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波動率指數與總體經濟指標關連預測之研究-以灰色關聯分析及類神經網路模型系統作探討

為了解決台指vix即時的問題，作者陳惶博 這樣論述：

摘要在經濟發展的過程中，短期經濟景氣循環的大幅波動將不利於長期經濟發展。1980年代以來，金融市場趨向自由化及國際化的趨勢，然而1997年亞洲金融危機發生以後，總體經濟指標如：匯率、利率、股價指數等因素涉及影響金融市場的穩定。自2007年6月以來，全球經濟受到「次貸風暴」之影響，學者開始探討如何掌握相關經濟數據來有效預測巿場景氣之波動，以期預防巿場經濟衰退的可能性。藉由各項總體經濟指標作為影響變數，探討變數之相互灰關聯性，並以波動率指數分析巿場報酬及未來股價之預測，以期作為適時修正貨幣政策的依據，以朝貨幣政策穩定發展與抑制通貨膨脹等。本研究以波動率指數：VIX (CBOE Volatilit

y Index)、VXD (CBOE Dow Jones Volatility Index)、VCAC (CAC 40 Volatility Index)、VAEX (Amsterdam Exchange Volatility Index)、VBEL (Brussels stock Exchange Volatility Index)及VFTSE (FAST 100R Volatility Index)等五國6項波動率指標，和以匯率(歐元/美元)、利率(美國6月期公債利率)、股價指數、商品研究局期貨指數(CRB指數)、及原油期貨指數(布蘭特原油、WTI西德州原油)等6項總體經濟指標變數，先以灰

色關聯分析(Grey Relational Analysis)對資料變數之灰關聯度，再利用類神經網路(Artificial Neural Network)系統中之倒傳遞神經網路及回饋式神經網路分析，分別驗證其預測結果。本研究資料採取2000年1月至2008年12月共計九年的日資料進行研究。研究結果發現：六個自變數的灰關聯序排序結果，波動率指數與(1)布蘭特原油期貨指數；(2)WTI西德州原油期貨指數；(3)匯率(歐元/美元)及(4)CRB商品研究局指數等四個指標之關聯度較高，其次再為(5)股價指數及(6)利率指數。並選取倒傳遞神經網路與回饋式神經網路作測試，二種類神經網路大多均能將誤差值(MA

E)降至0.1以下，而神經網路以倒傳遞神經網路之預測效果較佳。在測試中，以33%樣本的測試結果下，誤差值均可下降。經由類神經網路分析驗證得知，由於灰關聯度低變數的灰關聯平均指標數值相較於高灰關聯度變數之數值差異較大，推論於類神經網路之學習效果較佳之緣故。

應用平滑支撐向量迴歸與灰預測於台灣加權股價指數真實波動率之研究

為了解決台指vix即時的問題，作者邱韻蓉 這樣論述：

波動率的變化是金融商品風險中一個重要因子，且衍生性金融商品的訂價、避險、風險管理及所採用的交易策略皆受此影響。對於選擇權來說，波動率即是決定價格的關鍵因素，如果能掌握標的股價指數波動率之變化，就能掌握股價指數選擇權價格未來變動趨勢，進而協助投資人擬定投資策略。因此，本研究利用時間序列與人工智慧模型估計台灣加權股價指數波動率，實證人工智慧模型對波動率之預測能力，並進一步應用於選擇權交易策略之上。本研究樣本採樣期間為2006年1月1日至2007年12月31日之臺灣加權股價指數日內高頻率報酬資料，探討不同抽樣頻率及不同估計模型下的波動率預測能力，並以台指選擇權為標的進行交易策略，進行報酬率績效之評

估。本研究實證結果如下： 一、在波動率預測模型準確度方面，整體而言以5分鐘報酬率抽樣頻率之人工智慧預測模型績效為最佳，其中又以灰預測修正系列模型：灰色馬可夫、灰預測傅立葉殘差修正模型表現最為良好，其次為GM(1,1)模型、SSVR模型、GARCH(1,1)模型、歷史波動率模型；績效最差則為隱含波動率模型。 二、應用於選擇權交易策略方面，人工智慧模型均可得到良好超額報酬，其中以SSVR模型報酬率最高，平均月報酬為32.12%，其次為灰預測系列模型，平均月報酬約為19%，而報酬績效最低之模型為GARCH(1,1)模型，平均月報酬為1.59%。 三、加入波動率門檻值判斷機制於交易策略中，能夠有

效提升報酬率。本研究以報酬率提升程度最高的0.08作為判斷之門檻，結果顯示無論於何種模型皆能有效提昇績效，減少波動幅度過小時買進跨式部位所造成之損失。 四、討論不同波動程度期間各模型之表現，結果顯示在波動幅度大的期間，使用SSVR模型較能獲取超額報酬，期間之平均月報酬為37.83%；而在波動幅度小的期間，表現較佳之模型則為灰色馬可夫模型，期間之平均月報酬為20.84%。