Responsive image
博碩士論文 etd-0624102-203244 詳細資訊
Title page for etd-0624102-203244
論文名稱
Title
台灣股票市場波動與認購權證市場之探討-- 波動度模型之應用
An Analysis of Taiwan Stock Market Volatility and Taiwan Warrant Market --An Application of Volatility Model
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
117
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2002-06-08
繳交日期
Date of Submission
2002-06-24
關鍵字
Keywords
一般化自我迴歸條件異質變異模型、認購權證、報酬波動
warrant, return volatility, GARCH
統計
Statistics
本論文已被瀏覽 5790 次,被下載 0
The thesis/dissertation has been browsed 5790 times, has been downloaded 0 times.
中文摘要
論文摘要

金融資產報酬波動度在金融市場上扮演相當重要的角色,這是由於投資組合的選擇與管理、避險策略的擬定及金融資產的評價都與它密切相關。其中,選擇權或認購權證的評價,可以說就等於是對其標的資產未來報酬波動度的評估。因此,標的資產報酬波動度更是評價選擇權或認購權證的核心。

本論文以在台灣上市交易的32檔認購權證及其標的股票為研究對象,並利用隱含波動模型、歷史波動模型、GARCH模型、GJR-GARCH模型及VS-GARCH模型為實證研究的工具。對台灣股票市場報酬波動的特性、各波動模型預測股票報酬波動度的能力及台灣認購權證市場的套利空間,進行分析探討。

實證結果發現,台灣股票市場報酬波動存在異質性,且有波動度叢聚的現象。此外,台灣股票市場報酬波動,也會由於股市未預期消息衝擊的正負面不同,而有幅度大小差異的不對稱現象。然而,對於近年來一些相關研究發現,股票報酬波動具不對稱逆轉的現象,根據本論文實證結果,此一現象在台灣股票市場中並不明顯。

對於各波動度模型預測股票報酬波動度的能力,實證結果發現,歷史波動模型在預測非電子類股票表現較好,GARCH模型及GJR-GARCH模型則在預測電子類標的股票表現較佳。至於隱含波動模型的預測能力,則是所有模型中表現最差的,且存在明顯偏高的現象。上述實證結果除了說明隱含波動模型對於台灣股票報酬波動,並非是一個良好的預測模型,更反應了台灣認購權證的市價普遍存在偏高的現象。

基於上述結果發現,台灣認購權證的市價普遍存在偏高的現象。因此,檢定台灣認購權證市場套利空間時,一律以放空認購權證並依Delta避險比率買入標的股票的方式,對10檔認購權證進行套利。實證結果發現,在未考慮交易成本時,雖有較高的比例可獲得正的報酬,但也只有2檔顯著大於0。而若考慮交易成本時,上述報酬將完全消失,且有8檔顯著為負。

Abstract
none
目次 Table of Contents
目錄
頁次
論文摘要……………………………………………………………Ⅰ
目錄…………………………………………………………………Ⅲ
圖次…………………………………………………………………Ⅴ
表次…………………………………………………………………Ⅵ
第一章 緒論……………………………………………………….1-1
第一節 研究動機………………………………………………….1-1
第二節 研究目的………………………………………………….1-2
第三節 研究限制………………………………………………….1-3
第四節 研究流程………………………………………………….1-5
第二章 理論探討與文獻回顧…………………………………….2-1
第一節 選擇權簡介……………………………………………….2-1
第二節 Black-Scholes選擇權評價模型之說明……………….2-4
第三節 相關文獻探討…………………………………………….2-8
第三章 台灣認購權證市場之現況……………………………….3-1
第一節 台灣認購權證交易現況與市場規模…………………….3-1
第二節 台灣認購權證交易實務與法規………………………….3-3
第四章 研究方法………………………………………………….4-1
第一節 實證架構………………………………………………….4-1
第二節 各種波動度模型介紹…………………………………….4-3
第三節 各波動度模型預測能力評定準則……………………….4-22
第四節 台灣認購權證市場套利空間檢定方法………………….4-25
第五章 實證結果與分析………………………………………….5-1
第一節 資料說明………………………………………………….5-1
第二節 台灣股票市場報酬波動之探討………………………….5-4
第三節 各波動度模型預測能力之檢定………………………….5-13
第四節 台灣認購權證市場套利空間之檢定…………………….5-22
第六章 結論與建議……………………………………………….6-1
第一節 結論……………………………………………………….6-1
第二節 建議……………………………………………………….6-5
參考文獻…………………………………………………………..7-1
附錄一………………………………………………………………8-1
附錄二………………………………………………………………9-1
參考文獻 References
參考文獻

一、國內部分

1.毛傳志 民國84年,“兩岸三地股票市場制度面比較與市場特性探討”,碩士論文.,國立東華大學國際經濟研究所。
2.吳佳貞 民國87年,”波動度預測模型之探討”,碩士論文,國立政治大學金融研究所。
3.李健瑋 民國87年,”認購權證評價模式錯價之探討”,碩士論文,國立中正大學財務金融研究所。
4.徐守德、官顯庭、黃玉娟 民國87年,”台股認購權證定價之研究”,管理評論,第17卷 第2期,頁45-69。
5.陳威光 民國90年,選擇權:理論、實務與運用,台北 智勝文化,526頁。
6.陳俊銘 民國90年,”券商發行權證之損益與權證課稅合理性之探討”,碩士論文,國立政治大學財政學研究所。
7.陳煒朋 民國88年 “GARCH模型與隱含波動性模型預測能力之比較”,碩士論文,私立淡江大學財務金融研究所。
8.陳裴紋 民國84年,”台灣股票市場報酬率與波動性預測之研究-ARCH-family模型之運用”,碩士論文,國立台灣大學財務金融學研究所。
9.許瓊方 民國89年,“認購權證與股票市場價格變動因果關係之因素分析”, 碩士論文,國立中正大學會計學研究所。
10.楊青 民國89年,”非完全競爭市場下認購權證評價:台灣之實證”,碩士論文,國立台灣大學財務金融學研究所。

二、國外部分

1.Akgiray, V. (1989), “Conditional heteroscedasticity in the series of stock return evidence and forecasts,” Journal of Business, 62(1), pp.55-80.
2.Black, F. and M. Scholes (1972), “The Valuation of Option Contracts and a Test of Market Efficiency,” Journal of Finance, 27, pp.399-417.
3.Black, F. and M. Scholes (1973), “The pricing of options and corporate liabilities,” Journal of Political Economy, 81, pp 637-659.
4.Black, F. (1976), “Studies of Stock Price Volatility Changes, Proceedings of the 1976 Meetings of the Business and Economics Statistics Section,” American Statistical Association, pp.177-181.
5.Bollerslev, T. (1986), “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,” Journal of Econometrics, 31, pp.307-327.
6.Castagna, A. D. and Z. P. Matolcsy (1982),”A Two Stage Experimental Design To the Efficiency of the Market For Traded Stock Options And the Australian Evidence,” The Journal of Banking and Finance, 6, pp.521-532.
7.Chiras, D. P. and S. Manaster (1978), “The information content of option prices and a test of market efficiency,” Journal of Financial Economics, 6 , pp.213-234.
8.Day, T. E. and C. M. Lewis (1992), “Stock market volatility and the information content of stock index options,” Journal of Econometrics, 52, pp.267-287.
9.Engle, R. F. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation,” Econometrica, 50, pp.987-1008.
10.Engle, R. F. , D. M. Lilien and R. P. Robins (1987), “Estimating of Time-Varying Risk Premia in the Term Structure: the ARCH-M Model,” Econometrica, 55, pp.391-407.
11.Engle, R.F. and V.M. Ng (1993), “Measuring and Testing the Impact of News on Volatility,” Journal of Finance, 48, pp.1749-1778.
12.Figlewski, S. (1989),”Options Arbitrage in Imperfect Markets,” Journal of Finance, 44, pp.1289-1311.
13.Fornari, F. and A. Mele (1997), “Sign-and Volatility-Switching ARCH Models: Theory and Applications to International Stock Markets,” Journal of Applied Econometrics, 12, pp.49-65.
14.Galai, D. (1977), “Test of Market Efficiency of the Chicago Board Options Exchange,” Journal of Business, 50, pp.167-197.
15.Glosten, L. R. , Jagannathan and D. Runkle (1993), “On the Relation Between the Expected Value and the Volatility on the Nominal Excess Returns on Stocks,” Journal of Finance, 48, pp.1779-1801.
16.Halpern, P. J. and S. M. Turnbull (1985), “Empirical Tests of Boundary Conditions for Toronto Stock Exchange Options,” The Journal of Finance, 40, pp.481-500.
17.Jorion, P. (1995), “Predicting Volatility in Foreign Exchange Market,”
Journal of Finance, 50, pp.507-528.
18.Lamoureux, C.G. and W.D. Lastrapes (1993), “Forecasting Stock-Return Variance: Toward an Understanding of Stochastic Implied Volatility,” The Review of Financial Studies, 6(2), pp.293-326.
19.Latane, H. and R. J. Rendleman (1976), “Standard Deviations of Stock
Price Ratios Implied by Option Premia,” Journal of Finance, 31, pp369-382.
20.Meade, N. (1993), “Forecasting the Return and Risk on a Portfolio of Assets,” International Journal of Forecasting, 9, pp.373-386.
21.Mittnik and Rieken (2000), “Lower-Boundary Violations and Market Efficiency:Evidence from the German DAX-Index Option Market,” The Journal of Futures Markets, 20(5), pp.405-424
22.Morgan, I.G. (1976), “Stock Prices and Heteroscedasticity,” Journal of Business, 49, pp.496-508.
23.Nelson, D.B. (1991), “Conditional Heteroscedasticity in Asset Returns: A New Approach,” Econometrica, 59, pp.347-370.
24.Noh, J. , R. F. Engle and A. Kane (1994), “Forecasting Volatility and Option Prices of the S&P 500 Index,” Journal of Derivatives, pp.17-30.
25.Rabemanajara, R. and J.M. Zakoian (1993), “Threshold ARCH Models and Asymmetries in Volatility,” Journal of Applied Econometrics, 8, pp.31-49.
26.Sentana, E. (1995), “Quadratic ARCH Models,” Review of Economic Studies, 62, pp. 639-661.
電子全文 Fulltext
本電子全文僅授權使用者為學術研究之目的,進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。請遵守中華民國著作權法之相關規定,切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送,以免觸法。
論文使用權限 Thesis access permission:校內校外均不公開 not available
開放時間 Available:
校內 Campus:永不公開 not available
校外 Off-campus:永不公開 not available

您的 IP(校外) 位址是 3.144.252.140
論文開放下載的時間是 校外不公開

Your IP address is 3.144.252.140
This thesis will be available to you on Indicate off-campus access is not available.

紙本論文 Printed copies
紙本論文的公開資訊在102學年度以後相對較為完整。如果需要查詢101學年度以前的紙本論文公開資訊,請聯繫圖資處紙本論文服務櫃台。如有不便之處敬請見諒。
開放時間 available 已公開 available

QR Code