本研究針對亞太地區－台灣、日本、韓國三個國家，建立Granger and Teräsvirta（1993）所提出的平滑轉換自我迴歸模型（Smooth Transition Autoregressive Model，STAR），來進行總體經濟指標變動率與股價指數報酬率的實證研究。

　　選取資料期間從1990年1月1日至2000年12月31日，共132筆月資料為樣本期間，並另取2001年1月1日至2005年4月30日，共52筆月資料為樣本外期間，來做樣本外預測。選取總體經濟變數有貨幣供給額、消費者物價指數、工業生產指數、利率、匯率，以這五個總體經濟指標的變動率建立STAR的股價報酬預測模型。

　　實證研究結果發現，台灣、日本及韓國的股價指數報酬率皆拒絕線性的虛無假設，因此可建立STAR，以反應真實的情形。本研究同時針對此三個國家做LSTAR （Logistic　Smooth Transition Autoregressive）、ESTAR（Exponential Smooth Transition Autoregressive）模型的建構，模型均通過診斷性檢定。而在解釋能力及預測能力上，台灣、日本與韓國的LSTAR、ESTAR模型均優於線性模型。綜上所述，台灣、日本與韓國的股價指數報酬率具非線性的調整特性。

　　The purpose of this research is to employ the STAR model in discussing and analyzing the relationship between stock index and macroeconomic variables in Taiwan, Japan and Korea.

　　Monthly stock market index data is analyzed over the period January 1990 to December 2000, with the sample period from January 2001 to April 2005 being used in an out-of -sample forecasting exercise. The macroeconomic variables considered in this paper include money supply, consumer price index, industrial production index, interest rate and exchange rate.

　　The empirical results of Taiwan, Japan and Korea show that LSTAR & ESTAR model improve both the in-sample fit and out-of-sample forecast of the data over both the linear model alternative.

第一章　緒論
　第一節 研究動機及目的
　第二節　研究流程與架構
　第三節　論文架構
第二章　相關理論基礎與文獻回顧
　第一節　總體經濟變數與股價指數
　第二節　平滑轉換自我迴歸（STAR）模型
　第三節　文獻回顧
第三章　研究方法
　第一節　單根檢定
　第二節　線性檢定
　第三節　殘差之診斷性檢定
　第四節 預測能力
第四章　實證結果與分析
　第一節　資料的來源與處理
　第二節　單根檢定
　第三節　模型設立
　第四節　線性檢定
　第五節　模型參數估計
　第六節　預測
第五章　結論與建議
　第一節　結論
　第二節　未來研究方向與建議
參考文獻

中文部份
1.王右邦(2001)，「美國股市對亞洲股市影響之探討－平滑轉換自我迴歸（STAR）模型之應用」，碩士論文，輔仁大學金融研究所。
2.杜嘉仁(2002)，「平滑轉換自我迴歸（STAR）模型建構與預測能力之研究－台灣、美國、香港及日本四國股市互動關係與預測」，碩士論文，台北大學統計學研究所。
3.邱建良、李命志、邱柏霖(1999)，「台灣股價之預測」，台灣銀行季刊，第五十卷第四期，130-171頁。
4.許溪南、王懷賢(2001)「TAIFEX及SIMEX台股指數期貨之非線性與混沌現象之檢定」，成功大學學報，第三十六卷人文社會篇，111-134頁。
5.黃柏農 (1998)，「再驗台灣的股價與總體變數之間的關係」，證券市埸發展季刊，第十卷第四期，89-109頁。
6.鍾明宏(2001)，「實質匯率非線性調整之實證研究」，碩士論文，中正大學國際經濟研究所。
7.藍淑鳳(2000)，「股票報酬與經濟成長—亞洲新興國家之實證研究」，碩士論文，逢甲大學企業管理學系。

英文部份
1.Brock, W., Dechert, W. D., Scheinkman and B. LeBaron, (1996) “A Test for Independence Based on the Correlation Dimension.” Econometric Reviews, Vol. 15, p197-235
2.McMillan David G. (2003) “Non-linear Predictability of UK Stock Market Returns” Oxford Bulletin of Economics and Statistic, Vol.65, p557-573
3.Dayananda, Don and Wen-Yao Ko (1996) “Stock Market Returns and Macroeconomic Variables in Taiwan.” Advance in Pacific Basic Financial Markets, p95-110
4.Fama E. R. (1981) “Stock Returns, Real Activity, Inflation and Money.” American Economic Activity, September, p545-564
5.Geske, R. and R. Roll (1983) “The Fiscal and Monetary Linkage between Stock Returns and Inflation.” Journal of Finance, Vol.38, p1-33
6.Granger, C.W.J. and Newbold, P. (1974) “Spurious Regressions in Econometrics”, Journal of Econometrics, Vol. 12, p111-120.
7.Granger, C.W.J. and Teräsvirta, T. (1993) “Modeling Nonlinear Economic Relationships” Oxford University Press.
8.Huang, R. D. and W. A. Kracaw (1984) “Stock Market Returns and Real Activity: A Note.” Journal of Finance, March, p267-273
9.Jorion, P., (1990) “The Exchange-rate Exposure of US Multinationals.” Journal of Business, Vol.63, p331-345
10.Kapetanios, G., Shin Y. and Snell A. (2003) “Testing for a unit root in the nonlinear STAR framework.” Journal of Econometrics, Vol.112, p359-79
11.Klimko, L.A. and Nelson, P.I. (1978) “On conditional least squares estimation for stochastic processes.” Annals of Statistics, Vol.6, p629-642
12.Nelson, C.R. and C.I. Plosser (1982) “Trends and random walks in macroeconomic time series: Some evidence and implications.” Journal of Monetary Economics Vol.10, p139-162
13.Schwert, G. W. (1989) “Why Does Stock Market Volatility, Change over Time?“ Journal of Finance, Vol. 44, p1115-1154
14.Sarantis, N., (1999) “Modeling Non-linearities in Real Effective Exchange Rates.” Journal of International Money and Finance, Vol.18, p27-45
15.Teräsvirta, T. (1994) “Specification, estimation and evaluation of smooth transition autoregressive models.” Journal of the American Statistical Association, Vol.89, p208-218