monthly exchange rates. It revealed that the gray model GM (1,1) is suitable for short and long term analysis of exchange rate movement. However, short term accuracy is more accurate than the long term exchange rate predictions.

摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iv
目錄 v
表目錄 vi
圖目錄 viii
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究流程 4
第二章 文獻探討 6
第一節 匯率 6
第二節 匯率理論 15
第三節 匯率制度 23
第四節 匯率預測方法 27
第三章 研究方法 39
第一節 灰色系統理論 39
第二節 灰預測GM(1,1)模型 47
第三節 精確度 52
第四章 資料分析結果 53
第一節 樣本資料來源與研究期間 53
第二節 資料分析結果 64
第五章 結論與建議 98
第一節 結論 98
第二節 建議 100
參考文獻 101
附錄一 109

中文部份
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