台股加權指數於時間序列模型最適解之探討

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題名:	台股加權指數於時間序列模型最適解之探討
其他題名:	THE RESARCH FOR THE MOST SUITABLE SOLUTION TO THE WEIGHTING INDEX IN TAIWAN STOCK MARKET THE MODEL OF TIME SERIES
作者:	吳行正 Wu, Hsing-cheng
貢獻者:	企業管理系管理科學碩博士班丁誌魰 Chih-wen Ting
關鍵詞:	白噪音 ARIMA;White Noise;GARCH
日期:	2008
上傳時間:	2015-04-20 11:08:58 (UTC+8)
摘要:	本文旨在探討台股加權指數利用時間序列分析工具來找出以單變量與多變量為模型的時間序列模型。　　　　綜合實證結果，可以歸納以下幾點結論： 1. 在單變量的求解方面(1)日資料以ARIMA(8,1,7)-GARCH(3,2)為最適模型，(2)月平均資料以ARIMA(2,1,3)-ARCH(2)為最適模型為，且日資料、月資料兩個最適模型中，在殘差自我相關檢定、殘差常態性檢定方面皆亦符合白噪音。　　2. 在多變量方面，由變異數分解得到，加權指數發生變異時，除了自身的影響外，韓國综合指數、日經指數對其變異的解釋能力最高；美國道瓊工業指數，美元兌台幣的匯率與三大法人中的外資買賣超，對台股加權指數的影響不大。　　3. 三種模型中以單變量的月平均資料所配適的模型配最佳、日平均資料次之、多變量所配適的模型表現最差。　　The thesis is trying to built the Optimal Model of Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted stock Index(TAIEX) by using time series analysis method and to find out the Optimal solution thrutilizing the model of both univarite and multivariate.　　　　After integrating the fact of the result,the followings are finally concluded:　　1.To the solution by using univarite,　a) the optimal solution of daily data is derived thru the model of ARIMA(8,1,7)-GARCH(3,2).　b) the optimal solution of monthly data is derived thru the model of ARIMA(2,1,3)-ARCH(2).　　2.To the solution by using multivariate,the most correlation happens between the variates of TAIEX and the DOW JONES Industrial Average index(DJIAI),the exchange rate of US dillars to NT dollars, and the net buy &sell of Foreign Investors.The positive correlation exists among DJIAI,Foreign Investors,while the negative correlation exists among the exchange rate of US dollars to NT dollars.　　3.It is easiest to observe the correlation by using the monthly data and then the daily data.The model of the multivariate is the least to be used.
顯示於類別:	[企業管理學系(管理科學碩/博士班,非營利事業管理碩士班)] 博碩士論文-管理科學碩博士班

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