美國股價之預測與評估

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題名:	美國股價之預測與評估
作者:	倪衍森;莊雅雯
貢獻者:	淡江大學經營決策學系
關鍵詞:	股票價格;單根檢定;轉換函數模型;離群值;績效預測;股票市場;美國;自我迴歸平均移動統整模式;Stock Price;Unit Root Test;Transfer Function Model;Outlier;Performance Forecasting;Stock Market;United States Of America;Arima Model
日期:	2001-05-15
上傳時間:	2009-11-30 13:36:48 (UTC+8)
出版者:	臺北縣淡水鎮 : 淡江大學
摘要:	美國股市呈現好景，將反映工商業利潤增加；美國股市如果感冒，台灣股市就打噴嚏，若是能對美國股票市場做一些預測和評估，則能有助益於對台灣股價的了解。本文觀察自1978年1月至1998年12月間美國股價、利率與工業生產指數等三種變數之月資料，且採用單變量時間序列模型（ARIMA、TF、ARIMA-Outlier）與多變量時間序列模型（VAR、ECM、KFM）的預測方式，探討各總體經濟變數間的動態關係，並以1998年1月至1999年6月（18個月）做樣本外預測來比較各模型的績效，希望經由預測績效的評量，選擇出一優良且適當的預測方法。以RMES與MAD來檢視各種預測方法的績效，結果發現；在單變量模型中，不論以RMSE或MAD衡量，三種模型以ARIMA-Outlier預測結果最好，其次是ARIMA模型，TF模型則屬較差。就多變量模型來看，不論以RMSE或MAD衡量，三種模型之預測能力以ECM模型最佳，次佳為VAR模型，KFM模型則屬較差者。故美國股價預測在單變量模型中是以ARIMA-Outlier為最優，多變量模型則是以ECM預測較佳。
關聯:	第五屆兩岸會計與管理學術研討會論文集，頁39-58
顯示於類別:	[管理科學學系暨研究所] 會議論文

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