汇率变动对台股指数现货与期货之关联性分析

匯率變動對台股指數現貨與期貨之關聯性分析指導老師：劉尚銘老師學生：李郁嵐張玉芬張瓊文張嘉麟專題大綱第一章緒論第二章文獻探討第三章研究方法第四章資料結構與實証結果第五章結論緒論研究動機外資、匯率與股市的關係研究目的探討匯率變動是否確實會影響台股指數報酬率研究限制股匯市法規、社會事件研究架構理論假設資料蒐集、分析結果發現文獻探討匯率變動與股市報酬率的關係：正相關負相關兩者之間無明顯的相關性依不同國家、地區或時間而不同文獻探討研究學者Aggarwal(1981)吳嘉豐(1998)邱哲修、李命志、邱建良(1998)正相關負相關相關性不明顯依情況而不同文獻探討國內學者國外學者許村泰(1987)黃毅(1989)初家祥(1995)溫晉慶(1999)劉祥熹和李崇主(2000)Solnik(1987)SoenenandHennigar(1988)Suwanakulanduthirapakon(1988)MaandKao(1990)正相關負相關相關性不明顯依情況而不同文獻探討正相關負相關相關性不明顯依情況而不同研究學者郭耀成(1995)Ibrahim(2000)文獻探討長、短期不同國家錢盡忠(1988)AjayiandMougoue(1998)Chow、LeeandSolt(1997)李政軒(2002)Solnik(1984)Obstfeld(1985)陳旭怡(1991)正相關負相關相關性不明顯依情況而不同研究方法及實證結果直線迴歸分析非線性分析＿單根檢定＿ARCH效果檢定＿GARCH模型研究方法及實證結果直線迴歸是假設變數之間存在線性關係。Yt=β1+β2X2t+εt自變數(X2t)：前期、本期匯率變動量。應變數(Yt)：台指現貨、期貨變動量。殘差項(εt)：假設殘差項符合N（0,σ2）。直線迴歸分析非線性分析研究方法及實證結果台指現貨直線迴歸檢定結果β1β2WithΔExt36,638.130***(44.649)-915.736***(-36.368)WithΔExt-136,605.118***(44.350)-914.836***(-36.118)註：括弧內數字代表t值。*表示10%以內的顯著水準；**表示5%以內的顯著水準；***表示1%以內的顯著水準。直線迴歸分析非線性分析研究方法及實證結果台指期貨直線迴歸檢定結果β1β2WithΔExt37,350.461***(45.343)-936.870***(-37.065)WithΔExt-137,317.311***(45.039)-935.969***(-36.810)註：括弧內數字代表t值。*表示10%以內的顯著水準；**表示5%以內的顯著水準；***表示1%以內的顯著水準。直線迴歸分析非線性分析研究方法及實證結果單根檢定檢定時間序列分析所使用的資料在長期之下是否會趨於平穩的狀態（恆定stationary）。使用有單根現象的資料所獲得之模型不是合適、可預測的模型。因此，對資料取一次差分，再做單根檢定，直到資料無單根現象為止。直線迴歸分析非線性分析研究方法及實證結果原始資料之單根檢定結果直線迴歸分析非線性分析M1M2M3現貨p-0.91481-1.13274-1.45060期貨fu-0.89848-1.27460-1.59535匯率ex0.30014-0.41015-1.00881criticalvalue(5%)-1.95-2.89-3.45M1：不含常數項及趨勢項M2：含常數項但不含趨勢項M3：含常數項及趨勢項研究方法及實證結果資料一次差分後之單根檢定結果直線迴歸分析非線性分析1stdifferenceM1M2M3現貨p-28.13145-28.12847-28.11367期貨fu-30.84212-30.83702-30.82093匯率ex-29.11886-29.10545-29.38925criticalvalue(5%)-1.95-2.89-3.45將資料取一次差分後再作檢定研究方法及實證結果ARCH效果檢定Engle發現在時間序列資料中，其殘差值的變異數經常會受到衝擊的影響，而有波動聚集(volatilityclustering)的現象。因而對無單根現象的資料，檢試其殘差值是否呈現一階無關，而二階相關的情況。直線迴歸分析非線性分析研究方法及實證結果直線迴歸分析非線性分析ARCH效果檢定（一階無關Ljung-BoxQ-Statistics）一階無關現貨期貨Q(8)Q(16)Q(24)3.728414.149723.47113.017114.235623.4478H0：殘差值一階無相關性研究方法及實證結果直線迴歸分析非線性分析ARCH效果檢定（二階相關Engle’sLMtest）二階相關現貨期貨Q(8)Q(16)Q(24)72.0395**114.2761**118.4246**72.4742**104.3491**121.4121**註：**表示5%以內的顯著水準H0：殘差值的平方項無相關性研究方法及實證結果GARCH模型在確認資料具有ARCH效果之後，將匯率作為自變數代入可以解釋群聚及肥尾現象的GARCH模型，分別來觀察匯率對台指現貨、期貨這兩個應變數是否有顯著的解釋效果。直線迴歸分析非線性分析研究方法及實證結果GARCH（1,1）模型＜方程式＞其中Rt為台指現貨及期貨第t期的指數、Xt為台指現貨及期貨第t期前之指數波動、Φ為訊息集、εt為殘差值、ht為殘差值的變異數。直線迴歸分析非線性分析研究方法及實證結果台指現貨之GARCH（1,1）檢定結果直線迴歸分析非線性分析α0α1β1ΔExWithoutΔEx775.101***(2.654)0.125***(4.476)0.829***(20.619)WithΔExt9,511.679*(1.932)0.126***(3.938)0.790***(13.889)-251.060*(-1.838)WithΔExt-19,568.611*(1.940)0.126***(3.943)0.790***(13.862)-252.683*(-1.841)註：括弧內數字代表t值。*表示10%以內的顯著水準；**表示5%以內的顯著水準；***表示1%以內的顯著水準。研究方法及實證結果台指期貨之GARCH（1,1）檢定結果直線迴歸分析非線性分析α0α1β1ΔExWithoutΔEx668.604***(2.968)0.120***(5.365)0.852***(31.406)WithΔExt8,465.933**(2.297)0.131***(4.999)0.816***(21.845)-224.792**(-2.160)WithΔExt-18,561.141**(2.315)0.132***(5.006)0.815***(21.819)-227.514**(-2.177)註：括弧內數字代表t值。*表示10%以內的顯著水準；**表示5%以內的顯著水準；***表示1%以內的顯著水準。結論由上述的實證結果可以得知，不論是直線迴歸或非線性GARCH模型，匯率變動與台指現貨、台指期貨報酬率之間，皆是呈現明顯的負相關。謝謝各位老師以及同學本組報告完畢謝謝大家