自Markowitz(1952)提出平均數-變異數準則以來，對於該準則適宜性的討論即不曾停止過。許多實證上資料顯示資產報酬率分配不為常態，而越來越多學者也對於高於二階以上之高階動差對投資決策之影響提出證實。本文利用臺灣八大類股指數報酬率分配資料，運用多目標規劃求解法進行實證，發現臺灣股票市場呈現顯著峰態性質，此外，本文樣本外試驗結果亦指出，平均數-變異數-偏態-峰態架構下之最適投資組合的報酬率高於傳統平均數-變異數架構下之最適投資組合以及大盤報酬。

台灣資本市場目前已實行競價拍賣制度有十餘年之久，相關研究資料累積已具相當之規模，因此許多學者進行競價拍賣制度對於承銷制度改變影響之研究，已具相當之成果，大多針對競價拍賣制度實施後是否可以對於改善上市掛牌後股票折價幅度過大以及蜜月期過長等不效率現象進行相關探討及研究。 因此，本研究針對投資人標單資訊內涵進行對報酬率及價格變動率影響之研究，於建立兩大模型研究結果分析後，我們可以清楚了解台灣競價拍賣市場中，個人投資者標單資訊內涵可以提供蜜月期報酬率及變動率的正向解釋能力與預測效果，也因此證明台灣股票市場報酬率及價格波動程度容易受一般散戶投資人情緒所影響；而法人投資者標單資訊內涵則可能由於與美國市場具有結構性差異，使得台灣市場的法人投資者標單資訊內涵無法提供模型的顯著解釋能力，肇因於台灣市場主要參與者為散戶投資人。另外一原因可能是台灣市場中的法人投資者標單資訊內涵已反映在IPO股票價格之中，因此無法對蜜月期及上市後報酬率和價格變動率有所影響。加入峰態係數進行研究後發現，投資者標單需求曲線型態對於報酬率以及價格變動率皆沒有顯著影響，顯示投資人出價集中的高狹峰型態不能解釋蜜月期及上市後的報酬率和價格變動率，可能是由於資訊早已暴露在市場中，價格也早已反映此項資訊，因此無法解釋之後的報酬率以及價格變動率型態。

Fong與Vasicek（1997）提出風險分析應考慮敏感度分析、風險值及壓力測試，才能完整揭露投資組合的風險狀況。其中風險值的計算，不僅考慮二階風險，並且利用三階動差進行偏態修正。本文除了以變異數-共變異數法、歷史模擬法及蒙地卡羅模擬法此三種方法計算風險值，並利用Fong與Vasicek（1997）偏態修正法及Cornish-Fisher偏峰態修正法來做偏態及峰態的修正。而後再利用概似比檢驗法、回溯測試百分比法及Z檢定法作為驗證風險值模型的評比工具。我們建議在95%及99%的信賴水準下，求算風險值可利用Cornish-Fisher所提出的方法修正偏態及峰態。 / Fong and Vasicek (1997) mentioned that risk analysis should include sensitivity analysis, value at risk (VaR) and stress testing, in order to capture portfolio risk. The calculation of VaR should not only consider the second moment but should also adjust the skewness using the third moment. In this article, we determine VaR by employing three methods, the variance covariance, the historical simulation and the Monte Carlo simulation methods. In addition, we also adjust VaR for the skewness and kurtosis using the methods developed by Fong and Vasicek (1997) and Cornish-Fisher. Then, the likelihood ratio test, back testing and the Z-test are used to verify the VaR model. Our final test results suggest that calculating VaR should be adjusted for the skewness and the kurtosis as shown by the method proposed by Cornish Fisher in the 95% and 99% confidence intervals.

因為股票市場常具有厚尾、偏態和峰態的特性且在國際的股票市場之間，股票報酬長存在有尾端相依的情況，所以我們的資產模型不能選用Gaussian分配。 近幾年來，常用GH 分配建構單維度的股票報酬。這篇文章將利用多元仿射JD、多元仿射VG 和多元仿射NIG分配去建構風險性資產的報酬並請應用到資產配置。 建構風險性資產的報酬後，我們提供兩種不同形式的投資組合並且可以導出投資組合的期望值、變異數、偏態和峰態。我們嘗試以投資組合的期望值、變異數、偏態和峰態當成我們的目標函數，然後得出未來最佳的投資組合的權重。為了讓我們的資產配置更加動態和有效率，我們重新估計模型的參數、選擇最佳的投資組合權重，然後重新評估最佳的資產配置在每個決策日期。實證結果發現當股票市場的表現好的時候，我們建議資產配置應使用偏態當成我們的目標函數，但是當股票市場的表現太好的時候，我們建議資產配置應使用變異數當成我們的目標函數。 / Since the stock markets always have the characteristics of heavy-tailness, skewness and kurtosis and there exists tail dependence among the international stock markets, we can’t use the Gaussian distribution as our model. Recently, the generalized hyperbolic (GH) distribution has been suggested to fit the single stock returns. This article will use the multivariate affine JD (MAJD), multivariate affine variance gamma (MAVG) and multivariate affine normal inverse Gaussian (MANIG) distributions to construct the risky asset returns, and apply them to asset allocation. After constructing the risky asset returns, we provide two different forms of portfolio and obtain the mean, variance, skewness, kurtosis of portfolio. We can try to select the optimal weights of portfolio by using the mean, variance, skewness, kurtosis of portfolios as our objective functions. To make our asset allocation more dynamic and efficient, we re-estimate all parameters for our models, select the optimal weights of portfolio, and re-assess the optimal asset allocation at each decision date. Empirically, when the performances of stock markets are good, we suggest that our asset allocation uses the skewness as the objective function. When the performances of stock markets are not good, we suggest that our asset allocation uses the variance as the objective function.

股票市場的報酬率相對於金融市埸是非常重要的，因為其背後的真實機率分配對各種資產定價及選擇權的評價模型都有決定性的影響。本文考慮台灣股票市埸具有漲跌停板的限制來驗證實證中股票報酬機率分配的「厚尾」的現象，希望透過我們的研究能對財務理論在國內金融市埸的應用有更進一步的了解。我們選定了常態分配、對數常態分配及一般化第二種貝它分配 (GB2)來當作是台灣股票報酬率的真實機率分配，以動差法比較再以概似比檢定法(LR test)選出一表現最好的機率分配。由選取的25支國內股票中發現一般化第二種貝它分配 (GB2)可以解釋偏態和峰態對報酬率的影響並且也是概似比檢定法所選出的最適報酬率分配，由此可知一般化第二種貝它分配 (GB2)較為適合作為台灣股票報酬的真實機率分配。