一般來說，價格設限的存在，主要的目的是要防止市場因為投資人對資訊的過度反應，而有大幅波動的現象。撰寫本文的動機及目的，是要探討價格設限的合理性，及價格設限對股票市場的影響。檢定價格設限的存在是否能夠有效的抑制股價的波動，達到穩定市場的功能。 本文用計量方法，來衡量價格設限的功用，以及對股票市場產生的影響。首先，建立四個假說─效率市場假說(Market Efficiency Hypothesis)、波動度外溢假說(Volatility Spillover Hypothesis)、阻礙交易假說(Trading Interference Hypothesis)以及延遲均衡價格形成假說(Delay Price Discovery Hypothesis)。然後分別對四個假說進行檢定。發現，價格設限並無法有效的抑制股價的波動，股票價格的波動並沒有消失，只是遞延到下一期。而價格設限也會抑制碰觸價格設限當日的交易量，使交易量遞延到次一日。價格設限本身也會延遲價格達到均衡的時點，且無抑制過度反應(Over Reaction)的功能。 因此，在政策上，建議逐步放寬對股票市場的價格設限。使股票價格更能夠即時的反映市場資訊，增加股票市場的流動性及現貨市場與衍生性商品間的關聯性。 第一章、 緒論 1 第一節、 研究動機 1 第二節、 論文架構 4 第二章、 文獻探討 5 第一節、 波動性 5 第二節、 流動性 8 第三節、 效率性 9 第三章、 待驗證假說 12 第一節、 延遲均衡價格形成假說 13 第二節、 波動性外溢假說 15 第三節、 阻礙交易假說 17 第四節、 市場效率假說 19 第四章、 研究方法 23 第一節、 資料的選取 23 第二節、 延遲均衡價格形成假說 27 第三節、 波動性外溢假說 31 第四節、 阻礙交易假說 32 第五節、 市場效率假說 33 第六節、 變異數與交易量及價格設限間的關係 35 第五章、 實證結果 37 第一節、 延遲均衡價格形成假說 37 第二節、 波動性外溢假說 42 第三節、 阻礙交易假說 46 第四節、 市場效率假說 49 第五節、 變異數與交易量及價格設限間關係的檢定 51 第六章、 結論與未來研究方向 55 第一節、 結論 55 第二節、 研究限制 57 第三節、 未來研究方向 58

我國股市的價格漲跌幅限制已逾三十年的歷史，主管機關維持此一機制的訴求是避免股價波動過於激烈、抑制投機行為。惟停板限制可能帶來的影響，除直覺上的其造成投資者持股風險指標扭曲等問題。經探究中亦歸結出（一）其被引為技術指標、（二）其引致財務風險指標扭曲等問題。 　　經探究GMM、Gibbs Sampler、與Two-Limit-Tobit Model模型的優劣。本研究發現一般使用的GMM估計量並非不偏，雖然可以藉修正增加其效率性，但仍無法藉以衡量各種的停板影響；Gibbs Sampler則過於依賴特定的先驗分佈，有可能因此而造成偏誤；而目前使用Tobit Model的文獻大都忽略停板限制對股價的影響力，據以產生的估計值亦附含偏誤。 　　本研究所採樣本期間為79年1月3日至84年10月9日，使用模型為Two-Limit-Tobit Model。為求嚴謹，在使用之前做資料的處理，並利用CAAR來驗證模型的正確性。實證顯示，漲跌停板的設立顯著改變投資人行為，在停板之前本研究發現存在技術指標與標準差統計量的向上偏誤，進而可能誤導實業界財務決策或學術研究結論。 / Thsi Study explores how price limits, which have remained in Taiwan Securities Exchange for over thirty years, affects both security price behavior and security risk indices. Its empirical results add to our understanding of the social costs and benefits of price limits. The SEC has been advocating the merits of price limits, emphasing that they help eliminating speculative trades and reducing security price volatility. In contrast, it remains a popular thought that price limits increase investors’holding costs and risks. To empirically examine the effects of price limits in Taiwan, this papers adopts Two-Limit-Tobit Model, together with CAAR as an indicator for specification validity. My test results lend support to the notion of (1).Technical Indicator Effect immediately before the price limits are hit; (2).Enhancement Effect the day after. Moreover, price limits contribute to bias in both systematic risk and total risk estimates (namely, β and σ) and thus distort investment decisions. 　　This Study also contributes to the contemporary literature by examining the merits and limitations of GMM, Gibbs Sampler, and Two-Limit-Tobit Model. GMM estimator is subject to statistical bias. One way may gain efficiency via adjustment. And yet GMM ahs pitfalls in directly measuring the price limit effects; The major limitation of the Gibbs Sampler is its reliance on specific prior information and it may lead to bias. And most of the papers adopting Tobit Model simply input the original data into the program, ignoring the fact that price limit may make the following day price data may be contaiminated.