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題名 產業間上下游公司配對交易之績效評估- 以食品業、鋼鐵業、半導體產業為例
Performance evaluation of pair trading between upstream and downstream companies in industries- Take the food industry, steel industry, and semiconductor industry as examples
作者 王紫瓈
Wang, Tzu-Li
貢獻者 郭維裕
Kuo, Wei-Yu
王紫瓈
Wang, Tzu-Li
關鍵詞 上下游
配對交易
產業
距離法
共整合法
Upstream and Downstream
Pair trading
Industry
Distance method
Cointegration method
日期 2021
上傳時間 1-Jul-2021 16:10:57 (UTC+8)
摘要 隨著 2020 年疫情肆虐全世界,中美貿易戰、科技戰開打,全球現處於一個不 確定的環境,投資市場與產業變數巨大,因此本研究希望可以運用多空配合的交 易策略,為投資人建立一個簡單且中性風險的配對交易策略,協助投資人在如此 動盪不安的環境中,承受較低的風險同時也獲得穩定報酬。

本研究從 2010 年 1 月 1 日起至 2020 年 12 月 31 日止為樣本期間,並以台灣 近年來表現較佳的產業之所屬股票為研究標的,共計約 50 檔股票,分別作配對。 以距離法與共整合檢定進行選股,最後選出六組股票對,經實證後發現, 就方 法而言,距離法選出之股票對獲利表現較佳;就產業而言,半導體產業的報酬表 現較佳,綜合上述,以距離法選出且屬半導體產業之股票對聯陽 (3014)與福懋科 (8131)此配對,總報酬率高達 23.30%,為六組配對中報酬表現最佳之股票對。
With the prevalence of COVID-19 around the world in 2020, U.S.-China trade war and technological wars have begun, the world is now in an uncertain environment, and the investment market and industries are extremely variable. Therefore, this research hopes to use long-short trading strategies for investors. Establish a simple and neutral risk matching trading strategy to assist investors in such a turbulent environment, to withstand lower risks and obtain stable returns.

This study is the sample period from January 1, 2010 to December 31, 2020, and uses stocks belonging to industries that have performed better in recent years in Taiwan as the research target. A total of about 50 stocks are matched. The distance method and the cointegration test are used to select stocks. Finally, six stock pairs are selected. After empirical research, it is found that the stocks selected by the distance method perform better. In terms of industry, the semiconductor industry performance preferably. Based on the above, the stock pair Lianyang (3014) and Fu Maoke (8131), which are selected by the distance method and belong to the semiconductor industry, have a total return of 23.30%, which is the best-performing stock pair among the six pairs.
參考文獻 1. 薛愛蓉(2019) 。不同距離測度下的配對交易之獲利比較。國立臺北大學統計 學系碩士論文
2. 黃煜翔(2020) 。 配對交易方法在貴金屬市場之績效評估。國立臺北大學統 計所碩士論文
3. 李則沂(2018) 。配對交易的實務應用。國立臺北大學統計學系碩士論文
4. 童韋傑(2020) 。配對交易結合SVM 於台股市場之應用研究。國立臺北大學
統計學系碩士論文
5. 田懿斐(2015) 。股價評價比率在台灣股市之應用。國立政治大學商學院國際
經營與貿易學系碩士論文
6. Do, B., & Faff, R. (2010). Does simple pairs trading still work?. Financial Analysts Journal, 66(4), 83-95.
7. Gatev, E., Goetzmann, W. N., & Rouwenhorst, K. G. (2006). Pairs trading: Performance of a relative-value arbitrage rule. The Review of Financial Studies, 19(3), 797-827.
8. Farago, A., & Hjalmarsson, E. (2019). Stock price co-movement and the foundations of pairs trading. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 54(2), 629-665.
9. Mudchanatongsuk, S., Primbs, J. A., & Wong, W. (2008, June). Optimal pairs trading: A stochastic control approach. In 2008 American control conference (pp.1035-1039). IEEE.
10. Smith, R. T., & Xu, X. (2017). A good pair: alternative pairs-trading strategies. Financial Markets and Portfolio Management, 31(1), 1-26.
描述 碩士
國立政治大學
國際經營與貿易學系
108351024
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0108351024
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 郭維裕zh_TW
dc.contributor.advisor Kuo, Wei-Yuen_US
dc.contributor.author (Authors) 王紫瓈zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Wang, Tzu-Lien_US
dc.creator (作者) 王紫瓈zh_TW
dc.creator (作者) Wang, Tzu-Lien_US
dc.date (日期) 2021en_US
dc.date.accessioned 1-Jul-2021 16:10:57 (UTC+8)-
dc.date.available 1-Jul-2021 16:10:57 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 1-Jul-2021 16:10:57 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0108351024en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/135900-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 國際經營與貿易學系zh_TW
dc.description (描述) 108351024zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 隨著 2020 年疫情肆虐全世界,中美貿易戰、科技戰開打,全球現處於一個不 確定的環境,投資市場與產業變數巨大,因此本研究希望可以運用多空配合的交 易策略,為投資人建立一個簡單且中性風險的配對交易策略,協助投資人在如此 動盪不安的環境中,承受較低的風險同時也獲得穩定報酬。

本研究從 2010 年 1 月 1 日起至 2020 年 12 月 31 日止為樣本期間,並以台灣 近年來表現較佳的產業之所屬股票為研究標的,共計約 50 檔股票,分別作配對。 以距離法與共整合檢定進行選股,最後選出六組股票對,經實證後發現, 就方 法而言,距離法選出之股票對獲利表現較佳;就產業而言,半導體產業的報酬表 現較佳,綜合上述,以距離法選出且屬半導體產業之股票對聯陽 (3014)與福懋科 (8131)此配對,總報酬率高達 23.30%,為六組配對中報酬表現最佳之股票對。
zh_TW
dc.description.abstract (摘要) With the prevalence of COVID-19 around the world in 2020, U.S.-China trade war and technological wars have begun, the world is now in an uncertain environment, and the investment market and industries are extremely variable. Therefore, this research hopes to use long-short trading strategies for investors. Establish a simple and neutral risk matching trading strategy to assist investors in such a turbulent environment, to withstand lower risks and obtain stable returns.

This study is the sample period from January 1, 2010 to December 31, 2020, and uses stocks belonging to industries that have performed better in recent years in Taiwan as the research target. A total of about 50 stocks are matched. The distance method and the cointegration test are used to select stocks. Finally, six stock pairs are selected. After empirical research, it is found that the stocks selected by the distance method perform better. In terms of industry, the semiconductor industry performance preferably. Based on the above, the stock pair Lianyang (3014) and Fu Maoke (8131), which are selected by the distance method and belong to the semiconductor industry, have a total return of 23.30%, which is the best-performing stock pair among the six pairs.
en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 8
第一節 研究動機 8
第二章 文獻探討 9
第三章 資料處理 12
第一節 研究資料 12
第二節 配對交易策略 13
第三節 樣本期間 14
第四章 研究方法 14
第一節 單根檢定(ADF-TEST) 15
第二節 距離法 15
第三節 共整合檢定 16
第四節 門檻設立 18
一.開倉門檻設立 18
二.平倉門檻設立 19
第五章 實證分析 20
第一節 股票配對選擇過程 20
一.單根檢定(ADF-TEST) 20
二.距離法 22
三.共整合檢定 24
四.股票對選取結果 26
第二節 六組股票配對形成期之收盤價概況 26
第三節 六組股票形成期之殘差趨勢 32
第四節 配對組合價差平均值與標準差 35
第五節 配對交易回測 37
第六章 結論及建議 46
第一節 結論 46
第二節 研究限制與建議 48
第七章 參考文獻 49
第一節 國內文獻 49
第二節 國外文獻 49
zh_TW
dc.format.extent 11549141 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0108351024en_US
dc.subject (關鍵詞) 上下游zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 配對交易zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 產業zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 距離法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 共整合法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Upstream and Downstreamen_US
dc.subject (關鍵詞) Pair tradingen_US
dc.subject (關鍵詞) Industryen_US
dc.subject (關鍵詞) Distance methoden_US
dc.subject (關鍵詞) Cointegration methoden_US
dc.title (題名) 產業間上下游公司配對交易之績效評估- 以食品業、鋼鐵業、半導體產業為例zh_TW
dc.title (題名) Performance evaluation of pair trading between upstream and downstream companies in industries- Take the food industry, steel industry, and semiconductor industry as examplesen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) 1. 薛愛蓉(2019) 。不同距離測度下的配對交易之獲利比較。國立臺北大學統計 學系碩士論文
2. 黃煜翔(2020) 。 配對交易方法在貴金屬市場之績效評估。國立臺北大學統 計所碩士論文
3. 李則沂(2018) 。配對交易的實務應用。國立臺北大學統計學系碩士論文
4. 童韋傑(2020) 。配對交易結合SVM 於台股市場之應用研究。國立臺北大學
統計學系碩士論文
5. 田懿斐(2015) 。股價評價比率在台灣股市之應用。國立政治大學商學院國際
經營與貿易學系碩士論文
6. Do, B., & Faff, R. (2010). Does simple pairs trading still work?. Financial Analysts Journal, 66(4), 83-95.
7. Gatev, E., Goetzmann, W. N., & Rouwenhorst, K. G. (2006). Pairs trading: Performance of a relative-value arbitrage rule. The Review of Financial Studies, 19(3), 797-827.
8. Farago, A., & Hjalmarsson, E. (2019). Stock price co-movement and the foundations of pairs trading. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 54(2), 629-665.
9. Mudchanatongsuk, S., Primbs, J. A., & Wong, W. (2008, June). Optimal pairs trading: A stochastic control approach. In 2008 American control conference (pp.1035-1039). IEEE.
10. Smith, R. T., & Xu, X. (2017). A good pair: alternative pairs-trading strategies. Financial Markets and Portfolio Management, 31(1), 1-26.
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dc.identifier.doi (DOI) 10.6814/NCCU202100550en_US