淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-0107201413434500
中文論文名稱 匯率報酬率的非預期衝擊對股價報酬率平均數與波動性的影響
英文論文名稱 The Impacts of the Unexpected Shocks of Exchange Rate’ s Return on the Expectation and Volatility of Stock Returns
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 管理科學學系企業經營碩士在職專班
系所名稱(英) Executive Master’s Program of Business Administration(EMBA) in Management Sciences
學年度 102
學期 2
出版年 103
研究生中文姓名 梁美玲
研究生英文姓名 Mei-Ling Liang
學號 701620287
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2014-06-23
論文頁數 41頁
口試委員 指導教授-莊忠柱
委員-林忠機
委員-婁國仁
中文關鍵字 匯率  非預期衝擊  股價報酬率  股價報酬率波動性  EGARCH模型 
英文關鍵字 exchange rate  unexpected shocks  stock returns  volatility of stock returns  EGARCH model 
學科別分類
中文摘要 本文以1998年4月至2013年12月的美元對新台幣匯率與台灣股價月資料為研究對象,先以單變量ARMA模型來捕捉新台幣對美元匯率的非預期衝擊,再利用單變量EGARCH模型探討新台幣對美元匯率的非預期衝擊對股價報酬率平均數與波動性的影響。
實證結果顯示匯率報酬率正的非預期衝擊對台灣股價報酬率平均數有負的影響,匯率報酬率負的非預期衝擊對台灣股價報酬率平均數有正的影響。此外,匯率報酬率正的與負的非預期衝擊對股價報酬率波動性都沒有影響,另外,股價報酬率負的衝擊引起股價報酬率波動性比股價報酬率正的衝擊對股價報酬率波動性有較大的影響。本文實證結果可作為投資人在股價定價、建構投資組合與風險管理的參考。
英文摘要 This paper takes the monthly data of the exchange rate of USD to NTD and Taiwan Stock price as research object from April, 1998 to December, 2013 . A univariate ARMA model is used to capture the unexpected shocks of exchange rate, and then the univariate EGARCH model is used to investigate the effects of the unexpected shocks of the exchange rate on the mean and volatility of stock returns.
The empirical results show that the positive unexpected shocks of the exchange rate have negative impact on the mean of the Taiwan stock returns, and unexpected negative shocks of exchange rate have positive impact on the mean of the Taiwan stock returns. In addition, neither positive nor negative unexpected shocks of the exchange rate doesn’t offect the volatility of the Taiwan stock returns. Furthermore, the effects of the negative stock returns shocks on the volatility of stock returns are more than the effects of the positive ones. The empirical results can provide references to the investors for the evaluations of stock price, portfolio construction and risk management.
論文目次 目錄
目錄 I
表目錄 III
圖目錄 IV
第 1 章 緒論1
1.1 研究背景與動機1
1.2 研究目的5
1.3 論文結構與研究流程 6
1.4 研究範圍與限制7
第 2 章 樣本資料與實證模型 9
2.1 樣本資料與來源9
2.2 匯率報酬率模型:ARMA(1,0)模型10
2.3 股價報酬率模型:C-EGARCH模型 11
第 3 章 研究實證結果與分析 14
3.1 基本敘述統計量分析 14
3.2 單根檢定結果分析19
3.3 自我相關檢定22
3.4 匯率衝擊分析25
3.5 匯率衝擊的基本敘述統計量27
3.6 匯率報酬率非預期衝擊對股價報酬率平均數的影響28
3.7 匯率報酬率的非預期衝擊對股價報酬率波動性的影33
第 4 章 結論與建議35
4.1 結論35
4.2 建議36
參考文獻38
一、中文部分38
二、英文部分39
三、網站部分41

表目錄
表3-1 研究變數基本敘述統計量分析18
表3-2 匯率的ADF與PP單根檢定20
表3-3 股價的ADF與PP單根檢定20
表3-4 匯率報酬率的EACF24
表3-5 股價報酬率的EACF25
表3-6 匯率報酬率ARMA(1,0)模型的估計與檢定26
表3-7 匯率報酬率非預期衝擊的基本敘述統計量 28
表3-8 股票報酬率C-EGARCH(1, 1)模型的估計與檢定29
表3-9 匯率報酬率非預期衝擊對股價報酬率平均數影響的估計與檢定31
表3-10 匯率報酬率非預期衝擊對股價報酬率波動性影響的估計與檢定34

圖目錄
圖1-1 研究流程7
圖3-1 匯率與股價的時間走勢圖14
圖3-2 匯率與股價月報酬率的時間走勢圖21
圖3-3 匯率與股價月報酬率的直方圖22
圖3-4 匯率月報酬率的PACF與ACF23
圖3-5 股價月報酬率的PACF與ACF24
圖3-6 匯率報酬率配適ARMA(1,0)模型的標準化殘差與標準化殘差平方時間走勢圖 27
圖3-7 股價報酬率配適C-EGARCH(1, 1)模型標準化殘差與標準化殘差平方時間走勢圖30
圖3-8 CX-EGARCH(1,1)模型的股價報酬率標準化殘差與標準化殘差平方的時間走勢圖32
圖3-9 C-EGARCHX(1,1)模型的股票報酬率標準化殘差與標準化殘差平方數列的時間走勢圖34


參考文獻 參考文獻
一、中文部分
1.李婉瑜(2001),「金融風暴前後亞洲各國股匯市波動性之相關研究」,東吳大學經濟學系碩士班碩士論文。
2.章志銘(2005),「以構建誤差修正模型分析台灣股價指數與匯率及利率之長短期互動關係」,淡江大學財務金融學系碩士在職專班碩士論文。
3.彭淮南(2005),「新台幣匯率持續升值對產業之生存與發展造成衝擊,應如何因應」,中央銀行季刊第二十七卷第一期,頁1-8。

二、英文部分
1.Akaike, H. (1973), “Information theory and an extension of the maximum likelihood principle,” Procedings of 2nd. International symposium on information theory, Akademiai Kiado, pp. 267-281.
2.Black, F. (1976), “The pricing of commodity contracts,” Journal of Financial Economics, 3 , pp.167-179.
3.Bollerslev, T. (1986),“Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,” Journal of Econometrics, 31, pp.307-327.
4.Box, G. E. P. and G. M. Jenkins (1976). Time series analysis: Forecasting and control. San Francisco: Holden Day.
5.Engle, R. F. (1982), “Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of UK inflation,” Econometrica, 50, pp.987-1008.
6.Fama, E. F. (1965), “The behavior of stock-market prices,” Journal of Business, 38, pp.34-105.
7.Jarque, C.M. and A.K. Bera (1980), “Efficient tests for normality homoskedasticity and serial independence of regression residuals,” Economics Letters, 6, pp.255-259.
8.Lenza, A., M. Manera and M. McAleerd(2006), “Modeling dynamic conditional correlations in WTI oil forward and futurs returns,” Finance Research Letters, 3, 2, pp.114-132.
9.Ljung, G. M. and G. E. P. Box (1978), “On a measure of lack of fit in time series models,” Biometrica, 65, pp.297-303.
10.Lunde, A., O. E. B., Nielsen, P. R. Hansen and N. Shephard(2011), “Multivariate realised kernels: Consistent positive semi-definite estimators of the covariation of equity prices with noise andnon-synchronous trading,” Journal of Econometrics, 162(2), pp.149-169.
11.Nelson, D. B. (1991), “Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach,” Econometrica, 59, pp.347-370.
12.Tiao, G. C. and R. S. Tsay (1984), “Consistent estimates of autoregressive parameters and extended sample autocorrelation function for stationary and nonstationary ARMA models,” 79, pp. 84-96.

三、網站部分
1.中央銀行﹐103年2月份台北外匯市場概況,網址:http://www.cbc.gov.tw, 103年 3月24日發布 (103)新聞發布第063號

論文使用權限
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