我國基於市場國際化與金融自由化的潮流，自1983年起逐步開放海外資金投資國內股票市場，證期會自1990年12月28日起開放外國專業投資機構投資我國股市，並且自1996年3月1日起，開放境外華僑及外國人投資我國股市。 吸引外資至我國投資對我國的經濟發展是有相當的助益，而維持股市與匯市的穩定亦是相當重要的目標，外資投入我國股市的金額與比重，預計逐年攀升，其交易策略與交易行為造成我國股市何種的衝擊與影響，是否與我國景氣循環有相關，引起本研究的動機。 本研究期間為1995年8月1日至2003年4月30日之日資料，主要以VAR模型及GARCH模型分析外資、投信與自營商買賣超及其與股價指數日報酬率之關係，並且配合景氣循環指標判斷當繁榮或蕭條時，探討兩者之關聯性。本研究之結論如下： 1.外資在股票市場中扮演著領先者的角色，可能因為外資對於資訊的判斷與收集較國內法人精準且充足，所以國內法人有跟隨外資的現象。 2.前期外資買賣超對當期股票指數報酬率具有顯著的正向衝擊，可見外資進出股市的確具有資訊內涵，可作為投資時的參考指標。 3.在加入景氣循環變數進行討論時，可發現當景氣蕭條時外資買賣超對股市報酬率的衝擊比景氣繁榮時衝擊劇烈。 4.股票報酬率的波動性亦顯著受前期外資買賣超波動衝擊的影響，且為正向效果，但投信與自營商買賣超對股票報酬率波動的影響並不顯著。 5.不論景氣的好壞，外資買賣超的波動度會增加我國股市報酬率的波動，且為正向的影響，由此可推論外資的買賣超行為會對台灣股市的短期走勢有助長或助跌的效果，增加股市報酬率波動度。

本研究目的在於探討韓國、巴西與俄羅斯等實施外匯管制的國家，其上市本國貨幣匯率期貨對該國外匯市場之影響。及小型開放經濟的紐西蘭，在CME上市的美元/紐幣匯率期貨後，對該國外匯市場之影響。以加入虛擬變數單變量GARCH模型探討匯率期貨成立期間對匯率現貨的波動性是否會產生影響；以雙變量GARCH模型探討匯率期貨波動是否會對匯率現貨波動造成影響。 研究期間乃以各國引入匯率期貨契約的基準日之下，前後各兩年的匯率日報酬率資料。實證結果顯示： 一、韓國、巴西與俄羅斯，其開放匯率期貨交易後反而會降地現貨市場的波動，但小型開放經濟的紐西蘭，在CME上市的美元/紐幣匯率期貨後，會增加現貨市場的波動。 二、以上四個國家其外匯現貨市場的波動並不會受外匯期貨市場波動的影響。 / The objective of this study is to evaluate the impact upon foreign exchange markets for exchange control countries as Korea, Brazil, and Russia when foreign exchange futures was introduced, and small-scale open economy as New Zealand when foreign exchange futures was introduced in CME. This study was an application of univariate and bivariate GARCH models to investigate the effect of foreign exchange futures trading and volatility on spot market volatility. This study utilized the daily foreign exchange rate return series based on foreign exchange futures introduced with the former and latter two years. The empirical results are as follows: 1. The spot volatility decreases significantly after foreign exchange futures trading in Korea, Brazil, and Russia. The spot volatility increases significantly after foreign exchange futures trading in New Zealand. 2. The futures volatility does not affect the spot volatility in Korea, Brazil, Russia, and New Zealand.

我們期待利用一種更為接近報酬分配實際情況的模型來估計風險值，以期望獲得較佳的風險值估計結果，由於市場上的波動因具有異質變異，易產生波動聚集現象(Volatility Clustering)，因此我們嘗試以GARCH模型捕捉波動起伏，並結合一般化極端值分配來捕捉財務資料常具有的厚尾現象。 研究中，更進一步地利用模擬比較Frechet與GEV估計尾端係數的優劣，結果發現在資料具有厚尾現象時，利用Frechet分配所估計的尾端係數結果的確比用GEV的結果好，不過利用係數結果估計風險值時，我們卻發現兩者的結果差異不大。而我們亦認為，在窗口大小為1800時，block size為63是合適的。 而實證結果中，除了更加驗證模擬結果外，我們亦發現利用AR(k)-GARCH(p,q)模型與一般化極端值分配作為估計風險值的方法的確可以考慮到波動的趨勢及厚尾現象，因而可以獲得較理想的風險值估計結果。 關鍵字：風險值、一般化極端值分配、厚尾、GARCH模型

論文名稱：非齊質變異下尾端風險的衡量 校所組別：國立政治大學國際貿易學研究所 指導教授：饒秀華博士 研究生：陳俊宏 關鍵字：風險值、極值理論、厚尾、GPD、GEV、HILL、GARCH模型 論文摘要 台灣加入世界貿易組織(WT0)之後，也相對宣示了國內企業邁向國際化與自由化的向前邁進一步，對於銀行、進、出口商在匯率使用上將會更加的頻繁，因此面對匯率的風險將是無法避免，本研究的目標為每一塊美元兌換台幣的即期匯率資料，以基本的歷史模擬法、變異數－共變異數法，比較極值理論所使用的方法是否有差異存在，而平常使用的非條件模型與條件的GARCH模型比較，條件模型是否能夠比非條件的模型更能正確地估計風險值；另外，條件模型在多日風險值的估計時是否還保有其適用性。 實證結果顯示：整體上而言，在1日風險值估計的模型上，條件模型上的假設確實比非條件的模型較好。在1日的風險值估計下，條件極值理論的使用上比條件變異數－共變異數法或歷史模擬法所估計出來的風險值表現的結果好。在多日的風險值估計下，1日風險值估計模型表現最佳的條件極值理論的模型，卻沒有依然表現的很好，原因是GARCH模型可能無法在時間拉長時，依然做到最好的估計，此時，或許使用非條件的Hill模型以λ_t的方法來估計風險值，就可以達到不錯的結果。

自從2008年金融危機爆發後，黑天鵝事件相繼出現，VIX成為投資人衡量股市波動度的重要指標。但是若投資人想使用VIX避險，僅能透過限專業投資人參與的VIX期貨。而在近年ETF產品盛行的背景下，投資標的更加多元的交易所交易債券（ETN）也應運而生，使一般投資人得以進入以往難以觸及或交易成本高昂的市場。本研究採用兩檔交易量較大之VIX ETN，分別追蹤VIX短期與中期期貨指數之VXX與VXZ，希望透過建構GARCH模型用以預測其隔日價格，並以此預測的價格近一步建構避險策略，目標係在預期空頭即將發生時，提供投資人除了VIX期貨和波動相對平穩的債券以外的避險替代工具。 建構GARCH模型的部分，本研究主要參考Kambouroudis和McMillan（2013）的文獻，在變異數方程式中加入輔助變數，可以增加模型的預測能力，故本研究在VIX ETN之GARCH模型的變異數方程式中加入VIX、短期VIX指數及中期VIX指數。實證結果顯示，在VIX ETN的GARCH模型中同時加入VIX相關指數，確實能提高配適程度並增進預測能力，尤其當加入的輔助變數與VIX ETN追蹤標的的到期期限相符時，此改善模型的效果最為顯著。 本研究接者參考Alexander和Korovilas（2012）的VIX ETN避險研究，文獻顯示，在S&P 500 ETF投資組合中加入VXX與VXZ避險可提高夏普比率。本研究在此基礎上，額外考量了不同的持有期間、進場條件、股債混合的投資組合，並分別比較兩種ETN的避險效果。本研究發現只在VIX大於20時才進場建構避險部位的策略，提前買入VIX ETN確實可以做為良好的避險工具。此外，在此策略下，VIX ETN亦則可達到比持有債券更佳的避險效果。而本研究所測試的兩種VIX ETN中，又以VXX 避險效果更佳，因VXX乃是追蹤VIX短期期貨指數，更能反映市場短期的變化，搭配滾動的避險比率，能更加精準的反應空頭時期劇烈的波動。 / Since the 2008 financial crisis, along with the black swan events, the volatility of global stock market has intensified, and VIX index becomes an important indicator for investors to measure the volatility of the stock market. However, if investors would like to use VIX index for hedge, they could only use VIX futures, which is only for professional investors to participate. In recent years, the prevalence and popularity of the various ETPs lead to the booming of VIX ETNs, which has become an alternative for regular investors to invest in VIX index. Therefore, this study hopes to build GARCH model for VIX ETN and predict their prices of the next day, and use the prediction to build hedging strategies. In this paper, this study mainly refers to the paper of Kambouroudis and McMillan (2013) to construct the VXX and VXZ prediction models. Because the two VIX ETNs track the S&P 500 VIX short-term and medium-term futures index respectively, the study add the VIX index, short-term VIX index and medium-term VIX index in the GARCH models. The empirical results show that the addition of VIX and other relevant VIX indices in the VIX ETN GARCH models can improve the forecasting ability. In particular, when the maturity of the VIX index is consistent with the maturity of the VIX ETN’s tracking target, it would improve the prediction power the most. Based on the predicted VIX ETN prices, this study then constructs the hedging strategies, considering the different holding period, the entry condition and the stock and debt mixed portfolio, and also compares the hedging effect of VXX and VXZ respectively. This study found that under the strategy that only enter the VIX ETN market when VIX was greater than 20, VIX ETN can indeed be a good hedge tool and reduce the standard deviation of the portfolio. In addition, under this strategy, if investors use VIX ETN to hedge, investors can achieve a higher return and lower standard deviation than holding a bond to hedge. Finally, among the two VIX ETNs tested in this study, VXX is a better hedge tool against VXX. It is because VXX tracks the VIX short-term futures index which reflects the short-term changes in the market and hence could reflect the short-term volatility better.

股價波動度在財務金融領域一直受到高度的關切，雖然過去學者研究結論皆一致認同交易量與股價波動度具有顯著正向關係，交易量的變化可以視為相關訊息的傳遞，然而交易量能夠進一步分解為交易次數與平均交易規模，Jones, Kaul and Lipson（1994）等多位國內外學者也發現，交易次數較平均交易規模更具資訊內涵，指出交易次數才是造成股價波動的主要原因。然而有關交易次數方面之研究僅限於單一市場，隨著國內權證市場的興起，引發本研究進一步探討台股認購權證交易次數對標的股價波動度之影響，樣本選取2002年國內上市之所有個股型權證作為研究對象，以觀察是否交易次數較平均交易規模更具資訊內涵，並且代表市場臨時資訊的未預期交易次數較預期交易次數，對股價波動度更具顯著解釋能力。 實證結果發現，認購權證交易量確實能有效解釋標的股價波動的特性。然而認購權證交易次數較平均交易規模對股價波動度更具資訊內涵，並且權證交易次數對股價波動度的顯著正向關係，並不受到平均交易規模的影響，因此可以推論權證交易量所隱含的資訊內涵，其實是源於交易次數本身所造成，而非規模，此結論大致上支持策略型模型之說法。 若將交易活動變數進一步區分，更可發現權證交易次數不論預期與未預期，皆對股價波動度有正向顯著影響，並且權證未預期交易次數所蘊含之資訊內涵較預期交易次數為多，顯示股價波動度較易受到市場臨時資訊的影響，而透過交易行為傳遞到市場中，因此導致認購權證未預期交易次數對股價波動度具有高度正向的解釋能力。

本研究用金融傳導的角度，從散裝海運產業切入，利用標普高盛商品指數、加權遠期運費協議指數、波羅的海運費指數、道瓊全球航運指數以及美元指數，以傳遞熵與BEKK-GARCH模型，探討2008年3月至2016年3月之散裝海運產業金融傳導因子，在多次金融危機中，散裝海運產業金融傳導因子的領先落後關係、短期報酬外溢效果與長期波動傳遞效果，以及對航運類股之影響。 本研究成果可從投資策略與經濟意涵兩方面呈現，在投資策略上，根據實證結果，在金融危機期間，資訊從道瓊全球航運指數流向波羅的海乾散貨運價指數，再流向加權遠期運費協議指數，代表股票市場領先運費市場，而運費市場又領先遠期運費協議市場，而每個期間的加權遠期運費協議指數對波羅的海乾散貨運價指數皆為正向顯著關係，波羅的海乾散貨運價指數與道瓊全球航運指數間皆為雙邊正向顯著關係，本研究建議預測波羅的海乾散貨運價指數的散裝海運產業業者與投資人，可以道瓊全球航運指數與加權遠期運費協議指數作為先行指標。 在經濟意涵方面，根據實證結果，金融危機期間，金融市場動盪程度提高，連帶影響散裝海運運價價格波動劇烈，使得散裝海運產業業者與投資人的避險需求提升，由於波羅的海乾散貨運價指數為散裝海運產業業者的每日報價，並非金融市場交易之結果，故散裝海運產業業者與投資人可以參考商品市場、股票市場、外匯市場及運費市場的資訊進行避險操作。

一般研究外匯波動均以現貨的波動為主，但理論上衍生性金融商品由於成本低、市場限制較少，並且隱含波動度為「事前」波動度，隱含「預期」的意涵，因此衍生性金融商品的波動應該比現貨更能反映市場的資訊，市場資訊透過市場參與者的投資策略反映在市場，將會造成市場上的波動，且影響是不對稱和具有反轉現象的，所謂的「反轉」是指當價格變動幅度很大時，負向的價格變動比正向對波動度的影響要大，但當價格變動很小時，影響方向便會出現反轉 (reversal)，即小幅度的正向價格變動比負向價格變動對波動度的影響要大。 本研究以英磅、歐元、日圓及瑞士法郎四種外匯選擇權作為研究標的，探討外匯波動是否具有不對稱效果以及不對稱效果是否因價格變動幅度而有反轉現象，並且發展類似double-threshold GARCH模型的VS-VOLUME-GARCH模型，在控制交易量變數後，檢視不對稱及反轉的現象是否有所改變。實證結果發現市場訊息對英磅、歐元、日圓與瑞士法郎波動具有不對稱效果與反轉，但是方向與影響程度剛好與一般股市波動相反，即小幅度正向價格變動對波動度的影響較負向小，大幅度的正向價格變動對波動度的影響較負向大，其次，交易量的確可以用來解釋波動度不對稱及反轉但是僅能解釋部份原因，並且由實證結果可知交易量的確可以減輕波動度不對稱及反轉的程度，另外，實證結果也指出交易量只是造成不對稱及反轉效果的一個原因，除了交易量之外應該還存在其它重要因素。

本研究資料期間自2004年1月2日至2005年12月13日止，擷取政府債券期貨收盤價及10年期最具流動性之政府債券收盤價資料進行整理，2004年1月2日~2005年6月30日為樣本內期間，2005年7月1日~2005年12月13日為樣本外期間。以簡單避險法、最小平方法（價格）模型、最小平方法（報酬）模型及GARCH 模型之避險比率，應用於樣本外期間的避險。實證結果如下：避險績效方面，日資料無論何種模型均未降低其報酬率之波動度，週資料而言各模型均可降低原公債現貨之報酬波動度，其中以OLS（return）較佳，但避險成效不彰。日資料避險比率最小為OLS（報酬）模型，週資料避險比率最小為OLS（價格）模型。就報酬而言，無論日資料及週資料，各種避險模型所作之避險，均降低其報酬率，換言之，未作避險動作之報酬率最佳。 / The main purpose of this paper is to examine the hedging effectiveness of the Taiwan government bond futures under several hedging models. These models are Naive, OLS-reward, OLS-level and GARCH. The daily data is from January 2004 to December 2005. The in-sample data is from January 2, 2004 to June 30,2005. The out-of-sample one is from July 1, 2005 to December 13,2005. The hedging porformance is measured by the decreasing degree of portfolio variance.The empirical results show as follows:1. OLS（return）model has the better hedge performance from weekly data. 2.The smallest hedge ratio is OLS（reward）from daily data, and it’s OLS（level）from weekly data. 3.The reward is highest without hedge

金融資產報酬的波動一直都是財務市場熱衷研究的主題, 由於真正報酬的波動無法確知, 造成無法判斷何者為衡量報酬波動最佳的模型, 進而導致預測未來報酬的風險增加。因此, 本文利用靴帶抽樣法(Bootstrap)反覆抽樣的估計方式, 建立報酬與報酬波動的預測區間來衡量由估計模型參數產生的不確定性, 希望能藉此更瞭解資產報酬的變化以降低投資風險。鑒於目前衡量報酬波動的模型眾多, 文中將採用文獻上普遍最能掌握金融資產報酬波動現象的GARCH模型, 作為衡量報酬波動的方法, 再以靴帶抽樣方法估計其報酬與報酬波動的預測區間, 透過有限樣本的模擬將估計模型參數不確定性的靴帶抽樣方法與其他方法比較, 證明靴帶抽樣法最能適當的捕捉報酬波動真實的情況。最後, 由台灣上市股票市場中選取四支不同類股的各股以日報酬進行實證研究, 結果顯示各股的日報酬都具有波動變異的現象, 進一步估計樣本外不同範圍的波動預測區間, 發現利用估計模型參數不確定性的靴帶抽樣方法可以適當地涵蓋波動的變化。