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资产管理

文档名称:资产管理
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上传者:cybhdz508
添加时间:2019/05/13
内容摘要:
資產管理 Asset Management
買/賣超決定未來漲/跌?
文楊筑鈞
於資
產管理機構管理投資大眾或法人減碼有價證券部位,反之?當加權指數呈上
資產中?共同基金已漸漸普遍成升走勢時?經理人會因此而加碼有價證券部
為配置的標的之一,周三大法人的投資信託位
公司近幾年也發行許多共同基金?在這些基
為了能更清楚明確知道加權指數月
金經理人每日進行基金管理下報章雜誌或報酬對一般股票型基金投資有價證券比例
媒體也因此而報導著三大法人每日買/責超之之影響?將進一步進行統計相關分析,其
概況?而其買/賣超之結果似乎也成為對台灣分析方法除了基本迴歸估計分析外亦
股市漲跌走勢之依據,但是否可依此買/賣超採用「 Granger- Causality因果關係檢定」
狀況來預測台灣股票市場走勢呢?本篇將以
Granger Causality Test)
一般股票型基金投資有價證券之比例及加權
所謂「 granger- Causality因果關係檢定」
指數月報酬來進一步分析其兩者間相性及係 Granger於1969年提出,他認為2數預測
可預測性?以驗證買/賣超是否可決定未來漲之準確性決定了變數與其他數是否具有因

果關係?亦即假設現有X、Y兩變數,當其中
以2001年3月至2008年7月一般股票
變數X的過去資訊可幫助變數Y丫預測時,可
型基金投資有價證券之比例及加權指數月稱為X是Y之因或者Y是X之果,反之?則稱
報酬之樣本資料,計算其兩者之相關係數為之為Y是X之因或者X是Y之果,而若兩者間
56.49%?係屬正相關?亦即兩者間有一定闘同時存在時?則稱X、Y間有回饋關係
係存在,其圖一走勢更可明類看出兩者間之
因此,綜上所述,則能更進一步解釋變
特性
數間是否有領先、落後、互相領先,或兩者
依圖一以加權指數月報酬對一般股票變數無任何的關係?現在就以下列兩變數模
型基金趨勢來看?其過去八年幾乎呈同向走型説明其 granger- Causality因果關係之檢定過
勢,亦即當加權指數呈下降趨勢時,一般股程
票型基金經理人通常會因大盤走勢而莛行
12
資有券比例(左)加栏指墩月酬(右
18
16
88
80
4
0O1(42001112(002062(00)302202309
0O)4
(01120050620060120060820703
資料來源: Money
X, =a0+a x,+AA+A-X,+BY,+AA+BY.
無假設H表示X可助於Y的預測能
Y,=20+λX,+AA+4Xょ+GY+AA+6、Yk
力?反之?若拒絶虛無假設H?表示Y
可助於X的預測能力
4.回關係( feedback):若H與H同
X =X,,X,,AAA.X
時拒絕虛無假設,X、Y兩變數間相互影
Y, =Y,, Y,AAA, Y
依前蓮假設之模型,就近八年加權指數
並採用F統計檢定分別檢定上列兩式
月報酬及一般股票型基金投資有價證券比例
H8:B1=B2=A=B=0
之資料?以加權指數月報酬為變數X、一般
股票型基金投資有價證券比例為變數Y,並
將變數X及Y進行迴歸統計分析及 Granger
由此因果關係檢定結果可分為下列四種 Causality因果關係檢定其相關資料結果如下
情況
表所示。(參見表一、表二、表三與圖二
1.獨立關係( Independency):即H興H
同時不拒絕虛無假設,表示X、Y兩變數

司互相獨立,不存在任何因果關係
察值個數
87
2.同期因果關係( Instantaneous Causalty)
Multiple R-squared
0.6583
若拒絕虛無假設表示當為士1期時 X Adjusted R-squared
0.6543
對Y預測?其誤差異數變小,反之
標準誤
1.485
若拒絕虛無假設H?表示當為t+1期
時,Y對X預測,其誤差變異數會變小
F統計量
163.7
3.單向因果關係( Causality):若拒絕虛
p-value
2.2e-16
Pension Asset Management
管理期刊13
資產管理
sset Managment
表二
係數
標準誤 t value Pr(>t)下限95%上限95%
截距
79.714060.68802
115.86
<2e-1678.3460981.08202
X變數0.756810.05914
12.8
2e-16
0.639220.874404
圖二迴歸走勢圖
Ⅹ變數樣本迴歸線囧
96
預測Y
一一線件(Y
90
88
86
84
80
12
14
16
8
20
表三 Granger- Causality因果關係檢定
虛無假設
F
Pr(>F)
假設一
0
9.2852
0.003087
假設二
H。:1=ん2=0
3.8564
0.02513
假設三
Ho:=2=3=0
2.5187
0.06412
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