輔仁大學
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記錄編號3263
狀態NC088FJU00214002
助教查核
索書號
學校名稱輔仁大學
系所名稱金融研究所
舊系所名稱
學號487756024
研究生(中)劉嘉鴻
研究生(英)Chia-Hung Liu
論文名稱(中)整合灰預測及類神經網路模型研究股市盤後期貨價格之資訊內涵:以摩根台股指數及日經225指數為例
論文名稱(英)Integrating Grey Theory and Neural Networks in Investigating the Information Contents of Futures Prices in Non-Cash-Trading Period: Evidence From the SGX-DT Nikkei 225 and MSCI Taiwan Index Futures Contracts
其他題名
指導教授(中)陳能靜博士 李天行博士
指導教授(英)Nen-Jing Chen Tian-Shyug Lee
校內全文開放日期不公開
校外全文開放日期不公開
全文不開放理由
電子全文送交國圖.同意
國圖全文開放日期.2005.01.01
檔案說明電子全文
電子全文01
學位類別碩士
畢業學年度88
出版年
語文別中文
關鍵字(中)非現貨交易期間 股價指數期貨 資訊內涵 灰預測 類神經網路
關鍵字(英)non-cash-trading period index futures information content grey theory neural networks
摘要(中)本研究之目的在研究MSCI Taiwan index (以及Nikkei 225 index) 現貨交易結束時段,在新加坡交易所上市交易之MSCI Taiwan index(以及Nikkei 225 index) 期貨價格中所蘊含之訊息,並提出一整合灰預測之倒傳遞類神經網路模型,藉以預測「當日股市開盤指數」。 首先利用在MSCI Taiwan index(以及Nikkei 225 index) 現貨交易結束時段中,仍舊進行交易的MSCI Taiwan index(以及Nikkei 225 index) 期貨之價格建立GM(1,1)灰預測模型,求出當日股市開盤前最近一筆之指數期貨預測價格,將之做為類神經網路模型的輸入變數(透過灰預測模型簡化類神經網路模型的輸入變數,使其易於收斂),建立預測「當日股市開盤指數」之倒傳遞類神經網路模型,並將此預測結果與隨機漫步(random walk)模型的預測結果進行預測誤差之比較。研究期間由1998年10月1日至1999年12月31日,利用現貨指數與最近月之期貨契約5分鐘日內資料進行分析。 本研究之實證結果如下:(1)在摩根台股指數現貨開盤價的預測上,整合灰預測之倒傳遞類神經網路模型可擊敗隨機漫步模型。(2)由此可見,摩根台股指數現貨盤後的期貨交易價格蘊藏豐富之資訊內涵。(3)以上結論僅適用於摩根台股指數,不適用於日經225指數。
摘要(英)This study investigates the information contents of Nikkei 225 and MSCI Taiwan index futures prices in non-cash-trading period by integrating grey theory and neural networks. Then we construct a model to predict the daily opening spot price. First, we use the index futures prices during non-cash-trading period in constructing a GM(1,1) model to predict the index futures price of 8:55am and 7:55am for MSCI Taiwan index futures and Nikkei 225 index futures, respectively. Then we use the futures price estimate to predict the daily opening spot price by employing neural networks method. The sample period is from 1998/10/1 to 1999/12/31. The data used are 5-minute intraday data of spot and futures index. The empirical results show that the prediction result of our model is better than random walk model. This indicates that the futures price in non-cash-trading period contains valuable information. But, the conclusion above only works in MSCI Taiwan index not Nikkei 225 index.
論文目次第一章 緒 論..........................................1 第一節 研究動機..........................................1 第二節 研究目的..........................................4 第三節 研究對象資料......................................4 第二章 文獻探討..........................................6 第一節 指數期貨及現貨市場之間價格與報酬的領先落後關係....6 第二節 開、收盤時段市場之交易特性.......................11 第三節 灰色理論.........................................12 第四節 類神經網路.......................................18 第三章 實證方法.........................................29 第一節 實證模型架構.....................................29 第二節 實證模型操作過程.................................31 第三節 灰預測模型.......................................33 第四節 類神經網路模型...................................41 第四章 實證結果分析.....................................43 第一節 摩根台股指數之實證結果...........................43 第二節 日經225指數之實證結果............................52 第三節 模型之最適參數值.................................61 第五章 結論與建議.......................................62 第一節 結論.............................................62 第二節 研究貢獻.........................................66 第三節 未來研究方向.....................................68 參考文獻................................................69 一、 中文部份..........................................69 二、 英文部份..........................................71 附 錄................................................74 附錄一 摩根台股指數組成比重一覽表................74 附錄二 摩根台股指數類神經網路C模型 之RMSE(訓練樣本)..........................75 附錄三 摩根台股指數類神經網路C模型 之RMSE(測試樣本)..........................75 附錄四 日經225指數類神經網路C模型 之RMSE(訓練樣本)..........................76 附錄五 日經225指數類神經網路C模型 之RMSE(測試樣本)..........................76 附錄六 摩根台股指數類神經網路之輸入變數..........77 附錄七 日經225指數類神經網路之輸入變數...........79
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論文頁數76
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