| 美國股價之預測與評估 | |
|---|---|
| 學年 | 89 |
| 學期 | 2 |
| 發表日期 | 2001-05-15 |
| 作品名稱 | 美國股價之預測與評估 |
| 作品名稱（其他語言） | |
| 著者 | 倪衍森; 莊雅雯 |
| 作品所屬單位 | 淡江大學經營決策學系 |
| 出版者 | 臺北縣淡水鎮 : 淡江大學 |
| 會議名稱 | 第五屆兩岸會計與管理學術研討會 |
| 會議地點 | 臺北縣, 臺灣 |
| 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。 |
| 關鍵字 | 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 |
| 語言 | zh_TW |
| 收錄於 | |
| 會議性質 | 兩岸 |
| 校內研討會地點 | 淡水校園 |
| 研討會時間 | 20010515~20010518 |
| 通訊作者 | |
| 國別 | TWN |
| 公開徵稿 | Y |
| 出版型式 | 紙本 |
| 出處 | 第五屆兩岸會計與管理學術研討會論文集，頁39-58 |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/21669 ) |
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