自從Engle（1982）觀察金融資產報酬序列具有波動叢聚的現象，進而提出自迴歸條件變異數異質（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型後，解決了傳統的時間序列模型如自我迴歸移動平均（Autoregressive Moving Average；簡稱ARMA）模型在財務金融的實證研究上對變異數異質（Heteroskedasticity）的現象不能做有效解釋的問題後。陸續的延申模型如Bollerslev（1986）一般化自我迴歸條件異質變異（General Autoregressive Conditional Heteroskedasticity；簡稱GARCH）模型、Chou（1988）的GARCH - M（General Autoregressive Conditional Heteroskedasticity in Mean；簡稱GARCH - M）模型，已廣泛的應用於分析股票市場股價持續波動的問題上。
同時，由於國際股市間通常存在著訊息傳遞的現象，國際股市波動命題已在學術界廣泛的被討論，因此本文選取與台灣經濟景氣息息相關的美國、日本來分析訊息的傳遞型式，並且討論風險貼水項在解釋股價指數報酬上是否具有解釋能力。此外，若美、日、台三地的股價指數無法擊敗隨機漫步模型Ⅰ，則三地股票市場是效率市場，股價指數將是完全隨機不可預測的，因此本文經由BDS檢定方法來檢定隨機漫步模型Ⅰ是否足以表徵三地的價格過程，做為在是否進行多變數GARCH模型估計的參考。同時，若市場間的非同步現象嚴重的話將對估計結果產生影響，因此，本文也對三地股市非同步現象加以探討，視其是否有非同步調整的必要再加以調整，以避免估計時產生誤差。
接著，本文亦就股價指數歷史資料橫斷面探討國際間股市的互動性，經由Tank and Kwok（1997）模型加以延申，進行台灣、美國、日本國際投資組合多角化效益之分析，探討的命題主要是週末效果、元月效果，和Rogalski效果是否顯著存在於台灣、美國、日本股票市場，即分析上述效果是否對國際投資組合均報酬、報酬波動、風險分散利益產生影響。
總言之，經由上述的實證過程，將使我們對美、日、台股市具有更進一步的了解。同時，三地股票市場訊息的連結與傳遞型式分析，也可做為投資人在進行股票市場投資與國際投資組合建構時的決策參考。
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/B2002001633 |
| Creators | 鄭敦仁 |
| Publisher | 國立政治大學 |
| Source Sets | National Chengchi University Libraries |
| Language | 中文 |
| Detected Language | Unknown |
| Type | text |
| Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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