由於近年來店頭市場的發展迅速，規模不斷擴大，資金大量流入，重要性大為增加，加上資訊科技的進步，使資金在各市場間甚至是國際間的流動非常迅速，因此本研究試圖在高頻(high-frequency)的資料型態下，將價量因果關係的概念應用在探討集中市場與店頭市場之間的關係。首先是利用一般的Granger檢定討探其線性因果關係，接著利用Baek and Brock(1992)的非線性檢定模型檢定其是否存在著非線性因果關係。 研究結果顯示，在高頻的資料型態下，台灣股票市場的集中市場與店頭市場其各別市場的價量之間存在有雙向的線性因果關係，而集中市場與店頭市場之間亦存在有雙向的線性因果關係。當然最重要的在非線性因果關係方面，集中市場與店頭市場其各別市場的價量之間，以及集中市場與店頭市場兩市場之間亦存在有雙向的非線性因果關係。

「房地產」與「股票」一向是投資者的兩大投資工具，而營建類股票上市公司因為不僅擁有大量的房地產亦有股票在股市流通而成為投資大眾關心的焦點。因此，營建類股票上市公司的股價一方面受房地產市場景氣影響，一方面也和股市有互動性的關係，受總體經濟因素的影響。 本研究藉由單根檢定(Unit Root Test)與共積檢定(Cointegration)、誤差修正模型(Error-correction-model;ECM)以及Granger之因果關係檢定(Causality Test)，探討營建類股價波動（營建類個股、整類股與加權總股價指數間）的時間關係以及營建類股價總體影響因素（市場因素及產業因素）之間的長期均衡以及短期動態關係，並進一步了解在時間上是領先、同時還是落後關係。 第一部份，營建類股價時間關係之研究上，選取國建、國揚、太設、太子、營建類股價、加權股價指數等六對象，時間分期上則分為l981年1月至1996年5月及1991年4月（太子上市後）兩部份進行探討。研究發現﹕營建類個股股價、整類股價間與加權股價指數間在兩段分期中皆具有長期穩定的關係，並分別以不同的調整速率以消彌股價間的均衡誤差﹔而低價的股票較高價的股票調整速率來得快。在因果關係上，觀察時間較長時，營建類總股價隨著加權股價指數變動，營建類的個股股價隨著營建類總股價而變動，呈現出「齊漲齊跌」的情形﹔觀察時間較短時，則為營建類股價領先加權股價指數。 第二部份，營建類股價影響因素上，分別選取貨幣供給額、利率、國內生產毛額、物價指數、加權股價指數為市場因素﹔預售屋房價、空屋數、建造執照、純土地買賣移轉件數、房屋建築人數為產業因素，以1981年1月至1995年12月為研究期間範圍。實證後發現﹕營建類總股價與市場因素、產業因素間皆具有長期穩定的關係。在誤差修正模型中，市場因素部份，營建類總股價較其他變數的調整速率高很多，以每月-14.5%的速率來調整變數間的均衡誤差，顯示出營建類股價相較其他變數對於市場的變化來得敏感。產業因素部份，營建類股價及預售屋房價分別以每月-3.7%與-1.8%的速度以調整變數間的均衡誤差，顯示出股票市場比房地產市場來得有效率。在因果關係檢定上，有關市場因素部份，股價變動領先貨幣供給額、民間利率，顯示出股價對於市場變動的反應較其他變數來的快﹔而在產業因素部份，則為營建類股價領先其他變數，但落後預售屋房價變動，顯示出營建類股價確實有帶動房地產景氣之情形。

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。

國內有許多以不同資料、次市場劃分以及控制品質的方法編製房地產相關價格指數，提供不同的價格資訊，然而編製的過程可能產生偏誤，影響價格指數之準確性，導致房價指數變動與市場訊息不符，因此各種相關房價指數之市場代表性仍有待釐清。 本文首先觀察目前市場較常使用之信義房價指數(中古屋)及國泰房地產指數(預售屋及新成屋)，發現近年來信義房價指數無法適當反應房地產市場景氣繁榮的情形。此二房價指數領先落後的關係亦不符合相關理論及過去實證，因此認為此二房價指數長期趨勢受到編製資料及估計方法上的偏誤所影響。接著利用政府(房地產交易價格簡訊)及業者(台灣不動產成交行情公報)資料以特徵價格法重新建立台北市及台北縣中古屋房價指數，並與信義房價指數作比較，結果顯示本文建立之中古屋房價指數相對於信義房價指數較符合市場變動與相關訊息。最後，為求未來房地產資訊之應用，將過去相關房價指數研究成果與本文建立之房價指數整合，並驗證台北市國泰房地產指數領先整合中古屋房價指數一季，台北縣國泰房地產指數領先整合中古屋房價指數二季，顯示此台北都會區的中古屋及預售屋房價指數相互間的關係符合相關理論推導與過去實證結果。 / There are many real-estate related price indices established in various formation of datum, submarkets and modeling, providing different kinds of price information. But the process itself may be a victim of error, hence affecting the precision of price indices and cause discrepancy between price indices’ variation and correlative market information, therefore the representativeness of real-estate related price indices must be clarified. In this study, we observe the commonly used Sinyi Housing Price Index (existing housing) and Cathay Real-Estate Price Index(pre-sales and new housing), and discovered that Sinyi Housing Price Index is incapable of reflecting the recent boom in the real-estate market. The Granger Causality test result of these two housing price indices(HPI) is inconsequent to relevant theory and empirical studies, therefore attribute this to the error within the establishment of HPI. Then, we reestablish existing housing HPI of Taipei city and Taipei county by using government and enterprise organized data. In comparison to Sinyi Housing Price Index, our newly established HPI cohere with correlative market information. And last, for future application of real-estate market information, we integrate empirical studies in the past with ours and examine its lead-lag relation with Cathay Real-Estate Price Index. The Granger Causality test result corresponds to relevant theory and empirical studies, furthermore, we found that the time-gap between Cathay Real-Estate Price Index and the Integrated existing housing HPI in Taipei city is 1-season, and 2-season in Taipei county.

Η παρούσα μελέτη εξετάζει τη δυναμική σχέση μεταξύ των τιμών των ζωοτροφών και παραγωγού, καταναλωτή για τέσσερα είδη κρέατος: μοσχάρι, χοιρινό, αρνί και κοτόπουλο. Η σχετική βιβλιογραφία δείχνει ότι πολλοί παράγοντες επιδρούν στις τιμές των αγροτικών προϊόντων αλλά οι τιμές των ζωοτροφών είναι ο κυριότερος. Αυτό συμβαίνει γιατί οι ζωοτροφές αποτελούν πρώτη ύλη για την παραγωγή κρέατος και κατ΄επέκταση θα επηρέασουν τις τιμές παραγωγού και καταναλωτή. Τα δεδομένα αποτελούνται από 279 μηνιαίες τιμές που εκτείνονται από τον Ιανουάριο 1990 έως τον Ιανουάριο 2013. Χρησιμοποιώντας Johansen cointegration tests, Granger causality tests και impulse response functions τα εμπειρικά αποτελέσματα επιβεβαιώνουν πως οι τιμές των ζωοτροφών, οι τιμές παραγωγού και οι τιμές καταναλωτή δεν είναι ανεξάρτητες μεταξύ τους. / The present paper studies the relationship among feed prices, producer prices and consumer prices of meat: beef, pork, poultry and lamb. The literature indicates that there are many factors which affect agricultural commodity prices but the feed prices are the main. This is why feed has a principal role in the production of meat and will affect producer and consumer prices. The data consists of 279 monthly observations extending from January 1990 to January 2013. Using Johansen cointegration tests, Granger causality tests and impulse response functions, the empirical findings confirm that feed prices, consumer prices and producer prices are interdependent.

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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Baigiamajame magistro darbe yra nagrinėjamas Baltijos šalių – Lietuvos, Latvijos ir Estijos BVP, jo kitimo tendencijos bei pagrindiniai makroekonomikos rodikliai – galutinio vartojimo išlaidos, prekių ir paslaugų importas bei eksportas, investicijos, užimtųjų darbo rinkoje skaičius bei BVP defliatorius. Išnagrinėti šių rodiklių apibrėžimai bei ekonominė prasmė, taip pat apžvelgta sukaupta mokslininkų patirtis modeliuojant juos. Siekiant išsiaiškinti ryšius tarp šių rodiklių atlikta koreliacijų bei Grangerio priežastingumo analizė. Modeliuojant, visų pirma, rasti ilgalaikiai sąryšiai tarp kintamųjų, o po to kiekvienai šaliai specifikuotas paklaidų korekcijos modelis bei įvertintas šio modelio tikslumas. Išnagrinėjus praktinius ir teorinius aspektus, pateikiamos baigiamojo darbo išvados ir pasiūlymai. Darbą sudaro 5 dalys: įvadas, analitinė - metodinė dalis, tiriamoji dalis, išvados ir pasiūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 112 p. teksto be priedų, 60 iliustr., 35 lent., 28 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. / The gross domestic product of the Baltic States – Lithuania, Latvia and Estonia, has been examined in the master thesis. Trends of the GDP and the main macroeconomic indicators – gross final consumption expenditure, imports and exports of goods and services, investment, labor force and GDP deflator have been analyzed. The definitions of these indicators and an economic sense, as well as researchers' experience in modeling, have been examined. In order to establish the relationship between these variables, analysis of the correlation and Granger causality test has been performed. In particular, modeling started with the finding of the long – term relationship between selected indicators. After that the error correction model has been specified and the accuracy of this model has been estimated. After the examination of the practical and theoretical aspects, the conclusions and recommendations have been presented. Structure: introduction, analytical – methodical part, research part, conclusions and suggestions, references. Thesis consists of: 112 p. text without appendixes, 60 pictures, 35 tables, 28 bibliographical entries. Appendixes included.

臺灣房市此波景氣繁榮時間之久，超越過去臺灣房市的歷史紀錄，在此期間，被視為象徵房市上、下游的建築貸款與購屋貸款餘額也多次創新高，近來中央銀行定期公布的購屋貸款、建築貸款餘額，常成為媒體財經新聞的焦點，一般大眾已習慣將房價高漲與購屋、建築貸款餘額創新高之訊息相互聯結。 本研究係探討房價與購屋貸款、建築貸款之關聯性，以臺灣2000年第一季至 2013年第四季之相關變數，共計56筆季資料，運用單根檢定、共整合檢定、誤差修正模型及Granger 因果關係檢定等實證方法，探討房價與購屋貸款、建築貸款之間的關聯性。共整合檢定結果發現，購屋貸款、房價、利率與國內生產毛額間存在二個共整合向量，變數之間具有長期均衡關係；另建築貸款、房價、利率以及國內生產毛額間存在一個共整合向量，變數之間亦具有長期均衡關係。由因果關係檢定得知，購屋貸款會Granger影響房價，房價與建築貸款之間的因果關係檢定結果並不顯著。 臺灣住宅政策長期以輔助人民購屋為主，政府常透過購屋貸款來達成政策目標，基於研究結果顯示購屋貸款與房價為正向關係，購屋貸款會Granger影響房價，故近來政府為抑制高房價實施打房措施時，可能要同時考慮到長期不斷地推出各種低利優惠貸款，對購屋貸款的推升作用，以及對房價的影響。另研究結果顯示建築貸款與房價的關係為負向，因果關係的檢定並不顯著，推測臺灣政府為防止建商囤地炒房，長期對建築貸款施以嚴格的管控措施具有一定的效果。

In a large number of applications arising in various fields of study, time series are approximated using linear MMSE estimates. Such approximations include finite order moving average and autoregressive approximations as well as the causal Wiener filter. In this dissertation, we study two topics related to the estimation of wide sense stationary (WSS) time series using linear MMSE estimates. In the first part of this dissertation, we study the asymptotic behaviour of autoregressive (AR) and moving average (MA) approximations. Our objective is to investigate how faithfully such approximations replicate the original sequence, as the model order as well as the number of samples approach infinity. We consider two aspects: convergence of spectral density of MA and AR approximations when the covariances are known and when they are estimated. Under certain mild conditions on the spectral density and the covariance sequence, it is shown that the spectral densities of both approximations converge in L2 as the order of approximation increases. It is also shown that the spectral density of AR approximations converges at the origin under the same conditions. Under additional regularity assumptions, we show that similar results hold for approximations from empirical covariance estimates. In the second part of this dissertation, we address the problem of detecting interdependence relations within a group of time series. Ideally, in order to infer the complete interdependence structure of a complex system, dynamic behaviour of all the processes involved should be considered simultaneously. However, for large systems, use of such a method may be infeasible and computationally intensive, and pairwise estimation techniques may be used to obtain sub-optimal results. Here, we investigate the problem of determining Granger-causality in an interdependent group of jointly WSS time series by using pairwise causal Wiener filters. Analytical results are presented, along with simulations that compare the performance of a method based on finite impulse response Wiener filters to another using directed information, a tool widely used in literature. The problem is studied in the context of cyclostationary processes as well. Finally, a new technique is proposed that allows the determination of causal connections under certain sparsity conditions.