本文經由模擬比較Chernozhukov and Hansen (2005)所提出的工具 變數分量迴歸方法與傳統分量迴歸方法在不同的內生性情況下, 其估 計偏誤的特性。另一方面,也藉由工具變數分量迴歸方法分析台灣、新 加坡、南韓與香港股市報酬率與成交量間的關係。以工具變數分量迴 歸方法分析價量關係不僅能完整描繪條件於成交量下報酬率的分配, 亦能修正以傳統分量迴歸方法估計同期價量關係所造成估計結果不具 一致性的問題。本文實証結果顯示台灣、新加坡、南韓與香港的正報 酬率與成交量有正向關係; 負報酬率與成交量多有負向關係。且正報 酬率與成交量的相依程度隨著分量的增加而逐漸增加, 而負報酬率與 成交量的相依程度則隨著分量的減少而逐漸增加。

We utilize the model of Llorente, Michaely, Saar and Wang (2002) to exam the dynamic volume-return relation of individual stocks in Taiwan stock market. In the LMSW (2002) model, investors trade to share risk and speculate on private information, and the show that hedging trades generate negatively autocorrelation returns, whereas speculative trades generate positively autocorrelation returns. We use daily volume and return data of stocks listed on TSEC to test the prediction of the model. Our results, which are consistent with LMSW (2002), show the cross-sectional variation in the relation between volume and return autocorrelation is related to the degree of information asymmetry. When we use some difference proxies of information asymmetry to test, the dynamic volume-return relation in Taiwan still consists with the theoretical prediction of LMSW (2002).

本論文以濾嘴法則應用在台灣股票市場，試圖揭露報酬率與成交量之間的關係。雖然在短期內可藉由過度反應獲取報酬，然而，報酬率與成交量的關係仍舊模糊不清，本篇引用的文獻並不足以解釋此研究的結果。另外，我們發現在近十年中，因流動性進行的交易，而非因資訊進行的交易，主導了台灣股票市場。 / This thesis uses filter rule on Taiwan stock market to uncover the relationship between return and volume change. Although the profits for overreaction in a short time horizon exist, the pattern of the combination of return and volume change is unclear. No theory mentioned in the literature seems to be able to fully explain the results in this study. Yet, we find that the liquidity trading, rather than information trading, dominates Taiwan stock market in recent decade.

價量關係一直是投資人觀察股市最直接的工具之一，但如何選擇適當的交易量變數卻是另一個難題。混合分配假說(Mixture of Distribution Hypothesis, MDH)認為交易量足以成為替代市場訊息流入的變數，但普通交易量的資訊成分過於複雜，並不能完全反應重大私有訊息的流入市場，在解釋價量關係上便稍顯不足。因此本文利用異常交易量(surprise volume)取代普通交易量，做為新的交易量變數，再加上GARCH-M的時序模型架構，試著解釋台灣股票市場的報酬波動。 但本文從台灣市場的實證中發現，只有未經過自我相關、季節性調整的異常交易量變數，才能與報酬率波動呈現顯著的正相關，但此交易量變數並無法大幅的降低波動程度的持續性。另外，不對稱的報酬波動效果(槓桿效果)在台灣市場上相當顯著，說明了負面衝擊的效應對於報酬波動的影響會來的較大，但股票加權指數報酬並不具有風險溢酬的特性。

技術分析一直以來是國內投資人在進行股票交易時極為重要的參考依據。學術界對於技術分析的研究常止於指標的獲利性，然而對於技術分析師所倚重的技術型態，則由於涉及指標量化的問題，所以少有學者對此進行研究。Lo, Mamaysky, and Wang﹙2000﹚以核迴歸來平滑股價的波動，並對技術型態加以量化，開啟了學術界研究技術型態的大門。 本研究參考Lo, Mamaysky, and Wang﹙2000﹚的股價平滑模型，並配合價量關係，研究技術型態在臺灣股票市場的有效性。本研究目的在於探討技術型態出現時的報酬率分配是否會和技術型態未出現時的報酬率分配有所不同，並且能否進一步依照不同的報酬率分配來訂定不同的投資策略。除此之外，本研究還探討成交量是否會對股價變動造成影響。 本研究實證結果發現： 1.技術型態出現時的報酬率分配的確和未出現時的報酬率分配之間存有顯著差異。 2.成交量會對股價變動造成影響。本研究發現，在實證模型中加入成交量因子後，技術型態出現時及未出現時的報酬率分配其兩者之間的差異會更加顯著。 　3.利用交易策略形成期所模擬出的技術型態交易策略，在未來五年內可以獲得穩定的報酬，並且可擊敗買入持有策略。 　4.技術型態的有效性，不會因為類股或股票的不同而有所差異，這是因為技術分析是反應投資人心理狀態及資訊分析後的結果，並不會因為股票特性的不同而改變。

價量關係研究於金融市場甚豐，然於台灣之住宅新推個案市場則相當匱乏，因此本研究關注台灣住宅新推個案市場之價量關係，考量住宅空間次市場差異，區分為內部關係─價量關係，以及外部關係─價／量波及效果。研究以全國及五大都會區為（台北市、台北縣、桃竹地區、台中都會區及南高都會區）為空間範圍；1996年第1季至2009第4季之可能成交價、成交量資料，運用時間序列分析方法，釐清住宅空間次市場內部之價量關係是否存在差異，以及次市場間成交價／量是否存在相互影響的效果，以提供預測市場價量趨勢之參考。 研究結果顯示台北市之成交量領先成交價3期，價量交互影響程度較其他地區大，可知台北市住宅市場之成交量變動在住宅市場趨勢預測中更為關鍵；南高都會區之價量存在共整合關係，表示價量調整具長期均衡，背離程度有限；台北縣、桃竹地區及台中都會之價量則無明顯領先落後關係，價量關係相對薄弱。波及效果之研究結果顯示成交價之波及效果主要由台北都會區擴散至其他都會區，影響方向為單向且範圍較大；成交量則以相對鄰近之都會區為影響範圍，影響主要為雙向，但範圍較小。本研究認為台灣住宅市場過度關注價格訊息，然而更應重視成交量變化的掌握，並關注住宅空間次市場基本結構之差異，避免使消息面造成的過度預期成為主導市場的力量。 / There are numerous researches in stock markets and finance, but few in Taiwan newly construction and pre-sale housing markets. Using the Cathay Real Estate Index Quarterly Reports for the period 1996-2009 and applying Granger causality test, the thesis examines price and volume relationship in five metropolises (Taipei City, Taipei County, Taoyuan-Hsinchu, Taichung Metropolis and Tainan-Kaohsiung) in Taiwan. And with the concern of the differences of housing submarkets, the price and volume relationship is classified as intra-relationship and inter-relationship. The former is price and volume relationship in a certain metropolis, the later is the ripple effects of housing price or trading volume between metropolises. The result of intra-relationship shows that housing price Granger-cause the trading volume in Taipei city. That is, volume provides useful information to predict future price. And there is a long-run relationship in Tainan-Kaohsiung metropolis. From the aspect of inter-relationship, housing price changes first in Taipei City and Taipei County; trading volumes have mutual ripple effect between two neighboring metropolises. The results of the research are useful for housing market participants: We should keep an eye on the changes of trading volume. Also the structure of the submarket is fundamental to form the investment strategies.

本研究選取發達成熟市場的美國以及金磚四國其中一份子的俄羅斯及巴西分別檢視股價報酬率與成交量之間的動態價量關係(Dynamic Price-Volume Relationships)，本研究採行Granger (1969)因果關係檢定、近似無關迴歸模型檢定的研究方法，進行兩大部份分析，第一、三國各自進行股價報酬率與成交量之間是否在不同資料型態設計中有相異的價量因果關係。第二、引進以美國次貸風暴發生時間點視為結構變動點，進行次貸風暴發生前後各國股市價量領先落後情形是否發生異動。本研究選以美國、巴西、俄羅斯，各自所代表的股價指數分別是，美國代表指數分別是標準普爾500指數(Standard and Poor’s 500 Index)、那斯達克綜合指數(Nasdaq Composite Index)、道瓊綜合平均指數(Dow Jones Composite Average Index)、巴西為巴西指數(Bovespa Index)、俄羅斯代表為俄羅斯交易系統指數(RTS Index)。 本研究有別於先前文獻具體研究價值之處，本研究發現美國股票市場的價量關係因應著每個不同股價指數的屬性有所呈現出不同的價量關係樣貌，並且透過資料型態設計的不同、結構變動點的納入與以國家為出發的角度，洞察出美國、巴西、俄羅斯的價量關係會根據經濟體成熟度、產業結構、金融市場開放程度等因素，探究出可能出現不同價量關係的狀況。 其實證結果指出，就美國三大指數而言，以採納的所有資料型態綜觀歸納出，美國三大指數具有量先價行的因果關係，且以S&P500、Nasdaq指數以及空頭資料型態的Dow Jones指數呈現出價先量行的關係存在。次貸風暴的發生，美國三大指數具有價先量行的因果關係。 巴西Bovespa指數在每日空頭、每週多頭資料型態具有價先量行的結果，而當次貸發生前後皆不具任何的因果關係。 俄羅斯RTS指數除了在空頭資料型態部分，其餘皆呈現價先量行的結果，而在多頭資料型態部份，呈現量先價行的結果。而當次貸發生後，皆喪失任何因果關係。

本文採用1989年10月2日至2017年4月12日的台灣股市加權指數日資料，並分為漲跌幅限制為7%的區間一，以及放寬為10%的區間二。接著使用〔(最高價-最低價)/昨日收盤價〕以及〔(收盤價-開盤價)/昨日收盤價〕兩個不同變數來衡量台灣股市單日的波動與報酬，然後也運用了週轉率、成交金額、5日均值比三種方法來估算股市成交量。藉此探討台灣股市波動與成交量的關係。使用的方法是分量迴歸模型，更細部的研究股市上漲或下跌時，每個分量之下不同的價量關係。 實證結果顯示，台灣股市普遍存在「價漲量增」與「價跌量增」的現象，且在波動越大的時候也就是分量尾端的部分，其關係更加的明顯。另外，使用三種變數來衡量成交量，在區間二大致得出相同的結論，但是區間一因為週轉率與成交金額的歷史走勢具有差異，所以結果也不盡相同。但是使用週轉率在歷史樣本中更具有相同的比較基礎，因此得出的結論也較一致，所以認為台灣股市仍是以「價漲量增」與「價跌量增」為普遍現象。 / This paper used the Taiwan stock market index daily data from October 2, 1989 to April 12, 2017, which divided into a range of 7% of the price limit, and a range of 10%. There are two different variables to measure the volatility and return: [(the highest price - the lowest price) / yesterday's closing price] and [(closing price - opening price) / yesterday's closing price], and three different variables: turnover, dealing amount, 5-day average ratio to estimate the stock market volume. The method used is quantile regression model, and that allows us to observe different relationship between volatility and volume under every single quantile. Empirical results show that there are two phenomena exist in the stock market of Taiwan: "rising values increase in volume" and "falling values increase in volume." In addition, the use of three variables to measure the volume, in the interval 2 roughly come to the same conclusion, but in the interval 1 because the historical trend of turnover rate and dealing amount are different, so the results are not the same. But the use of turnover in the history sample has the same comparison basis, so the conclusions are more consistent, so that the Taiwan stock market is still the " rising values increase in volume " falling values increase in volume" as a common phenomenon.

本文以臺灣八大類股指數結合分量迴歸模型進行價量關係研究。有別於過去文獻多使用大盤指數進行分析，本文將以產業類股指數作為研究目標。實證結果顯示 : 「價量背離」與「價量齊揚」的效果同時存在於臺灣股市各個類股的價量關係中，且後者的效果普遍高於前者；而在八個產業類股中，尤以金融業在兩側分量的效果大於其他產業。另外，在相同的交易機制下，並非所有產業的價量關係皆會受到漲跌幅限制的影響而改變。本文更進一步選用法人持股佔該類股市值比作為資訊不對稱之代理變數，結果發現資訊不對稱程度較高的產業，在價量齊揚時，法人持股比的係數為負，代表在市場出現正報酬時，會有抑制股價上揚的效果；反之，在負報酬時，會加深股價下挫的力道。 / This research examines the relation between stock return and trading volume of Taiwan’s eight industries using quantile regression model. Our empirical results show that, for most industry indices, both large positive returns and large negative returns are usually accompanied by a large trading volume, with the effect of large positive returns being stronger. Among all industries, the financial industry has the most significant effect in either situation. But for some industries, the price-volume relations change when returns approach the price limits. In addition, we also emphasize the impact of information asymmetry, using ownership share of institutional investors as the proxy variable. The results show that, in the situation of positive returns with large trading volume, the institutional trading variable will restrain stock price from continually rising. In contrast, in the situation of negative returns with large trading volume, the institutional effect will make the stock price overreact.

異質信念(Heterogeneous beliefs)修正傳統資產定價理論中同質信念(Homogeneous beliefs)的基本假設，探討投資者間所持有的不同資訊，以及對於資訊的不同參考程度，如何影響資產定價。 本文試圖以Banerjee(2008)的模型，估計出臺灣投資者對於台灣各家公司股票的價格參考密度；並且透過外部研究者的預測作為市場不同信念的代理變數，探討異質信念對於臺灣股市交易的價量影響。 經由實證結果發現，在台灣的股市交易市場上，當市場的資訊流通速度愈快，投資者對公開資訊的參考密度愈低，投資者愈易依賴自己所持有的私人資訊。當投資者的行為決策將愈顯紛歧時，對交易量和報酬率的影響皆為正。 / Heterogeneous beliefs, which revise the basic assumption of traditional asset pricing theory- Homogeneous beliefs, study the impact on asset pricing by different information owned and referred by investors. I use the model derived from Banerjee(2008)to estimate the degree how Taiwan investors will take into account stock prices when they make investment decisions. Also, I study how heterogeneous beliefs of investors influence stock prices and trading volume in Taiwan stock market, using predictions of external researchers as a proxy variable of dispersion in beliefs. The empirical results show that the degree which investors take into account prices will be lower when a faster information flowing speed exists in Taiwan stock market. When investors rely more on their private information, their investment decision will become much diversified. Dispersion in beliefs has a positive influence on stock trading volume and return.