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系統識別號 U0002-1507201912101900
DOI 10.6846/TKU.2019.00384
論文名稱(中文) 快速交易對波動率的影響:以台股期貨為例
論文名稱(英文) The Influence of Fast Trading on Realized Volatility: Evidence from the Taiwan Stock Index Futures
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 財務金融學系碩士在職專班
系所名稱(英文) Department of Banking and Finance
外國學位學校名稱
外國學位學院名稱
外國學位研究所名稱
學年度 107
學期 2
出版年 108
研究生(中文) 蔡嘉蓉
研究生(英文) Chia-Jung Tsai
學號 706530382
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2019-06-01
論文頁數 37頁
口試委員 指導教授 - 林蒼祥
共同指導教授 - 蔡蒔銓
委員 - 許和鈞
委員 - 孫效孔
委員 - 林蒼祥
關鍵字(中) 快速交易
波動率
台灣期貨市場
關鍵字(英) High frequency trading
Futures Market
Volatility
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
本研究欲探討快速交易對波動率的影響,以台灣期貨市場中的台股期貨、小型台指期貨為樣本,當前台灣缺乏高頻交易的金融環境,受限於法規或機器設備的限制,因此根據Kirilenko (2017)研究中的條件,篩選出快速交易者,再依不同身分類別投資人進行快速交易量及快速交易比例的篩選,然Lin et al. (2018)研究指出,VIX指數25為分水嶺區分高低波動區間,將變數進行迴歸分析,探討快速交易與波動率兩者間的影響。
實證結果顯示,台股期貨與小型台指期貨的快速交易者在低波動期間,提供市場流動性,有降低波動率的功效,高波動區間,快速交易者則會提升市場波動率;本研究發現,研究樣本的散戶,為快速交易之散戶,較具有交易經驗,而小台又在技術投資者中受歡迎,顯示當市場劇烈波動時,部分提升了市場品質,也部分抑制了波動率。
英文摘要
This article would like to find out the influences between fast trading and the volatility in the Taiwan Stock Index Futures. Using the TAIEX Futures (TX) and the Mini-TAIEX Futures (MTX) as our research topic. Due to lack of the financial environment for high frequency trading, and have more obstruct from the low and mechanical equipment. This article based on Kirilenko (2017)’s study, filter out the fast trader. All the fast trader is combined with the foreign institutions, domestic dealers, and retail investors. Using this data to calculate the fast trading volume and fast trading proportion. According to Lin (2018)’s study, VIX 25 is the index to divide into two group, high volatility and low volatility. Regressing the variables and analyzing the influence of fast trading and volatility.
 The empirical results show that fast trader supports the market illiquidity and decline the volatility in the low volatility on TX and MTX. On the other hand, fast trader increases the volatility in the high volatility; this article filtering out the retail, the retail is more experience trader, and MTX is more popular among skilled investors.
This article show that when the market in the high volatility, retail increase the market quality and reduce the volatility.
第三語言摘要
論文目次
目錄
第一章 緒論1
第一節 研究動機與背景1
第二節 研究架構3
第三節 研究流程4
第二章 文獻探討5
第一節 高頻交易相關文獻5
第二節  快速交易增加市場波動率6
第三節  快速交易降低市場波動率6
第三章 研究方法8
第一節 研究資料來源與說明8
第二節  資料篩選10
第三節  樣本處理13
第四節  變數與迴歸模型17
第四章 實證結果21
第一節 敘述統計分析21
第二節 迴歸分析23
第五章 結論與建議34
參考文獻36

表目錄
【表3-1】2009年至2012年各項商品年成交量統計表9
【表3-2】台灣證券交易所股價指數期貨契約規格	11
【表3-3】台灣證券交易所股價指數小型期貨契約規格12
【表4-1】主要變數敘述統計表21
【表4-2】分類投資人快速交易量敘述統計21
【表4-3】分類投資人快速交易比例敘述統計(%)22
【表4-4】TX快速交易量與波動率的關聯25
【表4-5】TX快速交易比例與波動率關聯26
【表4-6】MTX快速交易量與波動率關聯27
【表4-7】MTX快速交易比例與波動率關聯28
【表4-8】TX快速交易量與波動率影響30
【表4-9】TX快速交易比例與波動率影響31
【表4-10】MTX快速交易量與波動率影響32
【表4-11】MTX快速交易比例與波動率影響33

圖目錄
【圖1-1】研究流程圖4
【圖3-1】樣本期間VIX指數圖15
參考文獻
參考文獻
1.喬帥、鄭振龍、陳志英 (2018),期權市場老練散戶交易行為分析,管理科學學報,2018年10月接受。
2.Benos, E., & Sagade, S. (2012). High-frequency trading behaviour and its impact on market quality: Evidence from the UK equity market. Bank of England. Quarterly Bullentin, 52(4), 370.
3.Boehmer, E., Fong, K., & Wu, J. (2012, March). International evidence on algorithmic trading. In AFA 2013 San Diego Meetings Paper.
4.Brogaard, J. (2010). High frequency trading and its impact on market quality. Northwestern University Kellogg School of Management Working Paper, 66
5.Brogaard, J., Hendershott, T., & Riordan, R. (2014). High-frequency trading and price discovery. The Review of Financial Studies, 27(8), 2267-2306.
6.Chang, C. C., Hsieh, P. F., & Wang, Y. H. (2010). Information content of options trading volume for future volatility: Evidence from the Taiwan options market. Journal of Banking & Finance, 34(1), 174-183.
7.Cartea, Á., & Penalva, J. (2012). Where is the value in high frequency trading?. The Quarterly Journal of Finance, 2(03), 1250014.
8.Chaboud, A. P., Chiquoine, B., Hjalmarsson, E., & Vega, C. (2014). Rise of the machines: Algorithmic trading in the foreign exchange market. The Journal of Finance, 69(5), 2045-2084.
9.Grossman, S. J., & Miller, M. H. (1988). Liquidity and market structure. the Journal of Finance, 43(3), 617-633

10.Gallant, A. R., Rossi, P. E., & Tauchen, G. (1992). Stock prices and volume. The Review of Financial Studies, 5(2), 199-242.

11.Hasbrouck, J., & Saar, G. (2013). Low-latency trading. Journal of Financial Markets, 16(4), 646-679.

12.Kirilenko, A., Kyle, A. S., Samadi, M., & Tuzun, T. (2017). The flash crash: High‐frequency trading in an electronic market. The Journal of Finance, 72(3), 967-998.

13.Lin, W. T., Tsai, S. C., & Chiu, P. (2016). Do foreign institutions outperform in the Taiwan options market?. The North American Journal of Economics and Finance, 35, 101-115.

14.Lin, W. T., Tsai, S. C., Zheng, Z., & Qiao, S. (2017). Does options trading convey information on futures prices?. The North American Journal of Economics and Finance, 39, 182-196.
15.Lin, W. T., Tsai, S. C., Zheng, Z., & Qiao, S. (2018). Retrieving aggregate information from option volume. International Review of Economics & Finance, 55, 220-232.
16.O’Hara, M. (2015). High frequency market microstructure. Journal of Financial Economics, 116(2), 257-270.
17.Wang, Y. Y., Chang, C. C., & Lee, W. C. (2013). Price discovery between regular and mini index futures in the Taiwan Futures Exchange. International Review of Economics & Finance, 27, 224-237.
18.Zhang, F. (2010). The effect of high-frequency trading on stock volatility and price discovery. SSRN eLibrary.
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