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題名 台指選擇權之市場指標實證分析
作者 吳建民
Wu,Jian-Min
貢獻者 陳松男
Chen, Son-Nan
吳建民
Wu,Jian-Min
關鍵詞 選擇權
歷史波動率
隱含波動率
Chow結構轉變
選擇權風險係數
移動平均線
自我相關
單根檢定
時間序列
金融衝擊
未平倉量
隱含波動率指數
Option
Historical Volatility
Implied Volatility
ARMA(p,q)
GARCH
Option Greeks
Moving Average
Stationary
ADF(Augmented Dickey-Fuller Test)
RMSE
P/C Ratio
Time Series
日期 2005
上傳時間 18-Sep-2009 15:08:44 (UTC+8)
摘要 本研究有系統地收集了2003年8月12日到2005年9月30日止共495個交易日的台指期貨、選擇權市場裡P/C量、P/C倉、隱含波動率(AIV)、不同天數的歷史波動率等收盤資料，進行這些因素與行情走勢間的關係，以及因素彼此的互動性。結果證實分析台指選擇權指標是需要區分金融重大衝擊前後期間，以及區分漲勢、跌勢、盤整的各期間，各期間的選擇權指標均會有不同意涵。

本論文證實使用結構轉換的Chow-ARMA(2,1)模型可能比較符合模擬指數
實況，且GARCH(1,1) 模型也很適合描述台期指貨波動度預測力。在選擇權指標方面：P/C量與AIV與台指期貨呈現負相關，P/C倉與台指期貨正相關。其中以P/C倉對指數漲跌的影響程度最大、P/C量的影響程度次之、AIV影響程度最小。若把隱含波動率區分成買權與賣權之各個波動率更有效地預測行情走勢，在大跌期間的買賣權隱含波動率更能表現出優越的預測能力，其中前兩期的賣權隱含波動率(PIV)更是效率性指標，

實證結果使用20天的歷史波動率比較能貼近選擇權市場的變化，跟過去教
科書慣用的90天不同。若比較歷史波動率與隱含波動率間的關係，結論是當「大跌期」歷史波動率大於買權隱含波動率(CIV)時，買權是會被低估的，其他的各種假設條件均不成立。理由有二：一是市場效率性決定了是否可使用隱含波動率與歷史波動率之間的高低關係。二是「大跌時期」相對於「大漲時期」的市場資訊被反應的更敏銳，而在「大跌時期」的賣權價格反應比買權價格反應更快速敏銳。

本研究推論的Chow-ARMA(2,1) 台指期貨模型、GARCH(1,1) 波動率模型、P/C量-P/C倉-AIV的多變數模型、FMA20/XIV模型等等在研判指數變化上具有參考價值，進一步均可以做為選擇權操作策略參考依據之一。
參考文獻 王毓敏(2004)「指數期貨交易與股票市場波動性－短期與長期分析」，台
灣金融財務季刊，第五輯第四期 19-34
王真翔(2003)「揩數選擇權與指數期貨選擇權資訊內涵之比較與探討」，
政治大學財務管理研究所碩士論文
田雨田、巫春洲、劉炳麟(2004)「動態波動模型預測能力之比較與實證
」，財務金融學刊，Vol.12, No.1 April, 1-25
吳桂貞(1998)「波動度預測模型之探討」，政治大學金融研究所碩士論
文
李季芳(2004)「台指選擇權的價格行為與Edgeworth GARCH選擇權演算法
的應用」，銘傳大學財務金融研究所碩士論文
林正寶、周世德(2004)「台股指數及其波動性與台指選擇權權利金之短期
動態關係，台大管理論叢」，第十五卷第一期，Dec, 167-184
林景智(2003) 「不同價格及波動性估計模型下台指買權價格之比較分
析」，輔仁大學金融研究所碩士論文
林楚雄、劉維琪、吳欽彬(1999) 「GJR與Volatility-Switching GARCH模
型的比較：台灣股票市場條件波動不對稱性的研究」，中國財務學會
1999年會暨財務金融學術論文研討會論文集
邱文昌(2004)「國內外選擇權市場發展概述」，證券暨期貨月刊，第二十
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紀姿伶 (2004)「以台股指數選擇權波動度指標建立現貨與選擇權市場買
賣訊號」，銘傳大學財務金融學系碩士論文
胡僑芸 (2003)「台指選擇權VIX指數之編制與交易策略分析」，中山大學
財務管理研究所碩士論文
楊奕農(2005)，《時間序列分析－經濟與財務上之應用》，雙葉出版社
鍾惠民、吳壽山、周賓凰、范懷文(2004)，《財金計量》，雙葉出版社
涂登才、杜玉振、卓必靖(2004) 「台指選擇權VIX指數編制法及VIX指數
基礎下避險策略之研究」，台灣期貨與衍生性商品學刊，第二期，93
年12月，中華民國期貨商業同業公會，88-107
Bollerslev,T., R.Chou, and K.Kroner(1992), “ARCH Modeling in
Finance:A Review of the Theory and Empirical Evidence”,
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PP63-89
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Harvey,C. and Whaley,R.(1992), “Market Volatility prediction
and the efficiency of the S&P100 Index Option Market,”
Journal of Financial Economics, Vol.31, 43-74
Huang,C.Y.(2002), “The information content of the FTSE100
index option implied volatility and its structural changes
with links to loss aversion”. Forecasting Volatility in the
Financial Markets , 2nd edtion, Ch.15, Butterworth-Heinemann
Press
Hull, J. and White, A.(1987), “The Pricing of Options on
Assets with Stochastic Volatilities,”, Journal fo Finance,
Vol.42, No.2, PP281-300
Hyerczyk J. A. (2001), ”Volatility Matters:Better Position
Sizing”, Futures, May, 34-36
Jorion, P.(1995), “Predicting volatility in the foreign
exchange market”, Journal of Finance, 50, 507-528
Kahneman,D. and Tversky,A.(1979) Prospect Theory: an analysis
of decision under risk, Econometrica, 47, 263-291
Kahneman,D. and Tversky,A.(1991), Loss aversion in riskless
choice: a reference- dependent model, Quarterly Journal of
Economics, 107, 1039-1061
Kmenta, J.(1986), “Elements of Econometrics”, 2nd, ed., New
York: Macmillan Publishing Co.
Kyong, S.E. and B.H. Sang(2005), “Traders’ Strategic Behavior
in an Index Options
Market”, The Journal of Futures Markets, Vol.25, No.2, 105-133
Lamoureux,C.G, and W.D. Lasterapes(1993), “Forecasting
Stock-Return Variance: Toward an Understanding of Stochastic
Implied Volatility”, The Review of Financial Studies, 6:2,
293-326
Mayhew, S., Stivers, C.(2003), “Stock Return Dynamics, Option
Volume, and the Information Content of Implied Volatility”,
Journal of Futures Markets, 23(7):615-646
Moore.D.S, G.P.McCabe, W.M.Duckworth, and S.L.Sclove(2003),
“The Practice of Business Statistics:Using Data for
Decisions. Inteligent Systems”, Published by H.W.Freeman
and Company
Simon D., and R. Wiggins(2001), “S&P Futures and Contrary
Sentiment Indicators,” Journal of Futures Market, Vol.21,
No.5, 447-462
Tavakkol, Amir(2000) “Positive feedback trading in the options
market”, Quarterly Journal of Business and Economics, 39,
69-80
T. J.George and F.A.Longstaff(1993), “ Bid-Ask Spread and
Trading Activity in S&P 100 Index Options Market”, Journal
of Financial Quantitative and Analysis, Vol.28, 381-397
Whaley,R., E.(2000), “The Inverstor Fear Gauge”, Journal of
Portfolio Management, 26, 12-17
描述 碩士
國立政治大學
經營管理碩士學程(EMBA)
91932717
94
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0919327171
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 陳松男zh_TW
dc.contributor.advisor Chen, Son-Nanen_US
dc.contributor.author (Authors) 吳建民zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Wu,Jian-Minen_US
dc.creator (作者) 吳建民zh_TW
dc.creator (作者) Wu,Jian-Minen_US
dc.date (日期) 2005en_US
dc.date.accessioned 18-Sep-2009 15:08:44 (UTC+8)-
dc.date.available 18-Sep-2009 15:08:44 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 18-Sep-2009 15:08:44 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0919327171en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/35490-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
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dc.description.abstract (摘要) 本研究有系統地收集了2003年8月12日到2005年9月30日止共495個交易日的台指期貨、選擇權市場裡P/C量、P/C倉、隱含波動率(AIV)、不同天數的歷史波動率等收盤資料，進行這些因素與行情走勢間的關係，以及因素彼此的互動性。結果證實分析台指選擇權指標是需要區分金融重大衝擊前後期間，以及區分漲勢、跌勢、盤整的各期間，各期間的選擇權指標均會有不同意涵。

本論文證實使用結構轉換的Chow-ARMA(2,1)模型可能比較符合模擬指數
實況，且GARCH(1,1) 模型也很適合描述台期指貨波動度預測力。在選擇權指標方面：P/C量與AIV與台指期貨呈現負相關，P/C倉與台指期貨正相關。其中以P/C倉對指數漲跌的影響程度最大、P/C量的影響程度次之、AIV影響程度最小。若把隱含波動率區分成買權與賣權之各個波動率更有效地預測行情走勢，在大跌期間的買賣權隱含波動率更能表現出優越的預測能力，其中前兩期的賣權隱含波動率(PIV)更是效率性指標，

實證結果使用20天的歷史波動率比較能貼近選擇權市場的變化，跟過去教
科書慣用的90天不同。若比較歷史波動率與隱含波動率間的關係，結論是當「大跌期」歷史波動率大於買權隱含波動率(CIV)時，買權是會被低估的，其他的各種假設條件均不成立。理由有二：一是市場效率性決定了是否可使用隱含波動率與歷史波動率之間的高低關係。二是「大跌時期」相對於「大漲時期」的市場資訊被反應的更敏銳，而在「大跌時期」的賣權價格反應比買權價格反應更快速敏銳。

本研究推論的Chow-ARMA(2,1) 台指期貨模型、GARCH(1,1) 波動率模型、P/C量-P/C倉-AIV的多變數模型、FMA20/XIV模型等等在研判指數變化上具有參考價值，進一步均可以做為選擇權操作策略參考依據之一。		zh_TW
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 4
第三節 研究架構 9

第二章 文獻探討
第一節 隱含波動率與波動率指數 10
第二節 金融資產報酬條件變異不齊一現象 14
第三節 選擇權慣用指標 18

第三章 研究方法
第一節 研究期間 19
第二節 變數定義與說明 21
第三節 建立複迴歸方程式 18
第四節 檢定方程式 27

第四章 實證結果
第一節 各變數敘述統計量 31
第二節 台指期貨時間序列模型 36
第三節 分析P/C倉、P/C量、AIV與指數報酬關係 43
第四節 不同期間P/C倉、P/C量、AIV的趨勢意義 50
第五節 區分Call與Put不同商品獨特意義 55
第六節 歷史波動率與隱含波動率的驗證 58
第七節 分析Black-Sholes選擇權風險係數預測市場實用性 68

第五章 個案討論
第一節 選擇權策略的擬定 71
第二節 事先預測與事後實際資料比對 78
第三節 個案討論：選擇權策略實際分析 83

第六章 結論與建議
第一節 結論 84
第二節 後續研究建議 88		zh_TW
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dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0919327171en_US
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dc.relation.reference (參考文獻) 王毓敏(2004)「指數期貨交易與股票市場波動性－短期與長期分析」，台zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 灣金融財務季刊，第五輯第四期 19-34zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 王真翔(2003)「揩數選擇權與指數期貨選擇權資訊內涵之比較與探討」，zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 政治大學財務管理研究所碩士論文zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 田雨田、巫春洲、劉炳麟(2004)「動態波動模型預測能力之比較與實證zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 」，財務金融學刊，Vol.12, No.1 April, 1-25zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 文zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 李季芳(2004)「台指選擇權的價格行為與Edgeworth GARCH選擇權演算法zh_TW
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