工業統計是應用統計的一大支脈, 而應用統計必須以理論統計為其基礎, 二者之間才 能產生相輔相成的效果。本文即是以工業統計中可能遇到的問題出發, 透過統計理論 的應用, 以期解決部份的問題。 在工業統計的範疇中, 常可遇見星形(STARSHAPED)的假設條件, 本文的研究重點即在 於將數個常態母體平均數相等的檢定, 限定在星形的對立假設條件下進行, 并導出此 檢定統計量在虛無假設與對立假設下之分配情形。同時探討其檢定力函數(POWER FUN CTION)所具備之優良性質, 包括對稱性、遞增性等。最后將此檢定與一般慣用的非限 制性對立假設( 即對立假設無特殊限制條件 )下的檢定作一比較, 以證明前者優於后 者。

本論文主要在探討鑑定模擬模式之問題，提出數種可行的統計方法，用以檢定模擬模 式之適合度，並以判定分析討論對模擬模式之認定。首章為緒論，說明本人研究此一 問題之動機、目的、方法與範圍，並簡要敘述本論文之架構及各章節之安排。 第二章論及有關鑑定模擬模式之問題，包括討論鑑定之一般論點、多階段鑑定，以及 統計觀念之應用和對模擬模式分析之，第三章專門探討對模擬模式之適合度檢定，包 括卡方檢定、梅恩─懷特尼檢定、希爾不等係數之指標、變異數分析等方法，並討論 對模式之改良。第四章乃以判定分析並考慮成本因素，討論對模擬模式之認定。第五 章是結論。

本文主旨在研究線性回歸模式中，若殘差之變異數並非一致時，如何作估計？同時如 何檢定母體是否具有不等變異性，其結構如下： 第一章：緒論。 第二章：估計之一般理論。第一節–基本定義。第二節－不偏性。第三節－一致性。 第四節－有效性。 第三章: 估計。第一節－迴歸係數之估計。第二節－殘差變異之估計。 第四章：檢定。第一節–巴萊特檢定。第二節–高、肯氏（GOLDFELD–QUANDT）檢定 。第三節–葛氏（GLEJSER ）檢定。 第五章：結論。

關於貨幣政策傳導機制的探討,包含了傳統的貨幣觀點以及信用觀點,由於傳統貨幣觀點之貨幣政策傳導機制並無法完全解釋經濟變數之變動,因此信用觀點逐漸受到許多學者的重視與討論。信用觀點所探討的貨幣政策傳導機制稱為信用管道,包含了廣義的信用管道(資產負債表管道)與狹義的信用管道(銀行借貸管道)兩種。在本文中,擬從狹義的信用觀點出發,探討不同金融機構是否存在銀行借貸管道。 在本文對信用管道的研究中,我們有別以往以向量自我迴歸模型(VAR模型)、結構化向量自我迴歸模型(SVAR模型)、或將資料一階差分進行一般最小平方法(OLS法)實證研究分析,我們從資料的原始值出發並探討變數之共整合關係(Cointegration),並利用完全修正最小平方法(FMOLS法)對迴歸式進行係數之估計,探討貨幣政策變動下,不同銀行,包括一般銀行、中小企銀、及基層金融機構(農漁會信用部與信用合作社)之放款對於貨幣政策的反應,探討信用管道是否存在於台灣的事實。

本研究針對七個國家包括：美國、加拿大、英國、法國、日本、香港、與澳洲。檢驗各國主成分為REITs商品在內的不動產證券指數，對於該國的消費者物價指數與國際原油價格是否具有正向的通貨膨脹避險效果。並比較各國的普通股價指數對該國的消費者物價指數與國際原油價格的通貨膨脹避險效果。本研究首先檢驗各國不動產證券指數/普通股價指數之月增率與消費者物價指數/原油價格之月增率之間是否具有正相關性。並將消費者物價指數/國際原油價格之月增率以HP濾波分解成永久性部分與暫時性部分，以迴歸估計消費者物價指數/國際原油價格之月增率的永久性與暫時性部分對於不動產證券指數/普通股價指數之月增率是否有正向的解釋能力。並以Granger因果關係檢定通貨膨脹像消費者物價指數或原油價格的月增率是否會Granger影響不動產價格的月增率。最後在進行單根檢定確認各數列皆為I(1)數列之後，檢驗不動產證券指數/普通股價指數與消費者物價指數/國際原油價格是否存在共整合關係，亦即代表是否具有長期的均衡狀態。 結果發現，幾乎所有國家不動產證券指數的月增率不管是對物價指數的月增率或原油價格的月增率的相關係數大多為無相關，在美國、加拿大、與澳洲甚至有些微的負相關，沒有支持通貨膨脹避險的證據。而在迴歸分析的結果，在加拿大、英國、法國，與日本，物價指數月增率的永久性部分對不動產證券指數月增率有負向影響；在美國與香港則是物價指數月增率的暫時性部分對不動產證券指數月增率有負向影響。至於原油價格月增率的暫時性部分則在美國、法國、與澳洲找到對不動產證券指數存在負向影響的證據。其他國家則無法找到支持物價指數月增率或原油價格月增率的永久性或暫時性部分對不動產證券指數月增率具有正向影響。此外Grnager因果關係檢定中，只有美國的消費者物價指數月增率Granger影響不動產證券指數月增率。 而在假設無時間趨勢的共整合檢定之中，所有國家皆有顯著證據支持不動產證券指數與該國物價指數存在共整合關係，但若假設具有時間趨勢，只有加拿大，英國，日本與香港具顯著證據支持共整合關係的存在。而不動產證券指數與原油價格的共整合關係，不論有無時間趨勢，只有在加拿大、日本與澳洲這三個國家找到共整合關係存在的證據。 而普通股股價指數與消費者物價指數或原油價格實證結果顯示，相關係數檢定與不動產證券指數檢定結果相似，大多為無相關；只有美國、法國、與澳洲有些微負相關存在。迴歸分析中，物價指數月增率的永久性部分在加拿大、法國、與日本對普通股價指數月增率有負向影響；暫時性部分則在美國與澳洲對普通股價指數月增率有負向影響。原油價格月增率的暫時性部分在美國與法國對普通股股價指數存在負向影響的證據。而Grnager因果關係檢定中，在較多國家找到顯著證據支持原油價格月增率Granger影響不動產證券指數月增率。共整合檢定中，若不考慮時間趨勢，所有國家的股價指數均對物價指數存在共整合關係，但若考慮時間趨勢，則只有日本與香港有共整合現象；至於股價指數與原油價格的共整合檢定，不論有無時間趨勢，只有在日本、香港與澳洲找到些微共整合關係存在的證據。 整體而言，並無顯著證據存在支持不動產證券指數的報酬會隨著通貨膨脹的增加而增加；或是通貨膨脹的增加可以解釋不動產證券指數的報酬。然而不動產證券指數與消費者物價指數之間的確存在共整合關係，代表長期之下，兩者會往均衡方向調整，具有部分通貨膨脹避險能力。而普通股價指數與不動產證券指數的結果相同，但在檢設具有時間趨勢的共整合檢定上，不動產證券指數在四個國家存在共整合關係，普通股價指數則只有在兩個國家找到共整合存在的證據。不動產證券指數長期而言較普通股價指數具有較好的通貨膨脹避險效果。

在統計學上，高維度常造成許多分析上的問題，如進行多變量迴歸的假設檢定時，當樣本個數小於樣本維度時，其樣本共變異數矩陣之反矩陣不存在，使得檢定無法進行，本文研究動機即為在進行兩群多維常態母體的平均數檢定時，所遇到的高維度問題，並引發在分類上的研究，試圖尋找解決方法。本文研究目的為在兩種不同的正則化方法中，比較何者在檢定與分類上表現較佳。本文研究方法為以 Warton 與 Friedman 的正則化方法來分別進行檢定與分類上的分析，根據其檢定力與分類錯誤的表現來判斷何者較佳。由分析結果可知，兩種正則化方法並沒有絕對的優劣，須視母體各項假設而定。 / High dimensionality causes many problems in statistical analysis. For instance, consider the testing of hypotheses about multivariate regression models. Suppose that the dimension of the multivariate response is larger than the number of observations, then the sample covariance matrix is not invertible. Since the inverse of the sample covariance matrix is often needed when computing the usual likelihood ratio test statistic (under normality), the matrix singularity makes it difficult to implement the test . The singularity of the sample covariance matrix is also a problem in classification when the linear discriminant analysis (LDA) or the quadratic discriminant analysis (QDA) is used. Different regularization methods have been proposed to deal with the singularity of the sample covariance matrix for different purposes. Warton (2008) proposed a regularization procedure for testing, and Friedman (1989) proposed a regularization procedure for classification. Is it true that Warton's regularization works better for testing and Friedman's regularization works better for classification? To answer this question, some simulation studies are conducted and the results are presented in this thesis. It is found that neither regularization method is superior to the other.

許多觀察到的時間序列資料，多呈現高峰厚尾（leptokurtic）的現象，本文引用時間序列資料為Paretian分配之假設，估計各個國家股價指數報酬率於不同頻率資料下之最大級數動差，以觀察其厚尾程度。實證結果發現，各個國家指數報酬率於不同頻率資料下之四級以上動差大部分存在，且不隨資料之頻率不同，而有不同的表現。由此可推論，各個國家股價指數報酬率之歷史分配，其離群值之活動並不嚴重。接著，利用樣本分割預測檢定（Sample Split Prediction Test）來檢定所觀察各個國家股價指數報酬率於同一樣本期間內，其左右尾之厚尾程度是否一致，及檢定所觀察各個國家指數報酬率於跨期間左尾或右尾之厚尾程度是否穩定。在同一樣本期間，檢定時間序列之左右尾之厚尾程度是否一致之檢定中，發現各個國家指數報酬率在所觀察樣本期間內，其左右尾之厚尾程度大致相同；而在跨期間之樣本分割預測檢定中，發現各個國家指數報酬率在像是1987年10月美國股市大崩盤、1990年至1991年間之波斯灣戰爭、1997年亞洲金融風暴等事件前後，其左（右）尾之厚尾程度有顯著差異。最後提出Cusum of Squares檢定，係用於檢定一時間序列資料在所觀察之樣本期間內，其非條件變異數是否為一常數。 Cusum of Squares檢定之檢定結果顯示，本文之各個國家指數報酬率在所觀察之樣本期間內，其非條件變異數並非為一常數。進一步觀察各個國家指數報酬率之Cusum of Squares圖，並綜合前述跨期間樣本分割預測檢定之結果，可推論在處理較長樣本期間之時間序列資料可能遇到結構性變動之情況時，跨期間之樣本分割預測檢定及Cusum of Squares檢定可提供結構性變動可能發生之時點。

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。