系統識別號 | U0002-2506202514471100 |
---|---|
DOI | 10.6846/TKU_Electronic Theses & Dissertations Service202500110 |
論文名稱(中文) | 應用美林投資時鐘對再平衡資產配置策略之研究 |
論文名稱(英文) | A Study on the Application of the Merrill Lynch Investment Clock to Rebalancing Asset Allocation Strategies |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 經濟學系經濟與財務碩士班 |
系所名稱(英文) | Master's Program in Economics and Finance, Department of Economics |
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 | 113 |
學期 | 2 |
出版年 | 114 |
研究生(中文) | 丁麒豪 |
研究生(英文) | Qi-Hao Ding |
學號 | 612570050 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2025-06-20 |
論文頁數 | 53頁 |
口試委員 |
指導教授
-
林朕陞(imfdavidlin@gmail.com)
口試委員 - 林亦珍(ylin@mail.tku.edu.tw) 口試委員 - 李芸綺(yunchi@scu.edu.tw) |
關鍵字(中) |
領先指標綜合指數 美林投資時鐘 景氣循環 再平衡門檻策略 |
關鍵字(英) |
Composite Leading Index Merrill Lynch Investment Clock Business Cycle Threshold Rebalancing Strategy |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
本研究以美林投資時鐘理論為基礎,結合行政院國發會所編製之領先指標綜合指數,構建一套改良版美林投資時鐘模型,並與原始模型在資產配置策略上的投資績效進行比較。為降低過度交易的成本與風險,本研究引入再平衡門檻策略,選取股票、債券、黃金以及美元等四項資產建立一投資組合,運用台灣2004年至2024年間的月度資料,透過修正後的Harding and Pagan轉折點判定模型,識別領先指標與通貨膨脹率之景氣轉折點,據以區分復甦、過熱、停滯性通膨以及通貨再膨脹四大景氣階段。實證結果顯示,配合再平衡門檻策略,基於領先指標的景氣判斷模型在修正後夏普比率與最大回撤率指標上,皆一致優於國發會公布之峰谷時點模型與改良美林投資時鐘模型。同時,由於改良模型僅利用領先指標轉折點即可劃分景氣階段,無需估算產出缺口或其他總體經濟變數,操作上更具即時性與可行性。此外,敏感度分析顯示,不論再平衡門檻設定為10% 或15%,改良模型仍能維持績效穩健,充分展現該策略架構的高度強韌性。綜上所述,本研究結果為投資人提供一套簡潔且具動態調整能力的資產配置策略,助其在不同景氣循環階段中,透過領先指標判斷與再平衡門檻機制,達成長期穩健的投資目標。 |
英文摘要 |
This study builds on the Merrill Lynch Investment Clock theory and integrates the Composite Leading Economic Index compiled by Taiwan’s National Development Council (NDC) to develop an enhanced version of the Investment Clock model, whose portfolio performance is then compared with that of the original model. To reduce the costs and risks associated with excessive trading, we introduce a threshold-based rebalancing strategy and construct a four-asset portfolio consisting of equities, bonds, gold, and the U.S. dollar. Using monthly data for Taiwan from 2004 to 2024, we apply a revised Harding and Pagan turning-point detection model to identify cyclical inflection points in the leading index and inflation rate, thereby distinguishing four phases of the business cycle: recovery, overheating, stagflation, and reflation. Empirical results indicate that, when combined with the threshold rebalancing strategy, the leading-index-based model consistently outperforms both the peak-and-trough benchmark model published by the NDC and the original Investment Clock model in terms of the adjusted Sharpe ratio and maximum drawdown. Because the enhanced model relies solely on turning points in the leading index—without needing to estimate output gaps or other macroeconomic variables—it offers greater timeliness and practical feasibility. A sensitivity analysis further shows that performance remains robust whether the rebalancing threshold was set at 10% or 15%, demonstrating the strategy’s high resilience. Overall, our findings provide investors with a concise, dynamically adjustable asset‐allocation strategy that, by combining leading‐indicator-based cycle dating with threshold rebalancing, can help achieve long-term, stable investment objectives across different phases of the business cycle. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
摘要 i 英文摘要 ii 目錄 iii 圖目錄 iv 表目錄 v 第一章 緒論 1 第一節 研究動機與目的 1 第二節 研究流程 6 第二章 文獻回顧 7 第一節 說明景氣循環 7 第二節 認定景氣循環轉折點方法 8 第三節 景氣循環與資產配置策略的關係 11 第三章 研究方法 18 第一節 季節性調整與平滑化 19 第二節 通貨膨脹率與產出缺口 20 第三節 景氣循環轉折點判斷方法 22 第四節 美林投資時鐘景氣階段劃分法 24 第五節 資產配置策略及報酬率計算 24 第四章 實證結果與分析 27 第一節 季節性與平滑化 27 第二節 領先指標與國發會景氣循環階段劃分 27 第三節 美林投資時鐘景氣循環階段劃分 29 第四節 領先指標與國發會之再平衡門檻策略績效 32 第五節 美林投資時鐘之再平衡門檻策略績效 37 第六節 比較三種資產配置策略的績效 40 第五章 結論與建議 49 參考文獻 51 中文文獻 51 英文文獻 52 圖目錄 圖1 研究流程圖 6 圖2 領先指標綜合指數(不含趨勢) 20 圖3 美林投資時鐘 25 圖4 CPI年增率季節調整後 28 圖5 實質GDP季節調整後 28 圖6 CPI年增率第一次HP濾波去除趨勢性 29 圖7 實質GDP季節調整後取自然對數第一次HP濾波去除趨勢性 29 圖8 CPI年增率第二次HP濾波去除隨機性 30 圖9 實質GDP第二次HP濾波去除隨機性 30 圖10 領先指標綜合指數(不含趨勢)景氣循環轉折點判斷圖 32 圖11 產出缺口百分比轉折點判斷圖 33 圖12 通貨膨脹率轉折點判斷圖 33 圖13 美林投資時鐘轉折點判斷圖 33 圖14 領先指標景氣擴張期個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 34 圖15 領先指標景氣收縮期個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 34 圖16 國發會景氣擴張期個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 36 圖17 國發會景氣收縮期個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 36 圖18 美林投資時鐘「通貨再膨脹階段」個別資產報酬率 39 圖19 美林投資時鐘「復甦階段」個別資產報酬率 39 圖20 美林投資時鐘「過熱階段」個別資產報酬率 39 圖21 美林投資時鐘「停滯性通脹階段」個別資產報酬率 40 圖22 領先指標投資時鐘「通貨再膨脹階段」個別資產報酬率 44 圖23 領先指標投資時鐘「復甦階段」個別資產報酬率 44 圖24 領先指標投資時鐘「過熱階段」個別資產報酬率 44 圖25 領先指標投資時鐘「停滯性通脹階段」個別資產報酬率 45 表目錄 表1 實證變數說明 19 表2 Harding and Pagan轉折點認定步驟 23 表3 美林投資時鐘四種景氣循環階段 25 表4 領先指標綜合指標與國發會界定的峰股時點對照表 31 表5 領先指標景氣循環擴張期個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 35 表6 領先指標景氣循環收縮期個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 35 表7 國發會景氣循環擴張期個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 37 表8 國發會景氣循環收縮期個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 37 表9 景氣循環兩階段績效比較表(再平衡門檻策略) 38 表10 美林投資時鐘四個景氣階段個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 42 表11 美林投資時鐘各階段報酬率比較表(再平衡門檻策略) 43 表12領先指標投資時鐘四個景氣循環階段個別資產報酬率(再平衡門檻策略) 45 表13 領先指標投資時鐘各階段報酬率比較表(再平衡門檻策略) 47 表14 各景氣轉折判斷方法報酬率比較表 47 |
參考文獻 |
中文文獻 江偉(2021),「全球宏觀經濟週期與資產輪動–基於中國視角的美林投資時鐘修正研究」,《全國流通經濟》,20,3–7。 呂宗益(2015),《景氣循環下之最適資產配置》,國立台北商業大學財務金融研究所碩士論文。 林碧惠(2005),《景氣循環與共同基金投資組合之研究》,佛光大學經濟學系碩士論文。 胡鈺軒(2014),《不同景氣循環下股債資產配置之研究:以美國市場為例》,東海大學財務金融學系碩士論文。 徐之強與黃裕烈(2005),《運用領先指標預測景氣變化之研究》,行政院經濟建設委員會委託研究報告。 徐志宏與周大森(2010),「近期臺灣景氣循環峰谷之認定」,《經濟研究》,10,1–33。 翁靖雅(2021),《再平衡資產配置策略之實證研究》,國立清華大學財務金融碩士在職專班碩士論文。 張婉蘭(2002),《因應台灣景氣循環的最適資產配置投資組合之研究》,國立高雄第一科技大學金融營運系碩士論文。 陳仕偉(2005),「再探台灣景氣循環轉折點之認定:兼論台灣第十次的循環日期」,《中國統計學報》,43(4),387–406。 陳旭昇與吳聰敏(2010),「台灣貨幣政策法則之檢視」,《經濟論文》,38(1),33–59。 陳志彥、陳敏宏與洪珮毓(2019),「再平衡的頻率及門檻值如何影響投資組合績效?」,《當代商管論叢》,4(1),1–11。 黃裕烈(2005),《景氣基準循環指數之檢討與修訂》,行政院經濟建設委員會委託研究報告。 黃裕烈(2012),《臺灣景氣基準循環指數之檢討與改進》,行政院經濟建設委員會委託研究報告。 黃裕烈(2016),《精進景氣循環認定之計量方法》,國家發展委員會委託研究報告。 楊皓丞(2021),《景氣循環下的投資策略−以台灣股市為例》,國立台灣大學財務金融學系碩士論文。 葉俊彥(2012),《臺灣股市類股輪動策略:投資時鐘之建構與驗證》,國立屏東技術學院財務金融系碩士論文。 劉文祺、張淑怡與詹麗錦(2000),「不同景氣循環階段最佳投資工具之選擇」,《台灣土地金融季刊》,37(4),45–67。 劉冰與林子赫(2019),「投資時鐘視角下我國大類資產輪動配置策略」,《山東工商學院學報》,33(5),1–20。 劉欣姿(2019),「臺灣第14次景氣循環谷底認定之研究」,《經濟研究》,19,140–175。 劉瑞文(2007),「由靜態到動態之依時拆分—臺灣工業部門實質GDP之按月推估」,《臺灣經濟預測與政策》,38(1),75–125。 潘梅貴(2015),《景氣循環對於資產配置影響之探討》,東海大學財務金融研究所碩士在職專班碩士論文。 蔡佩珍(2016),「精進景氣循環認定劑量方法–轉折點判定之改善」,《經濟研究》,17,69–84。 蔡翔岱(2009),《馬可夫狀態轉換模型對資產配置之應用—以台灣50指數ETF成分股為例》,國立虎尾科技大學經營管理研究所碩士論文。 蕭志弘(2024),《基本風險策略選擇對資產配置效果的實證研究》,國立清華大學財務金融碩士在職專班碩士論文。 英文文獻 Albert, P. A., & Subiakto, S. (2013). Sector rotation investment strategy in Indonesia Stock Exchange. World Applied Sciences Journal, 28, 60–65. Ambachtsheer, K. P. (1987). Pension fund asset allocation: In defense of a 60/40 equity/debt asset mix. Financial Analysts Journal, 43, 14–24. Ang, A., & Bekaert, G. (2004). How regimes affect asset allocation. Financial Analysts Journal, 60(2), 86–99. Brocato, J., & Steed, S. (1998). Optimal asset allocation over the business cycle. Financial Review, 33(1), 129–148. Bry, G., & Boschan, C. (1971). Cyclical analysis of time series: Selected procedures and computer program. National Bureau of Economic Research. Burns, A. F., & Mitchell, W. C. (1946). Measuring business cycles. National Bureau of Economic Research. Chow, G. C., & Lin, A. (1971). Best linear unbiased interpolation, distribution and extrapolation of time series by related series. Review of Economics and Statistics, 53(4), 372–375. Dayanandan, A., & Lam, M. (2015). Portfolio rebalancing–hype or hope? Journal of Business Inquiry, 14(2), 79–92. Granger, N., Greenig, D., Harvey, C. R., Rattray, S., & Zou, D. (2014). Rebalancing risk. SSRN 2488552. Greetham, T., & Hartnett, H. (2004). The investment clock special report 1: Making money from macro. Merrill Lynch. Hamilton, J. D. (1989). A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle. Econometrica, 57(2), 357–384. Harding, D., & Pagan, A. (2002a). Dissecting the cycle: A methodological investigation. Journal of Monetary Economics, 49(2), 365–381. Harding, D., & Pagan, A. (2002b). A comparison of two business cycle dating methods. Journal of Economic Dynamics and Control, 27(9), 1681–1690. Harding, D., & Pagan, A. (2003). Business cycles and turning points: A survey of statistical techniques. National Institute Economic Review, 183(1), 90–106. Harding, D., & Pagan, A. (2005). A suggested framework for classifying the modes of cycle research. Journal of Applied Econometrics, 20(2), 151–159. Hicks, J. R. (1950). A contribution to the theory of the trade cycle (2nd ed.). Oxford University Press. Hodrick, R. J., & Prescott, E. C. (1997). Postwar U.S. business cycles: An empirical investigation. Journal of Money, Credit and Banking, 29(1), 1–16. Hunt, L. H. (1976). Dynamics of forecasting: Financial cycles, theory and techniques. Jai Press. Lucas, R. E. (1977). Understanding business cycles. Carnegie−Rochester Conference Series on Public Policy, 5, 7–29. Lucey, B. M., Vigne, S. A., Yarovaya, L., & Wang, Y. (2021). The cryptocurrency uncertainty index. Finance Research Letters, 45(C), 1–14. Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. Journal of Finance, 7(1), 77–91. Nilsson, R., & Gyomai, G. (2008). Cycle extraction: A comparison of the phase−average trend method, the Hodrick–Prescott and Christiano–Fitzgerald filters. OECD Journal: Journal of Business Cycle Measurement and Analysis, 2008(1), 7–18. Pring, M. J. (1992). The all−season investor. John Wiley & Sons. Sharpe, W. F. (1966). Mutual fund performance. Journal of Business, 39(1), 119–138. Sharpe, W. F. (1994) The Sharpe Ratio. The Journal of Portfolio Management, 21(1), 49−58. Stovall, S. S. (1996). Standard & Poor’s guide to sector investing. McGraw−Hill Education. Zarnowitz, V. (1992). Business cycles: Theory, history, indicators, and forecasting. University of Chicago Press. |
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