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系統識別號 U0002-2505200921585900
中文論文名稱 波動不對稱設定與條件分配對預測台股波動率之研究
英文論文名稱 Forecasting Volatility in Taiwan Stock Market :A Comparison of Alternative Distribution Assumption and Asymmetric Model
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 財務金融學系碩士班
系所名稱(英) Department of Banking and Finance
學年度 97
學期 2
出版年 98
研究生中文姓名 王豊文
研究生英文姓名 Li-Wen Wang
學號 696530368
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2009-05-17
論文頁數 93頁
口試委員 指導教授-邱建良
共同指導教授-洪瑞成
委員-李命志
委員-吳佩珊
委員-丁緯
中文關鍵字 不對稱  預測  GARCH  realize range-based volatility  SPA 
英文關鍵字 asymmetric  forecasting  GARCH  realize range-based volatility  SPA 
學科別分類 學科別社會科學商學
中文摘要 本研究主要探討台灣股價指數波動度的特性,分別由ARCH、GARCH、GJR─GARCH、EGARCH與QGARCH等五種不同波動度模型中配適出較適合台股指數波動度的模型,以及由常態分配、t分配和GED分配等三種誤差分配下找出較符合台股指數波動度的分配。再者,本研究引入了realize range-based volatility代理資產的真實波動(true volatility)。而在探討預測績效方面,本研究使用MAE、MSE、MME和VaRE(VaR-based Error)等多種不同的損失函數,以及將預測之波動度帶入B-S model與市場價格比較,並且利用更具強健性的SPA test來檢定多種模型預測績效的比較。另外,除了日資料,更進一步使用週資料,探討不同資料頻率下對於資料模型的配置是否一致。結論顯示在日及週兩種資料頻率下,不對稱之模型以及誤差分配設定對於預測具有不對稱特性的台股波動度有較佳的績效,說明不對稱與誤差分配的設定對於波動性預測之重要性。
英文摘要 This study selects the appropriate model to match volatility of Taiwan stock market from ARCH, GARCH, GJR-GARCH, EGARCH and QGARCH models and find the appropriate distribution assumption from normal, t and GED distribution. In the meantime, we use realize range-based volatility to be the proxy of true volatility. This study not only uses many kinds of loss functions, including MAE, MSE, MME, VaRE and Black-Scholes equation, but also employ more robust SPA test to compare forecasting performance of models. Besides daily data, this paper uses weekly data to know whether different frequency data are consistent. The empirical result indicates that there are high performance to forecaste volatility of Taiwan stock market which is asymmetric when asymmetric models and correct distribution assumption be used. Therefor, alternative asymmetric and distribution assumption are important for volatility forecasting.
論文目次 目    錄
第壹章 緒 論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究架構 5
第貳章 文獻回顧 8
第一節 波動性的特性 8
第二節 峰態、偏態與不對稱分配 13
第三節 波動性模型之預測能力 17
第參章 研究方法 22
第一節 單根檢定 22
第二節 ARCH效果檢定 26
第三節 條件變異數不對稱檢定 29
第四節 條件變異數模型 31
第五節 模型誤差分配之介紹 41
第六節 樣本外預測 45
第七節 預測績效衡量之方法 46
第八節 優勢預測能力檢定(Superior Predictive Ability Test) 50
第肆章 實證結果分析 52
第一節 研究對象、研究期間與資料處理 52
第二節 基本統計量分析 53
第三節 單根檢定 55
第四節 ARCH效果檢定 57
第五節 條件變異數不對稱檢定 58
第六節 模型配適與估計 59
第七節 日資料預測績效之比較 63
第八節 週資料預測績效之比較 76
第伍章 結論與建議 82
第一節 研究結論 82
第二節 研究建議 84
參 考 文 獻 85
一、國外文獻 85
二、國內文獻 91

表   目   錄
【表4 - 2 - 1】台灣股價指數報酬率之基本統計量 53
【表4 - 2 - 2】台股選擇權之樣本個數統計表 54
【表4 - 3 - 1】台灣股價指數日報酬率之單根檢定 56
【表4 - 3 - 2】台灣股價指數週報酬率之單根檢定 56
【表4 - 4 - 1】台灣股價指數ARCH效果檢定分析 57
【表4 - 5 - 1】台灣股價指數條件變異數不對稱檢定結果 58
【表4 - 6 - 1】GARCH族模型的估計與配適(日資料) 60
【表4 - 6 - 2】GARCH族模型的估計與配適(週資料) 62
【表4 - 7 - 1】損失函數為MAE之日資料檢定結果 64
【表4 - 7 - 2】損失函數為MSE之日資料檢定結果 65
【表4 - 7 - 3】損失函數為MME(O)之日資料檢定結果 66
【表4 - 7 - 4】損失函數為MME(U)之日資料檢定結果 67
【表4 - 7 - 5 a】損失函數為離散型VaR之日資料檢定結果 68
【表4 - 7 - 5 b】損失函數為連續型VaR之日資料檢定結果 69
【表4 - 7 - 6 a】利用B-S公式驗證價內買權績效之檢定結果 70
【表4 - 7 - 6 b】利用B-S公式驗證價平買權績效之檢定結果 71
【表4 - 7 - 6 c】利用B-S公式驗證價外買權績效之檢定結果 72
【表4 - 7 - 6 d】利用B-S公式驗證價內賣權績效之檢定結果 73
【表4 - 7 - 6 e】利用B-S公式驗證價平賣權績效之檢定結果 74
【表4 - 7 - 6 f】利用B-S公式驗證價外賣權績效之檢定結果 75
【表4 - 8 - 1】損失函數為MAE之週資料檢定結果 76
【表4 - 8 - 2】損失函數為MSE之週資料檢定結果 77
【表4 - 8 - 3】損失函數為MME(O)之週資料檢定結果 78
【表4 - 8 - 4】損失函數為MME(U)之週資料檢定結果 79
【表4 - 8 - 5 a】損失函數為VaR離散型之週資料檢定結果 80
【表4 - 8 - 5 b】損失函數為VaR連續型之週資料檢定結果 81

圖   目   錄
【圖 1】實證步驟圖 6
【圖 2】研究流程圖 7
【圖 3】樣本外一天預測(one-step ahead prediction)移動視窗法 45

參考文獻 參 考 文 獻
一、國外文獻
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二、國內文獻
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25.薛吉延(1999),隱含波動性預測品質之解析:台灣及美國市場之實證,淡江大學財務金融學系碩士論文。
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