系統識別號 | U0002-2106201104023300 |
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DOI | 10.6846/TKU.2011.00756 |
論文名稱(中文) | 資料探勘應用於ECFA對兩岸股票市場指數連動性之研究 |
論文名稱(英文) | The Study of Data Mining Approach Investigates the Co-movement on Taiwan and China Stock Market after Economic Cooperation Framework Agreement(ECFA) |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 管理科學研究所碩士班 |
系所名稱(英文) | Graduate Institute of Management Science |
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 | 99 |
學期 | 2 |
出版年 | 100 |
研究生(中文) | 周繕緣 |
研究生(英文) | Shan-Yuan Chou |
學號 | 698620894 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2011-05-30 |
論文頁數 | 96頁 |
口試委員 |
指導教授
-
廖述賢
共同指導教授 - 吳啟絹 委員 - 廖述賢 委員 - 劉基全 委員 - 莊忠柱 |
關鍵字(中) |
資料探勘 股票市場 關聯法則 連動性 |
關鍵字(英) |
stock market data mining association rule co-movement |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
現今區域經濟發展與資訊網路發達的趨勢下,如有重大資訊,一定會快速傳遞到各股票市場,而海峽兩岸經濟貿易架構協定(Economic Cooperative Framework Agreement, ECFA)之簽訂,可能會加速兩岸股票市場的整合。股票市場是一國經濟的櫥窗,投資人皆期待能在股票市場(Stock market)中獲利。因此,如何利用公開的資料,轉換為對投資有用的資訊,是所有投資者所追求的目標。 關於股票市場連動性(co-movement)之研究,以往學者多以建構財務計量模型來衡量,而本研究運用資料探勘中的關聯法則(Association Rule)技術,探討台灣集中市場各類股之關聯性以及兩岸股票市場之關聯性。 本研究選擇關聯法則中的Apriori演算法,以支持度、可靠度與增益值最為門檻,尋找有用之規則。為投資者提供有別於過去既有的方法,希望可以提供投資人在佈局兩岸股票市場時,能更充分了解兩岸股票市場地的關聯脈動,以提供投資人作為股市投資決策的參考。 |
英文摘要 |
The wave of economic regional integration and network leads into the significant information being quickly passed, and the Stock of Greater China regions market will probably accelerate the integration. Investors always want to get all kinds of messages to make decisions of investing and look forward to getting profit. Their final target is to pursue how to transfer the public data into useful information.Many of previous researches used financial tools as research ways over the year. This study used the association rule on Taiwan centralization stock market and co-movement of ECFA(Economic Cooperative Framework Agreement) on the stock market index of Greater China regions. The technology of data mining was used to find association rule. Moreover, the researcher expected the results could offer all investors useful suggestions in the stock market. The results of this study could be divided into several blocks, such as stock indexes in Taiwan centralization stock market, the association between Taiwan industries index and China stock index. Finally, the results of the research may provide an reference for investors in the stock market. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 目錄 I 表目錄 III 圖目錄 V 第一章 緒論 1 1.1. 研究背景與動機 1 1.2. 研究目的 3 1.3. 研究流程 3 第二章 文獻探討 6 2.1. 兩岸經濟合作架構協議 6 2.1.1. 兩岸經濟合作架構協議之介紹 6 2.1.2. 兩岸經濟貿易架構協議之相關文獻 7 2.1.3. 小結 8 2.2. 股價指數間之連動性 8 2.2.1. 連動性之定義 8 2.2.2. 股票連動性之相關文獻 9 2.2.3. 小結 12 2.3. 投資組合 13 2.3.1. 投資組合之定義 13 2.3.2. 投資組合之相關文獻 13 2.3.3. 小結 15 2.4. 資料探勘 15 2.4.1. 資料探勘之定義 15 2.4.2. 資料探勘之功能與流程 17 2.4.3. 資料探勘運用在股市分析上之相關文獻 19 2.4.4. 小結 20 第三章 金融市場與股票市場 22 3.1. 金融市場 22 3.1.1. 金融市場之定義 22 3.1.2. 金融市場之類別 22 3.1.3. 台灣金融市場 24 3.1.4. 中國大陸金融市場 25 3.2. 股票市場 26 3.2.1. 股票市場之定義 26 3.2.2. 台灣股票市場之類別 26 3.2.3. 台灣股票市場 27 第四章 研究方法 35 4.1. 研究架構 35 4.2. 資料來源 36 4.2.1. 研究對象 36 4.2.2. 資料期間 38 4.2.3. 資料形式 38 4.3. 資料庫設計 38 4.4. 關聯法則與集群分析 42 4.4.1. 關聯法則 42 4.4.2. Apriori演算法 44 4.4.3. 集群分析 46 4.5. 資料分析軟體 SPSS CLEMENTINE 47 第五章 資料探勘與實證分析 49 5.1. 國家股市與其產業之探勘 51 5.1.1. 台灣股市之探勘 51 5.1.2. 深圳股市之探勘 54 5.1.3. 上海股市之探勘 57 5.1.4. 香港股市之探勘 60 5.2. 台灣與中國大陸股市之探勘 63 5.3. 早收清單期間兩岸股市之探勘 68 5.4. 關聯法則與分群 73 5.5. 其他模型應證 77 5.6. 本章小節 80 第六章 研究結論與研究建議 82 6.1. 研究結論 82 6.2. 管理意涵與對投資者之建議 83 6.2.1. 單一股市 83 6.2.2. 兩岸股市 84 6.3. 研究限制 87 6.4. 對後續研究之建議 88 參考文獻 90 表目錄 表1-1 主要國家經濟成長率 1 表1-2 主要國家(地區)國內生產毛額 2 表2-1 ECFA文獻整理表 8 表2-2 兩岸股市連動性文獻彙整表 12 表2-3 投資組合之相關文獻 14 表2-4 資料探勘之定義 16 表2-5 資料探勘之六大功能 18 表2-6 資料探勘之流程 19 表2-7 應用資料探勘於股市之相關文獻 20 表3-1 亞洲地區國內生產總額增長率 26 表3-2 台灣股票市場之分類 27 表3-3 我國股票市場交易概況表 28 表3-4 集中市場成交金額投資人類別比例表 29 表3-5 大陸證券交易規則 32 表3-6 兩岸三地主要證券市場比較 34 表4-1 台灣2010年股票類股結構 37 表4-2 資料型式 38 表4-3 最常被使用之資料探勘軟體 48 表5-1 台灣加權股價指數與類股之關聯規則集 51 表5-2 台灣各類股之關聯規則集 54 表5-3 深證成份指數與其各類股之關聯集 55 表5-4 深證各類股之關聯集 56 表5-5 上海綜指與各類股之關聯集 58 表5-6 上海各類股之關聯集 59 表5-7 香港股市關聯規則集 60 表5-8 香港各類股間之關聯規則集-全期間:2008~2011/3/11 62 表5-10 上海綜指與台灣類股之關聯集 64 表5-11 恆生指數與台灣類股之關聯集 65 表5-12 兩岸產業關聯規則集 65 表5-13 早收清單兩岸類股之關聯規則集 68 表5-14 早收清單兩岸類股之關聯規則集(SUP.>30%) 70 表5-15 早收清單期間兩岸類股之關聯整理 72 表5-16 整體市場於兩集群的百分比 74 表5-17 兩集群中上漲機會最高類股間之增益值 77 表5-18 四地大盤指數相關係數-全期間:2008~2011/3/11 78 表5-19 迴歸模型 79 圖目錄 圖1-1 研究流程圖 5 圖3-1 金融體系提供的主要功能 22 圖3-2 金融市場架構 24 圖3-3 台灣證券市場的分類 28 圖3-4 香港證券市場架構 30 圖3-5 香港2010年整體市場投資參與者比例 31 圖3-6 上海證券交易所股票投資參與者比例 33 圖3-7 上海證券交易所市場概況 33 圖4-1 研究架構圖 35 圖4-2 星狀綱要圖 42 圖4-3 APRIORI演算法主要流程示意圖 44 圖4-4 APRIORI演算法產生之後選項目集合與高頻項目集合 45 圖5-1 兩岸大盤及類股資料處理串流 49 圖5-2 兩岸大盤股價指數之蜘蛛網關聯圖(調整後) 50 圖5-3 金融海嘯期間台灣大盤與各類股之蛛網圖(調整後) 53 圖5-4 台灣股價指數關聯地圖 53 圖5-5 深圳大盤與各類股之蛛網圖(調整後) 57 圖5-6 上海大盤與各類股之蛛網圖(調整後) 60 圖5-7 香港大盤與各類股之蛛網圖(調整後) 63 圖5-6 兩岸股票市場關聯圖-2008至2009年 67 圖5-7 兩岸股票市場關聯圖-2010年 67 圖5-8 早收清單兩岸產業蛛網圖(調整後) 69 圖5-9 早收期間兩岸四地股票市場關聯 71 圖5-10 台灣早收清單受益產業與兩岸類股之關聯 72 圖5-11 整體市場集群分析圖 76 圖5-12 四地大盤指數走勢圖 78 圖6-1 各地股票市場類股投資組合建議示意圖 84 圖6-2 兩岸股票市場類股投資組合建議示意圖 85 |
參考文獻 |
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