本研究探討台灣加權股價指數以及本土指數期貨間的「價格發現」關係。研究期間乃自民國87年9月1日至88年12月31日止，選取各交易日內期貨與現貨每5分鐘的資料作為觀察值。在研究方法的採用上包括：ADF單根檢定、共整合檢定、錯誤更正模型（ECM）以及衝擊反應分析與變異數分解等。進而，本研究亦依照相同之分析流程，將資料進一步區分為週一至週六等6個交易日，以探討各交易日的結果是否不同。本研究得出以下之結論： 1. 在ADF單根檢定之下，我們發現不論期貨或現貨，兩數列均為I(1)之數列。 2. 根據共整合的檢定結果，發現台股指數期貨與現貨間存在「共整合關係」，即兩者存在一長期均衡關係，且此一情形亦適用於所有資料與各交易日。 3. 將共整合關係考慮進ECM分析中則可發現，對全體資料而言，不論是期貨或現貨，兩者均會對前期均衡誤差作調整，但是期貨的調整速度較現貨為快，也較為顯著。但對於單一交易日而言，可發現不同之結果：期貨仍會往均衡方向作移動，但現貨除星期五外，並沒有往均衡移動之情形。 4. 在「領先-落後」關係上：就全部資料來看（落後4期），期貨會領先現貨約15分鐘左右，而現貨領先期貨亦為20分鐘，兩者並非單一方向之因果關係。而在週一至週六的結果上，回饋關係亦存在，且領先落後的時間也約為15至20分鐘，唯獨「星期一」期貨似乎未有領先現貨之情形。 5. 在衝擊反應分析與變異數分解方面，不論期貨或現貨，大部分的波動來源，仍是來自於自身的變異程度。但相對上，期貨對現貨預測誤差變異數的解釋程度會高於現貨對期貨預測誤差變異數的解釋程度。同時，由衝擊反應函數來看，亦可得出相類似的結果：即相對而言，期貨對現貨之衝擊較大，且衝擊時間約為15至20分鐘。

中國大陸自2010年4月16日推出第一支股價指數期貨商品-滬深300股價指數期貨以來，不到一年半的時間日交易量已達大約18萬口，超越已推出約13年的台灣股價指數期貨約十萬口的平均日成交量，由此可見中國股價指數期貨的發展潛力與日俱增。另外隨著中國大陸經濟的快速成長，大陸金融市場也逐漸成為國內外大型機構投資人重要的投資市場，而期貨又是投資、避險及套利不可或缺的金融商品。因此本論文將從期貨與現貨的價格關係出發，幫助投資人了解其基本的價格關係，未來進一步可更深入進行相關研究。 本論文選取時間為2010年4月16日至2011年3月15日共220筆日資料，研究方法以向量自我迴歸模型為主，配合ADF、PP單根檢定、共整合檢定、因果關係檢定、衝擊反應函數分析和誤差變異數分解進行中國滬深300指數現貨和期貨之前的價格關係探討。 實證結果顯示：(一)中國滬深300指數現貨和期貨不存在共整合關係；(二)根據因果關係檢定，中國滬深300指數現貨為期貨之「因」；(三)在向量自我迴歸模型中，證明現貨較期貨有較佳的價格發現能力；(四)在衝擊反應函數分析和誤差變異數分解模型中，結果為現貨對於期貨的解釋能力較期貨對現貨的解釋能力高。 隨著中國金融市場快速成長，中國股價指數期貨相信會是未來不可或缺的投資商品之一。但目前台灣地區針對中國股價指數期貨的相關研究較少，希望藉由這篇論文的撰寫，未來能帶動更多研究者進行更深入的研究。 關鍵詞：指數期貨、價格發現、向量自我迴歸模型

資訊不對稱的問題在股市中一直是受關注的議題，一個完善的市場，理應不應當存在資訊不對稱的現象。中國大陸股市在政府宣布開放B股前，上海交易所與深圳交易所中的A股與B股市場屬於完全區隔的現象，國內投資人（多為散戶）只能在A股市場投資，國外投資人（多為金融機構）只能在B股市場投資，在此種制度底下，價格發現機能易受扭曲，資訊不對稱的問題是容易產生的。然而大陸宣布B股開放後，國內投資人可到B股市場投資，資訊不對稱的程度應逐漸變小，改善同家公司在A股與B股市場上市的股票同權不同值的現象。 本文研究目的即在於探討A股市場與B股市場之間是否存在資訊不對稱問題。利用Hasbrouck（1995）提出的價格發現模型-資訊持有比例法（Information share method），計算何者在價格發現過程中佔有較多的資訊比例。研究對象為上海交易所及深圳交易所內同時有在A股市場與B股市場上市的公司每日股價收盤價。以B股宣告開放日2001年2月19日為中心，將樣本分為開放前與開放後兩階段。進一步在實證中應用Pascual, Pascual-Fuster, and Climent（2006）的研究發現。 本研究實證結果：第一，B股開放前，不論加入成交量與否，B股市場皆為價格發現支配者。說明A股市場與B股市場間的確存在資訊不對稱現象。第二，B股開放後，A股市場為價格發現支配者，B股與H股市場為衛星市場。推論原因乃來自於2002年後B股市場幾乎停止新股掛牌；B股開放後B股流動性改善，外資以往賺取的溢價減少；人民幣升值議題，加入WTO全面開放資本市場的承諾等。 / Information asymmetry is an important issue in the financial market. A perfect market should not exist this phenomenon. Before 2001, domestic investors could only buy A shares while foreign investors could only hold B shares. Under this regulation, the function of price discovery is easily distorted, and information asymmetry occurs easily. Shares with identical rights offered by one company would have different values while they are located in class A and class B. This problem, however, should be improved after the deregulation that domestic investors could buy B shares. The main purpose of this paper is to investigate whether information asymmetry exists between A-share and B-share markets. We use information shares approach (Hasbrouck, 1995) to calculate and compare which market has more information share in the price discovery process. The samples include all firms having stocks trading in A-shares and B-shares market on Shanghai Securities Exchange (SHSE) and the Shenzhen Stock Exchange (SZSE). The sample period, October 6, 1997 to October 31, 2005, is divided into two sub-sample periods. Moreover, the model provided by Pascual, Pascual-Fuster, and Climent (2006) is also implied into this paper. This paper concludes that (1) Before deregulating to allow domestic investors to hold B shares, B-share markets is a dominator in the price discovery process no matter considering trading volume or not. It means that A-share and B-share markets indeed exist information asymmetry. (2) After February 19, 2001, A-share markets become a dominator in the price discovery process while B-share and H- share markets become satellite markets. The possible explanations are that there are seldom companies listing in the B shares markets after 2002; the foreign investor gain less premium than before because of enhancing B-share’s liquidity; Renminbi appreciate and capital markets open completely in the end of 2006.

金融市場常常受到政治、經濟與社會環境等因素所影響，所得到價格為眾多變數交互作用的結果，包含了許多雜訊。本文引進一套數據處理方法「整體經驗模態分解」(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)來分析「期貨市場」以及「預測市場」。第一個實證利用EEMD處理台股期貨，分析對台股指數的解釋能力，並同時與原始台股期貨預測台股指數，比較預測結果；第二個實證利用EEMD來分析預測市場，判別是否能有效的消除雜訊，準確預測選舉結果。 第一個實證結果發現，EEMD能有效地過濾期貨市場的雜訊，另外，在最後到期日前十二天或者是前九天，以週期為6.5日經EEMD處理的台股期貨對台股指數的預測較原始台股期貨預測準確；第二個實證結果指出，直接利用EEMD處理預測市場得到的長期趨勢「剩餘訊號」(Residue)來預測選舉並無優於原始預測市場，主因為預測市場參與者不只在乎長期趨勢，亦在乎短期事件的衝擊，故直接利用剩餘訊號預測選舉結果會有所失真，而將剩餘訊號由低頻率之「本質模態函數」(Intrinsic Modes Function，IMF)合併至週期為6日與12日的IMF，得到了EEMD週趨勢價格，分成選前一天和選前十天的資料並與原始預測市場以及民調預測做比較，從不同的準則來看，發現以EEMD週趨勢價格來做選舉預測，準確度較原始預測市場與民調預測的結果更好。根據中選會2012年初選前對選罷法做成的解釋，未來事件交易所在選前十日亦須停止交易，我們可將EEMD運用在日後的選舉預測，把預測市場的合約價格以EEMD處理，應可提高選舉預測的準確度。 / The financial markets are usually affected by political, economic and social environment factors, and thus the volatilities of asset prices in these markets are subject to a lot of noises and shocks. To filter out noises and quantify shocks, this paper applies a data processing method, Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD), and demonstrates its improved prediction to the futures and election prediction markets. While the first empirical application shows that the EEMD effectively filters out the noises in the futures market, the second one indicates that the Taiwanese election prediction using EEMD “residue” is not as accurate as that by original data from the prediction market. The reason why the residue cannot serve as a good predictor is that the market participants consider not only the long-term trend, but also shocks, especially those right before the elections. We then attempt to predict the election outcomes by the week trend series processed by EEMD. The prediction by the week EEMD trend series turns out to be more accurate than that by the poll and original prediction market. Based on this study, we can apply the EEMD to the next election prediction and improve its accuracy.

本研究探討歐洲已開發市場之主權信用違約交換與主權債券和無風險利率之債券信用價差之間的動態關係以及價格發現現象。此外亦分析可能影響歐洲已開發市場主權信用違約交換與債券信用價差變動之因子。 實證結果發現信用違約交換有較明顯之價格發現功能，且信用違約交換與債券信用價差間之基準差與信用風險呈現正向關係。而歐洲主權債券因其性質特殊，其使用德國政府公債作無風險利率反而較歐元交換利率為佳。此外我們發現利率變化與股市皆為影響歐洲主權信用價差之因子，而波動率之影響不明顯，原因也可能是歐洲主權債券過去低風險而成為資金避險標的之特殊性質。 / The thesis examines the dynamic relation between CDS and bond spread on developed European sovereign bonds. We also investigate which variables will affect the changes of CDS and bond spreads. We found that price discovery occurs on CDS more often, and the basis between CDS and bond spread has a positive relationship with credit risk. Due to the special characteristic of developed European sovereign bonds, the German sovereign bond yield is a better benchmark for risk-free rate than the Euro swap rate. Also we found that the change of rates and the return on stock market affect the European sovereign credit spread, but the effect of volatility on credit spread is limited. The reason should be the low-risk nature of these bonds in the past, which made them “safe” products for capitals to park.

本研究的目的在探討台灣貨幣市場短天期利率衍生性金融商品（30天期商業本票利率期貨、90天遠期利率協定〈以下簡稱FRA〉）對其即期利率（30天期商業本票利率、90天期商業本票利率）之『價格發現』功能。可由兩方面來檢定利率遠期協定或利率期貨市場之『價格發現』功能：（1）市場效率性：FRA、利率期貨價格可否作為未來到期日時即期利率之不偏預期；（2）FRA、利率期貨與即期利率價格間之領先-落後關係。 選取各交易日的日資料作為觀察值。在研究方法上採用ADF單根檢定、效率性檢定、向量自我相關模型（VAR）、Granger因果關係檢定、誤差正交檢定、共整合檢定、誤差修正模型。 結論結果發現，90天遠期利率協定（FRA）對90天期商業本票利率進行『價格發現』的分析，以「市場效率性檢定」的結果顯示此市場無效率，亦即無『價格發現』，可能是因為買FRA的機構投資人目的不是持有到到期，僅為判斷短期利率走勢方向，可能買個幾天欲賺取差價利潤，所以非為未來現貨價格的不偏預期；以「領先-落後關係分析」，顯示其無『價格發現』，此一結果的可能解釋是由於台灣FRA市場非集中市場公開交易，交易量尚不及現貨市場。因此市場資訊的不透明可能使遠期契約價格不如現貨價格般具代表性。 30天期商業本票利率期貨對30天期商業本票利率進行『價格發現』的分析，以「市場效率性檢定」結果顯示在到期日前適當的期間（24~36天）此市場具有效率性，即存在『價格發現』；而「領先-落後關係分析」結果則無明顯的領先落後，不具有期貨領先現貨的『價格發現』，此部分我們可能提出的解釋為：在30天期商業本票利率期貨剛推出不久，一般市場上的交易者大多是從事避險交易，鮮少進行投機行為，所以不具有短天的領先落後關係，其顯示價格發現是在考慮市場存在風險溢酬下，到期前24~36天的利率期貨價格是未來現貨價格的預期。