淡江大學機構典藏:Item 987654321/94211
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    题名: 預期報酬估計模型在最適資產配置投資組合上之應用與比較 : 以台灣證券市場為例
    其它题名: Comparisons of mean estimation methods in optimal assets allocation : the empirical analysis in Taiwan equity markets
    作者: 黃建達;Huang, Chien-Ta
    贡献者: 淡江大學統計學系碩士班
    林志娟
    关键词: 資產配置最適化;平均調整模型;資本產定價模型;Fama & French (1993)三因子模型;optimal assets allocations;sample mean;capital asset pricing model;Fama & French (1993) 3-factor model
    日期: 2013
    上传时间: 2014-01-23 14:09:42 (UTC+8)
    摘要: 預期報酬率的估計在財務或風險管理中的應用相當的廣泛，因此如何找到較佳的預期報酬率的估計模型，不言可喻是一個相當重要的課題。本文的研究目的在於探討一些常用的預期報酬率估計模型在台灣證券市場上的應用，並從實證研究結果中提出挑選模型的建議。
    本研究探討了常用的三種預期報酬率估計模式在台灣證券市場上之實證分析。本研究蒐集的實證資料分為月資料與日資料兩個部分，月資料的研究期間為1991年1月至2010年12月為止，共計具有完整資料的840家公司證券為期20年之月報酬，日資料的資料期間為2007年1月至2011年12月為止，共計具有完整資料的840家公司證券為期5年的日報酬。依市值大小選出較具有代表性的證券公司，並且利用不同的持股家數作為比較因素，利用不同的模型計算預期報酬率，做為導入資產配置最適化的求解規劃過程的基礎，最後使用資產配置最適化所得到的投資權重進行投資。根據估計誤差的相關統計性質表現，以及均方根誤差準則和平均絕對誤差準則進行模式比較。
    實證結果顯示在台灣證券市場上選擇持股家數為10至20家公司證券，使用資本資產定價模型或Fama & French (1993)三因子模型做為預期報酬率估計模型，並配合因子變異數-共變異數矩陣做為導入資產配置最適化的求解規劃過程的基礎，可以得到較好的結果。
    Mean estimation models of the expected rate of returns have been played an important role in financial related area academically and practically. Three estimation models are studied and employed in Taiwan’s Stock Market.
    Empirical data collected in this study are put into two parts - the monthly and daily data. The monthly data for the study period was from January 1991 to December 2010, with the monthly return in 20 year period in a total of 840 securities; and the daily data for the study period was from January 2007-December 2011, with the daily return in five year period in a total of 840 securities.
    Empirical results show that we can get better results in the planning process by selecting corporate securities that holds the company number between 10-20 in the Taiwan stock market, and by using the capital asset pricing model or Fama & French (1993) three-factor model as the expected return estimation model, along with the variance - covariance matrix as the imported asset allocation optimization.
    显示于类别:[統計學系暨研究所] 學位論文

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