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題名 銀行投資產品組合與規劃分析
Analysis and Planning of Bank Investment Portfolios
作者 林珮琪
Lin, Pei-Chi
貢獻者 林靖庭<br>羅秉政
Lin, Ching-Ting<br>Kendro Vincent
林珮琪
Lin, Pei-Chi
關鍵詞 動態資產配置
推薦模組
數位化轉型
利率環境
Lean Canvas
Dynamic Asset Allocation
Recommendation Module
Digital Transformation
Interest Rate Environment
Lean Canvas
日期 2024
上傳時間 4-Feb-2025 15:39:52 (UTC+8)
摘要 隨著金融市場的快速變化與客戶需求的多樣化,銀行在投資組合管理中面臨著如何提升資產配置策略與風險管理能力的挑戰。本研究以動態資產配置策略為核心,探索在不同利率環境(升息與降息週期)下,銀行如何運用數位推薦模組結合 Lean Canvas 模型進行個性化資產配置與服務優化。 本研究運用數據分析與實證研究方法,驗證推薦模組在資產配置中的應用效果,特別是在利率波動與市場變化的情境下,如何調整投資策略以實現資產的穩健增值。研究結果顯示,在升息週期中,保守型配置(如中長期投資等級債券)能有效降低波動風險;而在降息週期中,增加股票及高收益債券配置則能提升投資回報。此外,數位推薦模組的應用顯著提高了資產配置效率,並通過即時監控與動態調整機制,為客戶提供了更精準的投資建議。 本研究的實證結果不僅強化了動態資產配置策略的理論基礎,也為銀行在數位化轉型中的實務應用提供了可行的參考,對提升銀行市場競爭力及客戶滿意度具有重要意義。
With the rapid evolution of financial markets and the diversification of customer needs, banks face increasing challenges in enhancing asset allocation strategies and risk management capabilities within investment portfolio management. This study centers on dynamic asset allocation strategies, exploring how banks employ digital recommendation modules integrated with the Lean Canvas model to optimize personalized asset allocation and services under varying interest rate environments (interest rate increases and interest rate reductions). Through data analytics and empirical research methods, this study validates the effectiveness of recommendation modules in asset allocation, particularly in adjusting investment strategies amidst interest rate fluctuations and market changes to achieve stable asset growth. The findings indicate that during interest rate increase cycles, conservative allocations, such as medium- to long-term investment-grade bonds, effectively mitigate volatility risks. Conversely, during interest rate reduction cycles, increasing allocations to stocks and high-yield bonds enhances investment returns. Moreover, the application of digital recommendation modules significantly improves asset allocation efficiency, providing more precise investment advice through real-time monitoring and dynamic adjustment mechanisms. The empirical results of this study not only reinforce the theoretical foundation of dynamic asset allocation strategies but also offer practical references for banks in their digital transformation efforts. These findings hold significant implications for enhancing bank competitiveness and customer satisfaction in the financial market.
參考文獻 林宗逸. (2021). 金融科技在資產管理領域的創新應用. 國立政治大學商學院風險管理與保險學系碩士論文。 林靖庭*;張清發;陳威光, 2017.12, '券商推薦股票評等報告之績效分析,' 風險管理學報, Vol.19, No.2, pp.116-140.(*為通訊作者), vol. 419656, Dec. 2017 劉昶佑. (2023). 貨幣權力不對等與台灣對美國貨幣政策的因應策略. 國立台灣大學政治學系博士論文. URI: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/90158 黃威霖. (2020). 利用褐皮書預測美國聯準會升降息決策. 國立台灣大學管理學院財務金融學研究所碩士論文. DOI: 10.6342/NTU202001105 翁靖雅. (2021). 再平衡資產配置策略之實證研究. 國立清華大學科技管理學院財務金融碩士在職專班。 金融監督管理委員會(2023)。《112年本會普惠金融衡量及觀察指標衡量結果》。取自金管會官網:https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=838&parentpath=0,7 台灣金融研訓院. (2023). 我國銀行業金融科技創新與數位轉型大調查. 台北: 台灣金融研訓院。取自金融研訓院官網: https://www.tabf.org.tw/Article.aspx?id=4053&cid=1 UUPON & 中央大學亞洲影響力衡量與管理研究院. (2023). 銀行金融科技使用行為調查報告. 台北: UUPON。取自UUPON官網: https://insights.uupon.tw/pages/introduce_4.html Board of Governors of the Federal Reserve System (US). (n.d.). Federal Funds Target Range - Upper Limit [DFEDTARU]. Retrieved from https://fred.stlouisfed.org/series/DFEDTARU Hung, W., Lin, C-T., & Yang, J. J. (2022, Aug.). 'Aggregate 52-week high, limited attention, and time-varying momentum profits,' Journal of Banking and Finance, 141, 106531. (SSCI) (*Corresponding Author), vol. 437954, Aug. 2022. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2022.106531 Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. Journal of Finance, 7(1), 77-91. Sharpe, W. F. (1964). Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. Journal of Finance, 19(3), 425-442.
描述 碩士
國立政治大學
國際金融碩士學位學程
111ZB1066
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0111ZB1066
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 林靖庭<br>羅秉政zh_TW
dc.contributor.advisor Lin, Ching-Ting<br>Kendro Vincenten_US
dc.contributor.author (Authors) 林珮琪zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Lin, Pei-Chien_US
dc.creator (作者) 林珮琪zh_TW
dc.creator (作者) Lin, Pei-Chien_US
dc.date (日期) 2024en_US
dc.date.accessioned 4-Feb-2025 15:39:52 (UTC+8)-
dc.date.available 4-Feb-2025 15:39:52 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 4-Feb-2025 15:39:52 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0111ZB1066en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/155435-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 國際金融碩士學位學程zh_TW
dc.description (描述) 111ZB1066zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 隨著金融市場的快速變化與客戶需求的多樣化,銀行在投資組合管理中面臨著如何提升資產配置策略與風險管理能力的挑戰。本研究以動態資產配置策略為核心,探索在不同利率環境(升息與降息週期)下,銀行如何運用數位推薦模組結合 Lean Canvas 模型進行個性化資產配置與服務優化。 本研究運用數據分析與實證研究方法,驗證推薦模組在資產配置中的應用效果,特別是在利率波動與市場變化的情境下,如何調整投資策略以實現資產的穩健增值。研究結果顯示,在升息週期中,保守型配置(如中長期投資等級債券)能有效降低波動風險;而在降息週期中,增加股票及高收益債券配置則能提升投資回報。此外,數位推薦模組的應用顯著提高了資產配置效率,並通過即時監控與動態調整機制,為客戶提供了更精準的投資建議。 本研究的實證結果不僅強化了動態資產配置策略的理論基礎,也為銀行在數位化轉型中的實務應用提供了可行的參考,對提升銀行市場競爭力及客戶滿意度具有重要意義。zh_TW
dc.description.abstract (摘要) With the rapid evolution of financial markets and the diversification of customer needs, banks face increasing challenges in enhancing asset allocation strategies and risk management capabilities within investment portfolio management. This study centers on dynamic asset allocation strategies, exploring how banks employ digital recommendation modules integrated with the Lean Canvas model to optimize personalized asset allocation and services under varying interest rate environments (interest rate increases and interest rate reductions). Through data analytics and empirical research methods, this study validates the effectiveness of recommendation modules in asset allocation, particularly in adjusting investment strategies amidst interest rate fluctuations and market changes to achieve stable asset growth. The findings indicate that during interest rate increase cycles, conservative allocations, such as medium- to long-term investment-grade bonds, effectively mitigate volatility risks. Conversely, during interest rate reduction cycles, increasing allocations to stocks and high-yield bonds enhances investment returns. Moreover, the application of digital recommendation modules significantly improves asset allocation efficiency, providing more precise investment advice through real-time monitoring and dynamic adjustment mechanisms. The empirical results of this study not only reinforce the theoretical foundation of dynamic asset allocation strategies but also offer practical references for banks in their digital transformation efforts. These findings hold significant implications for enhancing bank competitiveness and customer satisfaction in the financial market.en_US
dc.description.tableofcontents 謝辭 ii 摘要 iv Abstract v 目次 vi 表次 viii 圖次 viii 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的 2 第三節 研究方法 3 第四節 論文架構 5 第二章 資產配置理論與文獻回顧 8 第一節 投資組合管理理論的演進與應用 8 第二節 升降息環境下的資產配置與銀行推薦策略 10 第三節 銀行投資組合的內外部管理與動態資產配置策略 15 第四節 投資客戶分類與Lean Canvas應用 20 第三章 研究方法 27 第一節 研究設計與數據收集 27 第二節 投資組合回測方法 29 第三節 風險管理與評估 30 第四章 實證分析 33 第一節 投資組合績效評估 33 第二節 個案研究升息與降息週期的個案分析 41 第三節 推薦模組的實務應用與未來方向 66 第四節 總結與綜合分析 69 第五章 結論與建議 77 第一節 研究結論與運用意涵 77 第二節 研究限制與未來研究方向 78 參考文獻 80 附件 82zh_TW
dc.format.extent 1847109 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0111ZB1066en_US
dc.subject (關鍵詞) 動態資產配置zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 推薦模組zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 數位化轉型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 利率環境zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Lean Canvaszh_TW
dc.subject (關鍵詞) Dynamic Asset Allocationen_US
dc.subject (關鍵詞) Recommendation Moduleen_US
dc.subject (關鍵詞) Digital Transformationen_US
dc.subject (關鍵詞) Interest Rate Environmenten_US
dc.subject (關鍵詞) Lean Canvasen_US
dc.title (題名) 銀行投資產品組合與規劃分析zh_TW
dc.title (題名) Analysis and Planning of Bank Investment Portfoliosen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) 林宗逸. (2021). 金融科技在資產管理領域的創新應用. 國立政治大學商學院風險管理與保險學系碩士論文。 林靖庭*;張清發;陳威光, 2017.12, '券商推薦股票評等報告之績效分析,' 風險管理學報, Vol.19, No.2, pp.116-140.(*為通訊作者), vol. 419656, Dec. 2017 劉昶佑. (2023). 貨幣權力不對等與台灣對美國貨幣政策的因應策略. 國立台灣大學政治學系博士論文. URI: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/90158 黃威霖. (2020). 利用褐皮書預測美國聯準會升降息決策. 國立台灣大學管理學院財務金融學研究所碩士論文. DOI: 10.6342/NTU202001105 翁靖雅. (2021). 再平衡資產配置策略之實證研究. 國立清華大學科技管理學院財務金融碩士在職專班。 金融監督管理委員會(2023)。《112年本會普惠金融衡量及觀察指標衡量結果》。取自金管會官網:https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=838&parentpath=0,7 台灣金融研訓院. (2023). 我國銀行業金融科技創新與數位轉型大調查. 台北: 台灣金融研訓院。取自金融研訓院官網: https://www.tabf.org.tw/Article.aspx?id=4053&cid=1 UUPON & 中央大學亞洲影響力衡量與管理研究院. (2023). 銀行金融科技使用行為調查報告. 台北: UUPON。取自UUPON官網: https://insights.uupon.tw/pages/introduce_4.html Board of Governors of the Federal Reserve System (US). (n.d.). Federal Funds Target Range - Upper Limit [DFEDTARU]. Retrieved from https://fred.stlouisfed.org/series/DFEDTARU Hung, W., Lin, C-T., & Yang, J. J. (2022, Aug.). 'Aggregate 52-week high, limited attention, and time-varying momentum profits,' Journal of Banking and Finance, 141, 106531. (SSCI) (*Corresponding Author), vol. 437954, Aug. 2022. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2022.106531 Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. Journal of Finance, 7(1), 77-91. Sharpe, W. F. (1964). Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. Journal of Finance, 19(3), 425-442.zh_TW