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系統識別號 U0002-1202200718432700
中文論文名稱 財富管理對抗通貨膨脹投資工具之研究
英文論文名稱 The Investment Tools vs. Inflation for Wealth Management
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 徐千惠
研究生英文姓名 Chien Hui Hsu
學號 793490334
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2007-01-04
論文頁數 68頁
口試委員 指導教授-林景春
共同指導教授-林允永
委員-謝憲昭
委員-凌氤寶
委員-黃慶堂
中文關鍵字 通貨膨脹  財富管理  總體經濟因子  向量自我迴歸  非預期變動 
英文關鍵字 inflation  wealth management  factors of the overall economy  vector autoregression(VAR)  innovation 
學科別分類
中文摘要 財富管理市場上的中心思維是幫助投資大眾配置一個讓資產不縮水,財富不下降,藉以規劃未來無虞退休生活的資產配置,也正是一個可以對抗通貨膨脹的投資工具。本文探討多元化投資工具,包括學術上、投資實務上所謂可以對抗通貨膨脹的理財工具,於整合分析後,找出通貨膨脹與通貨緊縮環境下相對有利的投資工具,意謂該投資工具之投資報酬率於景氣擴張、物價上揚時期可以追上或超越物價成長率、並於景氣趨緩、物價下跌時,投資報酬率受景氣影響程度小,以致於在資產市場上可以不因景氣的擴張或緊縮而產生負向的影響,而達到財富管理上所謂真正「保值保本」的投資效益,以期提供投資人從事資產配置決策時的參考。
近年來學者多以向量自我迴歸(vector autoregression, 以下簡稱VAR)的方法討論投資工具和總體經濟間的關聯性,如Hondroyiannis and Papapetrou(2001)探討1984-1999年原油價格(月資料)與總體指標的動態交互作用,發現原油價格會對希臘的工業生產帶來負面衝擊。Lee, Huh and Harris(2003)使用1959-1996年實質GDP和國際平均油價(季)資料,討論原油價格的衝擊和測量來自美國和日本對澳洲景氣循環的衝擊,發現原油價格對澳洲的影響長期較短期來的大,該研究認為油價對澳洲經濟不只有直接的衝擊,長期還會透過國外產出的衝擊影響。本文發現上述實證研究並未加入「預測誤差之變異分解」來分析變數之間的變動關係,也就是並未探討某一個變數有多少比例是由其他變數之預測誤差變異所貢獻。本文分析VAR體系中,探討何者總體經濟指標的非預期變動(innovation)最能影響投資工具之預測變異,進而找出總體經濟指標對投資工具解釋能力之差異。再者,本文不在於探討變數間長期的動態交互作用,轉而探討景氣擴張階段與景氣衰退階段不同期間,各投資工具與總體經濟因子之間,資訊傳遞情形是否也有所差異。
英文摘要 The core idea behind the wealth management market is to help retail investors create asset allocations that do not decline in value and that maintain wealth, thereby allowing the planning of asset allocations that are worry free during retirement. It is also an investment instrument to counter inflation of commodity prices. This paper studies several diversified investment instruments, including academic and actual financial tools that can be used to counter inflation. The more effective financial instruments to deal with inflation and deflation will be derived after collation and analysis. In other words, this analysis will include those instruments with a return on investment that keep pace with or exceed the expansion of a business cycle and rising commodity prices and that limit the impact from a recession and falling commodity prices. In this way, the investment market can prevent the negative effects from expansion or recession during a business cycle, realizing the investment goals andefficiency of “maintaining value and assets” as part of wealth management, and providing a guide to investors in making their decisions on asset allocation.
In recent years, most scholars have used vector autoregression (hereafter referred to as the VAR) method to discuss the relationship between investment instruments and the overalleconomy. For example, Hondroyiannis and Papapetrou (2001) investigated the dynamic interaction during 1984-1999 between crude oil prices (monthly data) and the entire index, discovering that crude oil prices had a negative impact on the industrial production of Greece. Lee, Huh and Harris (2003) used effective GDPs during 1959-1996 and (seasonal) data on average international oil prices to discuss the impact of crude oil price and survey the impact from the U.S. and Japan on business cycles in Australia, finding that the impact of crude oil prices on Australia was greater during the long term than during the short term. The study finds that oil prices did not only have a direct impact on the economy of Australia, but over the long term exerted an impact resulting from overseas output. This paper finds that the aforementioned empirical study wasn’t factored into “an analysis on variance of forecast error” regarding the changing relationships among the variables. That is, it did not examine to what extent a certain variable is affected by the variance of forecast error from other variables. This paper analyzes in the VAR system those unexpected variations (innovation) of the overall economic index that can best influence the forecast variation of investment instruments, and further seeks differences in interpretive ability of investment instruments regarding the overall economic index. Furthermore, this paper does not attempt to study the dynamic interaction of variables over the long term, but instead examines various periods of business expansion and recession, the factors between various investment instruments and the overall economy and whether discontinuities exist in the supply of data.
論文目次 第一章 緒論 ………………………………………………………………………1
第一節 研究背景 ………………………………………………………………1
第二節 研究動機及目的 ………………………………………………………2
第三節 研究架構 ………………………………………………………………3
第二章 文獻回顧 ………………………………………………………………… 4
第一節 國外文獻 ……………………………………………………………… 4
第二節 國內文獻 ……………………………………………………………… 6
第三章 研究方法 ………………………………………………………………… 9
第一節 單根檢定 ……………………………………………………………… 9
第二節 最適落後項選取方法………………………………………………… 14
第三節 向量自我迴歸模型(VAR)……………………………………… 16
第四章 投資工具簡介與分析…………………………………………………… 21
第一節 房地產投資與通貨膨脹相關分析…………………………………… 23
第二節 原物料投資與通貨膨脹相關分析…………………………………… 29
第三節 黃金投資與通貨膨脹相關分析……………………………………… 34
第四節 高收益債券投資與通貨膨脹相關分析……………………………… 37
第五節 抗通膨型ETF投資與通貨膨脹相關分析………………………… 38
第五章 實證分析………………………………………………………………… 39
第一節 資料來源及說明……………………………………………………… 39
第二節 實證資料分析(通膨階段) …………………………………………… 42
第三節 實證資料分析(通縮階段) …………………………………………… 52
第四節 整合分析……………………………………………………………… 58
第六章 研究結論與建議………………………………………………………… 65
參考文獻 ………………………………………………………………………… 67

表 1:紐約黃金期貨價與股債匯市間之關連程度………………………………34
表 2:投資工具定義與資料來源…………………………………………………40
表 3:總體經濟因子定義與資料來源……………………………………………41
表 4:房價指數與六個總體經濟因子敘述統計表………………………………42
表 5:USA房價指數與六個總體經濟因子相關係數矩陣………………………43
表 6:USA房價指數與六個總體經濟因子單根檢定結果………………………46
表 7:USA房價指數與六個總體經濟因子變數VAR模型的選擇………………47
表 8:USA房價指數與六個總體經濟因子預測殘差變異分解值………………49
表 9:USA房價指數與六個總體經濟因子衝擊反應分析………………………50
表10:黃金指數報酬率率與六個總體經濟因子敘述統計表……………………52
表11:黃金指數報酬率與六個總體經濟因子相關係數矩陣……………………52
表12:黃金指數報酬率與六個總體經濟因子單根檢定結果……………………53
表13:黃金指數報酬率與六個總體經濟因子變數VAR模型的選擇……………54
表14:黃金指數報酬率與六個總體經濟因子預測殘差變異分解值……………55
表15:黃金指數變化率與六個總體經濟因子衝擊反應分析……………………57
表16:通膨階段 2004/6~2006/9 整合總表………………………………………59
表17:通縮階段 2000/10~2002/3整合總表………………………………………60
表18:通膨、通縮不同時期總體經濟因子解釋變異……………………………62
表19:通膨、通縮不同時期衝擊反應分析………………………………………64

圖 1:營建指數與房地產景氣對策信號走勢……………………………………26
圖 2:REITs 股利率VS.美國CPI年成長率………………………………………28
圖 3:史坦普500總報酬率指數與CRB指數分年報酬率..………………………30
圖 4:1999年起實體商品指數化報酬優於股市和債市…………………………30
圖 5:實證資料---時間區段選取…………………………………………………42
圖 6:USA房價指數與六個總體經濟因子資料之動態…………………………47
圖 7:USA房價指數與六個總體經濟因子預測殘差變異分解值………………51
圖 8:黃金指數報酬率與六個總體經濟因子資料之動態………………………54
圖 9:黃金指數變化率與六個總體經濟因子衝擊反應圖………………………58
參考文獻 (一)中文部分
1.王瑪如,「股票、債券、外匯、黃金報酬率之因果關係與經濟變數關係之研究」,台灣大學財務金融研究所碩士論文,民國83年6月。

2.方文碩、張富豪、林治邦,「台灣地區貨幣數量、通貨膨脹與股票市場活動」,臺灣銀行季刊,第49卷第2期,民國87年6月,37-57。

3.林師模,「台灣股市報酬與貨幣供給之關聯性─頻譜分析與向量自我迴歸結果探討」,管理科學學報,第12卷第3期,民國84年11月,437-463。

4.周樹偉,「亞太地區股票、債券及期貨市場資產報酬分式型共整合關係存在性之探討」,銘傳管理學院管理科學研究所碩士論文,民國85年6月。

5.馬黛,「通貨膨脹與股票報酬之實證研究」,證券管理月刊,第5卷第4期,民國76年7月,11-16。

6.許振明、蔡佳珍,「股價與經濟因素之關聯性分析與預測:MTV及主成份迴歸分析」,台大管理論叢,第4卷第1期,民國82年5月,79-104。

7.梁發進,「台灣之貨幣供給、股票價格與通貨膨脹」,臺灣銀行季刊,第40卷第4期,民國78年12月,1-27。

8.張麗蕙,「台灣股價波動之總體經濟因素分析」,證券管理雜誌,第8卷第3、4期,民國79年3月,16-20;4月,4-12。

9.鄒孟文,「台灣股價指數與貨幣供給之因果關係檢定」,台灣經濟金融月刊,第29卷第12期,民國82年12月,26-34。

10.劉其昌,「台灣股票價格影響因素的基本性分析」,臺灣銀行季刊,第41卷第1期,民國79年3月,200-258。

11.歐宏杰,「全球ETF 的最新發展動態」,集保月刊,133 期,93年12月,19-33。
(二)英文部分
1.Dumas,Bernard & Bertrand Jacquillat,”The Money and Bond Markets in France:Segmentation vs. Integration ”,Journal of Banking and Finance 14,1990,613-635。

2.Fama,E.F.,”Stock Returns,Real Activity,Inflation and Money ”,American Economic Review 71,1981,545-565。

3.Geske,Robert & Richard Roll,”The Fiscal and Monetary Linkage Between Stock Returns and Inflation ”,Journal of Finance 38,1983,1-33。

4.Gultekin,N. Bulent,”Stock Market Returns and Inflation:Evidence from other Countries ”, Journal of Finance 38,1983,49-65。

5.Ibbotson,Siegel & Love,”World Wealth:Market Values and Returns ”, Journal of Portfolio Management,Fall 1983,4-23。

6.Jaffe,Jeffrey F. & Gershon Mandelker,”Inflation and The Holding Period Returns on Bonds ”, Journal of Financial and Quantitative Analysis 14,1979,959-979。

7.James,C.,S.Koreisha,M.Partch,”A VARMA Analysis of the Causal Relations among Stock Returns,Real Output and Nominal Interest Rates ”, Journal of Finance 40,1985,1375-1384。

8.Kaul,G.,”Stock Returns and Inflation-The Role of the Monetary Sector ”, Journal of Financial Economics 18,1987,253-276。

9.Lee,Bong-Soo,”Causal Relations among Stock Returns,Interest Rates,Real Activity and Inflation ”, Journal of Finance 47,1992,1591-1604。

10.Pochara Theerathorn,”The Risk Structure of Interest Rates ”,Northwestern University ,August 1983。

11.Palmon,Oded & Jeffrey Parker,”Inflation Uncertainty,Real Interest Rate Uncertainty and the Liquidity Premium on Government Bonds ”,The Financial Review 26,1991,459-477。

12.Ram & Rati & D.E.Spencer,”Stock Returns,Real Activity,Inflation and Money ”, American Economic Review 73,1983,463-470。

13.Stapleton,Richard C. & M.G.Subrahmanyam,”Uncertain Inflation,Exchange Rates and Bond Yields ”, Journal of Banking and Finance 5,1981,93-107。

14.Schwert,G.William,” Stock Returns and Real Activity:A Century of Evidence ”, Journal of Finance 45,1990,1237-1257。

15.Stulz,Rene M.,”Asset Pricing and Expected Inflation ”, Journal of Finance 41,1986,209-223。

16.Titman S.& A.Warga,”Stock Returns as Predictors of Interest Rates and Inflation ”, Journal of Financial and Quantitative Analysis 24,1989,47-58。

17.The prospectus of “streeTRACKS Gold Trust”, Jan 21, 2005.
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