系統識別號 | U0002-2407201309463600 |
---|---|
DOI | 10.6846/TKU.2013.00994 |
論文名稱(中文) | 拔靴法變異數估計模型在最適資產配置投資組合上之應用與比較-以台灣證券市場為例 |
論文名稱(英文) | Bootstrap Variance Estimation Methods Comparisons in Optimal Assets Allocation – the Empirical Analysis in Taiwan Equity Markets |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 統計學系應用統計學碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Statistics |
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 | 101 |
學期 | 2 |
出版年 | 102 |
研究生(中文) | 李政勳 |
研究生(英文) | Cheng-Hsun Lee |
學號 | 601650087 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2013-06-22 |
論文頁數 | 51頁 |
口試委員 |
指導教授
-
林志娟
委員 - 張慶輝 委員 - 鄧文舜 |
關鍵字(中) |
變異數 資產配置 GARCH CB拔靴法 PRR拔靴法 |
關鍵字(英) |
Mean-variance portfolio model volatilities GARH CB bootstrap PRR bootstrap |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
資產配置最適化是財務管理的重要議題,資產最適化的關鍵在於數學二次式的參數準確輸入,本論文的重點在於變異數的參數輸入。運用GARCH模型描述金融資產,並以樣本變異數法、CB拔靴法與PRR拔靴法估計波動度,達到降低投資組合的波動進而使資產配置最佳化,本論文研究結果顯示風險規避者建議採用PRR拔靴法,報酬追求者建議採用CB拔靴法。 |
英文摘要 |
Optimal assets allocation problem has become a critical issue in wealth management and it leads to the mathematical quadratic optimal problems. The key factors of making the “optimal” working are the input parameters’ accuracy. This thesis focuses on only one of the inputs, the variance estimation. By incorporating the well known GARCH model, the traditional sample variance estimation along with two other bootstrap variance estimation models, CB and PRR, are employed and applied to the optimal assets allocations problem in this research. Empirical results suggest that a risk averter should adopted CB bootstrap variance estimation method and a risk taker should adopted PRR bootstrap variance estimation method in constructing their optimal portfolios. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 第一章 緒論 1 第一節 研究動機與目的 1 第二節 研究限制 3 第三節 研究內容架構簡介 3 第二章 文獻回顧 5 第一節 時間序列模型 5 第二節 拔靴法 6 第三節 投資組合理論 8 第三章 研究方法 10 第一節 報酬率定義 10 第二節 投資組合資產配置最佳化 13 第三節 夏普指標 15 第四節 GARCH(1,1)模型 16 第五節 條件拔靴法 18 第六節 一般化拔靴法 20 第七節 變異數共變異數矩陣 23 第八節 變異數模型評估 26 第四章 實證分析與結果 28 第一節 資料來源及說明 28 第二節 研究期間與估計方式 29 第三節 投資組合權重估計方式 31 第四節 實證結果與分析 34 第五章 結論與後續研究建議 48 第一節 結論 48 第二節 後續研究建議 49 參考文獻 50 表目錄 表 1. 投資組合報酬率基本敘述統計量 35 表 2. PRR拔靴法與CB拔靴法變異數估計 36 表 3. 變異數估計模型下最佳持股數 41 表 4. 固定持股數下最佳變異數估計模型 45 表 5. 投資組合累積報酬率 47 圖目錄 圖1.1 本研究流程圖 4 圖4.1 研究期間示意圖 30 圖4.2 CB拔靴法投資組合累積報酬率 38 圖4.3 PRR拔靴法投資組合累積報酬率 39 圖4.4 傳統樣本變異數投資組合累積報酬率 40 圖4.5 等權重方法投資組合累積報酬率 41 圖4.6 不同方法投資組合累積報酬率(持股大小N=5) 42 圖4.7 不同方法投資組合累積報酬率(持股大小N=10) 43 圖4.8 不同方法投資組合累積報酬率(持股大小N=20) 44 圖4.9 不同方法投資組合累積報酬率(持股大小N=50) 45 |
參考文獻 |
Andersen, T. G. and Bollerslev, T. (1998). “Answering the skeptics: Yes, standard volatility models do provide accurate forecasts.” International Economics Review, 39, 885-905. Andersen, T. G. and Bollerslev, T. and Diebold, F. X. and Labys, P. (2001). “The distribution of realized exchange rate volatility.” Journal of the American Statistical Association, 96, 42-55. Andersen, T. G. and Bollerslev, T. and Diebold, F. X. and Labys, P. (2003). “Modelling and forecasting volatility.” Econometrica, 71, 579-625. Baillie, R.T. and Bollerslev, T. (1992). “Prediction in dynamic models with time dependent conditional variances.” Journal of Econometrics, 52, 91-113. Bollerslev, T. (1986). “Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity.” Journal of Econometrics, 31, 34-105. Box, G. E. P. and Jenkins, G. M. (1976). “Time series analysis forecasting and control.” second edition. Holden-Day, SanFancisco. Cao, R. and Febrero-Bande, M. and Gonzalez-Manteiga, W. and Prada-sanchez, J. M. and Garcia-Jurado, I. (1997). “Saving computer time in constructing consistent bootstrap prediction intervals for autoregressive process.” Communication in Statistics, B 26, 961-978. Efron, B. (1979). “Bootstrap methods: another look at the jackknife.” The Annals of Statistics, 7, 23-55. Elton, E. J. and Gruber, M. J. and Brown, S. J. and Goetzmann, W. N. (2009). “Modern portfolio theory and investment analysis.” John Wiley & Sons. Engle, R. F. (1982). “Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of UK inflation.” Econometrica, 50, 987-1008. Engle, R. F. and Patton, A. (2001). “What good is a volatility model.” Quantitative Finance, 1, 237-245. Markowitz, H. M., 1952. “Portfolio selection. The Journal of Finance 7.” 71-91. Miguel, J. A. and Olave, P. (1999). “Bootstrapping forecast intervals in ARCH models.” Test 8, 345-364. Nelson, D. B. (1990). “Stationary and persistence in the GARCH (1, 1) model.” Econometric Theory, 6, 318–334. Nelson, D. B. (1992). “Filtering and forecasting with misspecifie ARCH models I: getting the right variance with the wrong model.” Journal of Econometrics, 52, 61-90. Pascual, L. and Romo, J. and Ruiz, E. and (2001). “Effects of parameter estimation on prediction densities: a bootstrap approach.” International Journal of Forecasting, 17, 83-103. Pascual, L. and Romo, J. and Ruiz, E. (2006). “Bootstrap prediction for returns and volatilities in GARCH models.” Computational Statistics & Data Analysis, 50, 2293-3212. Perold, A. F. and Sharpe, W. F. (1988). “Dynamic strategies for asset allocation.” Financial Analysts Journal, 16-27. Sharpe, W. F. (1966). “Mutual fund performance.” The Journal of Business, 39, 119-138. Shephard, N. G. (1996). Statistical aspects of ARCH and stochastic volatility, Chap. 1, pages 1-67. Time Series Models: In Econometrics, Finance and Other Fields. Chapman & Hall, in D. R. Cox, D. V. Hinkley, and O. E. Barndorff-Nielsen (eds), London. Thombs, L. A. and Schucany, W. R. (1990). “Bootstrap prediction intervals for autoregression.’ Journal of the American Statistical Association, 85, 486-492. Tsay, R. S. (2002). Analysis of Financial Time Series. Wiley, New York. |
論文全文使用權限 |
如有問題,歡迎洽詢!
圖書館數位資訊組 (02)2621-5656 轉 2487 或 來信