本篇論文利用單根檢定(Unit Root Test)、向量自我迴歸模型(Vector Autoregression)與衝擊反應(Impulse Responses)，檢驗S&P500指數月報酬率、10年期公債月報酬率、消費者物價指數月增率與聯邦資金利率月增率的相關性，我們使用AIC與BIC選取向量自我迴歸最適落後期，最適落後期為落後兩期，S&P500受到其它變數影響並不顯著，10年期公債月報酬率除了受到本身前兩期的影響外，也受到S&P500指數月報酬率前一期的影響，而消費者物價指數月增率則受到本身影響，至於聯邦資金利率除受到本身前兩期的影響之外，也受到S&P500指數月報酬率前兩期與10年期公債月報酬率前一期的影響。

中國大陸自2010年4月16日推出第一支股價指數期貨商品-滬深300股價指數期貨以來，不到一年半的時間日交易量已達大約18萬口，超越已推出約13年的台灣股價指數期貨約十萬口的平均日成交量，由此可見中國股價指數期貨的發展潛力與日俱增。另外隨著中國大陸經濟的快速成長，大陸金融市場也逐漸成為國內外大型機構投資人重要的投資市場，而期貨又是投資、避險及套利不可或缺的金融商品。因此本論文將從期貨與現貨的價格關係出發，幫助投資人了解其基本的價格關係，未來進一步可更深入進行相關研究。 本論文選取時間為2010年4月16日至2011年3月15日共220筆日資料，研究方法以向量自我迴歸模型為主，配合ADF、PP單根檢定、共整合檢定、因果關係檢定、衝擊反應函數分析和誤差變異數分解進行中國滬深300指數現貨和期貨之前的價格關係探討。 實證結果顯示：(一)中國滬深300指數現貨和期貨不存在共整合關係；(二)根據因果關係檢定，中國滬深300指數現貨為期貨之「因」；(三)在向量自我迴歸模型中，證明現貨較期貨有較佳的價格發現能力；(四)在衝擊反應函數分析和誤差變異數分解模型中，結果為現貨對於期貨的解釋能力較期貨對現貨的解釋能力高。 隨著中國金融市場快速成長，中國股價指數期貨相信會是未來不可或缺的投資商品之一。但目前台灣地區針對中國股價指數期貨的相關研究較少，希望藉由這篇論文的撰寫，未來能帶動更多研究者進行更深入的研究。 關鍵詞：指數期貨、價格發現、向量自我迴歸模型

過去文獻探討干預政策影響匯率的管道主要有三個：貨幣管道、資產組合管道與訊息管道。在沖銷干預不改變貨幣基數下，無法透過貨幣管道影響匯率；而過去文獻中對於資產組合管道之實證結果非常不一致，因此，Mussa在1981提出訊息管道認為央行目前的沖銷干預政策可能隱含未來的匯率與貨幣政策進而改變市場參與者的預期而影響目前的匯率水準。 Lewis (1995)使用1985年至1990年美國公開的外匯干預日資料估計一個兩變數的VAR模型，探討干預與貨幣政策之間的關係。同時檢定現在的外匯干預是否隱含未來貨幣政策的改變以及貨幣政策的改變是否引起央行採行逆勢操作的干預政策。Lewis的研究結果顯示，此兩個假設皆成立，表示外匯干預可能預測未來貨幣政策的改變以及貨幣政策的改變也可能使央行進場干預匯率。此外，Lewis也利用衝擊反應函數估計不同貨幣政策變數的衝擊對匯率的影響，發現非借入準備 (nonborrowed reserve) 的衝擊對匯率的影響較M1顯著。 本文參考Lewis的分析架構並且使用台灣資料進行實證分析並進一步估計一個三變數的VAR模型欲探討干預與匯率之直接影響效果。結果發現訊息管道與逆勢操作政策皆存在，且干預對新台幣兌美元的影響較日圓顯著；在貨幣政策變數上，非借入準備對匯率之影響較M1顯著，此結果與Lewis相符。

本文欲以平滑轉換自我迴歸模型(Smooth Transition Autoregressive Model，簡稱STAR模型)及時變平滑轉換自我迴歸模型(Time-varying Smooth Transition Autoregressive Model，簡稱TV-STAR模型)兩種非直線性模型為工具，剖析人民幣實質有效匯率之動態結構。 實證結果得知，在長期干預的情況下，人民幣實質有效匯率拒絕線性檢定且其為LSTAR模型，故可知人民幣實質有效匯率在轉換過程具有不對稱之特性；其次，利用“Specific-to-General-to-Specific”篩選過程得知，若是預測人民幣實質有效匯率，並不一定需要利用到比較複雜的TV-STAR模型；因為樣本外預測，短期間，一階自我迴歸模型的表現可能並不遜於複雜模型；長期而言，則似以STAR模型表現較佳。

台灣證券市場早期對國外投資人有許多的限制，而開放外資來台投資有助於台灣金融與經濟的國際化與自由化，隨著政府對外資的投資限制逐漸減少，外資在台股和期貨與選擇權的交易上對台灣股市的影響也與日俱增。本論文將透過實證的方式，探討外資現貨買賣超、期貨與選擇權多空交易與大盤指數之關係，來瞭解外資的交易行為對台股所造成的影響，以作為投資人交易之參考。 本論文資料期間為2010年1月4日至2012年2月2日共530筆日資料，以台灣加權股價指數報酬率、外資現貨買賣超金額、外資期貨多空未平倉量淨額變化與外資選擇權多空未平倉量契約金額淨額變化為五個研究變數，利用ADF單根檢定、向量自我迴歸模型、Granger因果關係檢定、衝擊反應分析與預測誤差變異數分解探討各變數間之關聯性，瞭解外資的交易行為對台股所造成的影響， 以作為投資人交易之參考。 研究結果顯示：(一)大盤報酬率會受到外資期貨多空未平倉量淨額變化與外資選擇權多空未平倉量契約金額淨額變化之正向影響；(二)Granger因果關檢定顯示，外資期貨多空未平倉量淨額變化與外資選擇權多空未平倉量契約金額淨額變化Granger領先大盤報酬率；(三)衝擊反應分析顯示，大盤報酬率期初受自身衝擊影響最大，而期貨多空未平倉量淨額變化衝擊對大盤報酬率會有正向影響且影響時間最長；(四)預測誤差變異數分解顯示，大盤報酬率產生預測誤差時，外 資期貨多空未平倉量淨額變化有較高的解釋能力。 外資每日在台灣期貨交易所之期貨與選擇權的交易部位對台股現貨股價報酬率具有重要的影響，因此投資人可利用台灣期貨交易所於盤後所揭露之外資每日在台灣期貨多空未平倉量淨額、選擇權多空未平倉量契約金額淨額及其每日變 化，作為現貨股票交易之參考。

本研究選取發達成熟市場的美國以及金磚四國其中一份子的俄羅斯及巴西分別檢視股價報酬率與成交量之間的動態價量關係(Dynamic Price-Volume Relationships)，本研究採行Granger (1969)因果關係檢定、近似無關迴歸模型檢定的研究方法，進行兩大部份分析，第一、三國各自進行股價報酬率與成交量之間是否在不同資料型態設計中有相異的價量因果關係。第二、引進以美國次貸風暴發生時間點視為結構變動點，進行次貸風暴發生前後各國股市價量領先落後情形是否發生異動。本研究選以美國、巴西、俄羅斯，各自所代表的股價指數分別是，美國代表指數分別是標準普爾500指數(Standard and Poor’s 500 Index)、那斯達克綜合指數(Nasdaq Composite Index)、道瓊綜合平均指數(Dow Jones Composite Average Index)、巴西為巴西指數(Bovespa Index)、俄羅斯代表為俄羅斯交易系統指數(RTS Index)。 本研究有別於先前文獻具體研究價值之處，本研究發現美國股票市場的價量關係因應著每個不同股價指數的屬性有所呈現出不同的價量關係樣貌，並且透過資料型態設計的不同、結構變動點的納入與以國家為出發的角度，洞察出美國、巴西、俄羅斯的價量關係會根據經濟體成熟度、產業結構、金融市場開放程度等因素，探究出可能出現不同價量關係的狀況。 其實證結果指出，就美國三大指數而言，以採納的所有資料型態綜觀歸納出，美國三大指數具有量先價行的因果關係，且以S&P500、Nasdaq指數以及空頭資料型態的Dow Jones指數呈現出價先量行的關係存在。次貸風暴的發生，美國三大指數具有價先量行的因果關係。 巴西Bovespa指數在每日空頭、每週多頭資料型態具有價先量行的結果，而當次貸發生前後皆不具任何的因果關係。 俄羅斯RTS指數除了在空頭資料型態部分，其餘皆呈現價先量行的結果，而在多頭資料型態部份，呈現量先價行的結果。而當次貸發生後，皆喪失任何因果關係。

金融情況指數(FCI)是欲融合影響實質經濟活動過程不同貨幣傳遞管道，描述實際金融市場情形，被定義為金融變數與經濟活動之間的關係，主要是描述一些金融變數如何影響經濟現有以及未來的經濟情況，觀察執政者是否能透過執行政策使經濟活動獲得改變，甚或是推斷未來經濟情勢的特性。 在之前國內建立的金融情況指數研究文章僅包括了利率、匯率與資產價格的貨幣傳遞過程，但信用傳遞過程對於現今總體經濟影響的重要性也不容小覷。本文即嘗試加入信用傳遞管道相關變數，依據Jan Hatzius et al.(2010)針對美國所建構的金融情況指數所選取的變數，依照台灣目前現有金融市場的變數或是具有相同概念之變數作為選取，透過主成分分析法挑選並建立五個小指標，再將小指標簡單平均，經過三次平滑樣條消除雜訊後建構出金融情況指數。 研究結果顯示，於2003年2月至2010年12月期間，金融情況指數確實對於景氣情況之預測具有一定的實質幫助。以同時指標綜合指數當作台灣當前景氣狀況，金融情況指數的預測能力平均為55.3%。使用向量自我迴歸模型可發現金融情況指數在5%顯著水準下，前8期大都對於當期同時指標綜合指數具有影響力，而應用Granger因果關係檢定結果，在5%顯著水準下，金融情況指數具有領先同時指標綜合指數之關係。

利用系統性風險之系列商品來擴大投資組合之投資集合與避險為近來非常熱門的議題，本文除了將波動率指數納入投資組合之外，並額外加入信用風險指數，藉由各種績效指標來衡量系統性風險指數能為投資組合所帶來的綜合效益。根據效率前緣與績效指標的結果顯示，投資級信用風險指數可以有效提升投資組合的夏普值，但卻不會使投資組合之風險值提升太多。 本文利用向量自我迴歸模型分析信用風險指數與大盤之間的動態關係，同時還利用分量迴歸進一步分析在不同報酬率之下，信用風險指數與大盤之間的關聯性。發現當市場狀況越差時，波動率指數與投資級信用風險指數間的相互影響幅度會越大，且分量迴歸其估計係數在中高分量時，明顯高於最小平方回歸模型。 　　綜合來說，根據本文的實證結果與過去眾多學者所做之研究，系統性風險指數確實可增進投資組合的投資效率，擴大投資組合的夏普值。更重要的是，研究信用風險指數的論文相當稀少，本文可增加此系列商品的文獻。同時也可當作台灣推出信用風險指數來促進市場效率以及作為風險管理之工具時的參考。

由於過往文獻在討論國際貿易時多討論匯率波動與外國產出變動對我國出口量的影響，但生產成本對國際貿易的影響也很重要，故本文選擇將國內與外國生產成本納入模型當中，建構一個包含匯率、國內生產成本、貿易條件、出口量、外國產出以及外國生產成本共六個變數的SVAR模型，並分別就我國主要貿易對象、美國以及歐元區三組資料進行分析，討論不同的外國變數是否將對我國出口量與貿易條件產生不同影響。 在國內變數之間的交互影響上，不同的資料實證結果差異並不大。實證結果顯示匯率上升將造成我國出口量短期減少，長期增加，且匯率和貿易條件長期呈現負相關；國內生產成本上升在長期將造成出口量減少，貿易條件改善；貿易條件和出口量兩者之間則呈現反向關係。 不論是在我國主要貿易對象、美國或是歐元區的實證結果都指出，外國產出上升將造成我國出口量在短期上升，長期下降；而當我國主要貿易對象產出上升時，我國貿易條件短期惡化，長期將改善；美國與歐元區的產出上升，則將造成我國貿易條件在短期和長期都惡化。 外國生產成本變動對我國出口量與貿易條件的影響在不同對象中存在不同效果。當美國生產成本上升，在長期將使我國出口量減少、貿易條件改善，但當歐元區生產成本增加時，長期則將造成我國出口量增加、貿易條件惡化。造成結果不同的可能原因為，我國自歐元區進口的商品中包含較多最終商品，因此歐元區生產成本變動對我國生產成本與出口價格影響較小。 實證結果顯示，在長期我國出口量上升往往伴隨著貿易條件的惡化，表示我國在國際貿易發展上可能具有貧困化成長的問題。

本論文依據 Bernanke, Boivin, and Eliasz (2005) 之模型，建立因子擴充向量自我迴歸 (factor-augmented vector autoregression,簡稱 FAVAR) 模型分析台灣之價格僵固性 (price stickiness) 問題。我們考慮了台灣 1998 年 1 月至 2014 年 2 月之時間序列月資料，總共包含 267 個變數，其中包含總合物價 (aggregated prices，又稱總合價格)與非總合物價 (disaggregated prices，又稱非總合價格、類別物價或類別價格)。總合物價指的是經濟體系中於一段時間內將許多商品與服務聚合成一能代表全體的物價，相較之下，分類較細項之商品或服務價格則視為非總合物價。同時，我們將價格所受到的影響來源分成總體項干擾 (common component shock，又稱總體項衝擊或總體項波動)與類別項干擾 (sector-specific shock，又稱非總體項衝擊或非總體項波動)兩項。總體項干擾是會影響整個經濟體系之波動，其中還可區分出貨幣政策干擾(monetary policy shock，又稱貨幣政策衝擊或貨幣政策波動)，亦即貨幣政策工具－隔夜拆款利率（以下簡稱利率）－的變動，而類別項干擾即為其餘不會同時影響整個經濟體系的波動。我們分別觀察總合與非總合物價對於總體項、類別項與貨幣政策干擾之衝擊反應 (impulse response)，藉此判斷台灣不同性質價格之僵固程度。此外，我們也透過分析貨幣政策干擾造成工業生產指數 (industrial production index，簡稱 IPI) 與消費者物價指數 (consumer price index，簡稱 CPI) 衝擊反應形成之價格困惑 (price puzzle) 現象，比較 FAVAR 與向量自我迴歸 (vector autoregression，簡稱 VAR) 模型何者較能描述真實經濟市場情況。 我們的實證結果顯示，非總合價格面對所有干擾都有立即且顯著的反應而不具僵固性。其中，類別項干擾造成的影響持續期間較短，很快收斂至新均衡；總體項干擾造成的持續期間則較長，而貨幣政策干擾更是到了第 48 個月仍無法達到新均衡。相對地，總合價格面對貨幣政策干擾的反應微小而呈現僵固性。此外， VAR 模型下，總合變數皆呈現明顯價格困惑現象。反觀 FAVAR 模型下， IPI 反應慢且小而穩定，而 CPI 的價格困惑現象顯著卻不如 VAR 模型下的反應久。因此我們獲得結論， FAVAR 模型對於本研究而言，考慮了更大量的經濟指標或許更能描述現實經濟狀況。