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論文名稱 Title |
新台幣匯率預測之探討 Forecasting Exchange Rate , New Taiwan Dollar |
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系所名稱 Department |
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畢業學年期 Year, semester |
語文別 Language |
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學位類別 Degree |
頁數 Number of pages |
35 |
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研究生 Author |
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指導教授 Advisor |
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召集委員 Convenor |
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口試委員 Advisory Committee |
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口試日期 Date of Exam |
2006-06-05 |
繳交日期 Date of Submission |
2006-08-29 |
關鍵字 Keywords |
匯率預測 VECM, SVAR, ARIMA |
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統計 Statistics |
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中文摘要 |
摘 要 本文就新台幣匯率預測模型的表現做一評比,集中於ARIMA,VECM,及SVAR等三個模型,我們直覺上想到的就是ARIMA模型,因ARIMA模型是單變量的(新台幣匯率);而VECM是於多變量的VAR模型加入未拋補利率平價(UIP)關係當作理論基礎來作預測。另外SVAR模型是將相關的總體經濟變數與金融變數當VAR模型的變數,並在此模型的結構參數上做限制,由這三個模型的匯率預測結果,來比較樣本外(out-of-sample)匯率預測的表現。我們的實證預測結果顯示SVAR模型相對於ARIMA模型及VEC模型在匯率預測有較佳的表現,也藉由迴歸檢定(regression test)發現SVAR模型的解釋能力較佳,另外在市場時序檢定(market timing test)的結果,SVAR模型在匯率之預測方向變動較佳。 關鍵詞 ︰ 匯率預測、SVAR模型、VEC模型、ARIMA模型 |
Abstract |
SVAR ,VECM and ARIMA model for forecasting exchange rate SVAR model has a better performance |
目次 Table of Contents |
論 文 目 錄 第一章 緒論 第1頁 第一節 動機 第1頁 第二節 研究目的 第2頁 第三節 研究架構 第2頁 第二章 相關文獻回顧 第3頁 第一節 匯率決定理論 第3頁 第二節 模型的相關文獻 第4頁 第三章 研究設計 第5頁 第一節 目的與方法 第5頁 第二節 數據與預測策略 第7頁 第三節 理論之差異 第7頁 第四章 模型探討 第8頁 第一節 結構式向量自我迴歸(SVAR)模型 第8頁 一 模型概述 第8頁 二 模型說明 第9頁 第二節 向量誤差修正(VEC) 模型 第15頁 一 模型說明 第15頁 二 分析步驟 第15頁 第三節ARIMA模型 第19頁 一 模型說明 第19頁 二 分析步驟 第19頁 第五章 預測結果探討 第21頁 第一節 樣本外(out-of sample)預測結果 第21頁 第二節 迴歸檢定(regression test) 第21頁 第三節Henrikssion-Merton market timing test 第22頁 第六章 結論 第23頁 參考文獻 第24頁 附錄一 有關SVAR模型各變數的時間序列 第26頁 附錄二 有關VEC模型各變數的時間序列 第31頁 附錄三 有關ARIMA模型變數的時間序列 第32頁 圖 表 目 錄 圖4.1 SVAR模型落後四期的系統估測之殘差項圖 第13頁 圖4.2 SVAR模型預測值走勢圖 第14頁 圖4.3 SVAR模型中相關變數時間序列 第27頁 圖4.4 VECM模型預測值走勢圖 第18頁 圖4.5 VECM模型相關變數時間序列圖 第31頁 圖4.6 ARIMA模型預測值走勢圖 第20頁 圖4.7 ARIMA模型相關變數時間序列圖 第32頁 表4.1 SVAR模型同期影響係數的估測值 第14頁 表4.2 SVAR模型同期影響係數的估測值完整報表 第27頁 表4.3 VEC模型落後期數選定表 第16頁 表4.4 ARIMA模型選定相關統計量表 第20頁 表5.1匯率預測結果統計表 第21頁 表5.2迴歸檢定結果統計表 第21頁 表5.3市場時序檢定結果統計表 第22頁 |
參考文獻 References |
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