景氣是影響股價的因素，而行政院經建會所編製的台灣景氣指標中的領先指標，具領先於景氣變動的特性，常被用來探討與股價的關係，但此類總體經濟指標於迴歸分析中，易產生多重共線性的問題。多重共線性是迴歸分析中的自變數間存在相關的現象。嚴重時將對迴歸分析造成影響。

　　LASSO迴歸是ㄧ種以降低多重共線性為本質且同時具備自動變數選擇的迴歸方法，在國外已有許多案例將其應用於經濟或其它領域的分析，可在台灣卻少有相關應用。

　　因此，本研究之主要目的在於應用LASSO迴歸，分析包含台灣景氣領先指標在內的總體經濟指標與股價之間的關係，由LASSO迴歸的角度找出影響股價的因素，並舉個股為例，提供投資人簡單的投資參考。

The boom is one of the factors that affect the stock price, and leading indicators of Taiwan Business Indicators compiled by the Executive Yuan is often used to explore the relationship with the stock price, but these macroeconomic indicators are easy to produce 　　multicollinearity in the regression analysis. Multicollinearity is the existence of correlation between the independent variables in the regression analysis. If this situation is too serious, it will have potential adverse effects on the regression analysis.

LASSO regression is a kind of regression method that can reduce the multicollinearity and has the ability of automatic variable selection. There are many cases abroad that will be applied to economic or other areas of analysis, but in Taiwan, there are few related applications.

Therefore, the main purpose of this study is to use LASSO regression to analyze the relationship among Taiwan leading indicators, macroeconomic indicators and stock price. Then, find out the factors that affect the stock price for investors as a simple investment reference.

目錄
目錄 V
圖目錄 VIII
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 3
1.3 研究目的 5
1.4 論文架構 6
第二章 相關研究 7
2.1 景氣指標 7
2.1.1 領先指標（Leading indicator） 9
2.1.2 同時指標（Coincident indicator） 9
2.1.3 落後指標（Lagging indicator） 9
2.2 以台灣景氣領先指標探討股價之相關研究 10
2.3 迴歸方法 12
2.4 以迴歸分析進行經濟實證之相關研究 17
2.4.1 國外相關研究 17
2.4.2 國內相關研究 18
2.5 本研究與過去研究之差異 19
2.5.1 採用變數差異 19
2.5.2 分析方法差異 20
第三章 研究方法 21
3.1 研究流程 22
3.2 數據標準化 22
3.3 分析方法 23
3.3.1 Pearson積差相關性分析 23
3.3.2 LASSO迴歸分析 25
3.3.2.1 Mallows’ CP準則 27
3.3.2.2 交叉驗證	28
3.3.2.3 檢視選入變數 30
3.3.3 LASSO共變異顯著性檢定 30
3.4 評估模型 31
3.5 問題探討 35
第四章 實證研究 36
4.1 研究對象與研究期間 36
4.2 敘述性統計 37
4.3 數據標準化 38
4.4 分析方法 39
4.4.1 Pearson積差相關性分析 39
4.4.2 LASSO迴歸分析 40
4.4.2.1 Mallows’ CP準則 46
4.4.2.2 交叉驗證 48
4.2.2.3 檢視選入變數 50
4.4.3 LASSO共變異顯著性檢定 51
4.5 評估模型 52
4.6 問題探討 54
第五章 結論與未來方向 63
5.1 結論 63
5.2 未來方向 64
參考文獻 65
附錄－英文論文 69

圖目錄
圖1 股票產業類別占每日成交金額比重	1
圖2 台積電占電子類股之市值比重 3
圖3 嶺回歸求解示意圖 14
圖4 LASSO迴歸與嶺迴歸於變數選擇之差異 16
圖5 K-fold交叉驗證流程圖 28
圖6 線性LASSO迴歸分析台積電股價之各步驟係數變化圖(1) 40
圖7 線性LASSO迴歸分析台積電股價之各步驟係數變化圖(2) 41
圖8 選入銀行利率後對工業及服務業受僱員工淨進入率之影響 43
圖9 工業及服務業受僱員工淨進入率之估計係數變化圖 44
圖10 Mallows’ CP計算結果－全步驟 46
圖11 Mallows’ CP計算結果－步驟2到步驟15 47
圖12 線性LASSO迴歸分析台積電股價之收縮參數變化圖 48
圖13 線性LASSO迴歸分析台積電股價之交叉驗證結果 49
圖14 台灣景氣指標發佈時間示意圖 54
圖15 投資參考方法示意圖 55
圖16 各類資料研究期間劃分示意圖 57
圖17 二元邏輯斯LASSO迴歸分析聯電漲跌之交叉驗證結果 59

表目錄
表1 台灣景氣指標分類與構成項目 8
表2 台灣景氣領先指標之前後版本差異	19
表3 各迴歸方法簡易彙整表 20
表4 Pearson相關係數程度表 24
表5 LASSO迴歸分析於本研究的研究對象與功用 25
表6 依變數彙整表 26
表7 自變數彙整表 26
表8 謝文馨[11]研究使用變數總表 31
表9 謝文馨[11]以多元迴歸分析股價指數結果表 32
表10 本研究以LASSO迴歸對股價指數分析結果表 32
表11 多元迴歸與LASSO迴歸分析結果比較表 33
表12 多元迴歸與LASSO迴歸之共同項比較表 34
表13 線性LASSO迴歸使用變數與資料來源表 36
表14 敘述性統計結果 37
表15 數據標準化結果 38
表16 Pearson積差相關性分析結果 39
表17 線性LASSO迴歸分析台積電股價之各步驟選取動作總表 42
表18 嚴重多重共線性對迴歸估計係數之影響 45
表19 線性LASSO迴歸選取變數比較表 50
表20 LASSO共變異顯著性檢定結果(1) 51
表21 最後選入變數總表 52
表22 二元邏輯斯LASSO迴歸使用變數與資料來源表 56
表23 二元邏輯斯LASSO迴歸分析聯電漲跌各步驟選取動作總表 58
表24 LASSO共變異顯著性檢定結果(2) 60
表25 訓練期及測試期資料模擬投資結果 61
表26 以λmin建立之LASSO迴歸模型於測試期預測各月結果 62
表27 以λ1se建立之LASSO迴歸模型於測試期預測各月結果 62

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