過去文獻對於房價的研究，不管是應用橫斷面分析探討個體層面影響房價之因素，或是應用時間數列分析房價的長期勢，抑或是在分析房價與總體經濟變數間的關係時，多忽略不同次級市場間的互動關係，然而不同次級市場的房價常因為替代性或者是互補性而產生波及效果。 因此本研究將次級市場以行政區域來劃分，以北部地區的四個行政區（台北市、台北縣、基隆市、桃園縣）為研究範圍，利用時空數列分析方法，首先以單根檢定與共整合方法分析四個次級區域的房價時間數列是否有穩定特性，區域房價間在長期是否具有一種穩定的線性組合關係，以說明四個次級區域間房價的異質性與相依性。其次，應用具有誤差修正機制的向量自我相關模型，亦即VECM（Vector Autoregression in Error Correction Model），利用誤差修正模型探討區域房價在次級區域短期失衡時的調整速率，並以Granger因果檢測其間的互動關係及區域房價在時間上、空間上的領先、落後關係。最後對於影響區域房價的重要總體變數納入考量，分析重要區域總體變數在空間上與時間上的相關性與互動性。

自行車一詞儼然成為綠色環保的代名詞之一，台灣自行車業過去在國際間，被認定為品質粗糙的產品，在經過多年努力的情況下，台灣自行車業不斷的備受肯定，隨著近年全球暖化議題、全球性健康概念、油價飆漲、金融海嘯爆發等，諸多原因造成自行車從不被看好的代步工具，演變到現在成為休閒運動工具的轉變，其中；台灣自行車2008年的金融海嘯中，相較於其他傳統產業，不論是出口產值或是股價不降反漲，大舉逆勢成長，其中巨大(Giant)、美利達(Merida)、愛地雅(Ideal)，成車製造商，近年來分別占出口前三大。 所以本研究要探討，金融海嘯爆發的前後，對台灣自行車業帶來的影響，研究資料選定為2000年1月至2013年12月間的巨大股價(9921)、美利達股價(9914)、愛地雅股價(8933)、台灣股價加權指數(TWII)、原油價格、工業生產指數的月資料，共168筆。透過單根檢定檢測資料是否為定態，利用共整合檢定確定是否含有至少一組解，搭配向量誤差修正模型檢測變數間的長短其關係，在利用複迴歸模型檢測。 研究結果顯示，巨大、美利達、愛地雅和台灣加權股價指數具有顯著關係，由於台灣自行車屬於出口導向以及中高價位產品，故全球景氣對台灣自行車業深具影響。其中，巨大和美利達除了ODM外，亦有自有品牌在全球銷售，愛地雅定位專業ODM專業代工廠，前者發展不同市場。 / The word "bicycle" has become one of the pronouns of environmental protection. In the past, Taiwan bicycling industry was treated as low-quality products internationally. With long-time effort, Taiwan bicycling industry was highly appreciated. Recently, global warming issue, cosmopolitan health sense, dramatically increased oil price, the eruption of financial crisis, and many reasons lead the bicycles have not positively evaluated as means of transportation. Now, it becomes the outdoor recreation mean. Comparing Taiwan bicycling industry with other traditional industry, it doesn't fall down but highly increase no matter export value or stock price. The manufacturer of Giant, Merida, and Ideal are the top 3 of export recently. So this study want to explore the things happened before and after the outbreak of the financial crisis that affects bicycle industry in Taiwan, research data for selected between January 2000 and December 2013, relationship between the Giant(9921) shares, Merida (9914) shares, Ideal(8933) shares, TWII, the price of crude oil, industrial production index. Through the Unit Root Test to test whether the data is the steady state or not. By using cointegration test to make sure whether contains at least one group of solutions and vector error correction model to detect the length of the relationship between variables, and using the multiple regression model to test. Results of the research shows that Giant, Merida, Ideal has significant relationship with TWII, because Taiwan bicycle are export-oriented and high price products, so the global boom has profound influence to Taiwan bicycle industry, among them, the Giant and Merida except the ODM, have their own brands in global sales, Ideal professional locate, ODM professional contract, the former develops different markets. / 摘要 I Abstract II 謝辭 III 目錄 IV 圖目錄 VI 表目錄 VII 第一章　緒論 1 第一節　研究動機 1 第二節　研究目的 3 第三節　巨大機械工業股份有限公司簡介 4 第四節　美利達工業股份有限公司簡介 5 第五節　愛地雅工業股份有限公司簡介 6 第六節　研究架構 7 第二章　文獻回顧 9 第一節　國內相關文獻 9 第二節　國外相關文獻 11 第三節　國內外文獻一覽表 12 第三章　研究方法 20 第一節　單根檢定 20 第二節　共整合檢定 22 第三節　向量誤差修正模型(VECM) 24 第四節　迴歸分析 24 第四章　實證分析 26 第一節　資料來源與處理 26 第二節　敘述統計 31 第三節　單根檢定 32 第四節　共整合檢定 33 第五節　向量誤差修正模型(VECM) 33 第六節　複迴歸模型 35 第五章　結果分析與建議 38 第一節　結果分析 38 第二節　建議 39 參考文獻 40 附錄一　巨大工業股份有限公司沿革 43 附錄二　美利達股份有限公司沿革 47 附錄三　愛地雅股份有限公司沿革 57 圖目錄 圖1-6 研究架構 8 圖4-1-1 台灣自行車業總出口產值(百萬元，美金) 27 圖4-1-2 台灣股價大盤指數(TWII，當日收盤價) 27 圖4-1-3 巨大股價(9921，當日收盤價) 28 圖4-1-4 美利達股價(9914，當日收盤價) 28 圖4-1-5 愛地雅股價(8933，當日收盤價) 29 圖4-1-6 國際原油價格(西德州，美元) 29 圖4-1-7 台灣工業生產指數 30 表目錄 表1-3 巨大公司基本資料 4 表1-4 美利達公司基本資料 5 表1-5 愛地雅公司基本資料 6 表2-3 國內外相關文獻整理 12 表4-1 資料來源一覽表 26 表4-3-1 ADF 單根檢定 32 表4-3-2 單根檢定-一階差分 32 表4-4-1 共整合檢定 33 表4-5-1 Giant & Merida　向量誤差修正模型 34 表4-5-2 Giant & Ideal　向量誤差修正模型 34 表4-5-3 Merida & Ideal　向量誤差修正模型 34 表4-6-1 自行車產業與景氣循環對巨大股價之影響 37 表4-6-2 自行車產業與景氣循環對美利達股價之影響 37 表4-6-3 自行車產業與景氣循環對愛地雅股價之影響 37

過去許多學術文獻針對租稅優惠吸引投資之效果進行實證分析，但實證結論並不一致。我國自1950年即開始實施一連串的租稅獎勵政策，時至今日，租稅減免仍是我國政府推動重大經濟政策慣用的誘因手段。為探討了解臺灣實施租稅優惠措施對投資變化之影響，本研究針對我國自民國50年代後期以來涉及租稅減免之相關法令進行整理，另為了充分量化這些租稅優惠措施，則參考國外相關實證文獻作法，建構了兩項租稅誘因指標作為虛擬變數，來追蹤自民國61年以來我國不同階段之減免稅狀態，並作為虛擬變數納入後續實證模型分析。 本研究利用相關變數之時間序列資料來探討租稅優惠對我國外人直接投資與國內私人投資之互動變化關係。研究步驟有三，首先，針對個別變數進行單根檢定，藉以確認變數的屬性，了解時間序列資料是否為衡定後，再利用Johansen共整合檢定法來估計和檢定多個變數，確認各變數間是否存在共整合關係後，以誤差修正模型來說明各變數間關係與整個變數脫離均衡關係後之動態調整情形。 實證結果顯示，就長期趨勢而言，我國實施之租稅優惠措施對吸引外人直接投資呈現負向且顯著之不良影響，另長期而言，租稅優惠誘因對刺激我國國內投資之變化確有顯著且正面助益，但影響效果之幅度不大。因此，本研究建議政府與其提供效果不明確之租稅誘因，不如致力於針對國家自身不完善的基礎建設或不穩定的總體經濟環境進行改善。 / Tax incentives have been in existence in Taiwan since 1950, and they are still very much on the agenda of the government. There is no agreement about the efficacy of incentives. Indeed there have been doubts about whether incentives have any effect on the economy since the 1950s. This has made some economists wonder why incentives are so popular despite the fact that their effects are either slight or unknow. This study conducts an empirical investigation of the impact of tax incentives on investment in Taiwan. We constructed two indexs of tax incentives which track the different types of incentives embarked upon by the government, and these indexes are then included in both foreign direct investment and private investment equations. Our testing procedure involves three steps. The first step involves tasting for the properties of the variables by conducting unit root teste. The second step involves testing for the long-run relationship between the variables using Johansen cointegration tests. And the third step involves estimating the long-run parameters and associated loading factors. The empirical results shows a significant negative impact of tax incentives on FDI, and a significant positive impact of tax incentives on private investment but the impact is slight. We suggest that rather than focusing on tax incentives, the country should concentrate on removing the factors that discourage investors such as poor infrastructural and institutions or macroeconomic instability.

本文使用Pesaran,Schuermann and Weiner(2004)提出的全球化向量自我迴歸模型(Global Vector Autoregression Model, GVAR)對房地產市場進行分析。 我們考慮 1994Q1 至 2011Q2 的資料，納入美國、中國、日本及台灣，每個國家各七個變數及一個國際外生變數，使用衝擊反應函數去衡量總體經濟變數與房市之間的連動性，以及房地產市場在國際之間的外溢效果。 本文針對美國實質房價衝擊、美國實質產出衝擊及台灣實質產出衝擊做探討，所得到的實證結果主要可歸納為三點:首先是美國房市下跌會傳遞至其它經濟面，如實質產出、通膨率、利率市場，影響會在第四季時恢復平穩，但多存在著長期影響。其二為當美國景氣衰退時，美國利率市場的反應較為迅速，中國、日本及台灣平均會落後一到兩季才會反應，且美國利率的反應幅度會較大。最後一點為跨國之間的房地產市場雖然沒有顯著的直接連動關係，但是會透過不同管道間接影響他國的經濟市場，其中一個管道可能是經由財富效果傳導至實質經濟面，造成消費需求上的衝擊，進而影響兩國的貿易平衡，另一方面則可能會影響各國央行的貨幣政策，透過金融管道對跨國間的投資產生影響。 關鍵詞:全球化向量自我迴歸模型、共整合、誤差修正模型、房地產市場、財富效果。

90年代末東亞金融危機造成多國貨幣大幅貶值，銀行紛紛倒閉。基本上金融危機可分為通貨危機(Currency Crisis)與銀行危機(Banking Crisis)；通貨危機是指當年中任一季名目匯率貶值超過25%，且貶值幅度比前一季超過10個百分點。諸多實證文獻顯示，高估一國匯率為其通貨崩潰之先驅；又由於近年來新興國家快速開放資本市場，以致於成為危機之導火線。為分析此一現象，本文首先編製金融帳權數之新台幣實質有效匯率指數，並將東亞之台灣、印尼、韓國、菲律賓、泰國等五國之匯率、相對物價（各國與美國物價）、金融帳餘額等變數做共整合關係檢定，觀察三個變數的長期均衡關係，再將誤差項加入模型中，建構向量誤差模型。實證結果發現，金融帳與相對物價對匯率有顯著之影響力。 / The 1997 East Asian Crises had made exchange rate depreciations and bank bankruptcies. Broadly speaking, it can be divided into currency crisis and banking crisis. Nominal exchange rate of any season in a year, which is depreciated over 25% and 10% than last season, is called a currency crisis. Lots of papers demonstrate that overvaluation is a precursor of a currency crash. Furthermore, developing countries have opened capital markets so rapidly that it became the tinderbox of crises. To analyze the phenomenon, this thesis first compile Taiwan’s financial weighted real effective exchange rate index, then examine exchange rates, relative prices (compare to American consumer price index), and net financial account of Taiwan, Indonesia, Korea, Philippine, and Thailand with cointegrated test to identify the long run equilibrium relationships between variables; then adding error terms into models to estimates vector error correction model (VECM). The empirical results show that financial account and relative price influence exchange rate significantly.

本文使用共積檢定以及因果關係檢定方法，針對美國第三波購併風潮前後時期，檢定購併家數、股價及工業生產指數三個變數間的可預測性。不同以往的是，本文除了將購併風潮分段進行研究外，並以晚近由Hoornik 及Hendry（1997）以Johansen（1988）為基礎所發展的一套共積檢定法來檢定變數間的長期均衡關係，再以Toda and Phillips（1994）的因果關係檢定流程與SSW的因果關係檢定分別檢定出變數間的可預測性。 經由本文實證結果發現： （1）購併、股價及工業生產指數三個變數，在ADF單根檢定結果三變數皆呈I（1）非恆定時間數列。並進一步以共積檢定檢測出不論參變數或購併和股價兩變數模型，1967年第四季以前變數間皆有一共積關係存在，1968年以後則無任何共積關係。 （2）從因果關係檢定結果發現，三變數體系中，股價與工業生產指數兩變數間可能存在極高的線性重合現象，且子期間礙於無法取夠長的遞延期數，使得工業生產指數對其他變數的影響力無法明確地反應出來，故三變數模型無法正確的檢定購併風潮前後變數間的因果關係。 （3）在購併與股價變數間的因果關係檢定研究中發現，1948~1967年間，股價對購併存在可預測性；然而1968~1979年間，股價與購併完全不存在任何可預測性。故可知購併風潮前後，股價對購併的可預測性發生了變化，從1967年前股價可合理地預測購併活動，到1967年後股價卻完全無法預測購併的情況。 （4）對影響購併的諸多因素做進一步的考量，發現威廉法案的出現對當時購併案件有相當程度的衝擊。 從實證結果可知，以共積與因果關係檢定方法一再地證明出，購併風潮前後股價對購併活動的可預性確實發生了結構性的變化。 第一章 緒論 第一節 研究背景與動機………………………………………….1 第二節 研究目的………………………………………………….3 第三節 購併之定義及相關基本概念…………………………….4 第四節 研究架構與流程………………………………………….8 第二章 文獻回顧 第一節 理論文獻回顧……………………………………………10 第二節 實證研究文獻回顧………………………………………13 第三節 文獻回顧總結……………………………………………23 第三章 實證研究方法 第一節 單根檢定………………………………………………..24 第二節 共積檢定…………………………………………………28 第三節 因果關係檢定……………………………………………34 第四節 實證檢定流程……………………………………………40 第四章 實證結果 第一節 實證資料來源……………………………………………43 第二節 Augmented Dickey-Fuller單根檢定………………….44 第三節 共積檢定……………………………………………....49 第四節 因果關係檢定……………………………………………55 第五節 因果關係檢定結果………………………………………78 第五章 法律因素的考量 第一節 時代背景….……………………………………….……79 第二節 檢視法條之影響力……………………………………..81 第三節 從案例角度分析………………………………………..84 第四節 威廉法案的威力………………………………………..87 第六章 結論…………………………………………………………88 附錄圖表（一）：各變數資料圖….………………………………90 附錄圖表（二）：共積殘差項圖………………………………….93 參考文獻…………………………………………………………….96

自1997年以降，受到亞洲金融風暴的衝擊，亞洲各國匯率巨幅波動，於是如何增進匯率預測的準確度已成為重要的研究課題。而自1973年布列敦森林體制崩潰，各工業國家改採浮動匯率以來，匯率巨幅波動致使國際收支理論不再能解釋匯率如何決定，於是1970年代，學者們紛紛提出各種匯率決定理論，其中以貨幣學派模型與資產組合平衡模型最受到重視。然而，自1978年始，這些結構模型的解釋能力逐漸受到質疑，在1983年Meese and Rogoff甚至提出結構模型的樣本外預測能力不如隨機漫步模型的樣本外預測表現，引起學者們的討論到底何者的樣本外預測表現較佳。而隨著計量方法的演進實證研究已由恆定的計量方法演進至非恆定的計量方法，在非恆定的計量方法方面，MacDonald and Taylor(1993、1994)、吳宜璋(1996)等人的研究皆採誤差修正模型來做預測。 本研究亦採誤差修正模型來做預測，但對其他學者的研究稍作改良：1.加入結構變動虛擬變數2.以向量誤差修正模型而非一條誤差修正的式子來做預測，在此以整個體系的觀點來做預測3.以背氏方法加入相驗情報來改善預測。 結論為在金融風暴發生期間，匯率受非基本面因素影響較大時，貝氏向量自迴歸模型預測表現較佳。而在金融風暴發生之前，匯率受基本面影響較小時，以貝氏向量誤差修正模型為良好的預測模型。 / This study improves other scholars' empirical studies by testing structure changes and by using Vector Error Correction Model to forecast N.T. Dollars. Futhermore,use Bayesian Method to improve predition .The conclusion is Bayesian VAR Model perform better when forecasting period include Asian finanl crisis . And Bayesian VECM Model is better model when forecasting period don't include Asian financial crisis.And the out of sample prediction performance of structure model is better than Random Walk Model.

傳統貨幣需求函數的估計，使用的影響因素包括物價、所得及利率。但是近年股市的蓬勃發展，對貨幣需求造成了一定程度的影響。 Friedman 就股市對貨幣需求的影響提出 4 大效果，分別是交易效果、資產組合調整效果、財富效果及替代效果。其中替代效果為負，其他的效果為正。然而並非只有股市會對貨幣需求造成影響，貨幣需求同樣會影響股市。本文採用 Johansen Procedure 估計法，首先建立一般的貨幣需求模型，使用的雙變數包括貨幣需求、物價、所得及利率，實證結果確定這些變數存在 2 條共積關係，一是貨幣需求共積方程式，一是物價共積方程式。然後我們將股市成交量放入，同樣確定這些變數間具有 2 條共積關係。 Johansen Procedure 有 5 種模型，分別適用於不同的情況，我們要事先由資料來判斷使用哪一個模型並不容易，因此本文採用了多項標準，包括共積係數符號及其大小、向量誤差修正模型誤差項常態性與序列相關檢定、重要統計值(RSS、AIC、SC)等，用來作為選擇最適模型的依據。經由實證結果我們發現，不論是否加入股市成交量，模型三都是最適當的模型，也就是資料有不為零的平均數與線性趨勢，但共積方程式只有截距項。 就貨幣需求共積方程式殘差對各變數的影響來看，M1A 與 M1B 的連續增加，都會使股市成交量擴大，而 M1B 的連續增加還會形成物價上漲的壓力。而就物價共積方程式殘差對各變數的影響來看，解釋上較不容易。這可能是因為台灣地區物價長期處於穩定，加上台灣股市受到心理及消息面的影響性很大，要用總體變數作一個完整的解釋並不十分容易。雖然如此，貨幣市場與股票市場間的互動仍然極具有研究價值。 / Traditionally, when estimating the money demand, we use price index, income, and interest rate as its influcing factors. But the stock market that is booming these years has made certain influence on money demand. Milton Friedman pointed out that there are 4 effects that stock market can influcnce money demand. They are trading effect, portfolio reconstruction effect, wealth effect, and subsitution effect. Among these effects, subsitution effect has negative influence on money demand and other 3 effects have positive influence on mondy demand. However, not only does the stock market has influence on mondy demand, money demand also has influence on stock market. In my thesis, I applied Johansen Procedure estimation method. First, I established a traditional model on money demand. The variables I used including money demand, price index, income, and interest rate. From the empirical outcome we are sure that there are 2 cointegration equations among these variables.One is the money demand cointegration equation and the other is the price cointegration equation. Next we add the stock trading volume to the model. We also make sure that there are 2 cointegration relationships among them. There are 5 models in Johansen Procedure estimation method, and they are applied in different situations. It is not easy to decide which model to apply in advance. So in the thesis, we used many criteria, including the value and the sign of the coefficients, the the serial correlation and the normality test of the residuals from the vector error correction model, and important statistics(RSS, AIC, SC) to decide which model to apply. According to the empirical outcome, whether stock trading volume is included, model 3, which is there are means and linear trend in data but the cointegration equation only has intercept is the proper model we selected. About the residuals from the money demand cointegration quation's influence on variables, we find that the continuous increase in M1A and M1B will make enlarge the stock trading volume. Besides, the coutinuous increase in M1B will cause the price to raise. And about the residuals from the price cointegration equation's influence on variables, it is a little bit difficult to interpret. Maybe it is because the price is very stable in Taiwan and the stock market in Taiwan is affected by psychology side and information side easily. So it is not easy to use the macro economic variables to interpret fully. Althought it is the case, the interaction between the money market and the stock market still worth researching.

本研究的目的在探討台灣貨幣市場短天期利率衍生性金融商品（30天期商業本票利率期貨、90天遠期利率協定〈以下簡稱FRA〉）對其即期利率（30天期商業本票利率、90天期商業本票利率）之『價格發現』功能。可由兩方面來檢定利率遠期協定或利率期貨市場之『價格發現』功能：（1）市場效率性：FRA、利率期貨價格可否作為未來到期日時即期利率之不偏預期；（2）FRA、利率期貨與即期利率價格間之領先-落後關係。 選取各交易日的日資料作為觀察值。在研究方法上採用ADF單根檢定、效率性檢定、向量自我相關模型（VAR）、Granger因果關係檢定、誤差正交檢定、共整合檢定、誤差修正模型。 結論結果發現，90天遠期利率協定（FRA）對90天期商業本票利率進行『價格發現』的分析，以「市場效率性檢定」的結果顯示此市場無效率，亦即無『價格發現』，可能是因為買FRA的機構投資人目的不是持有到到期，僅為判斷短期利率走勢方向，可能買個幾天欲賺取差價利潤，所以非為未來現貨價格的不偏預期；以「領先-落後關係分析」，顯示其無『價格發現』，此一結果的可能解釋是由於台灣FRA市場非集中市場公開交易，交易量尚不及現貨市場。因此市場資訊的不透明可能使遠期契約價格不如現貨價格般具代表性。 30天期商業本票利率期貨對30天期商業本票利率進行『價格發現』的分析，以「市場效率性檢定」結果顯示在到期日前適當的期間（24~36天）此市場具有效率性，即存在『價格發現』；而「領先-落後關係分析」結果則無明顯的領先落後，不具有期貨領先現貨的『價格發現』，此部分我們可能提出的解釋為：在30天期商業本票利率期貨剛推出不久，一般市場上的交易者大多是從事避險交易，鮮少進行投機行為，所以不具有短天的領先落後關係，其顯示價格發現是在考慮市場存在風險溢酬下，到期前24~36天的利率期貨價格是未來現貨價格的預期。

本研究目的在於探討投資等級債券信用價差是否存在外溢效果。信用價差是建構各種信用衍生性金融商品的基礎，惟目前學術界及業界都著眼在信用價差的拆解。信用價差可拆解成預期違約損失、稅的溢酬及信用風險溢酬。投資等級債券的信用價差來自於預期違約損失、稅的溢酬的部分較少，絕大多數來自於信用風險溢酬。信用風險溢酬係系統性影響信用價差的因素，此因素造成不同投資等級債券的信用價差間具有共整合的現象，進而引發外溢效果。然而並無人對於信用價差外溢效果作一深入探討。本研究利用目前學術界盛行的Panel模型的研究方法，對各種投資等級的債券的信用價差進行Panel Unit Root Tests、Panel Cointegration Tests及Panel Spillover Effect Tests，以求發現債券信用價差外溢效果存在與否的證據。 本文以iBoxx Index成份債券作為研究標的，利用Panel研究方法得到以下結論: 1.根據研究結果顯示，各種信評等級的債券的信用價差存在單根問題。 2.不同投資等級信評債券的信用價差擁有共整合關係。 3.不同投資等級信用評等的債券間信用價差外溢效果存在。且愈是相 鄰信評等級債券的外溢效果愈為顯著，例如BBB等級信用價差發生變動引發信評AAA等級信用價差變動的幅度便沒有AA等級信用價差變動引發AAA等級信用價差變動來得強烈。外溢效果係不對稱，當最高投資等級信評發生變動時，最低投資等級債券變動最為激烈;而最低投資等級信評發生波動時，最高投資等級債券發生變動的幅度就較小。 4.本研究支持不同債信評等的債券存在同向的外溢效果。 / This paper investigates the spillover effect in the investment grade bonds using the recently developed Panel Unit Root Tests, Panel Cointegrations Tests, Panel FMOLS and Panel DOLS techniques. Investment grade bonds’ credit spreads are found to be nonstationary and to be cointegrated in panels. This paper finds evidence of spillover effects.