期望波動度在投資組合的選擇、避險策略、資產管理，以及金融資產的評價上是關鍵性因素，因此，在波動度變化甚巨的金融市場中，找出具有良好預測波動度能力的模型，是絕對必要的。過去從事資產價格行為的相關研究都假設資產的價格過程是隨機的，且呈對數常態分配、變異數固定。然而實證結果一再顯示：變異數是隨時間而變動的（如 Mandelbrot(1963)、 Fama(1965)）。為預測波動度（或變異數），Eagle(1982)首先提出了 ARCH 模型，允許預期條件變異數作為過去殘差的函數，因此變異數能隨時間而改變。此後 Bollerslve(1986)提出 GARCH 模型，修正ARCH 模型線性遞減遞延結構，將過去的殘差及變異數同時納入條件變異數方程式中。 Nelson(1991)則提出 EGARCH 模型以改進 GARCH 模型的三大缺點，此模型對具有高度波動性的金融資產提供更成功的另一估計模式。除上列之 ARCH-type 模型外，Hull and White(1987)提出連續型隨機波動模型(continuous time stochastic volatility model)，用以評價股價選擇權，此模型不僅將過去的變異數納入條件變異數的方程式中，同時該條件變異數也會因隨機噪音(random noise)而變動。近年來，上述模型均被廣泛運用在模擬金融資產的波動性，均是相當實用的模型。 本文以隨機漫步(random walk)、GARCH(1,1)、EGARCH(1,1)及隨機波動模型(stochastic volatility)進行不同期間下，股價指數與外匯波動度之預測，並以實證結果判斷上述四種模型在預測外匯及股價指數波動度的能力表現。實證結果顯示：隨機波動模型不論在股價指數或外匯、長期或短期的波動度預測上，都是最佳的波動度預測模型，因此建議各大金融機構可採隨機波動模型預測金融資產未來的波動度。 / Volatility forecast is extremely important factor in portfolio chice, hedging strategies, asset management, asset pricing and option pricing. Identifying a good forecast model of volatility is absolutely necessary, especially for the highly volatile Taiwan stock marek. Due to increasing attention to the impact of marke risk on asset returns, academic researchers and practicians have developed ways to control risk and methodologies to forecast return volatility. Past researches on asset price behavior usually assumed that asset price behavior follows random walk, and its probability distribution is a log-normal distribution with a constant variance (or constant volatility). This assumption is in fact in violation of empirical evidence showing that volatility tends to vary over time (e.g., Mandelbrot﹝1963﹞ and Fama﹝1965﹞). To forecast volatility (or variance), Engle(1982) is the first scholar to propose a forecast model, now well-known as ARCH, whose conditional variance is a funtion of past squared returns residuals. Accordingly, the forecast variance(or volatility) varies over time. Bollerslev(1986) proposed a generalized model, called GARCH, which allows the current conditional variance depends not only on past squared residuals, but also on past conditional variances. However, Nelson(1991) has recently proposed a new model, called EGARCH, which attempts to remove the weakness of the GARCH model. The EGARCH model has been shown to be successful to forecast volatility and to describe successful stock price behavior. In addition, Hull and white(1987) employed a continuous-time stochastic volatility model to develop in option pricing model. Their stochastic volatility model not only admits the past variance, but also depends on random noise of volatility. The above-mentioned models have been widely implemented in practice to simulate and to forecast asset return volatility. This thesis investigates whether random walk, GARCH(1,1), EGARCH(1,1) and stochastic volatility model differ in their ability to predict the volatility of stock index and currency returns over short-term and long-term horizons. The results strongly support that the best volatility predictions are generated by the stochasic volatility model. Therefore, it is recommended that financial institutions may adopt stochastic volatility model to predict asset return volatility.

本文分別使用單因子無套利模型的 Hull and White 模型，以及二因子均衡模型的 Longstaff and Schwartz 模型來評價遠紡 66 期公司債甲乙兩券附有之利率上限。 研究結果額示：在 HW 模型部份，甲券估計出來的利率上限價值為 149.5088bp ；而乙券利率上限的價值則為 1.36E-07bp ，較甲券低。這可能是因為兩券指標利率性質不同的緣故，導致調整速度與波動性均不同。而乙券的利率上限履約利率訂得較高，造成未來利率觸及利率上限的機率不大，價值自然也較低。調整速度的變動並不會影響利率樹的垂直間距，若調整速度增加，甲券方面的利率上限價值並沒有一定的趨勢，乙券利率上限的價值則會逐漸下降。波動性的增加則使得利率樹的垂直間距與利率上限的價格均隨之上升，甲乙兩券都有相同的現象。對 HW 模型來說，若波動性太大，由於仍屬於常態分配，也可能導致利率成為負值。 在 LS 模型部份，估計出的遠紡 66 期甲券附有的利率上限價格為 110.8bp ，而乙券的利率上限價格為 Obp 。履約利率設定越高，導致利率上限價格越低。以甲券而言，當履約利率達到 8% 時，利率上限就失去其價值了。而乙券在契約訂定的履約利率(7.75%)時，其利率上限已毫無價值可言。此外，波動性越大，會導致利率上限的價值越高。甲券的實證結果，波動性與利率上限價格成正向閒係，而乙券部份，則由於履約利率過高，而定儲利率本身波動性並不大的影響，即使波動性改變，其利率上限仍是沒有價值。

自從七○年代之後，世界各國的多國籍企業開始蓬勃發展，以積極的向外求取競爭利基，因而使得這些企業的資產負債表中包含了以各式貨幣計價的實質、金融資產以及負債，因此在金融市場日益開放與自由化的同時，匯率的變動除了將影響其資產及負債的短期帳面價值價值之外，長期來說亦將影響其競爭及獲利能力。因此，本文將針對匯率對台灣多國籍企業的股價所造成的影響來著手，由匯率的走勢切入，觀察研究台灣多國籍企業股價變異數、風險溢酬、貝他係數隨匯率走勢（波動性）不同而發生的改變。 本文的研究期間可分為兩個階段：(1)第一子階段（匯率波動期）：民國75年6月～民國79年5月，(2)第二子階段（匯率平穩期）：民國79年6月～民國83年5月；而觀察的樣本分為三組：(1)多國籍企業(2)國內型企業(3)大型企業。 結果發現各樣本組在匯率波動較大的期間，其股價報酬率變異數以及風險溢酬均明顯匯率平穩期高，顯示匯率的波動性對於多數企業均具有影響力，而不僅侷限於多國籍企業，而影響的程度則以多國籍企業較大。在貝他係數方面，僅有多國籍企業樣本在匯率波動較大期間明顯增加。此一現象表示在其他的因素控制之下（包括產業、規模大小），僅有多國籍企業的系統風險顯著增加，因而可推斷匯率因素為多國際企業的系統性風險因子之一。若將各樣本組各自形成一個投資組合，再進行相同的實證，其結果均類似，也更加支持本文各部份所進行的實證研究。

本文主要針對隔夜情緒影響的不對稱性進行研究，本研究以今日開盤的波動率指數(VIX)與昨日收盤的VIX相減代表隔夜資訊，而波動率指數又稱為恐慌指數，就理論上而言，當市場出現恐慌時，波動率指數亦會上升，本文將以區分市場在恐慌普通與樂觀情緒下，波動度與成交量的關係是否有變化，其中成交量又細分為Total volume, Expected volume與Unexpected volume，此成交量分類的概念源自Illueca and Lafuente (2007)，而波動度與交易量的關係則是參考Darrat et al.(2007)中VAR 的方法來探討。本文以台灣股價指數期貨與台灣股價指數作為研究標的。本文的實證結果顯示在不同的情況下，各種成交量與波動度的因果關係及影響方向均有變化，在隔夜有重要資訊發生時(恐慌或樂觀)，開盤時的預期成交量與未預期成交量和波動度的因果關係會發生變化，若是普通情緒下，則各種成交量與波動度之間皆有雙向的因果關係，惟影響方向不同。開盤時段下，預期成交量除了在樂觀情緒下，會預期成交量使得波動度增加，恐慌與普通情緒下，預期成交量會使得波動度減少，類似提供流動性的角色，但極端情緒下，波動度卻無法對未預期成交量產生影響，代表在極端情緒下，波動度是由未預期成交量所導致，表示未預期成交量為波動的製造者，此與本研究推測未預期成交量帶有較大資訊含量相符。

GARCH模型是最常用來估計股價波動度的方法之一，因為其模型最能解釋股價波動度之叢聚現象，然而有學者發現好壞消息對股價波動度有不同程度的影響，而對稱型GRCH並無法解釋這種現象，因此發展出各種不對稱GRCH模型來描述正負向未預期報酬對股價波動度之衝擊。另外，中國大陸B股因外匯管制政策而只限制境外人士（含臺、港、澳居民）以外幣（美金、港幣）來投資，直到2001年2月19日才開放中國境內人民投資，因此形成很特殊的股票市場，本文以B股股市為實證對象，探討B股股價是否存在波動叢聚及不對稱現象。 　　實證結果顯示，中國B股股票市場雖因政策因素，使得市場機制受到扭曲，但仍符合一般股票市場之特徵，在股票報酬率分配方面出現厚尾的特徵，報酬率之波動性亦具有波動叢聚和異質之現象，故適合用GRCH模型來描述。在波動性不對稱方面，中國B股股價波動度亦具不對稱現象，開放大陸人民投資B股前，正向未預期報酬（好消息）對波動度衝擊影響程度較大，在開放後，負向未預期報酬（壞消息）的衝擊程度大幅增加，因此，在作B股股價波動度預測時，需考慮開放B股政策之影響而從新估計，否則會產生預測誤差。

CBOE於2006年2月推出了VIX選擇權，本論文利用2006年2月24日至2010年6月30日的VIX選擇權資料，計算出其隱含波動度，結果發現VIX選擇權的隱含波動度具有以下性質：(1)隱含波動度隨著價內外程度的提高而上升，故其笑狀波幅大致呈現由左下至右上的型態；(2)隱含波動度隨著到期時間的減少而上升，愈長期的合約平均來說隱含波動度愈低；(3)隨著到期時間的減少，笑狀波幅的斜率更為增加，即隨著到期日的接近，微笑波幅更為陡峭，價內和價外選擇權的隱含波動度的差距加大；(4)VIX和VIX的波動度具有正向的不對稱關係，即VIX的上漲將使VIX波動度上升，且VIX上漲使VIX波動度上升的幅度大於VIX下跌使VIX波動度下降的幅度。 VIX選擇權中，除了價內外程度，到期時間也扮演著相當重要的角色。不論是從樣本內的配適度或是從評價結果來看，加入到期時間因子後，誤差都有大幅的改善，顯示到期時間對於評價選擇權價格很重要，以價內外程度和到期時間作為解釋變數的模型在評價上擁有最高的準確度，而且評價誤差相當穩定，在各個年度當中並沒有明顯的落差。 而本文最佳的模型與Wang ＆ Daigler (2011)使用過去各個模型得到的評價誤差作比較，即便和Wang認為最佳的Whaley模型相比，誤差仍然勝過Whaley模型，因此我們可以推論市場上的交易者或許仍然是採用較簡單的方式來評價選擇權，而非透過類似Lin ＆ Chang此類複雜的模型。

恆常所得假說認為消費者依終生期望所得來做消費規劃，不受短暫性所得變動而改變消費。然實際資料顯示：在景氣循環過程中，暫時性所得變動確會影響消費變動，顯示該假說實際上不成立。本文利用華人家庭動態資料庫，配合追蹤性資料的計量方法來進行檢測該假說。實證結果發現：消費行為違反恆常所得假說。接著加入景氣變換來解釋消費違反恆常所得假說導因於流動性限制。最後利用追蹤性資料的特性，從世代差異的角度看消費者違反恆常所得假說，發現不同世代受流動性限制的影響效果不同，隨著年齡增加，消費者違反恆常所得假說的情況愈弱。 / Permanent income hypothesis(PIH) states that consumers make choices regarding their longer-term income expectations. Transitory income variety could not affect consumption. However, the reality is that consumption would be affected by transitory income during economic fluctuation, and this fact violates the hypothesis. Due to this reason, this paper use Taiwanese panel data : PSFD(Panel Study of Family Dynamics) and econometric model to test the hypothesis. In the empirical results, we concluded: Taiwanese consumption violated PIH. Then generation difference was incorporated into the model to explain the degree of violation of PIH. And the result explained that the generation difference exists in the degree of PIH’s violation.

本文主要研究總體景氣波動對於家戶消費之影響效果，並進一步探討總體景氣於繁榮期與衰退期波動對家戶消費影響是否一致。使用行政院主計總處所提供1979年至2011年之「台灣地區家庭收支調查報告」，共33年度的家戶消費資料。由於樣本為時間序列資料，可能受到重大的經濟因素影響，使得過去消費和現在的費之間的關係發生變化，造成迴歸關係中參數改變，故加入「結構轉變」（structural changes or structural breaks）檢定分析。除了探討總體家戶消費之外，亦將整體資料依家庭可支配所得分組，藉以了解不同所得分配的家戶消費之間差異。 本文研究方法使用普通最小平方法（ordinary least square，OLS）複迴歸模型進行實證分析，分別針對總體景氣波動與家戶消費是呈現正循環或反循環關係，與總體景氣波動之繁榮期和衰退期間對家戶消費的影響程度是否有不對稱之影響作驗證，兩大部分別建構兩組模型。主要結論為以下三個，第一，總體景氣波動對於低所得家戶與總體家戶之消費的影響呈現正循環，且進一步發現景氣繁榮期與衰退期對於家戶消費確實存在不對稱影響。第二，由其他相關變數發現，總體家戶與高所得家戶存在財富效果，擴張性貨幣政策有效，而低所得家戶需藉由所得重分配政策才能有效改善家戶消費情況。最後，結構性轉變實證結果顯示，總體家戶與高所得家戶之消費顯著存在結構性轉變，而低所得家戶則不存在結構性轉變。

依據中華民國證券櫃檯買賣中心公佈之新金融商品業務概況，我們可以看出債券選擇權雖然到2004年7月才核准開放，但是從年度成交金額，債券選擇權均居所有債券與利率衍生性商品之冠。由於債券選擇權市場仍處於開放初期，相關資料如債券選擇權隱含波動率取得不易，因此關於台灣債券選擇權市場並未如指數選擇權市場吸引很多學術與實務界之注目。 本研究嘗試對於台灣債券選擇權市場，從評價模型、市場實務概況描述及未來可能之發展，作進一步之研究；此外，本文亦參酌Goodman and Ho（1997）所進行之美國債券選擇權損益之實證研究，來探討賣出債券「買進選擇權」之一方，是否能同樣在台灣債券選擇權市場獲得相對等之報酬。 本實證分析方法基本上是假設，「債券買權」賣方賣出履約殖利率為一個基本點價外之「債券買權」，選擇權存續期間是以兩個星期為一個循環，以中華民國證券櫃檯買賣中心公佈之每日10年期指標公債加權平均殖利率作為相對應部位調整之依據，分別代入實際波動率與期初「債券買權」之隱含波動率，進行Delta Neutral避險，且假設債券拆借與資金融通利率為中華民國證券櫃檯買賣中心公佈之等殖成交行情表（附條件）中所揭露之附條件利率，來探討賣方是否能夠賺取一定合理之報酬率及其可能面對之風險。 從2005年4月至2005年11月底之實證期間，共計13個循環週期，我們發現下列幾個現象： ◆債券買權與賣權之隱含波動率普遍高於實際波動率，賣權隱含波動率又高於買權。 ◆以賣出債券買權為例，在不考慮交易成本下，賣出買權之一方均能獲利，但損益之變異性都相當大。 ◆在避險波動率參數之使用上，代入實際波動率，不論是從損益之絕對數值或每單位風險報酬，均優於代入期初買權隱含波動率。 ◆從等殖成交行情表（附條件）中所揭露之附條件利率，即債券融資與融券利率，其波動性遠大於債券殖利率，因此在進行債券選擇權交易時必需將此列入評價之重要考量因素。 ◆如果考慮權利金收入，由於目前稅法無法與避險損失互抵，必需被課徵25%營利事業所得稅，因此選擇權賣方均無法獲利。 / According to the fact reports of OTC derivatives released by GraTai Securities Market (GTSM) in 2005, trading value of bond option was top of all interest rate derivatives and bond derivatives, though it was opened lately in July 2004. Due to the difficulty to get the market information like implied volatility of options, we haven’t seen considerable studies on Taiwan bond option market. Owing to the writer of this paper serves in this field, we can take advantage of collecting these data from Interdealer brokers and dealers. Accordingly, we have ground to develop this research. In this paper, we begin our discussion by presenting the landscape of Taiwan bond option market and then turn to review the basic models. Lastly, we reference the empirical study of US OTC Treasury option done by Goodman and Ho (1997) to construct the framework for measuring how investors are fairly compensated by selling call in Taiwan bond option market. To evaluate the profit and risk of option writing, we assume writer can sell two-week call options on ten-year Treasury note at market implied volatility, with a strike yield at one basis point out of daily closing yield. Option writer uses daily closing yields to do the delta neutral hedge. Besides, we take overnight call loan rates of Electronic Bond Trading System in GTSM as the borrowing and lending rates of government bond. Over the empirical period of 2005.04.1-2005.11.30, several circumstances can be found from this study. 1.In average, the implied volatilities are higher than actual volatility. This is in agreement with the results of Goodman and Ho (1997). Besides, implied volatility of put option is generally higher than call option. 2.Without considering transaction cost, call option writer can have vulnerable profit from selling volatility. 3.Adoption of actual volatility can bring better absolute profit and risk-adjusted return than implied volatility in the option valuation. 4.In this article, it shows a striking effect of the borrowing and lending rates of government bonds on the movement of implied volatility spread between call and put. 5.Under current Act of Income Tax, the hedging loss of option writer cannot be offset by premium income. Therefore, call writer can not make profit after tax.

這一篇文章主要的目的在於檢視 Bollen and Whaley (2004) 所提出來的淨買壓假說 (Net Buying Pressure Hypothesis) 在台指選擇權市場上是否一樣有相同的現象。 在本文的研究當中，我們也發現台指選擇權市場，較符合套利限制假說，包括落後一期的隱含波動率的變化和當期的隱含波動率的變化呈現負相關的現象以及價平選擇權的淨買壓對於價外的選擇權隱含波動率影響的程度較價外選擇權的淨買壓來的小。但是從淨買壓來看，其結果和S&P 500指數選擇權不同，因為台指選擇權的淨買壓，除了深度價外賣權以外，全部都是負數。 另外，本研究也將樣本資料區間中，另外分成總統大選前以及總統大選後這兩個階段來分析選擇權的淨買壓是否對於選擇權的隱含波動率變化仍然具有影響力，其結果發現在總統大選前，對買權來說，買權的市場行為符合套利限制假說。另外對賣權而言，在總統大選前，賣權的市場行為符合學習假說。在總統大選後，對買權而言，買權的市場行為改變為符合學習假說。而對賣權而言，在總統大選後，賣權的市場行為並沒有改變，仍然符合學習假說。 / This paper mainly examines that whether the Net Buying Pressure Hypothesis which is issued by Bollen and Whaley (2004) fits the options market in Taiwan? In this paper, we find that the options market in Taiwan supports the limits to arbitrage hypothesis. These phenomena include the changes of implied volatility with lag one is negative with the changes of implied volatility and the net buying pressure of the at-the-money options have less effect on the changes of the implied volatility in comparison with that of out-of-the-money options. But form the prospect of the net buying pressure, the result is different from that of the S&P 500 index options. This is because the net buying pressures in the options markets in Taiwan are all negative besides the deep-out-of-the-money put options. Besides, this paper also analyzes that whether the net buying pressure in the options market will affect the changes of implied volatility of the options before the President election and after the President election. Our research finds that before the election, the market behaviors support the limits to arbitrate hypothesis for call options. But the market behaviors support the learning hypothesis for put options. After the election, the market behaviors support the learning hypothesis for call options. For put options, the results are the same, which support the learning hypothesis.