股利政策的制訂對於公司未來的發展具有高度關係，股利政策主要 的內容主要有現金股利、盈餘配股及資本公積配股，藉由此三種形式的 配置，將影響投資人對於公司的未來發展上的信心與股票市場上的價值 的變動，因此我們將藉由股票型基金來研究此一問題。 本研究藉由股票型基金對上市公司的持股比率，來探討公司制定股 利政策時是否會影響基金經理人的持股，並藉由實證方式來印證股利政 策理論在國內有無不同的結果，茲將結論分述如下： 一、股利的多寡對於公司股價有著顯著的影響，股利越高，公司的股價 也相對越高，推翻『股利無關理論』的成立。 二、股利的多寡，對於基金經理人的持股有正向的影響，在淨值、股東 權益報酬率及本益比方面皆達到正向的顯著影響。 三、在產業別方面，電子產業與非電子產業的持股並沒有顯著不同，但 可以看出電子產業的持股高於非電子產業，且其主要以股東權益報 酬率為主要的選股方式。 四、對於現金股利比率越高的公司，實證上發現經理人持股比率越低， 推翻『一鳥在手理論』。在稅額扣抵比率方面，存在著負向關係並 不具顯著影響。對於課稅股利方面，具顯著負向關係。 / none

根據投信投顧公會統計數據，近年來台灣地區共同基金淨資產總值維持至少新台幣2兆元的水準，2007年底時甚至一度突破新台幣4兆元，由此可知共同基金在台灣地區投資人投資選擇中所佔重要性。另外近年來隨著大陸經濟的快速成長，大陸金融市場也逐漸成為國內外基金重要的投資訴求。因此本論文將從台灣投資人的角度出發，探討如何藉由各類基金績效評估指標，在以投資大陸股市為號召的各檔主要市場中國股票共同基金中進行選擇。 / 本論文選取了九檔市場交易量大、曾經在台灣熱銷或上市交易的共同基金，範圍包含了國內投信募集基金、境外基金以及ETF。資料期間為2006年元月至2008年十二月、資料頻率為月資料。研究方法所採用之迴歸模型有以下兩者，CAPM單因子迴歸模型、衡量基金經理人擇時選股能力的Treynor & Mazuy模型。所採用之基金績效指標有平均月報酬率、累積報酬率、月報酬率波動度、beta值、Treynor指標、Sharpe指標、Jensen指標及擇時選股能力指標。 / 最後實證結果如下。收益指標：大陸及香港上市的ETF表現最佳，表現最差的則是國內募集基金及台灣上市ETF。風險指標：總風險及beta值最低的是國內募集基金及ETF，最高的則是大陸及香港上市的ETF。風險調整後收益指標：深證100ETF的表現最好，至於國泰大中華基金與寶來台商ETF則是表現最差。擇時選股能力指標：缺乏足夠的證據證明基金經理人具有擇時選股能力。 / 隨著中國大陸經濟的快速成長，中國股票共同基金的募集相信會是未來的重要趨勢。但目前台灣地區針對中國股票共同基金的相關研究較少，希望藉由這篇論文的撰寫，可以帶動更多這方面議題的研究與探討。

指數股票型基金(Exchange-Traded Fund，簡稱ETF)成為投資者重要的投資工 具之一，本研究設計一個ETF 投資策略之應用架構，供開發者建置ETF 投資策 略系統，且可快速地將新的ETF 投資策略增加到系統中。投資者操作系統選擇 適用之ETF 投資策略，可得到系統提供的投資組合作為決策參考。本研究先依 投資決策過程分析ETF 投資策略，接著針對各ETF 投資策略及其投資規則，提 出一套共通流程及流程內所需基本功能。最後，依此共通流程及各功能提出三層 式的應用架構，說明架構中核心物件及執行流程，同時在系統基本功能提出設計 上建議，供使用者開發時有所參考。

本論文探討美國次級房貸金融風暴對於國內指數股票型基金績效之影響。以金融風暴中最受矚目的雷曼兄弟破產日2008年9月15日為事件日，且以國內最早發行的6檔指數股票型基金作為主要研究對象，主要以事件分析法進行研究。本論文的目的為助於了解次貸金融風暴，對我國股市整體性之影響，以及投資人在金融環境以及經濟前景不明之時代，是否能藉由投資指數股票型基金，達到財富的相對保全。而由於樣本中6檔指數股票型基金各具特色，也可比較其績效，以作為投資策略設計之參考。 不同於傳統的開放型基金或封閉型基金，指數股票型基金的特色在於不主動調整投資組合，且具有市場買賣交易容易、基金管理費用較低、稅與交易成本較低、基金的投資組合公開且透明、基金的報價迅速且與股票市場同步化，以及可融資融券的設計等便於一般人投資的優點。 研究樣本：寶來台灣卓越50基金(TTT)、寶來台灣中型100基金(TMT)、富邦台灣科技指數基金(FTT)、寶來台灣電子科技基金(PTE)、寶來台商收成基金(PCP)及寶來台灣金融基金(PTF)等6種國內指數股票型基金。 研究期間：以2008年9月15日作為事件發生日，探討事件發生前29天到事件日當天，與事件日發生後一天到事件日發生後30天，兩個區間做為討論。 報酬率的衡量： 一、異常報酬率(AR)的計算。 二、累積異常報酬率(CAR)的計算。 三、平均異常報酬率(AAR)的計算。 四、累積平均異常報酬率(CAAR)的計算。 異常報酬的統計推論： 一、t統計量檢定法。 二、橫剖面法。 實證分析及結果：從累積異常報酬實證可以看出，次貸金融危機對於寶來金融影響最大，台灣50影響最小。

本篇研究以台灣首檔指數股票型基金(Exchange Traded Fund)-台灣卓越50證券投資信託基金，台灣證券交易所股票交易代碼0050，英文名稱：Taiwan Top50 Tracker Fund (簡稱TTT)為研究對象，以個案研究方式探討其在台灣當時之市場環境下在短期內進行多項法規修訂與首創獨步全球的集合實物申購機制，促成其資產規模的成長創下世界紀錄，由上市時的42.87億元，至2004年6月30日達448.61億，短短1年的時間，資產規模增加10.46倍；而基金單位數也持續成長至1,003百萬個單位，較掛牌時的116百萬個單位也大幅成長8.65倍。而該產品開發團隊發展出全球首創之『集合實物申購』初級市場營運模式，順利讓政府相關特殊基金得以將其部份持有股票進行轉換，使得台灣50指數ETF中65.6%的基金資產規模源自於此，本次報告將分析及證明其關鍵地位。

本篇研究主要在於運用追蹤各國指數的指數股票型基金（ETF）來形成國際性投資組合，以長期持有為主搭配市場擇時策略以改進投資績效並比較各種策略下的投資組合表現。就投資組合組成方面：1.效率前緣投資組合是能有效的分散風險的，但實際操作的結果發現其投資組合權重比例很容易受樣本以及取樣期間所影響。2.基本面投資組合由於各國的經濟基礎不同，所以只用一般總體經濟通則來預測各國股市未來的表現其實很容易產生盲點。就擇時策略來說：1.長短利差擇時策略的優點在於買入或賣出的判斷，決策時點明確且交易次數較少。缺點在於容易產生錯誤訊號且錯誤訊號易連續產生。2.移動平均擇時策略的優點在於買賣的上下限明確，能有效的利用報酬的波動性而提升績效。缺點在於：買賣決策需具有即時性，決策延遲則投資績效將會被嚴重影響。 國際性投資組合與擇時策略結合後可發現基本面分析投資組合的績效表現最較佳，可獲得較高之報酬。但其所承受之風險也較其他投資組合來的高，屬於高風險高報酬的投資方式；效率前緣投資組合則為一種對風險較為趨避的投資方式；等比例投資組合若能與擇時策略搭配，從投資績效表現來看不失為一較適合一般投資大眾之投資策略。將風險分散（投資於追蹤大盤的ETF）再分散（組成國際性的投資組合），以長期持有的方式且運用擇時策略避開空頭市場的損失（化被動為主動），確實是能為投資者帶來不錯的投資績效的。

本研究以台灣投資人的角度，探討是否可利用指數股票型基金來建構投資組合，以期能較投資於單一市場能有更佳的投資績效。同時利用期貨契約進行價格、匯率風險之規避。 在2002年8月至2005年1月的研究期間，本研究之投資組合現貨部分，是利用24支於美國證券交易所上市之指數股票型基金與台灣TTT，套用傳統之Markowitz平均數—變異數模式，並考慮不同程度之Home-Bias下，建構出六群組的投資組合。避險策略部分，乃使用交叉避險模型，利用S&P500指數期貨、美元指數期貨、台股期貨進行避險，以期達到持有期間風險最小之目的。並根據匯率的波動情形，再將樣本區分為匯率波動較和緩與相對劇烈的兩子期間。以探討在上述投資策略下，國際投資組合在避險前後是否同樣具有分散風險之優勢，以及避險前後的績效差異，最終希望能對台灣投資人在投資決策上有一適當建議。 本文重要結論如下： 1.本文選取之指數股票型基金，大多數具有複製指數報酬之能力。但是，其投資風險並非僅單純反應當地股市之變動，而是存在部分風險來自掛牌市場的變動。 2.台灣人利用投資指數股票型基金，的確能達到風險分散之目的。避險後，能更加強投資組合在風險分散上的優勢，平均而言，與僅投資於台灣股市相比，未避險之投資組合能降低標準差約15%，避險後之投資組合能再降低標準差約33%。 3.管投資人欲規避的是價格風險或是匯率風險，維持一貫的風險趨避態度並以期貨契約管理，反而是一種機會的損失。如果希望能在價格風險因子呈現有利走勢時仍要避險，不宜使用本研究所使用之追求變異最小之避險模型來設定策略。 4.用期貨契約進行最適避險策略，以等比例投資組合的避險績效最佳。可能之原因為，等比例投資組合其權重相等，配合此避險策略，能同時兼顧匯率風險與股市風險，故避險效果較佳。

i. 本論文在第一章緒論將介紹研究動機、研究目的、研究範疇及 研究對象。 ii. 第二章將介紹本論文之行銷分析理論。 iii. 第三章將自總體環境、國內證券投資信託產業現況及採用「STP」理 論進行國內證券投資信託業之市場分析。 iv. 第四章將採用「行銷4P」理論說明國內證券投資信託基金及基金市 場現況。 v. 第五章~第八章將分別透過「交易成本4C」理論，逐項檢驗本土與外 資證券投資信託業者在國內基金市場之競爭優劣勢。 第九章將歸納整理第四章~第八章本土與外資證券投資信託業者在國內基金市場之4P與4C競爭分析及建議。

本研究以民國86年至90年之54檔投資台灣開放式一般股票型之共同基金為研究對象，探討財務資訊與股票型基金持股間之關聯。主要實證議題包括：（一）在不同的產業之下，共同基金經理人從事持股決策所重視的財務屬性是否有差異及（二）公司之財務表現與共同基金對該公司平均持股比例之關聯性。 本研究分別針對建築、食品、塑化、紡織、電機、資訊電子及服務銷售類等七個產業，首先利用因素分析將16項財務比率萃取出數個具代表性之財務屬性，並加入股票週轉率、淨值市價比、本益比與每股股價等控制變數進行迴歸分析，以探討財務屬性與共同基金平均持股比例之關聯性。 實證結果發現，償債能力、經營能力、投資報酬、經營績效、固定資產資金之安全與效率和現金支應能力六個財務屬性最能代表建築產業之財務表現；償債能力、經營能力、應收帳款週轉率和獲利能力四個財務屬性最能代表食品產業之財務表現；償債能力、利息保障倍數、經營能力、和獲利能力四個財務屬性最能代表塑化產業之財務表現;償債能力、利息保障倍數、經營能力、獲利能力和財務結構五個財務屬性最能代表紡織產業之財務表現;償債能力、資金適足率、經營能力、獲利能力和財務結構五個財務屬性最能代表電機產業之財務表現；償債能力、經營能力和獲利能力三個財務屬性最能代表資訊電子產業之財務表現；而償債能力、經營能力、獲利能力、負債比率和固定資產資金之安全與效率五個財務屬性最能代表服務銷售產業之財務表現。各個產業所萃取出之財務屬性因素不盡相同，顯示彙總公司財務狀況及經營績效的財務屬性確有產業別之差異存在。在所探討的財務屬性構面中，償債能力、經營能力、獲利能力為各產業共同強調之財務屬性。 就基金經理人所做的持股策略來看，不論針對何種產業，償債能力、經營能力及獲利能力均是基金經理人最為重視的財務屬性指標。研究結果另外也顯示，除了服務銷售業、食品業與建築業外，其他產業之償債能力屬性表現越好，基金持股比例愈高。塑化業、紡織業、電機業、資訊電子業和服務銷售業之經營能力屬性表現愈好，基金持股比例也相對愈高。至於獲利能力屬性則在紡織業、電機業、資訊電子業和服務銷售業顯著地對基金持股比例有正面的影響。 本研究之發現顯示，不同的產業在不同的經營環境下，反映公司狀況的財務資訊會因產業別而有所不同，即使在相同的財務比率下，彙總公司財務狀況及經營結果之財務因素屬性仍有所差異，並進而影響基金經理人的持股決策，尤其是償債能力、經營能力和獲利能力，更是投資各產業時廣泛參考的基本財務屬性指標。 關鍵字：股票型基金、財務屬性、基金持股比例 / The primary object of this research is to exam the relationship between financial information of a firm and its share held by mutual funds, based on 54 mutual funds of general stock investments in Taiwan over the period of 1997 to 2001. Two major research issues are investigated in this thesis. The study first explores whether the managers of mutual funds emphasize on the same attributes abstracted from financial statements across different industries for their share-holding decisions. The study then examines the relationship between financial performance of a company and its average invested percentage by mutual funds. This thesis focuses on architecture, foods, plastic, textile, electrical machinery, information electronics, as well as service and sales industries. Based on a factor analysis approach, the thesis is able to obtain several representative dimensions of financial attributes out of 16 financial ratios. Then, the use of multiple regression models enables the study to investigate the relationship between financial attributes and average shareholding percentage of the mutual funds across industries. The empirical results indicate that financial attributes extracted are not exactly the same across industries. It implies that industry differences do exist in financial attributes that summarize the financial conditions and operating performances of companies. Among others, attributes that characterize the performance of liquidity, operating efficiency, and profitability of a firm are found important for share-holding percentage across all industries examined. The research findings show that with exceptions in the service and sales, foods, and architecture industries, liquidity has found to have a significant and positive relation with the share-holding percentage of mutual funds in all industries examined. Operating efficiency has also found to be significantly and positively associated with the share-holding percentage in the plastic, textile, electrical machinery, information electronics, as well as service and sales industries. In addition, a significant and positive relation is found between profitability and the share-holding percentage in the electrical machinery, information electronics, textile, as well as service and sales industries. The finding of this study implies that difference in financial conditions of firms may result in difference in financial attributes across industries; even the analysis is based on the same financial ratios. Further, the liquidity, operating efficiency and profitability are the most essential indicators shared by mutual funds managers in making investment decisions. Keywords: stock-type mutual fund, financial attribute, share-holding ratio

根據研究指出 ETF 資產規模近幾年快速成長，元大台灣卓越 50 基金因市場 規模大等優勢受到投資人的青睞，賴以巨量資料的發展使得文字探勘技術成熟， 故本研究希冀提出一套情感分析的價格預測模型，提升投資者的報酬率。 過往學者以文章中的單詞作為文字探勘的分析單位，常會產生同義詞、多義 詞的問題，因此提出情感型態分析的監督式學習方法建立模型。另外為了解決監 督式學習難以取得訓練資料的限制，本研究混合非監督式學習方法進行主題分群 與情緒傾向標注。 本研究建立台灣股市新聞文本資料集，並篩選熱門議題詞詞庫，進行非監督 式的 LDA 主題模型，發現在 2016 年總統選舉期間，媒體對於公司相關議題的注 意力降低，使得相關的文本數量大幅減少;另外在情緒傾向標注階段，因混和了 NTUSD、知網及自行擴充演算法的情感詞庫，能夠將 10%中性詞彙產生極性判 斷、96%的文本標注情緒傾向。 視覺化工具分析結果指出，DIF-MACD 能夠預測台灣卓越 50 基金的長期走 勢，而新聞情緒指數則在短期的價格波動上表現良好，且在主題模型分群中，總 體經濟、公司維運類別的新聞情緒指數具有約 1-2 日領先指標特性，對於後續的 價格預測模型有所助益。 在監督式情感分析方法，為解決上述同義詞、多義詞的問題，本研究採用型 態分類模型於中文文本，並與向量空間模型、支援向量機等方法做比較。實驗結 果指出優化的型態分類模型，並結合台灣加權股價指數，表現相對良好，F1- Measure 可達 85%。進一步討論新聞情緒對於價格預測的重要性，發現在非交易 時間序列中的新聞情緒，能夠對 0050 的價格波動產生影響。 / The past research points out that the scale of ETF assets has been growing rapidly in recent years. Yuanta Taiwan Top 50 ETF is popular with investors because of the advantages of large market scale. Through the development of Big Data, the technology of Text Mining becomes mature. Thus, we analyze the price forecast model to raise the investors' rate of return. The research of Text Mining used to take the document term to analyze, but it often results in the problem with synonym and polysemy. Therefore, this research proposes a supervised learning method of sentiment pattern analysis. In addition, in order to solve the problem with training data about the supervised learning method, we mix the unsupervised learning method to carry out the subject grouping and sentimental tendency. In this study, we establish the news dataset and screen it as popular terms that are used to an unsupervised method of LDA model. The result points out that the number of news about company dropped significantly during the 2016 Taiwan president election because of the change of media sensation. Moreover, we create the sentiment dictionary that can determine the polarity of 10% neutral terms and the emotional tendency of 96% documents by mixing the NTUSD, HowNet knowledge Database and the self-expansion algorithm. Through the data visualization, the result shows that the curve of DIF-MACD is able to predict the long-term trend of 0050, while the sentiment index of the news makes a good showing in the short-term price volatility. Besides, the news sentiment index of the subjects that belong to general economy and company has about 1 to 2 day leading indicators. Eventually, we employ the Sentiment Pattern Taxonomy Model(PTM) in Chinese texts as supervised learning method and compare with VSM and SVM. The experiment result shows that PTM combined with Taiwan Weighted Stock Index is the best when its F1-Measure is up to 85%. Apart from this, we find that the sentiment index of the news in non-trading time can influence the price volatility of 0050.