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系統識別號 U0002-1101200718271200
中文論文名稱 肥尾模型的波動性預測
英文論文名稱 Volatility Forecasting with the Heavy-Tailed Model
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 財務金融學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Banking and Finance
學年度 95
學期 1
出版年 96
研究生中文姓名 張雅惠
研究生英文姓名 Ya-Hui Chang
學號 793490094
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2007-01-06
論文頁數 59頁
口試委員 指導教授-李命志
指導教授-陳玉瓏
委員-俞海琴
委員-邱建良
委員-姜淑美
中文關鍵字 CARR  GARCH  肥尾  變幅  波動性 
英文關鍵字 CARR  GARCH  Heavy-Tailed  Range  Volatility 
學科別分類
中文摘要 股匯市為兩大投資主流,國內超過六百萬人投資台股,而新台幣匯率不但影響海外投資損益,也攸關進出口廠商競爭力,如何精準預測台股以及新台幣匯率的波動性,重要性不言可諭。
學界及實務界經常使用GARCH模型預測波動性,本文同時採用Chou(2005)CARR模型,針對台股指數以及新台幣匯率,實證模型的預測能力。結果顯示,CARR模型對台股指數的預測能力比GARCH模型佳;而GARCH模型對新台幣匯率的預測能力比CARR模型佳。本文以迴歸分析,仍獲得相同驗證;不同的財務金融資料,適合不同的模型。
此外,財務金融資料經常具有「肥尾」特性,本文實證搭配Weibull分配、常態分配、以及肥尾分配的不同假設。結果顯示,CARR模型,以Weibull分配對台股的預測能力較佳;而GARCH模型,以肥尾分配對新台幣匯率的預測能力較佳;不同的假設分配,預測結果不盡相同。
英文摘要 More than six million people invest in Taiwan stock market .When investment extends to overseas , the currency exchange rate will affect return. The currency exchange rate also affects the importer and exporter’s cost. So how to capture the characteristics of volatility and predict it correctly will affect investors and policymakers ,if do well , it can lower risk and have better performance .
The academic and the real market usually use GARCH models to predict the volatility. However, Chou(2005) proposed the CARR model and applied in S&P 500 index. We use both GARCH and CARR models to test Taiex and Twd exchange rate. We find that for Taiex CARR model is better than GARCH ,but for Twd exchange rate GARCH still better than CARR . Different data uses different models.
Because financial data usually have heavy-tailed characteristic , we also find that Weibull distribution is better for CARR applying in Taiex, and heavy-tailed distribution is better for GARCH applying in Twd exchange rate .Different distributions also fit in different financial data.
論文目次 第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究方法 2
第三節 研究架構與流程 3
第二章 文獻探討 5
第一節 國外相關文獻 5
第二節 國內相關文獻 8
第三節 國內外變幅相關文獻 10
第四節 肥尾分配 12
第三章 研究方法 15
第一節 波動性模型 15
第二節 CARR模型及其擴充模型 20
第三節 Weibull、以及肥尾分配在模型上的運用 24
第四節 研究方法 27
第四章 實證分析 32
第一節 資料分析 32
第二節 WCARR模型的參數估計 39
第三節 CARR模型與GARCH模型樣本外預測能力的比較 43
第四節 GARCH家族模型的實證比較 52
第五章 結論 54
參考文獻 55
表 目 錄
【表4-1】 台股指數資料之變幅、報酬率與絕對報酬的基本統計量34
【表4-2】 新台幣兌美元匯率資料之變幅、報酬率與絕對報酬的基本統計量 36
【表4-3】 WCARR模型的參數估計(台股指數) 40
【表4-4】 WCARR模型的參數估計(新台幣兌美元匯率) 41
【表4-5】 WCARR模型與GARCH-Normal之樣本外預測(台股指數) 44
【表4-6】 CARR-HT與GARCH-HT之樣本外預測(台股指數) 45
【表4-7】 CARR模型下,Weibull與HT分配對DRNG的估計誤差(台股指數) 47
【表4-8】 WCARR與GARCH-Normal之樣本外預測(新台幣兌美元匯率) 48
【表4-9】 CARR-HT與GARCH-HT之樣本外預測(新台幣兌美元匯率) 49
【表4-10】GARCH模型下,Normal分配與HT分配對DRSQ、以及ADRET的估計誤差(新台幣兌美元匯率) 50
【表4-11】CARR與GARCH對新台幣兌美元匯率日資料的樣本外預測能力比較 52
【表4-12】GARCH(1,1)、GARCH-M、AR(1)-GARCH、以及GARCH-HT之樣本外預測(新台幣兌美元匯率) 53
圖 目 錄
【圖1-1】 研究流程 4
【圖3-1】 肥尾分配的機率密度函數圖 26
【圖4-1】 台股指數變幅與報酬率的走勢圖 35
【圖4-2】 新台幣兌美元匯率變幅與報酬率的走勢圖 38
【圖4-3】 台股指數WCARRX(1,1)-a的殘差機率密度圖 42
【圖4-4】 新台幣兌美元匯率WCARRX(1,1)-a的殘差機率密度圖 42

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