本篇論文要探討的主題為何種總體或個體因素會影響投保人在壽險上的解約行為。由於壽險保單的解約行為會讓保險公司面臨現金流、聲譽、逆選擇等風險，進而影響公司營運。因此探討影響保單解約率之因素，進而準確估計保單的解約率為十分重要的議題。此外，不論投保人主動解約或是被動使保單失效均會對保險公司造成影響，因此本篇論文也將利用不同解約率的計算方式進行實證分析，研究是否不同計算方式的解約率會影響實證結果。本文使用NAIC (National Association of Insurance Commissioners)保險資料庫之年報資料，對2004-2014年間保險公司之經營狀況進行分析，驗證解約率實證中常用的三個假說：市場利率假說、緊急資金假說以及保單替換假說，選用之變數包含失業率、利率、保單替換率、高齡比等變數，並採用固定效果模型作為縱橫資料之迴歸模型，分別對不同計算方式所得之解約率進行迴歸分析，並比較彙整其結果。最後針對結果提出未來研究之建議。 / Insurance companies’ business will be influenced by surrender activities in several aspects, such as cash flow problem and inverse selection problem. Empirical researches show that both macroeconomic variables and microeconomic variables will influence surrender behaviors. Hence, this paper seeks to which kinds of macroeconomic variables will influence surrender activities and investigates whether using different ways to calculate surrender rate will cause different empirical results. All available US insurance company data, ranging from January 2004 to December 2014, are obtained from the annual statement in NAIC (National Association of Insurance Commissioners).We found some evidence supporting Emergency Fund Hypothesis and Interest Rate Hypothesis, but using different ways to calculate surrender rate may cause a little bias in conclusion. However, the relationship between surrender activities and macroeconomic variables supports insurance companies to understand and actively manage lapse/surrender risk.

近一、二年來台灣的股市蓬勃發展，投入股市的群眾驟增。但究竟是什麼因素在推動 著股價的波動？在此，我們將探討除了一般之基本分析，技術分析所提供的訊息外， 還有什麼其他的因素可能影響股價？希望以總體的觀點出發，用各種不同的角度來討 討論影響股價波動的因素。 我們將所欲研究的內容分成四大部分，茲分述如下： Ⅰ、定期公佈的總體經濟變數（加：貨幣供給額、通貨膨脹率…等）之統計值，仍是 對整個經濟情勢的評估，亦是投資者據以做決策的參考。所以，我們希望研究這些經 濟變數是否有左右股價的力量？ Ⅱ、在這個資訊發達的時代，國與國間的關係日趨密切，連帶地各國股市的發展亦息 息相關。我們選擇了紐約、東京、香港等地，探討這些地區股價的變動是否會影響至 台灣的股價？各國間的相關程度如何？ Ⅲ、資產市價應該要能反應“基本價值”（FUNDAMENTAL VALUE ），而台灣股票的市 價似乎超過其應有的“基本價值”太多了。因此，我們想利用“泡沫理論”（BUBBLE S THEORY）來檢定台灣股市是否存在有這種“自我預期實現”的泡沫現象？ Ⅳ、最後，擬利用變異數區間檢定（VARIANCE BOUND TEST ）來檢定台灣的股價是否過度波動，而不是一個“效率性”的市場。 我們將利用計量經濟模型來探討這些問題。希望找出那些因素可以用來解釋台灣股價 變動的情形。

房價是台灣重要的公共議題之一，有關房屋價格合理性及其與總體經濟之關聯為本研究所欲探討之主題。國內文獻過去多由房租或所得兩方面分析房價問題，本研究則利用設算租金模型，由購屋者持有成本角度衡量台北市與台灣全區自1993年至2010年之房價狀況。根據本研究計算之結果，台北市在2009年存在房價過高現象，台灣全區則未見此情況。此外，由設算租金指數分解可知，影響購屋者持有成本最重要之兩項因素為利率與購屋者對未來預期，台灣利率自1993年之後皆維持在偏低水準，影響了購屋者購屋意願與房屋價格之成長。為了解不同類型購屋者持有成本與總體經濟市場之關聯，本研究進一步將住宅市場購屋者區分為投資者與自有住宅持有者，根據租金比與總體變數實證結果顯示，投資者關注未來房價預期，而自有住宅持有者則受到利率與貨幣供給額之顯著影響，共同影響兩類購屋者之變數為家戶可支配所得、消費者物價指數與匯率。就本研究之結論，投資者與自有住宅持有者具有差異性，政府提出之不同房價政策可能影響投資者或自有住宅持有者之持有成本及其投資或購屋意願。

由於亞洲金融風暴源於資產價格崩盤，引發系統性風險，影響經濟穩定發展，各國央行開始正視資產價格變動所傳達之訊息，各個金融市場之資產價格也可能反映出投資人對物價之預期及經濟成長或衰退的訊息，似乎可作為央行執行貨幣政策指標或預測未來經濟發展之參考依據。 本研究利用Ederington and Lee(1993)模型，以台灣公債日資料(01/04/2001~12/29/2006)及日內資料(08/31/2005~12/20/2006)檢視經濟數據發佈對台灣十年期公債影響。以日資料實證結果發現僅經濟成長率及海關進出口貿易發佈對公債報酬率波動有較顯著衝擊；日內資料實證結果僅CPI-WPI及景氣對策訊號有顯著影響。台灣經濟數據發佈效果不如國外債券市場來的明顯，使得國內債券市場投資人反而尋求其他私人訊息納入交易策略考慮。

第一章緒論，說明本文的研究目的，及與有關文獻的異同。第二章則建立一個固定匯 率制度下資本不完全移動的充分均衡總體經濟模型，在理性預期假設下，匯率變動對 國內的衡擊取決於二項因素：（１）對變動程度的預測。（２）預期變動的持續性。 吾人並將此結論與傳統的結論作一比較。第三章則將第二章資本不完全移動的假設改 成資本完全移動。在此假設下，本國利率決定於國際水準且BP曲線是IS與LM曲線的線 性組合。吾人以同樣的分析方法將結果與第二章作一比較。第四章則為結論。

一般在分析總體經濟政策時，所採用的模型皆為單一部門的模型，而有二部門分析的 分獻僅有少數二、三篇，然在幾篇文章中，所探討的只是短期效果，而沒有考慮長期 穩定狀態下的效果，同時在模型的設立中亦皆沒有將政府預算限制式納入考慮，此外 在這些文章中亦皆假設經濟體系為靜態的，而不將經濟成長納入考慮，而本文的目的 即在針對這些缺失，將政府預算限制式，經濟成長納入一充分就業之模型中，並利用 此一模型來探討政策的短期效果與長期穩定均衡狀態的效果，此外試圖對這些政策的 傳遞機能做一詳盡而合理的解釋，最後，將本文的結論與有關文獻做一適當的比較。

本研究以所有上市公司為研究對象，其中扣除產業特性較不相同之金融產業，探討在不同程度之資本市場發展的限制下，企業資本結構與總體經濟因素之間的關係是否有所改變，此外以變異數拆解(Variance Decomposition)拆解出在不同時期企業資本結構主要受公司內部因素影響較大，或者主要由外在環境因素主導。最後探討因公司本身因素而導致融資受限之企業，其融資決策與負債比率之關係。 本研究結果顯示： 1. 台灣資本市場發展歷經轉折，經Cusum Test測試出轉折點為 1992年，在轉折點之後，台灣資本市場展趨於健全，企業融資較不受到限制。 2. 轉折點之前，企業融資受限，其負債比率與總體經濟因子呈現正相關，亦即呈順循環。 3. 轉折點之後，企業融資較不受限制，其負債比率與總體經濟因子呈現負相關，亦即呈現逆循環。 4. 經由變異數拆解發現，轉折點之後，總體經濟因子對企業資本結構之影響性增加，表示企業在不受限制的環境下，比較能順應外部環境的轉變而改變其資本結構。 5. 因公司本身因素而融資受限的公司，其負債比率與總體經濟因子間呈現正相關，亦即呈順循環。而融資較不受限之公司，其負債比率與總體經濟因子呈現負相關，亦即呈現逆循環。

近年來許多財務預警模式的研究提供了各種變數對公司財務危機預測能力的研究，其中財務變數屬於個別風險，總體經濟變數屬於系統風險，考慮到個別產業特性的差異，影響的因素也會隨著產業各有不相同，本研究透過加入個別產業變數，分別去探討個別產業變數對企業發生財務危機是否會有顯著的影響。 在實證研究部分，本研究嘗試以受到總體經濟變數影響差異較大的食品業及營建業為例，說明影響企業發生財務危機的因素。本研究依據離散涉險模型以及羅吉斯模型進行廻歸分析後發現，受到景氣循環影響波動甚巨的營建業以及較不受景氣影響的食品業，在加入個別產業因素後，模型的解釋能力提高，而各項總體以及個別產業經濟指標不論在長期、短期都具有參考的意義，在未來分析師進行產業以及公司評價時，我們建議可以依據總體、產業指標、公司財務狀況來進行分析，將會比只考慮總體經濟變數以及財務變數，得到較為準確的判斷。 / Financial and Macro economic variables are two factors always being discussed in past default forecasting researches. Financial variables are idiosyncratic risk and Macro economic variables are systematic risk. Despite above two factors, there might still exist great difference between varied industries and each industry could be affected by different events. The theme of this research will be discussing this issue, and this research could provide some empirical and theoretical value in this issue. In our research, we will test one industry which is affected by macro economic variables and the one which is not been affected so much. Construction and Food industries will be considered in our research. No matter the construction industry or the food industry are not only been affected by macro economic factors but also been affected by individual industry factors. In addition, when we added them together into the model, the ability of explanation increased. The conclusion of our research is that when Analyst making comments on the companies default, they need to analyze with macro economic, individual industry and financial factors separately according to different industries.

經濟體的產出缺口一直是政策執行者的觀察重點，當一國出現產出缺口時，代表資源配置並不均衡，將發生通貨膨脹或是失業的現象，如能提早預期到未來是否會出現產出缺口，將可讓政策執行者即早進行政策實施，且有文獻指出，殖利率曲線資料中具有隱含未來經濟狀況之資訊。 本研究以美國財政部與聯準會之公開資料，將以殖利率曲線之斜率進行預測產出缺口；本文研究美國1977年至2016年之國民生產毛額成分與殖利率之資料，目標為建立對於未來一季將出現正向或負向缺口現象之模型，本研究建立三種預測模型進行比較，分別為線性迴歸模型、羅吉斯迴歸模型與機器學習中的支持向量機，以實質GDP的缺口預測而言，研究結果顯示，三者預測準確度均達到65%以上，支持向量機的準確度更達到80.85%。 得出以下結論，第一，殖利率曲線對於未來總體經濟產出缺口具有一定之解釋力；第二，對於高維度之預測模型在機器學習中的支持向量機表現會較一般常用之迴歸模型佳；第三，進出口的預測力在三個模型下均表現較差，可能為殖利率曲線對於進出口並不具有完整有效的資訊，可能有其餘的經濟指標或金融市場資訊可以解釋；第四，對於實質消費與投資等民間部門經濟行為有超過80%的預測力。 / The output gap of the economy has always been the objectives of policy practitioners. When a country appear the output gap, it means that the allocation of resources is not equilibrium and the inflation or unemployment will occur. The output gap will allow policymakers to implement the policy as early as possible, and the literature notes that the information of the yield curve has information about the future economic situation. In this paper, we using the data from the U.S. Department of Treasury and the Federal Reserve to predict the output gap by the slopes of the yield curve. Our goal is to construct the prediction model for the next quarter. To forecast the real GDP gap, three prediction models were compared, linear regression model, logistic regression model and support vector machine. The results show that the accuracy of the three predictions are more than 65%, support vector machine accuracy to reach 80.85%. We can have conclusions showing below: First, the yield curve has significant explanatory power for the overall economic output gap in the future. Second, the support vector machine perform better than the commonly used regression model. Third, the predictive power of real import and export in the three models are poor performance, there may be the rest of the economic indicators or financial market information can be explained. Fourth, the real consumption and investment has the predictive power more than 80% of the forecast.

本論文是從外部環境的觀點，探討金融環境與總體經濟因素對企業長期融資的影響。鑑於近年來國際化、自由化的腳步不斷加快，國內金融環境產生了相當大的變遷，企業最常使用的長期融資方式，不外乎股票增資、發行公司債及銀行中長期借款三種，因此本論文先整理三種長期融資方式的特性，並就個別發行成長率和佔相對融資比例加以分析，且採股票增資成長率、發行公司債成長率及銀行中長期借款成長率為因變數，利用多元迴規模型，分別以「全部選取法」及「逐步選取法」為三種長期融資方式建立多元迴歸模型，並經由檢定結果找出具顯著影響的金融環境與總體經濟因素。 實證結果發現：股價指數報酬率對企業股票增資成長率具顯著正向關係之解釋能力；民國八十四年起債券型基金的蓬勃發展對企業發行公司債成長率具顯著正向關係之解釋能力；而基本放款利率、逾放比率以及民國八十一年起銀行法修正後新銀行紛紛開業的競爭狀況皆對企業中長期借款成長率具顯著負向關係之解釋能力。 研究發現外部金融環境與總體經濟因素的確對企業長期融資有著不可輕忽的影響力，因此也建議政府應研擬適宜、有效的相關政策並修改法令創造一個健全、多元的資金籌措環境；另由於金融逆中介情況逐漸深化，亦建議銀行可逐漸從事投資銀行路線，積極參與證券市場；而企業從事融資決策時，則應多考慮外在金融環境的變遷，瞭解各種融資工具特性並妥善運用。 / Abstract The purpose of the thesis is to state the effect of finance and macroeconomic factors on long-term financing and analyze the cause and factor for three funding methods. The source of fund empirically is defined by Bank Acceptance, Corporate Bond , and Stock Issue . Dividing them into stock quantities and flow quantities and estimitating by normal and stepwise OLS is to analyze the reason of the low increasing rate by loan and rapid growth by bond or stock in recent years. Empirical Results predict high over loan rate and some revolution in external Financial environment. Despite the ex-post analysis of thesis is consistent with financial situations well but there are some biases in source of data. In addition, result also tell what should commercial bank go and the best financing tools of enterprise.