本研究分析比特幣價格與臺灣比特幣相關概念股價格的關係。分析期間為2011年1月1日至2018年6月30日。先使用單根檢定確認變數的整合階次，並使用ZA檢定找出結構變遷時點。然後使用自我迴歸遞延分配模型(ARDL)分析比特幣價格與臺灣比特幣概念股價格的共整合關係。接著使用Granger因果關係檢定確認比特幣與公司股價間的領先─落後關係。本研究依照ZA檢定所測出的結構變遷時點分為全部期間、結構變遷前與結構變遷後進行分析。根據ZA檢定結果顯示比特幣結構變遷時點為2013年11月30日，此月適逢美國聯準會認可比特幣，可做為重大事件對於比特幣的衝擊。重大事件的發生會影響比特幣價格，忽略結構變遷將使估計及預測產生誤差。實證結果顯示在全部期間有技嘉、微星、麗臺與青雲等顯示卡產業、電源供應器產業與ASIC晶片產業的4家公司股價與比特幣價格有共整合關係，在結構變遷後與比特幣價格呈現共整合關係的有技嘉、麗臺、創意、曜越、青雲與撼訊等等顯示卡產業、電源供應器產業與ASIC晶片產業的6家公司。此結果表明比特幣價格上漲後會帶動比特幣相關概念股股價。

This study discusses the relationship between Bitcoin price and Taiwan's Bitcoin stocks price.  The analysis period was from January 1, 2011 to June 30, 2018.  First, we assess the order of integration  through unit root tests.  The structural change of Bitcoin price is found by ZA test to be at November 30, 2013.  Next, we use the ARDL model to estimate the cointegration relationship between Bitcoin price and the price of Bitcoin stocks.  Finally, for those stocks whose price is cointegrated with Bitcoin price, we further analyze the interaction between stock price and Bitcoin price using Granger causality.  We find that Bitcoin price is cointegrated with the stock price of companies that produce display card, power supply, and application-specific integrated circuit (ASIC).  During the whole period, Bitcoin price is cointegrated with the share price of GIGABYTE, MSI, LEADTEK and ALBATRON.  After the structural break, the share price of LEADTEK, GIGABYTE, GLOBAL UNICHIP, THERMALTAKE, ALBATRON and TUL are cointegrated with Bitcoin price.  Bitcoin price Granger causes the prices of the last five companies.  The empirical results show that Bitcoin price drives the stock price of companies manufacturing electronic components used in Bitcoin mining.  Moreover, after the structural break in Bitcoin price, the cointegration relationship became stronger and more prevalent.

目錄
第一章 緒論	1
1.1 比特幣(Bitcoin)簡介	1
1.2 研究背景	1
1.3 研究目的	2
1.4 臺灣比特幣概念股	2
1.5 研究架構	2
第二章 文獻回顧	6
2.1 國外比特幣文獻	6
2.2 國內比特幣文獻	9
第三章 研究方法	12
3.1單根檢定	12
3.1.1 PP檢定(Phillips and Perron test)	13
3.1.2 DF-GLS檢定(Dickey-Fuller GLS test)	14
3.1.3 ZA檢定(Zivot-Andrews structural unit root test)	14
3.2	自我迴歸分配遞延模型(autoregressive distributed lag model, ARDL)	15
3.3向量自我迴歸模型(Vector autoregressions, VAR)	17
3.4 Granger因果關係	18
第四章 實證結果分析	19
4.1 資料來源與變數說明	19
4.2 敘述統計分析及相關性分析	21
4.2.1 敘述性統計分析	21
4.2.2 相關性分析	25
4.3 單根檢定結果	29
4.3.1 PP檢定結果	29
4.3.2 DF-GLS檢定結果	33
4.3.3 ZA檢定結果	37
4.4 共整合檢定結果	41
4.5 因果關係檢定結果	56
第五章 結論與建議	60
5.1 結論	60
5.2 建議	61
參考文獻	62
圖目錄
圖 1研究流程圖	5
圖 2	65
圖 3	66
圖 4	67
圖 5	68
圖 6	69
圖 7	70
表目錄
表1臺灣比特幣概念股名稱及相關產品說明	3
表2 比特幣在各國的管理概況	4
表3 變數說明列表	20
表4全部期間(2011.01.01-2018.06.30)敘述統計結果	22
表5 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30)敘述統計結果	23
表6 結構變遷後(2013.12.01-2018.06.30)敘述統計結果	24
表7 全部期間(2011.01.01-2018.06.30)與比特幣價格相關性	26
表8 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30)與比特幣價格相關性	27
表9 結構變遷後(2013.12.01-2018.06.30)與比特幣價格相關性	28
表10 全部期間(2011.01.01-2018.06.30)PP檢定結果	30
表11 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30)PP檢定結果	31
表12 結構變遷後(2013.12.01-2018.06.30)PP檢定結果	32
表13 全部期間(2011.01.01-2018.06.30)DF-GLS檢定結果	34
表14 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30)DF-GLS檢定結果	35
表15 結構變遷後(2013.12.01-2018.06.30)DF-GLS檢定結果	36
表16 全部期間(2011.01.01-2018.06.30)ZA檢定結果	38
表17 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30)ZA檢定結果	39
表18 結構變遷後(2013.12.01-2018.06.30)ZA檢定結果	40
表19 全部期間(2011.01.01-2018.06.30)各股股價與比特幣價格邊界共整合檢定結果	44
表20 全部期間(2011.01.01-2018.06.30)ARDL模型誤差修正調整速度估計結果(α)	45
表21 全部期間(2011.01.01-2018.06.30)ARDL模型長期誤差修正估計結果(θ)	46
表22 全部期間(2011.01.01-2018.06.30)ARDL模型短期誤差修正估計結果(φy，φx，ωx)	47
表23 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30)各股股價與比特幣價格邊界共整合檢定結果	48
表24 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30)ARDL模型長期誤差修正調整速度估計結果(α)	49
表25 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30)ARDL模型長期誤差修正估計結果(θ)	50
表26 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30)ARDL模型短期誤差修正估計結果(φy，φx，ωx)	51
表27 結構變遷後(2013.12.01-2018.06.30)與比特幣價格邊界共整合檢定結果	52
表28 結構變遷後(2013.12.01-2018.06.30)ARDL模型誤差修正調整速度估計結果(α)	53
表29 結構變遷後(2013.11.30-2018.06.30)ARDL模型長期誤差修正估計結果(θ)	54
表30 結構變遷後(2013.12.01-2018.06.30)ARDL模型短期誤差修正估計結果(φy，φx，ωx)	55
表31 全部期間(2011.01.01-2018.06.30) Granger因果關係檢定結果	57
表32 結構變遷前(2011.01.01-2013.11.30) Granger因果關係檢定結果	58
表33 結構變遷後(2013.12.01-2018.06.30)Granger因果關係檢定結果	59

參考文獻
吳承軒 (2018),“比特幣價格與挖礦股股價關係之研究”,碩士論文,臺北:中國文化大學商學院財務金融系。
范秉航與林秀英 (2017), 《2017年新興領域投資趨勢觀測系列（一）比特幣與區塊鏈篇》, 臺北:臺灣經濟研究院。
莊秋欣 (2017),“三種虛擬貨幣之比較與股市關聯性之研究”,碩士論文,桃園:中原大學企業管理學系。
楊紫吟 (2016),“虛擬貨幣是否能夠成為不同金融市場的避險工具或是避險天堂?以人民幣計價的比特幣市場為例”,碩士論文,新北:國立台北大學國際企業研究所。 
黃宣凱 (2017),“事件因素對比特幣價格之影響”,碩士論文,新北:國立臺北大學國際財務金融碩士在職專班。
陳旭昇 (2013)，《時間序列分析:總體經濟與財務金融之應用》,2版,臺北:東華書局。
駱建功,吳大智,周師文與呂有勇 (2017),《數位貨幣與區塊鍊》,自行出版。
Baumöhl, Eduard (2018), “Are cryptocurrencies connected to forex? A quantile
cross-spectral approach”, Finance Research Letters.
Bouoiyour, Jamal, Refk Selmi , Aviral Tiwari (2014),“Is Bitcoin business income or speculative bubble? Unconditional vs. conditional frequency domain analysis”, MPRA Paper No. 59595, University Library of Munich, Germany.
Bouri, Elie, Peter Molnár, Georges Azzi, David Roubaud and Lars Ivar Hagfors (2017), “On the hedge and safe haven properties of Bitcoin: Is it really more than a diversifier?”, Finance Research Letters, 20, 192-198.
Ciaian, Pavel, Miroslava Rajcaniova and d'Artis Kancs (2014),“The Economics of BitCoin Price Formation”,Applied Economics 48 (19), 1799-1815.
Ciaian, Pavel, Miroslava Rajcaniova and d’Artis Kancs (2017), “Virtual relationships: Short- and long-run evidence from BitCoin and altcoin markets”, Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 52, 173-195.
Elliott, Graham, Thomas J. Rothenberg and James H. Stock (1996),“ Efficient Tests for an Autoregressive Unit Root”, Econometrica, 64, 813-836.
Granger, C.W. J. (1969), “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods”, Econometrica, 37, 422-438.
Klein, Tony, Hien Pham Thu and Thomas Walther (2018), “Bitcoin is not the New Gold A Comparison of Volatility, Correlation, and Portfolio, Performance”, International Review of Financial Analysis, 59 , 105-116.
Kristoufek, Ladislav (2013),“ BitCoin meets Google Trends and Wikipedia: Quantifying the relationship between phenomena of the Internet era”, Scientific Reports 3: 3415.
Kristoufek, Ladislav (2015), “What Are the Main Drivers of the Bitcoin Price? Evidence from Wavelet Coherence Analysis”, PloS one 10, e0123923.
Pesaran, M. Hashem, Yongcheol Shin and Richard J. Smith (2001),“ Bounds testing approaches to the analysis of level relationships”, Journal of Applied Econometrics, 16, 289-326.
Phillips, Peter C. B. and Pierre Perron (1988), “Testing for a Unit Root in Time Series Regression”, Biometrika, 75 (2), 335-346.
Shi, Shimeng (2017), “The Impact of Futures Trading on Intraday Spot Volatility
and Liquidity: Evidence from Bitcoin Market”, working paper，1-14.
Van Wijk, D. (2013),“ What can be expected from the Bitcoin?” , working paper，No. 345986, Erasmus Rotterdam Universiteit.
Zivot, Eric, and Donald W. K. Andrews (1992) , “Further evidence of the great crush, the oil price shock and the unit-root hypothesis”, Journal of Business and Economic Statistics, 10, 251-270.