指導老師： 謝松益老師 學 生： 林詠雪 李安邦 蔡意純 廖育嫺 陳姿卉 金融市場利率與股價間之關聯性 指導老師： 謝松益老師 學　　生： 林詠雪 李安邦 蔡意純 廖育嫺 陳姿卉

內容大綱 第一部分：緒論 第二部分：理論基礎 第三部分：研究方法 第四部分：實證結果 第五部分：結論與建議

第一部分 緒論

研究動機與目的 在股票市場中，股價為投資人對公司價值的評等。在不受其他因素的干擾下，股價愈高，表示公司的經營情況愈好，因此，可視為評等公司價值的一種指標。 本研究之主要目的在探討，金融市場利率對大盤指數及各類股股價之敏感性程度。

研究主題與研究期間 研究主題 主要探討長期利率與短期利率變動對股價之影響。 研究對象 針對整體的股票市場及每一產業的股價變動作實證分析 研究期間自民國82年3月起，至民國92年3月止，共計十年。

研究限制 蒐集利率資料時，由於次級市場並不熱絡，故無法獲得完整資訊。故研究樣本稍嫌過少，可能不易看出長期的影響。 台灣股票市場不論就成立時間或規模均不若國外股市。且國內投資人以散戶為主，投機性頗高，使得股價變動受到許多干擾，因而可能影響本研究之部分結果。

研究流程與方法 二因子複迴歸模型 問題確認 資料蒐集 理論基礎 文獻探討 實證分析 實證結果與結論

第二部分 理論基礎

影響利率變動的因素 通貨膨脹 貨幣政策 貨幣供給量 國際收支 經濟景氣 心理因素 時間因素 財政理由 以上這些因素，不僅會對利率造成影響，同時亦可能會影響到股價的漲跌。

利率變動對股票價格之影響 一般而言，在其他因素不變時，利率上升，股票的價格會下跌；利率下跌，股票價格會上漲。 投資大眾對利率變動的「預期心理」也可能成為促使股價漲跌的原因之一。

利率決定的相關理論 凱因斯的流動性偏好理論（Liquidity Preference Theory） 認為大眾有三個持有貨幣的動機： 交易動機（Transaction Motive） 預防動機（Precautionary Motive） 投機動機（Speculative Motive）

利率與景氣循環之關係 根據以往的歷史資料顯示，利率有很強的循環趨勢，存在著許多因素都會使得利率在景氣熱絡時會往上攀升，反之，在景氣低迷時，利率會下跌。 可貸資金學說 利率是由可貸資金的供需均衡所決定的。

利率與物價之關係 名目利率與預期膨脹率的關係為 I＝R＋Pe 其中I ：名目利率 R ：實質利率 Pe ：預期通貨膨脹率。 說明了名目利率為預期通貨膨脹率與實質利率之和。

利率與貨幣供給之關係 貨幣學派將貨幣供給對利率之影響區分為三個階段：流動性效果、所得效果（或產出效果），及價格預期效果。 貨幣供給量及利率呈現同方向變動的現象，稱之為吉普生矛盾（Gibson Paradox）。 雖然利率水準的決定有許多不同的理論，但所決定之利率水準皆為一均衡利率，故雖然理論的概念不同但其結論皆為一致的。

第三部分 研究方法

研究方法 多元迴歸模型

估計的迴歸模式

多元迴歸式的基本假設 誤差項的常態性：誤差項具常態機率分配。 誤差項的獨立性：誤差項彼此之間要獨立。 誤差項的等變異數性：在任何自變數值之下，其誤差項的變異數都相等。 非複共線性：自變數之間不具高度相關性。

檢視多元迴歸模式的方法 常態分配的檢定 獨立性檢定(即自我相關檢定) 等變異數的檢定 共線性的檢定

顯著性檢定 F檢定 迴歸分析中，F值檢定自變數集合與因變數之間是否具有顯著關係， H0：β1=β2=….. βm=0 H1：βj≠0 ， j=1,….,m F=(MSR/MSE)=[(SSR/k)/(SSE/(n-k-1))] ，(n為樣本數，k為自變數個數) SSR為迴歸平方和，SSE為誤差平方和。 　

t檢定：檢定迴歸係數是否具有統計上的顯著意義。 一般檢定的方法有三種： （１）以t 的絕對值做檢定 （２）以t值為參數值之顯著性考驗做檢定 （３）建立參數值之雙尾95﹪的信賴區間

實證模型建立 由於本文是研究二種利率對上市公司股票的敏感度，因此依多元迴歸的模式，本研究建立以下的二因子複迴歸模型： 其中 : 因變數Yi代第i個樣本當月大盤股價指數及各 類股之收盤價 自變數Χi1代表第i個樣本當月30天期的商業 本票利率 自變數Χi2代表第i個樣本當月2年期的金融債 券利率

第四部分 實證結果

資料來源與處理 資料來源 (1)貨幣市場的商業本票利率 (2)資本市場的金融債券利率 (3)上市公司股價(以各類股來分)及大盤指數 資料處理 在處理資料時，若遇到只有一方資訊時，以長期利率指標為準，而將不符之月資料予以刪除。

實證結果 利用二因子複迴歸模型來分析利率對大盤指數及各類股股價指數之間關係的結果。

變異數分析 F 顯著值 大盤 10.67211 7.89444E-05＊＊＊ 橡膠 27.15652374 1.05633E-09＊＊＊ 百貨 19.56464396 1.25356E-07＊＊＊ 鋼鐵 54.5161403 1.33073E-15＊＊＊ 食品 52.91071996 2.62756E-15＊＊＊ 玻璃陶瓷 80.05193143 1.00485E-19＊＊＊ 紡織 42.59824516 2.81447E-13＊＊＊ 化學工業 47.57815036 2.74898E-14＊＊＊ 觀光 47.19802432 3.26755E-14＊＊＊ 塑膠 4.313352664 0.016677426＊＊＊ 金融 45.63318902 6.70932E-14＊＊＊ 電機機械 36.70261785 5.34287E-12＊＊＊ 營建 82.25720749 4.88141E-20＊＊＊ 電機電纜 56.81548312 5.12376E-16＊＊＊ 運輸 47.0451906 3.50339E-14＊＊＊ 水泥 55.64148719 8.31712E-16＊＊＊ 電子 8.646434938 0.00040207＊＊＊ 造紙 60.82577912 1.0228E-16＊＊＊ 汽車 4.59916E-07＊＊＊ 其他 20.53370533 6.59139E-08＊＊＊ 註：＊表示10%以內的顯著水準；＊＊表示5%以內的顯著水準；＊＊＊表示1%以內的顯著水準

二因子複迴歸 β0 β1 β2 大盤 橡膠 百貨 鋼鐵 食品 玻璃陶瓷 紡織 化學工業 觀光 塑膠 金融 電機機械 營建 電機電纜 運輸 5654.505＊＊＊ （8.684227） 611.7665＊＊＊ （4.02519） -438.468＊＊ （-2.11211） 橡膠 23.8819＊＊ （2.051165919） 11.6329＊＊＊ （4.280411418） -1.0058 （-0.27095114） 百貨 62.8411＊＊＊ （7.509882165） 9.0640＊＊＊ （4.640609305） -4.1756 （-1.56514546） 鋼鐵 16.8566＊＊＊ （3.274169003） 4.3964＊＊＊ （3.658407172） 3.8239＊＊ （2.329574744） 食品 -10.2656 （-0.17345038） 71.9190＊＊＊ （5.205963086） 10.1516 （0.537984352） 玻璃陶瓷 -13.2480＊＊ （-2.12670969） 4.2269＊＊＊ （2.926961871） 8.6440＊＊＊ （4.352273051） 紡織 75.6234＊＊＊ （2.751790892） 29.9520＊＊＊ （4.669269708） 4.2487 （0.484911171） 化學工業 20.6186＊＊＊ （2.9755491899） 8.7433＊＊＊ （5.405575072） -0.0945 （-0.04278836） 觀光 24.6498＊＊＊ （3.63971143） 8.4477＊＊＊ （5.343892144） 0117 （0.005411459） 塑膠 90.3363＊＊＊ （9.604133231） 6.3772＊＊＊ （2.904641139） -6.5529＊＊ （-2.18511575） 金融 291.0974＊＊ 2.591334592 123.474＊＊＊ （4.708956112） 23.0835 （0.64450823） 電機機械 37.4814＊＊＊ （5.065274706） 7.7494＊＊＊ （4.486609729） 0.6427 （0.272402971） 營建 -153.1234＊＊＊ （-3.737041446） 56.5911＊＊＊ （5.921253869） 17.2317 （1.319996081） 電機電纜 13.5598＊＊ （1.888378068） 8.4209＊＊＊ （5.024111899） 2.2461 （0.981098788） 運輸 19.0969＊＊＊ （3.041211212） 5.7366＊＊＊ （3.913839888） 3.2400 （1.618344023） 水泥 -10.8791 （-1.27531986） 5.6575＊＊＊ （2.84133309721） 8.7590＊＊＊ （3.220485658） 電子 453.2493＊＊＊ （8.735497391） 14.5904 （1.204704277） -52.8832＊＊＊ （-3.19676125） 造紙 -30.2522 （-1.35710176） 16.0420＊＊＊ （3.0830712249） 23.1394＊＊＊ （3.25573838） 汽車 49.1985＊＊＊ （3.270630705） 14.9241＊＊＊ （4.250420584） -6.0564 （-1.26281338） 其他 53.1954＊＊＊ （5.130191709） 10.8464＊＊＊ （4.481372542） -4.0317 （-1.21950854） 註：( )數字代表t值 ＊表示10%以內的顯著水準；＊＊表示5%以內的顯著水準；＊＊＊表示1%以內的顯著水準

第五部分 結論與建議

結論 利率與大盤及各類股股價之間確實具有相關性；若以短期利率來看，除了電子股估計的係數不顯著以外，其餘的皆有顯著關係，表示短期利率對股價報酬較有影響性，而以長期利率來看則較不顯著，表示長期利率對股價報酬較無影響性。

建議 本模型採用最具影響的二個因素為自變數，實際操作時可以在許可範圍之內再收集更多或量化其他因素併入模型中，以增加此模型的預測能力。 由於本研究是以月為單位，因此，變數的敏感度可能較週或日來得差些，若以週或日的變數來加以分析，對於模型的預測應是有幫助的。 對於變數的單位選擇 ，一方面要能方便估計與了解，另一方面也必須能對模型的預測有助益 在利率因素的選擇上，可選擇不同期限之金融市場利率指標，依照長、中、短期進行分析，比較期限不同的金融市場利率對股價變動之影響。

~THE END~ 謝謝各位蒞臨指教