本研究分別利用傳統 OLS、誤差修正模型以及 Bivariate GARCH 模型研究以摩根台股指數期貨規避台灣股價指數的避險效果，現貨部分除了摩根台股指數現貨之外，亦考慮了台灣加權股價指數，目的在於瞭解摩根指數期貨的避險效果，並提出未來台灣加權股價指數上市後一套研究指數期約避險績效的研究架構。 本研究實證結果發現： (1)將台灣加權股價指數、摩根台股指數現貨以及摩根台股指數期貨的每日收盤價取對數值，並且依照避險期間分為三種情況，利用 ADF(Augmented Dicky and Fuller)進行單根檢定，結果顯示三個時間數列皆非定態(stationary)。 (2)時間數列取一階差分之後，視為指數的報酬率，同樣利用 ADF 進行單根檢定，結果顯示三個時間數列呈現定態(stationary)，亦即時間列服從 I (1)。此時，報酬的迴歸式存在具有實質意義。進行供整合檢定之結果顯示，無論是台灣加權指數與摩根台股指數期貨市場間，或是摩根台股指數之現貨與期貨市場間存在長期穩定之均衡關係。因此欲研究現貨與期貨市場的避險比率，應考慮誤差修正項。 (3)在加權股價指數與摩根指數期貨間避險效果方面： 1.在樣本內實證中，傳統 OLS 除了在避險期間為每日的情況之外，所造成投資組合變異數降低幅度較大，有較好的樣本內避險效果表現。 2.在樣本外實證中，傳統 OLS 無論在何避險期間，所造成投資組合變異數降低幅度較小，其避險效果皆較差。 3.避險誤差均方根比較方面，傳統 OLS 表現較差。 (4)在摩根台股指數現貨與摩根指數期貨間避險效果方面 1.在樣本內實證中，傳統 OLS 在各避險期間，所造成投資組合變異數降低幅度較大，有較好的樣本內避險效果表現。 2.在樣本內實證中，傳統 OLS 無論在何避險期間，其避險效果差皆較差。 3.避險誤差均方根比較方面，同樣以傳統 OLS 表現較差。 / Investors of Taiwan Stock Market have been long lack of hedging tools. SIMEX has provided a new merchant, MSCI Taiwan Index Future on January 9,1997. In addition, Taiwan Futures Exchange is going to run on July, 1998. Though investors are still not familiar with the new derivatives. Futures will be the new markets in Taiwan and it is the right time for us to analyze it. This research use different econometrics methods to check if it is a good hedge tool for the investors. The results are as followed. 1.The time series of MSCI Taiwan Index futures, MSCI Index Spots and Taiwan Weighted Index are not stationary. They are integrated of order 1. 2.There exist cointegrations between MSCI Taiwan Index futures and MSCI Index Spots, in addition to MSCI Taiwan Index futures and Taiwan Weighted Index. 3.OLS Regression, Error Correction Model and Bivariate GARCH Model are applied to find the optimal hedge retio. Among them, the hedge ratios of Bivariate GARCH Model are dynamic while the other two are constant. 4.According to the in-sample hedging effects results, the OLS are outstanding. The low variance of hedging portfolios and the reduction percentage compared to the no-hedged portfolios prove that. 5.Investors may care more about the out-sample results. From the table we know that Error Correction Model and Bivariate GARCH Model perform better than OLS, especially when the time period is longer. 6.When we check the RMSE, we get the same conclusion that OLS is the worst one among the three methods.

中國大陸於1979年開始進行經濟改革，廣開經濟之門，大量吸收外資來活 潑各項經濟建設活動，正逐步邁向計劃商品經濟的新體制。其中，成立中 國鄭州市場的構想，乃至於正式開業，是大陸傳統社會主義的大改變，表 徵以市場機能為中心的資本主義在大陸抬頭，是應計劃經濟體制必需與自 由市場互相協調配合之經改政策的具體結果。中國鄭州商品交易所與上海 金屬交易所、深圳有色金屬交易所並稱為大陸三大期貨市場，占大陸期貨 總交易量的80％，深受舉世所矚目，成功與否，對大陸經改及形成亞太經 濟圈都具有重要意義。通常期貨市場加入純現貨市場經濟體系，對於穩定 價格和經濟發展有其正面貢獻。本文將探討中國大陸現階段如何建立期貨 市場？如何對大陸傳統經濟體制造成影響與挑戰？目前發展到甚麼程度？ 如何善加利用自由經濟體制的市場機能來成功的發展期貨市場？本文欲對 大陸目前尚在初級水準的期貨市場提出意見，甚至期待其能發展成全球性 期貨市場。本文對全中國大陸期貨市場將作一全面性的概觀、對幾個主要 的期貨交易所作一重點式的簡介，然後進入本文重點，亦即對中國鄭州商 品交易所作詳細探討，包括其運作狀態、市場效率性等，以下是本文內容 。時間數列的資產價格大多為具有單根的非穩定性變數的特性已廣被接受 ，非穩性變數使傳統的F-統計量或t-統計量會得出不正確的檢定結果及估 計。本文採用 Engle & Granger(1987)的二階段估計法，首先以 Dickey & Fuller (1981) 的單根檢定 (ADF unit root test) 得出鄭州 交易所及芝加哥交易所的期貨價格為具有單根的時間數列，其次以 Engle & Granger (1987) 的共整合檢定方法，得出對於才自1993年5月28 日成立的中國大陸鄭州商品交易所與自1865年即開始期貨交易的美國芝加 哥期貨交易所 ( CBOT) 同種商品之間，包括小麥、玉米及大豆，不具共 整合關係，推論此二市場目前尚沒有長期穩定均衡關係，亦即此二市場為 區隔性 ( seg- mented) ，而非共整合性 (cointegrated) 。反之，對鄭 州交易所內不同商品的期貨價格作兩兩共整合檢定，呈現相當高的共整合 現象，隱含一種商品的期貨價格可以被另一種商品的期貨價格所預測 (predictability)，違反市場效率性的假說，故本文得出結論：中國大陸 鄭州商品交易所成立至今短短十個月 (截至1994年3月底止之資料)，尚不 具市場效率性。 / It is now widely accepted that financial price series are generally not stationary and consequently, conventional statisti- cal procedures like F-statistic and t-statistic are no longer appropriate for testing market efficiency and estimation. Since nonstationary variables have infinite variance that make the F- test or t-test invalid, the standard hypothesis testing does not apply to time series with unit roots. This article adopts Engle and Granger's (1987) two-stage estimation. Firstly, apply augu- mented Dickey & Fuller unit root test (1981) to the argricultur markets are with unit roots which means both time series variables are nonstationary. Secondly, apply Engle & Granger's (1987) Cointegration Test to test whether the cointegration relationship, including wheat, corn and soybean futures market, between CZCE and CBOT exists or not, the former one is established on May 28th, 1993 in Mainland China and the latter one is established since 1865 in the United States. The result is the wheat, corn and soybean futures prices in these two markets are not cointegrated which implys by now these two markets have no longterm equilibrium relationship, also implys CZCE and CBOT are segmented, not cointegrated. On the contrary, applying Engle & Granger's (1987) Cointegration Tests to test the different argriculture futures market in CZCE, cointegration can not be rejected. That implys one argriculture futures price can be predicted by other argriculture futures price and the market efficiency hypothesis is rejected. Therefore this article has the following conclusion : the empirical results by now presented the rejection of the market efficiency hypothesis for three argriculture products -- wheat, corn, and soybean -- traded on China Zhengzhou Commodities Exchange.

本文利用晚近發展出來的單根檢定法以及共積檢定法，實証分析美、日兩國二次大戰以後企業購併與總體經濟變數間之關係。其實証方法與實証結果如下：運用ADF 檢定方法對購併、股價、國民生產毛額、利率，作單根檢定，發現美日兩國之購併、股價與國民生產毛額呈一階差分恆定狀態。 此外，本文應用Engle and Granger(1987) 的共積模型分析，將同樣為一 階差分恆定的變數做共積檢定，發現美日兩國之購併與股價、國民生產之間，皆具有長期共同移動的趨勢，因此可以建立一包含長、短期關係之誤差修正模型。本文之實証結果顯示：美國的企業購併與股價水準有正向且顯著之長期穩定關係，而與國民生產毛額則有負向且顯著的長期穩定關係；日本的企業購併與股價及國民生產毛額也有長期穩定之關係，惟影響方向與美國相反。另外，因果關係檢定結果顯示，美國之股價與利率對購併呈單向因果關係，而日本之股價與購併則呈雙向因果關係。由這些實証結果可知，購併風潮之形成，實肇因於總體經濟之波動，而不同國家之企業，由於法令規章、經濟結構、社會制度之不同，因而會有不同之反應。

本研究係探討匯率與總體經濟之關聯性，以中國大陸1996第一季至 2013年第一季之總體經濟變數，共計樣本數為69筆季資料。先以1996第一季至 2013年第一季全期數據進行實證分析。再以2005年7月為分界點，分為1996年第一季至2005年第二季及2005年第三季至2013年第一季數據分別進行實證分析。 本論文就REER、GDP、CPI、M2、UNEMP、CHIBOR、FDI、OPEN等總體經濟變數，以單根檢定及建構向量自我迴歸模型進行實證分析，並以Granger因果關係檢定、衝擊反應分析及預測誤差變異數分解，以了解匯率與總體經濟相互間之關係。 實證結果發現，中國大陸匯率與總體經濟間的關係自2005年7月21日匯率改革後逐漸增強，但整體言之匯率與總體經濟間之傳導能力仍然不大，人民幣匯率的變動主要受其自身影響較多，受總體經濟變數的相互影響較小，顯示其外匯市場的開放程度與一個真正開放的經濟體還是有些許差距。 / This research examines the correlation between foreign exchange rates and macroeconomics by using the data of economic variables of China from the 1st quarter of 1996 to the 1st quarter of 2013. The sample contains 69 quarterly data during the entire period, while the reform of Chinese exchange rate on 21st July 2005 is a crucial division. In order to find the correlation between foreign exchange rates and macroeconomics, the research examines the economic variables such as REER, GDP, CPI, M2, UNEMP, CHIBOR, FDI, and OPEN by using unit root test, vector autoregression model, Granger causality test, impulse response function and variance decomposition impulse response function. The result of the tests indicates that after the reform of Chinese exchange rate on 21st July 2005, the correlation between exchange rates and macroeconomics has been enhanced, but the connection is not prominent. In other words, the fluctuation of Renminbi is mainly affected by the nation’s policy instead of its macroeconomic factors. Hence, the openness of the Chinese foreign exchange market is still distant from a real open economy.

配對交易策略為一被廣為使用的交易策略，其特性為使用數個關聯性高的資產同時建立多空部位，藉此消除大部分的市場風險，賺取與市場趨勢無關聯性的報酬；本研究欲探討共整合法配對交易策略應用於兩類標的資產上之可行性及其功效:台灣證券交易所掛牌的6檔陸股ETF、以及COMEX黃金期貨與CME日幣期貨之組合。本研究使用之配對交易策略應用於6檔陸股ETF大部分參數設定下可獲得正報酬，獲利性卻不如預期，且共整合性質較佳之配對無法保證其交易績效亦較佳；COMEX黃金期貨及CME日幣期貨雖相對共整合性質不佳，仍以原策略測試可獲得較優秀的績效，此結果顯示共整合法配對交易策略於兩類資產上可行性皆不高，而配對交易策略於黃金、日幣組合上可能仍有其功效，尚須以不同方法進行驗證。 / Pairs trading strategy is one kind of market neutral strategy which take both long and short positions in two or more highly correlated assets. By doing this pairs trading strategy can eliminate market risk and make profits which are not correlated with market trends. This paper aims to figure out if pairs trading strategy work well on China ETFs listed in TWSE and the COMEX gold-CME yen future pair. We use the cointegration approach to test and simulate trading performance on the securities mentioned. The result shows that pairs trading strategy profit on China ETFs under most of the parameters, but the returns are insufficient. Furthermore, good cointegration property in the input periods can’t guarantee better performances in the outputs periods. For COMEX gold future and CME yen future, cointegration property in the input periods are worse than China ETFs, but using the same strategy we find a more profitable outcome. The empirical result indicate that pairs trading strategy might still work on gold and yen, but the cointegration approach is not suitable for these two groups of assets.

在全球化趨勢下，地方競爭將取代國家的競爭，地方是國家能否與全球競爭之關鍵，提高地方的競爭優勢與發展地方經濟是各國政府努力的目標。財政制度對長期地方發展扮演重要角色。透過政府間的權限與財源之劃分，一方面可使政府所提供之財貨和勞務適應不同地方人民偏好之制度效率目標，進而使所得成長；另方面可維持全國一致性和地方間的發展平衡，避免各地方所得分配過度懸殊的公平目標。良好的財政制度必須能提升各政府部門自我負責性及經濟效率，促進地方所得成長卻不會傷害地方間均衡發展之公平目標。本文以單根檢定法分析發現民國72年至93年間我國政府部門財政制度變遷，以及民國88年以後財政收支劃分法修正後財政制度調整，的確使政府間財政資源分配更趨向公平，但多個地方政府間財政自主程度並未提升且差異大。又透過民國79年至93年23個直轄市與縣市地方政府長期追蹤資料，分析發現我國財政制度在地方發展上扮演非常重要角色。財政分權制度與地方政府財政收支制度的確對各地方所得成長率與地方所得分配有顯著影響效果。但地方政府財政收支制度無法發揮效率，對地方發展有不利影響。88年財政制度調整後地方財政制度對地方發展之不利影響並未有所改善。本文根據研究結果提出制度建議，以作為未來制定地方財政制度與地方發展政策之參考。 / Local governments faced severe fiscal imbalance problems for a long time, caused in part by long-term structural imbalances between their spending and revenue requirements. May be financial structural has positive consequences on local economic development. The article examines the relationship between the fiscal structure of local government and local economic development. Although most prior empirical studies present inconsistent findings about the effects of local taxing and spending policies, but more empirical works conclude that local income growth relates negatively to tax increases if the revenue finances income redistribution, but not if the revenue finances public services. The study examines these issues with more recent panel data of Taiwan and with more careful attention the effects of fiscal decentralization. We conclude that local economic development relates negatively to local tax increases if the revenue finances local public service . Local Financial structural and fiscal decentralization have negative consequences on local economic development.

本論文的研究主軸圍繞於自我迴歸模型的估計與推論上。文獻上自我迴歸模型的估計多直接採用最小平方法, 但此估計方式卻有兩個缺點:(一)當序列具單根時,最小平方估計式的漸近分配為非正規型態,因此檢定時需透過電腦模擬得到臨界值;(二)最小平方估計式雖具一致性,但卻有嚴重的有限樣本偏誤問題。有鑑於此,我們提出一種「二階差分轉換估計式」,並證明該估計式的偏誤遠低於前述最小平方估計式,且在序列為粧定與具單根的環境下具有相同的漸近常態分配。此外,二階差分轉換估計式相當適合應用於固定效果追蹤資料模型,而據以形成的追蹤資料單根檢定在序列較短的情況下仍有不錯的檢定力。 本論文共分四章,茲分別簡單說明如下: 第1章為緒論,回顧文獻上估計與推論自我回歸模型時的問題,並說明本論文的研究目標。估計自我迴歸模型的傳統方式是直接採取最小平方法,但在序列具單根的情況下由於訊息不隨時間消逝而快速累積,使估計式的收斂速度高於序列為恒定的情況。不過,這也導致最小平方估計式的漸近分配為非標準型態,並使得進行假設檢定前必須先透過電腦模擬來獲得臨界值。其次,最小平方估計式雖具一致性,但在有限樣本下卻是偏誤的。實證上, 樣本點不多是研究者時常面臨的窘境,並使得小樣本偏誤程度格外嚴重。本章中透過對前述問題形成因素的瞭解,說明解決與改善的方法,亦即我們提出的「二階差分轉換估計式」。 第2章主要目的在於推導二階差分轉換估計式之有限樣本偏誤。我們亦推導了多階差分自我迴歸模型下二階段最小平方估計式(two stage least squares, 2SLS)與 Phillips andHan (2008)採用的一階差分轉換估計式之偏誤,以同時進行比較。本章理論與模擬結果皆顯示,一階與二階差分轉換估許式與2SLS之 $T^{−1}$ 階偏誤程度皆低於以最小平方法估計原始準模型(level model)的偏誤,其中 T 為時間序列長度。另外,一階差分轉換估計式與二階差分轉換估計式在 $T^{−1}$ 階偏誤上,分別與一階和二階差分模型下2SLS相同,但兩估計式的相對偏誤程度則因自我相關係數的大小而互有優劣。同時,我們發現估計高於二階的差分模型對小樣本偏誤並無法有更進一步的改善。最後,即使在樣本點不多的情況下,本章所推導的偏誤理論對於實際偏誤仍有良好的近似能力。 第3章主要目的在於發展二階差分轉換估計式之漸近理論。與 Phillips and Han (2008) 採用之一階差分轉換估計式相似的是,該估計式在序列為恒定與具單根的情況下收斂速度相同,並有漸近常態分配的優點。值得注意的是, 二階差分轉換估計式的漸近分配為 N(0,2),不受任何未知參數的影響。另外,當序列呈現正自我相關時,二階差分轉換估計式相較於一階差分轉換估計式具有較小的漸近變異數,進而使得據以形成的檢定統計量有較佳的對立假設偵測能力。最後, 誠如 Phillips and Han (2008) 所述,由於差分過程消除了模型中的截距項,使得此類估計方法在固定效果的動態追蹤資料模型(dynamic panel data model with fixed effect) 具相當的發展與應用價值。 本論文第4 章進一步將二階差分轉換估計式推展至固定效果的動態追蹤資料模型。文獻上估計此種模型通常利用差分來消除固定效果後,再以一般動差法 (generalized method of moments, GMM) 進行估計。然而,這樣的估計方式在序列為近單根或具單根時卻面臨了弱工具變數(weak instrument)的問題,並導致嚴重的估計偏誤。相反的,差分轉換估計式所利用的動差條件在近單根與單根的情況下仍然穩固,因此在小樣本下的估計偏誤相當輕微(甚至無偏誤)。另外,我們證明了不論序列長度(T )或橫斷面規模(n)趨近無窮大,差分轉換估計式皆有漸近常態分配的性質。與單一序列時相同的是,我們提出的二階差分轉換估計式在序列具正自我相關性時的漸近變異數較一階差分轉換估計式小;受惠於此,利用二階差分轉換估計式所建構的檢定具有較佳的檢力。值得注意的是,由於二階差分轉換估計式在單根的情況下仍有漸近常態分配的性質,我們得以直接利用該漸近理論建構追蹤資料單根檢定。電腦模擬結果發現,在小 T 大 n 的情況下,其檢力優於文獻上常用的 IPS 檢定(Im et al., 1997, 2003)。 / This thesis deals with estimation and inference in autoregressive models. Conventionally, the autoregressive models estimated by the least squares (LS) procedure may be subject to two shortcomings. First, the asymptotic distribution of the LS estimates for autoregressive coefficient is discontinuous at unity. Test statistics based on the LS estimates thus follow nonstandard distributions, and the critical values obtained need to rely on Monte Carlo techniques. Secondly, as is well known, the LS estimates of autoregressive models are biased in finite samples. This bias could be substantial and leads to serious size distortion for the test statistics built on the estimates and forecast errors. In this thesis,we consider a simple newmethod ofmoments estimator, termed the “transformed second-difference” (hereafter TSD) estimator, that is without the aforementioned problems, and has many useful applications. Notably, when applied to dynamic panel models, the associated panel unit root tests shares a great power advantage over the existing ones, for the cases with very short time span. The thesis consists of 4 chapters, which are briefly described as follows. 1. Introduction: Overview and Purpose This chapter first reviews the literature and states the purpose of this dissertation. We discuss the sources of problems in estimating autoregressive models with the conventional method. The motivation to estimate the autoregressive series with multiple-difference models, instead of the conventional level model, is provided. We then propose a new estimator, the TSD estimator, which can avoid (fully or partly) the drawbacks of the LS method, and highlight its finite-sample and asymptotic properties. 2. The Bias of 2SLSs and transformed difference estimators in Multiple-Difference AR(1) Models In this chapter, we derive approximate bias for the TSD estimator. For comparisons, the corresponding bias of the two stage least squares estimators (2SLS) in multiple-difference AR(1) models and the transformed first-difference (TFD) estimator proposed by Chowdhurry (1987) are also given as by-products. We find that: (i) All the estimators considered are much less biased than the LS ones with the level regression; (ii)The difference method can be exploited to reduce the bias only up to the order of difference 2; and (iii) The bias of the TFD and TSD estimators share the same order at $O(T^{-1})$ as that of 2SLSs. However, to the extent of bias reductions, neither the 2 considered transformed difference estimators shows a uniform dominance over the entire parameter space. Our simulation evidence lends credible supports to our bias approximation theory. 3. Gaussian Inference in AR(1) Time Series with or without a Unit Root The goal of the chapter is to develop an asymptotic theory of the TSD estimator. Similar to that of the TFD estimator shown by Phillips and Han (2008), the TSDestimator is found to have Gaussian asymptotics for all values of ρ ∈ (−1, 1] with $\sqrt{T}$ rate of convergence, where ρ is the autoregressive coefficient of interest and T is the time span. Specifically, the limit distribution of the TSD estimator is N(0,2) for all possible values of ρ. In addition, the asymptotic variance of the TSD estimator is smaller than that of the TFD estimator for the cases with ρ > 0, and the corresponding t -test thus exhibits superior power to the TFD-based one. 4. Estimation and Inference with Moment Methods for Dynamic Panels with Fixed Effects This chapter demonstrates the usefulness of the TSD estimator when applying to to dynamic panel datamodels. We find again that the TSD estimator displays a standard Gaussian limit, with a convergence rate of $\sqrt{nT}$ for all values of ρ, including unity, irrespective of how n or T approaches infinity. Particularly, the TSD estimator makes use of moment conditions that are strong for all values of ρ, and therefore can completely avoid the weak instrument problem for ρ in the vicinity of unity, and has virtually no finite sample bias. As in the time series case, the asymptotic variance of the TSD estimator is smaller than that of the TFD estimator of Han and Phillips (2009) when ρ > 0 and T > 3, and the corresponding t -ratio test is thus more capable of unveiling the true data generating process. Furthermore, the asymptotic theory can be applied directly to panel unit root test. Our simulation results reveal that the TSD-based unit root test is more powerful than the widely used IPS test (Im et al, 1997, 2003) when n is large and T is small.

有別於國內現有相關研究文獻，本研究首度將台灣50股價指數報酬率及區分多頭市場、空頭市場後之每日台灣加權股價指數報酬率、台灣50股價指數報酬率分別與相對應之每日外資買賣超金額納入研究，並以2002年1月至2008年12月底止之這一段時間為研究期間，從其間所經歷之數個多頭、空頭起伏波段，以瞭解外資之累積性淨買超或淨賣超行為對台灣股價指數報酬率所產生之影響，藉由實證數據探知外資於我國股市是否有洞燭先機，居證券市場領先者之能力，抑或僅是市場之追隨者。 經以因果關係檢定發現，就研究期間內所有樣本資料而言，在台灣加權股價指數方面，台灣加權股價指數報酬率與外資買賣超金額間呈具反饋互為因果之關係，但在落後期數加長後，加權股價指數報酬率對於外資買賣超金額仍維持相當顯著之影響關係，而外資買賣超金額對於加權股價指數報酬率影響之顯著性則有減弱現象。在台灣50股價指數部分，檢定結果則與台灣加權股價指數報酬率之情形有別，台灣50股價指數報酬率對外資買賣超金額存在著明顯之單向影響關係，即外資買賣超金額係隨著台灣50股價指數報酬率漲跌幅之高低而變動。 若將研究樣本資料分為多頭及空頭兩部分，經因果關係檢定發現，台灣加權股價指數與台灣50股價指數無論是在多頭市場或空頭市場，所呈現之結果均相同，即當市場處於大多頭時，外資買賣超金額單向的隨著加權股價指數報酬率及台灣50股價指數報酬率之變動而變動，但在市場處於小多頭或空頭時，外資買賣超金額與加權股價指數報酬率及台灣50股價指數報酬率間之因果關係並不顯著。

自Nelson和Plosser (1982)後，研究經濟資料是否具有單位根現象，已成為近二十年來熱門且重要的課題。因 為資料性質的不同(恆定或非恆定)，對實證計量模型的設定、統計推論以及原理論的發展有深遠的影響。與傳 統探討單一時間數列之單位根的論文不同的是，本篇論文將橫斷面的資料擴大，探討混合型資料的單位根現象 ( Panel Unit Root )。就此課題，文獻上已有兩個不同的檢定方法: Levin、Lin和Chu (1997)的LLC檢定法以及Im、 Pesaran和Shin (1995)的IPS檢定法。 我們的研究，有別於以上兩者，是從「概似比」的角度(likelihood ratio) 和應用檢定共積關係的Johansen (1988)「Trace檢定」，建構新的單位根檢定統計量。首先於文中推導出，「Trace檢定」可用於檢測單一時間數 列的單位根現象。進而，再將橫斷面資料擴大，採用mean group方法，加總平均每個橫斷面時間數列的「Trace 檢定」統計量，形成混合型資料之單位根檢定統計量 。根據中央極限定理，標準化後的 檢定統計量，極限上 收斂至標準常態分配。此外，我們也推導得出 檢定統計量與傳統ADF、LLC以及IPS檢定統計量極限上的關係。 最後，我們以「蒙地卡羅」模擬方法，分析小樣本下「型一誤差」與「檢定力」的表現。發現新的混合型資 料之單位根檢定統計量表現優良，近似於標準常態分配。故在做混合型資料的單位根分析時，採用 檢定統計 量，可得到較精確的推論。

本研究有系統地收集了2003年8月12日到2005年9月30日止共495個交易日的台指期貨、選擇權市場裡P/C量、P/C倉、隱含波動率(AIV)、不同天數的歷史波動率等收盤資料，進行這些因素與行情走勢間的關係，以及因素彼此的互動性。結果證實分析台指選擇權指標是需要區分金融重大衝擊前後期間，以及區分漲勢、跌勢、盤整的各期間，各期間的選擇權指標均會有不同意涵。 本論文證實使用結構轉換的Chow-ARMA(2,1)模型可能比較符合模擬指數 實況，且GARCH(1,1) 模型也很適合描述台期指貨波動度預測力。在選擇權指標方面：P/C量與AIV與台指期貨呈現負相關，P/C倉與台指期貨正相關。其中以P/C倉對指數漲跌的影響程度最大、P/C量的影響程度次之、AIV影響程度最小。若把隱含波動率區分成買權與賣權之各個波動率更有效地預測行情走勢，在大跌期間的買賣權隱含波動率更能表現出優越的預測能力，其中前兩期的賣權隱含波動率(PIV)更是效率性指標， 實證結果使用20天的歷史波動率比較能貼近選擇權市場的變化，跟過去教 科書慣用的90天不同。若比較歷史波動率與隱含波動率間的關係，結論是當「大跌期」歷史波動率大於買權隱含波動率(CIV)時，買權是會被低估的，其他的各種假設條件均不成立。理由有二：一是市場效率性決定了是否可使用隱含波動率與歷史波動率之間的高低關係。二是「大跌時期」相對於「大漲時期」的市場資訊被反應的更敏銳，而在「大跌時期」的賣權價格反應比買權價格反應更快速敏銳。 本研究推論的Chow-ARMA(2,1) 台指期貨模型、GARCH(1,1) 波動率模型、P/C量-P/C倉-AIV的多變數模型、FMA20/XIV模型等等在研判指數變化上具有參考價值，進一步均可以做為選擇權操作策略參考依據之一。