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題名 論新冠疫情前後總體經濟指標對金融業股價報酬率之影響
The Impact of Macroeconomic Factors on the Stock Returns of Financial Industry: A Comparative Study Before and After the COVID-19 Pandemic
作者 劉彥慈
LIU, YEN-TZU
貢獻者 鄭士卿
JENG, VIVIAN S.C.
劉彥慈
LIU, YEN-TZU
關鍵詞 COVID-19
總體經濟指標
金融業
向量自我迴歸模型
衝擊反應函數
COVID-19
Macroeconomic Factors
Financial Industry
Vector Autoregression
Impulse Response Function
日期 2024
上傳時間 4-Sep-2024 13:40:12 (UTC+8)
摘要 自COVID-19疫情爆發至今,全球自消費需求端到生產供給端,無不受到深遠的影響,成為一廣泛影響市場的重大系統性風險。而金融機構作為資金、資訊與交易的中介者,並身為我國重點產業之一,其產業價值除了受國際情勢所影響,亦反應國內經濟市場之波動。本文以金融業為例,探討COVID-19疫情發生前後,包括貨幣供給量與匯率等,各項總體經濟指標衝擊對金融業加權股價報酬率之影響差異。本文著重於向量自我迴歸模型之應用,利用衝擊反應函數剖析總體經濟指標對金融業的衝擊,並以金融業產業特性推論衝擊差異之成因。 本文實證結果發現,在貨幣供給量對金融業產生之外生衝擊下,疫情後相較疫情前產生明顯之正向波動。本文推論此結果導因於我國資金市場受中央銀行融通方案與降息政策影響,除擴張整體貨幣供給量外,亦增加產業報酬率成長之量能。其次就匯率衝擊而言,疫情後之外生匯率衝擊,相對於疫情前所產生之波動大幅降低。本文推論其係由於我國股市設有漲跌幅限制,因此月資料樣本無法體現變動,並顯示金融業面對匯率風險時較強健之抵禦能力。本文結果可提供政府與研究者在金融業面臨系統性風險後之決策建議,以及市場投資人對於市場波動之觀察參考。
Since the COVID-19 outbreak, the global economy has been significantly influenced, affecting both consumption and production of Taiwan and creating major systemic risks. Financial institutions, crucial to the economy, are influenced by both international and domestic economic fluctuations. This paper examines how various macroeconomic factors, such as money supply and exchange rates, has differently affected the stock returns of financial industry before and after COVID-19. Using a vector autoregression (VAR) model and impulse response functions, we analyze these impacts and explore the reasons behind the observed differences. The empirical results show that post-pandemic period, the financial industry experienced significantly greater positive fluctuations in response to the shock of money supply compared to pre-pandemic period. This is attributed to the central bank's financing programs and interest rate cuts, which expanded the money supply and boosted industry returns. Furthermore, the impact of exchange rate shocks on the financial industry decreased significantly after the pandemic. The paper suggests that trading limits in the stock market prevented monthly data from showing the full impact of changes. The decreased impact also shows that the financial industry is more resilient to exchange rate risks. These findings offer insights for government and researchers on managing systemic risks and for investors to observe market volatility.
參考文獻 一、中文文獻 1. 李銘輝 (2000)。台灣觀光旅館股價報酬率與經濟變數關係之研究 [補助]。國家科學委員會。http://ir.lib.pccu.edu.tw/handle/987654321/620 2. 林玉彬、莊于萱(2018)。股價指數與工業生產指數之關係-以金磚四國為例。真理財經學報,(28),47-74。https://www-airitilibrary-com.proxyone.lib.nccu.edu.tw:8443/Article/Detail?DocID=16098919-201806-201903210006-201903210006-47-74 3. 林基煌、徐政義 (2004)。東亞地區新興市場匯率與股價指數之關係-金融風暴前後的實證分析。中華管理學報,5(1),23-39。https://doi.org/10.30053/CHJM.200403.0002 4. 林淑玲、單秀文 (2009)。利率與匯率風險對銀行業股價報酬之影響。會計與財金研究,2(1),19-35。https://doi.org/10.6735/JAFD.200901_2(1).0002 5. 胡澤揚、張正一、張家瑋、張銘仁 (2021)。台灣負債證券殖利率對於台股類股股價報酬的影響。證券市場發展季刊,33(3),43-82。https://doi.org/10.6529/RSFM.202109_33(3).0002 6. 倪衍森,李若瑜 (2005)。匯率風險與基本面--總體經濟、產業類別、公司財報之關聯性研究。臺灣銀行季刊,56:4,61-82。 7. 陳仕偉,陳續文 (2010)。股價報酬與實質經濟活動的關聯性--跨國的實證研究。臺灣銀行季刊,61:3,262-300。 8. 陳旭昇 (2022)。時間序列分析: 總體經濟與財務金融之應用 (3版)。雙葉書廊有限公司。 9. 陳政傑 (2004)。利用總體指標進行指數投資的擇時策略 [博碩士論文,國立政治大學]。 10.陳順宇 (2000)。多變量分析 (二版)。華泰書局。 11. 傅澤偉、丁裕家 (2009)。兩岸經貿往來關係之實證研究:總體經濟變數動態模型。多國籍企業管理評論,3(1),135-152。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=18134548-200903-3-1-135-152-a 12. 黃竑翰 (2021)。國際原油市場衝擊對於臺灣主要產業股市報酬率之影響 [博碩士論文,國立政治大學]。 13. 劉祥熹、涂登才 (2012)。美國股市及其總體經濟變數間關連性與波動性之研究-VEC GJR DCC-GARCH-M之模型應用。經濟研究,48(1),139-189。https://doi.org/10.29765/TEI.201201.0004 14. 鍾耀寬 (2018)。台灣電子類股價指數與總體經濟變數關聯性實證研究 [碩士論文, 國立臺灣大學]。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6342/NTU201801808 15. 魏文欽、潘芝伶、蕭翊庭 (2013)。次貸風暴後對台灣股票市場影響之探討。International Journal of Lisrel,6(2),32-47。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=a0000473-201309-201309110014-201309110014-32-47 16. 羅庚辛、林書賢、羅耀宗、鍾毓芬 (2010)。總體經濟變數、景氣循環與盈餘動量策略績效之實證。中原企管評論,8(2),73-106。https://doi.org/10.30104/CYMR.201012.0004 二、英文文獻 1. Fama, E. F., & Gibbons, M. R. (1984). A comparison of inflation forecasts. Journal of Monetary Economics, 13(3), 327-348. https://doi.org/10.1016/0304-3932(84)90036-9 2. Friedman, M., & Schwartz, A. J. (1963). A Monetary History of the United States, 1867-1960. Princeton University Press. http://www.jstor.org/stable/j.ctt7s1vp 3. Ma, C.K. & Kao, G.W. (1990). On Exchange Rate Changes and Stock Price Reactions. Journal of Business Finance & Accounting, 17(3), 441-449. https://doi.org/10.1111/j.1468-5957.1990.tb01196.x 4. Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometrica, 48(1), 1-48. https://doi.org/10.2307/1912017
描述 碩士
國立政治大學
風險管理與保險學系
111358024
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0111358024
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 鄭士卿zh_TW
dc.contributor.advisor JENG, VIVIAN S.C.en_US
dc.contributor.author (Authors) 劉彥慈zh_TW
dc.contributor.author (Authors) LIU, YEN-TZUen_US
dc.creator (作者) 劉彥慈zh_TW
dc.creator (作者) LIU, YEN-TZUen_US
dc.date (日期) 2024en_US
dc.date.accessioned 4-Sep-2024 13:40:12 (UTC+8)-
dc.date.available 4-Sep-2024 13:40:12 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 4-Sep-2024 13:40:12 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0111358024en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/153064-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 風險管理與保險學系zh_TW
dc.description (描述) 111358024zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 自COVID-19疫情爆發至今,全球自消費需求端到生產供給端,無不受到深遠的影響,成為一廣泛影響市場的重大系統性風險。而金融機構作為資金、資訊與交易的中介者,並身為我國重點產業之一,其產業價值除了受國際情勢所影響,亦反應國內經濟市場之波動。本文以金融業為例,探討COVID-19疫情發生前後,包括貨幣供給量與匯率等,各項總體經濟指標衝擊對金融業加權股價報酬率之影響差異。本文著重於向量自我迴歸模型之應用,利用衝擊反應函數剖析總體經濟指標對金融業的衝擊,並以金融業產業特性推論衝擊差異之成因。 本文實證結果發現,在貨幣供給量對金融業產生之外生衝擊下,疫情後相較疫情前產生明顯之正向波動。本文推論此結果導因於我國資金市場受中央銀行融通方案與降息政策影響,除擴張整體貨幣供給量外,亦增加產業報酬率成長之量能。其次就匯率衝擊而言,疫情後之外生匯率衝擊,相對於疫情前所產生之波動大幅降低。本文推論其係由於我國股市設有漲跌幅限制,因此月資料樣本無法體現變動,並顯示金融業面對匯率風險時較強健之抵禦能力。本文結果可提供政府與研究者在金融業面臨系統性風險後之決策建議,以及市場投資人對於市場波動之觀察參考。zh_TW
dc.description.abstract (摘要) Since the COVID-19 outbreak, the global economy has been significantly influenced, affecting both consumption and production of Taiwan and creating major systemic risks. Financial institutions, crucial to the economy, are influenced by both international and domestic economic fluctuations. This paper examines how various macroeconomic factors, such as money supply and exchange rates, has differently affected the stock returns of financial industry before and after COVID-19. Using a vector autoregression (VAR) model and impulse response functions, we analyze these impacts and explore the reasons behind the observed differences. The empirical results show that post-pandemic period, the financial industry experienced significantly greater positive fluctuations in response to the shock of money supply compared to pre-pandemic period. This is attributed to the central bank's financing programs and interest rate cuts, which expanded the money supply and boosted industry returns. Furthermore, the impact of exchange rate shocks on the financial industry decreased significantly after the pandemic. The paper suggests that trading limits in the stock market prevented monthly data from showing the full impact of changes. The decreased impact also shows that the financial industry is more resilient to exchange rate risks. These findings offer insights for government and researchers on managing systemic risks and for investors to observe market volatility.en_US
dc.description.tableofcontents 第一章、 緒論 1 第二章、 臺灣總體經濟政策概況 4 第三章、 文獻回顧 6 第一節、 貨幣供給量 6 第二節、 匯率 7 第三節、 國內生產毛額 8 第四節、 工業生產指數 8 第五節、 其他總體經濟指標 9 第四章、 研究方法 14 第一節、 單根檢定 14 第二節、 主成份分析法 15 第三節、 向量自我迴歸模型 16 第四節、 衝擊反應函數 18 第五章、 實證資料與處理 21 第一節、 實證資料 21 第二節、 資料處理 23 第六章、 實證結果與分析 26 第一節、 貨幣供給量(Diffm2) 29 第二節、 匯率(Diffexc) 30 第三節、 國內生產毛額(Diffgdp) 32 第四節、 工業生產指數(Diffiip) 33 第五節、 其他總體經濟指標 34 第七章、 結論 36 參考文獻 38zh_TW
dc.format.extent 1483668 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0111358024en_US
dc.subject (關鍵詞) COVID-19zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 總體經濟指標zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 金融業zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 向量自我迴歸模型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 衝擊反應函數zh_TW
dc.subject (關鍵詞) COVID-19en_US
dc.subject (關鍵詞) Macroeconomic Factorsen_US
dc.subject (關鍵詞) Financial Industryen_US
dc.subject (關鍵詞) Vector Autoregressionen_US
dc.subject (關鍵詞) Impulse Response Functionen_US
dc.title (題名) 論新冠疫情前後總體經濟指標對金融業股價報酬率之影響zh_TW
dc.title (題名) The Impact of Macroeconomic Factors on the Stock Returns of Financial Industry: A Comparative Study Before and After the COVID-19 Pandemicen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) 一、中文文獻 1. 李銘輝 (2000)。台灣觀光旅館股價報酬率與經濟變數關係之研究 [補助]。國家科學委員會。http://ir.lib.pccu.edu.tw/handle/987654321/620 2. 林玉彬、莊于萱(2018)。股價指數與工業生產指數之關係-以金磚四國為例。真理財經學報,(28),47-74。https://www-airitilibrary-com.proxyone.lib.nccu.edu.tw:8443/Article/Detail?DocID=16098919-201806-201903210006-201903210006-47-74 3. 林基煌、徐政義 (2004)。東亞地區新興市場匯率與股價指數之關係-金融風暴前後的實證分析。中華管理學報,5(1),23-39。https://doi.org/10.30053/CHJM.200403.0002 4. 林淑玲、單秀文 (2009)。利率與匯率風險對銀行業股價報酬之影響。會計與財金研究,2(1),19-35。https://doi.org/10.6735/JAFD.200901_2(1).0002 5. 胡澤揚、張正一、張家瑋、張銘仁 (2021)。台灣負債證券殖利率對於台股類股股價報酬的影響。證券市場發展季刊,33(3),43-82。https://doi.org/10.6529/RSFM.202109_33(3).0002 6. 倪衍森,李若瑜 (2005)。匯率風險與基本面--總體經濟、產業類別、公司財報之關聯性研究。臺灣銀行季刊,56:4,61-82。 7. 陳仕偉,陳續文 (2010)。股價報酬與實質經濟活動的關聯性--跨國的實證研究。臺灣銀行季刊,61:3,262-300。 8. 陳旭昇 (2022)。時間序列分析: 總體經濟與財務金融之應用 (3版)。雙葉書廊有限公司。 9. 陳政傑 (2004)。利用總體指標進行指數投資的擇時策略 [博碩士論文,國立政治大學]。 10.陳順宇 (2000)。多變量分析 (二版)。華泰書局。 11. 傅澤偉、丁裕家 (2009)。兩岸經貿往來關係之實證研究:總體經濟變數動態模型。多國籍企業管理評論,3(1),135-152。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=18134548-200903-3-1-135-152-a 12. 黃竑翰 (2021)。國際原油市場衝擊對於臺灣主要產業股市報酬率之影響 [博碩士論文,國立政治大學]。 13. 劉祥熹、涂登才 (2012)。美國股市及其總體經濟變數間關連性與波動性之研究-VEC GJR DCC-GARCH-M之模型應用。經濟研究,48(1),139-189。https://doi.org/10.29765/TEI.201201.0004 14. 鍾耀寬 (2018)。台灣電子類股價指數與總體經濟變數關聯性實證研究 [碩士論文, 國立臺灣大學]。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6342/NTU201801808 15. 魏文欽、潘芝伶、蕭翊庭 (2013)。次貸風暴後對台灣股票市場影響之探討。International Journal of Lisrel,6(2),32-47。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=a0000473-201309-201309110014-201309110014-32-47 16. 羅庚辛、林書賢、羅耀宗、鍾毓芬 (2010)。總體經濟變數、景氣循環與盈餘動量策略績效之實證。中原企管評論,8(2),73-106。https://doi.org/10.30104/CYMR.201012.0004 二、英文文獻 1. Fama, E. F., & Gibbons, M. R. (1984). A comparison of inflation forecasts. Journal of Monetary Economics, 13(3), 327-348. https://doi.org/10.1016/0304-3932(84)90036-9 2. Friedman, M., & Schwartz, A. J. (1963). A Monetary History of the United States, 1867-1960. Princeton University Press. http://www.jstor.org/stable/j.ctt7s1vp 3. Ma, C.K. & Kao, G.W. (1990). On Exchange Rate Changes and Stock Price Reactions. Journal of Business Finance & Accounting, 17(3), 441-449. https://doi.org/10.1111/j.1468-5957.1990.tb01196.x 4. Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometrica, 48(1), 1-48. https://doi.org/10.2307/1912017zh_TW