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系統識別號 U0002-2705201113363900
中文論文名稱 重新檢視以變幅為基礎的混合避險模型
英文論文名稱 Reexamine the Hedging Performance of Range-based Hybrid Hedge Model
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 財務金融學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Banking and Finance
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 林雅慧
研究生英文姓名 Ya-Hui Lin
電子信箱 amylin1055@yahoo.com.tw
學號 798530050
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-05-22
論文頁數 67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-林卓民
委員-邱哲修
中文關鍵字 日內變幅  混合指數加權移動平均 
英文關鍵字 Hybrid EWMA  Intraday Range 
學科別分類
中文摘要 本文以美國道瓊工業指數之股價指數期貨與現貨為主要研究對象,研究期間取自2001年1月1日至2009年12月31日止。運用不同避險績效的衡量方法,包括變異數(Variance) 、半變異數(semi-variance) 與效用函數(Utility function)來評估Naive、OLS、CCC-GARCH、DCC-GARCH、EWMA、Hybrid EWMA等避險模型之樣本外避險績效。在周雨田(2005)文獻中探討以變幅為基礎之避險模型優於以報酬為基礎之避險模型,本文試著重新檢視以變幅為基礎之Hybrid EWMA模型優於以報酬為基礎之EWMA模型。實證結果發現:1.本文將Hybrid EWMA做敏感度分析,實証發現λ=0.98之避險績較佳。2.本文利用六大避險模型及三種避險績效評估道瓊股價指數期、現貨樣本外期間之避險績效,整體而言以Hybrid EWMA避險模型效果較佳。3.若僅比較EWMA及Hybrid EWMA模型,用Hybrid EWMA 模型做為波動性預測指標的動態模型,比EWMA 模型做為波動性預測指標的動態模型估計更準確。
英文摘要 Building on the earlier results of Parkinson (1980) and Garman and Klass (1980)show that intraday range is more efficient than the squared return. Chou (2005) develops a conditional autoregressive range(CARR) estimator, the range-based GARCH estimators generate more accurate volatility forecasts than the return-based model.
There are a number of well-established approaches to estimating the variance-covariance matrix, including the EWMA and GARCH model. Hybrid EWMA offers an improvement over the standard EWMA estimator, in terms of forecasting accuracy and yielding superior hedge performance.
論文目次 目 錄
第一章 緒 論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究架構 5
第二章 期貨理論及避險理論 7
第一節 期貨理論 7
第二節 避險理論 10
第三節 國內外文獻回顧 17
一、波動性文獻探討 17
二、使用變幅預測波動性之文獻19
第三章 研究方法與理論模型 24
第一節 單根檢定 24
第二節 ARCH效果檢定 29
第三節 GARCH效果檢定 31
第四節 實證模型 34
一、天真避險模型(Naive hedge)34
二、傳統(OLS)避險模型 34
三、CCC-GARCH避險模型 34
四、DCC-GARCH避險模型 35
五、EWMA避險模型 38
六、Hybrid EWMA模型 40
第五節 避險績效的衡量 43
一、變異數(Variance) 43
二、半變異數(semi-variance) 44
三、效用函數(Utility Function)45
第四章 實證結果與分析 47
第一節 資料來源與變數定義 47
第二節 樣本資料的基本統計量 50
第三節 單根檢定 53
第四節 ARCH效果檢定 54
第五節 模型參數之估計 55
第六節 實證模型之結果分析 56
第五章 結論 60
參考文獻 62
一、國外文獻 62
二、國內文獻 66
表 目 錄
【表4-2-1】以道瓊股價指數期貨及現貨報酬率之樣本內基本統計量 50
【表4-2-2】以道瓊股價指數期貨及現貨報酬率之樣本外基本統計量 51
【表4-2-3】以道瓊股價指數期貨及現貨變幅之樣本內基本統計量 52
【表4-2-4】以道瓊股價指數期貨及現貨變幅之樣本外基本統計量 52
【表4-3-1】以道瓊股價指數期貨及現貨報酬率之單根檢定 53
【表4-4-1】以道瓊股價指數期貨及現貨報酬率平方之ARCH效果檢54
【表4-5-1】美國Dow Jones指數之參數估計值 55
【表4-6-1】Hybrid EWMA敏感度分析 57
【表4-6-2】六大避險模型及三大衡量方法之樣本外避險績效 58
【表4-6-3】以天真避險法為基礎比較各模型之樣本外避險績效 59
圖 目 錄
【圖1-1-1】 研究流程圖 5
【圖4-1-1-1】道瓊期貨及現貨全樣本期間股價走勢圖 47
【圖4-1-2-1】道瓊股價指數期貨及已實現變幅之波動 49
【圖4-1-2-2】道瓊股價指數現貨及已實現變幅之波動 49


參考文獻 參考文獻
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二、國內文獻
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3. 李命志,賴曉萍,(2009),「台灣50 ETF(TTT)避險策略研究」,淡江大學財
務金融學系碩士在職班。
4. 邱建良,洪瑞成,章育瑄,(2009),「波動度預測與變幅模型之比較」,淡江
大學財務金融學系碩士班。
5. 邱建良,洪瑞成,黃薇之,(2010),「DCC-CARR MODEL HEDGING
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6. 邱建良,洪瑞成,鄭佩芳(2009),基差與變幅波動之資訊內涵對避險績效之
影響」,淡江大學財務金融學系碩士班。
7. 邱建良,陳玉瓏,王怡文,(2007),「西德州與布蘭特原油避險策略」,淡江大學財務金融學系碩士班。
8. 陳昱宏,周雨田與史綱,(2005),「利用DCC-CARR及DCC-GARCH模型求算
商品期貨最適避險比率」,國立中央大學財務金融學系碩士論文。
9. 劉炳麟 (2008),「多變量變幅波動模型的理論與應用」,交通大學財務金融
研究所博士論文。
10. 劉炳麟,周雨田與周賓凰,(2005),「CARR 模型之實證研究-以台股指數為
例」,國立中央大學財務金融學系碩士論文。











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