匯率變動對台股指數現貨與期貨之關聯性分析

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1 匯率變動對台股指數現貨與期貨之關聯性分析
　　　　指導老師：劉尚銘老師 　　　　學　　生： 李郁嵐 　　　　　　　　　 張玉芬 　　　　　　　　　 張瓊文 　　　　　　　　　 張嘉麟

2 專題大綱 第一章　緒論 第二章　文獻探討 第三章　研究方法 第四章　資料結構與實証結果 第五章　結論

3 緒論 研究動機 研究目的 研究限制 研究架構 外資、匯率與股市的關係 探討匯率變動是否確實會影響台股指數報酬率 股匯市法規、社會事件
　外資、匯率與股市的關係 研究目的 　探討匯率變動是否確實會影響台股指數報酬率 研究限制 　股匯市法規、社會事件 研究架構 　理論假設　　資料蒐集、分析　　結果發現

4 文獻探討 匯率變動與股市報酬率的關係： 正相關 負相關 兩者之間無明顯的相關性 依不同國家、地區或時間而不同

5 文獻探討 研究學者 Aggarwal(1981) 吳嘉豐(1998) 邱哲修、李命志、邱建良(1998)
正相關　負相關　相關性不明顯　依情況而不同

6 文獻探討 國內學者 國外學者 許村泰(1987) 黃毅(1989) 初家祥(1995) 溫晉慶(1999) 劉祥熹和李崇主(2000)
Solnik(1987) Soenen and Hennigar (1988) Suwanakul and uthirapakon(1988) Ma and Kao (1990) 正相關　負相關　相關性不明顯　依情況而不同

7 文獻探討 研究學者 郭耀成(1995) Ibrahim (2000) 正相關　負相關　相關性不明顯　依情況而不同

8 文獻探討 長、短期 不同國家 錢盡忠(1988) Solnik(1984) Ajayi and Mougoue(1998)
Chow、Lee and Solt(1997) 李政軒(2002) Solnik(1984) Obstfeld(1985) 陳旭怡(1991) 正相關　負相關　相關性不明顯　依情況而不同

9 研究方法及實證結果 直線迴歸分析 非線性分析 　＿單根檢定 　＿ARCH效果檢定 　＿GARCH模型

10 研究方法及實證結果 直線迴歸是假設變數之間存在線性關係。 Yt=β1+β2X2t+εt 自變數(X2t )：前期、本期匯率變動量。
殘差項(εt)：假設殘差項符合 N（0 , σ2）。 直線迴歸分析 非線性分析

11 研究方法及實證結果 台指現貨 直線迴歸檢定結果 β1 β2 With ΔExt With ΔExt-1 直線迴歸分析 非線性分析
36, *** (44.649) *** ( ) With ΔExt-1 36, *** (44.350) *** ( ) 註：括弧內數字代表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。 直線迴歸分析 非線性分析

12 研究方法及實證結果 台指期貨 直線迴歸檢定結果 β1 β2 With ΔExt With ΔExt-1 直線迴歸分析 非線性分析
37, *** (45.343) *** ( ) With ΔExt-1 37, *** (45.039) *** ( ) 註：括弧內數字代表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。 直線迴歸分析 非線性分析

13 研究方法及實證結果 單根檢定 檢定時間序列分析所使用的資料在長期之下是否會趨於平穩的狀態（恆定stationary）。
　　使用有單根現象的資料所獲得之模型不是合適、可預測的模型。因此，對資料取一次差分，再做單根檢定，直到資料無單根現象為止。 直線迴歸分析 非線性分析

14 研究方法及實證結果 原始資料之單根檢定結果 M1 M2 M3 現貨p 期貨fu 匯率ex 直線迴歸分析 非線性分析 -0.91481
期貨fu 匯率ex critical value(5%) -1.95 -2.89 -3.45 M1：不含常數項及趨勢項 M2：含常數項但不含趨勢項 M3：含常數項及趨勢項 直線迴歸分析 非線性分析

15 研究方法及實證結果 資料一次差分後之單根檢定結果 1st difference M1 M2 M3 現貨p 期貨fu 匯率ex 直線迴歸分析
期貨fu 匯率ex critical value(5%) -1.95 -2.89 -3.45 將資料取一次差分後再作檢定 直線迴歸分析 非線性分析

16 研究方法及實證結果 ARCH效果檢定 　　Engle發現在時間序列資料中，其殘差值的變異數經常會受到衝擊的影響，而有波動聚集(volatility clustering)的現象。 　　因而對無單根現象的資料，檢試其殘差值是否呈現一階無關，而二階相關的情況。 直線迴歸分析 非線性分析

17 研究方法及實證結果 ARCH效果檢定（一階無關Ljung-Box Q-Statistics） 一階無關 現貨 期貨 Q(8) Q(16)
3.7284 3.0171 直線迴歸分析 非線性分析 H0：殘差值一階無相關性

18 研究方法及實證結果 ARCH效果檢定（二階相關Engle’s LM test ） 二階相關 現貨 期貨 Q(8) Q(16) Q(24)
** ** ** ** ** ** 註：**表示5%以內的顯著水準 H0：殘差值的平方項無相關性 直線迴歸分析 非線性分析

19 研究方法及實證結果 GARCH模型 　　在確認資料具有ARCH效果之後，將匯率作為自變數代入可以解釋群聚及肥尾現象的GARCH模型，分別來觀察匯率對台指現貨、期貨這兩個應變數是否有顯著的解釋效果。 直線迴歸分析 非線性分析

20 研究方法及實證結果 GARCH（1,1）模型 ＜方程式＞
　　其中Rt為台指現貨及期貨第t期的指數、Xt為台指現貨及期貨第t期前之指數波動、Φ為訊息集、 εt為殘差值、ht為殘差值的變異數。 直線迴歸分析 非線性分析

21 研究方法及實證結果 台指現貨之GARCH （1,1）檢定結果 直線迴歸分析 非線性分析 α0 α1 β1 ΔEx Without ΔEx
*** (2.654) 0.125*** (4.476) 0.829*** (20.619) With ΔExt 9, * (1.932) 0.126*** (3.938) 0.790*** (13.889) * (-1.838) With ΔExt-1 9, * (1.940) (3.943) (13.862) * (-1.841) 註：括弧內數字代表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。 直線迴歸分析 非線性分析

22 研究方法及實證結果 台指期貨之GARCH （1,1）檢定結果 直線迴歸分析 非線性分析 α0 α1 β1 ΔEx Without ΔEx
*** (2.968) 0.120*** (5.365) 0.852*** (31.406) With ΔExt 8, ** (2.297) 0.131*** (4.999) 0.816*** (21.845) ** (-2.160) With ΔExt-1 8, ** (2.315) 0.132*** (5.006) 0.815*** (21.819) ** (-2.177) 註：括弧內數字代表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。 直線迴歸分析 非線性分析

23 結論 　　由上述的實證結果可以得知，不論是直線迴歸或非線性GARCH模型，匯率變動與台指現貨、台指期貨報酬率之間，皆是呈現明顯的負相關。

24 謝謝各位老師以及同學 　　本組報告完畢 　　謝謝大家