本研究旨在探討金融情勢指數與公債、投資等級公司債與非投資等級公司債之關係，藉此探討金融情勢指數應用於債券投資上的實用價值。在研究方法上利用時間序列模型中自我向量回歸模型(Vector Autoregressive Model, VAR)，以Granger因果檢定、衝擊反應函數模型與預測誤差變異分解模型作為分析。研究樣本為聯邦儲備銀行芝加哥分行全國金融情勢指數、聯邦儲備銀行芝加哥分行調整後全國金融情勢指數、彭博金融情勢指數以及美林-美國銀行公債指數報酬率、美林-美國銀行投資等級債券指數報酬率與美林-美國銀行高收益投資債券指數報酬率，研究期間涵蓋1994年7月1日至2011年5月27日之周頻率資料。經實證研究分析後，獲得以下幾點結論： 1.彭博金融情勢指數具有領先公債指數報酬率之單向因果關係；全國金融情勢指數與調整後全國金融情勢指數與公債指數報酬率互為獨立關係。彭博金融情勢指數、全國金融情勢指數以及調整後全國金融情勢指數與投資等級債券指數報酬率具有雙向回饋關係。全國金融情勢指數則與高收益債券指數報酬率具有雙向回饋關係。彭博金融情勢指數與調整後全國金融情勢指數皆無領先高收益債券指數報酬率的關係，但高收益債券指數報酬率則有領先前述兩者之單向因果關係。 2.經Granger因果檢定與預測誤差變異分解模型綜合判斷，彭博金融情勢指數對於公債指數報酬率解釋能力優於全國金融情勢指數與調整後全國金融情勢指數。對於投資等級債券報酬率的解釋能力則以調整後全國金融情勢指數的解釋能力較佳。而高收益債券指數報酬率則以全國金融情勢指數的解釋能力最優。 3.從衝擊反應函數模型得知，公債指數報酬率與彭博金融情勢指數為正向互動關係；投資等級債券指數報酬率與調整後全國金融情勢指數為負向互動關係；高收益債券指數報酬率與全國金融情勢指數亦為負向互動關係。公債指數報酬率與投資等級債券報酬率受到各項金融情勢指數衝擊後，最晚在4期內可回復均衡狀態，顯示公債市場與投資等級債券市場具有好的流動與效率性。高收益債券市場則因為市場流動性較低，需至6期時間才能回復均衡狀態。 4.當彭博金融情勢指數顯示金融情勢不佳時，增持公債資產可望降低市場變動風險。當調整後全國金融情勢指數顯示金融情勢轉佳時，增加投資等級債券資產可望獲取較公債資產較佳報酬。當全國金融情勢指數顯示金融情勢寬鬆時，持有高收益債券之收益優於公債資產與投資等級債券資產。

本文主要針對金融海嘯前後，亞洲國家資本市場報酬動態相關性的變化進行研究，過去對國際資本市場變化研究，著重於股票市場的關係且多假設相關係數為固定。 本研究應用Cappiello, Engle and Sheppard（2006）提出的AG-DCC GARCH模型（Asymmetric Generalized Dynamic Conditional Correlation GARCH），探討亞洲國家股票與債券市場的動態相關性變化。除了股票市場間報酬相關性的變化之外，同時考量危機發生時可能有flight-to-quality效果，而將台灣、韓國日本之債券市場進行研究，並將資本市場面對正面與負面衝擊時，所可能產生之不同反應納入評估，並採用國際投資者常作為投資參考的MSCI指數與J.P.Morgan指數作為研究資料來源。 研究發現台灣、中國、韓國及日本的股票指數與台灣、韓國及日本的債券市場的相關係數會隨時間變動而變動，並進一步藉由AG-DCC GARCH發現各指數在金融海嘯前後的相關係數趨勢且市場間在金融海嘯後動態相關性有顯著的差異。 投資者進行國際投資組合配置或者投資標的選擇，應考量市場間的動態相關性改變所帶來的影響，並配合本身風險傾向找出最適當的避險方式，避免因忽略市場訊息可能產生的投資風險。對政府而言，制訂政策同時尚需考量國際資本移動產生的衝擊，以及其對政策實際執行的效果影響，進而制訂有效的政策。