簡易檢索 / 詳目顯示

研究生: 陳永孝
Chen, Yung-Shiau
論文名稱: 財務市場狀態轉換模型之應用- Smart Beta策略基金績效分析
The Performance of Smart Beta Funds in Financial Markets with Regime Switching
指導教授: 蔡蒔銓
Tsai, Shih-Chuan
賴慧文
Lai, Whuei-Wen
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理研究所
Graduate Institute of Management
論文出版年: 2018
畢業學年度: 106
語文別: 中文
論文頁數: 41
中文關鍵詞: Smart Beta策略基金因子投資法馬可夫轉換模型投資者情緒衡量指標
英文關鍵詞: Smart Beta strategy funds, Factor-Based Investment method, Markov Switching model, Investor sentiment
DOI URL: http://doi.org/10.6345/THE.NTNU.GIM.015.2018.F08
論文種類: 學術論文
相關次數: 點閱:105下載:0
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報
  • 近年來因子投資法逐漸成為基金投資組合的主流,透過對特定股票篩選機制及調整投資組合權重,擇時放大特定因子的曝險程度,使投資組合呈現特定風格主題。自2008年全球金融風暴後投資者情緒(Investor sentiment)衡量指標逐漸受到理財顧問及基金經理人所重視,並作為判斷投資市場氣氛的依據標準,本篇論文使用投資者情緒指標建立馬可夫轉換模型作出財務市場狀態轉折時點預測,並採用美國晨星公司資料庫中的Smart Beta策略基金為樣本,觀察不同的市場狀態期間,是否使得風格主題策略為基金帶來更高的額外報酬。

    In recent years, factor-based investing has become one of the mainstreams in portfolio management. In particular, specific stocks are selected or portfolio weights are adjusted to enlarge the exposure of a portfolio to some specific factors. The purpose of this study is to examine the performance of smart beta strategies in various financial states. Since investors’ sentiment indicators have been widely used by financial advisors and fund managers to predict phases of the financial cycle after the global financial crisis in 2008. This thesis uses these indicators to identify the turning points of financial market in a Markov switching framework and examines the performance of smart beta strategies in different financial states.

    目錄 摘要 I Abstract II 第一章、緒論 1 第一節、研究動機 1 第二節、研究目的 2 第三節、研究架構 2 第二章、文獻回顧與假說 4 第一節、因子投資法應用於資產配置 4 第二節、傳統景氣預測理論 6 第三節、在不同市場景氣下Smart Beta策略表現分析 8 第四節、馬可夫轉換模型建構景氣循環區間 9 第五節、假說 11 第三章、研究方法 14 第一節、樣本資料簡介與來源 14 第二節、馬可夫模型介紹 14 第三節、模型 16 第四節、模型變數解釋與定義 19 第五節、單根檢定 20 第六節、樣本資料處理 21 第四章、實證結果及資料分析 23 第一節、敘述性統計 23 第二節、建立投資人情緒指標 25 第三節、研究實證結果 27 第四節、迴歸分析 33 第五章、結論 39 參考文獻 40 圖目錄 圖1-1 研究架構 3 圖2.1 Smart Beta策略概述 4 圖2.2 景氣循環收縮與擴張 6 圖2.3 Smart Beta夏普比率比較圖 9 圖2.4 狀態轉換模型分類 10 圖2.5 景氣三狀態轉換圖 11 圖2.6 Smart Beta策略基金各年度績效排名 12 圖3.1 選擇馬可夫轉換模型流程圖 21 圖3.2 九宮格因子分類圖 22 表目錄 表4-1各檔基金之統計量 23 表4-2 投資人情緒變數 25 表4-3 單根檢定分析 25 表4-4 投資人情緒變數之相關係數 25 表4-5 第一次主成分分析 26 表4-6 第一主成分值與投資人情緒變數之相關性 27 表4-7 第二次主成分分析 27 表 4-8 各狀態區間下情緒變數統計量 27 表4-9 主成分分析MSVAR模型之BIC值 28 表4-10 VIX指數在高波動狀態的MS(2)-VAR(5)模型估計結果 28 表4-11 VIX指數在低波動狀態的MS(2)-VAR(5)模型估計結果 29 表4-12 VIX指數經馬可夫轉換過程後之狀態分佈圖 30 表4-13 主成分分析值高情緒狀態的MS(2)-VAR(5)模型估計結果 30 表4-14 主成分分析值低情緒狀態的MS(2)-VAR(5)模型估計結果 31 表4-15主成分值經馬可夫轉換過程後之狀態分佈圖 31 表4-16 Baker指數高情緒狀態的MS(2)-VAR(4)模型估計結果 32 表4-17 Baker指數低情緒狀態的MS(2)-VAR(4)模型估計結果 32 表4-18 Baker指數經馬可夫轉換過程後之狀態分佈圖 33 表4-19 迴歸分析-VIX狀態轉換 33 表4-20 迴歸分析-FPC狀態轉換 35 表4-21 迴歸分析-Baker指數狀態轉換 35 表4-22 迴歸分析-超額報酬 36

    一、中文部分
    1. 徐士勛、管中閔(2001)九零年代台灣的景氣循環:馬可夫狀態轉換模型與紀卜斯抽樣法的應用,人文及社會科學集刊,13,515-540
    2. 張俊喜、張華(2002),解析我國封閉式基金折價之謎,金融研究期刊2002年第12期
    3. 陳仕偉(2005),台灣景氣波動不對稱性特色之檢定,台灣預測與政策,36(1),81-102
    4. 周賓凰、張宇志、林美珍(2007),投資人情緒與股票報酬互動關係,證券市場發展季刊 20:1
    5. 鄭高輯、林泉源(2010),投資人情緒對投機型股票報酬之影響,商略學報,第二卷第一期,21-35
    二、英文部分
    6. Granger, C. W. J., and P. Newbold (1974), “Spurious Regression in Econometrics”, Journal of Econometrics, 2,111-120
    7. Hamilton, James D. (1989), “A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle” , Econometica, 57, 357-384
    8. Friedman, Benjamin M. and Kenneth N. Kuttner (1991),”Why Does the Paper-Bill Spread Predict Real Economic Activity?” NBER Working Paper No. 3879
    9. Neal, Robert and Simon M. Wheatley (1998),”Do Measures of Investor Sentiment Predict Returns”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 33(4), 523-547
    10. Berk, J., R. C. Green and V. Naik (1999),“Optimal Investment, Growth Options, and Security Returns”, Journal of Finance, 54 (5), 153-155
    11. Cruz, M. (2005), “A Three-Regime Business Cycle Model for An Emerging Economy”, Applied Economics Letters, 12, 399-402.
    12. Malkiel, Burton G. (2014),”Is Smart Beta Really Smart?” Journal of Portfolio Management, 40, 127-134.
    13. Jordan, Bradford D., and Timothy B. Riley (2014),”Volatility and Mutual Fund Manger Skill”, Journal of Financial Economics,118, 289-298.
    14. Christopher B. Philips, Donald G. Bennyhoff, Francis M. Kinniry Jr., Todd Schlanger and Paul Chin (2015),” An Evaluation of Smart Beta and Other Rules-based Active Strategies”, Vanguard Research 10, 1-16.
    15. Hodges, Philip, Ked Hogan, Justin R. Peterson, and Andrew Ang (2017),”Factor Timing with Cross-Sectional and Time-Series Predictors”, The Journal of Portfolio Management, 44 (1), 30-43.
    16. Baker, M. and J. C. Stein (2004), “Market Liquidity as a Sentiment Indicator,” Journal of Financial Markets, 7, 271-299.
    17. Baker, M. and J. Wurgler (2006), “Investor Sentiment and the Cross-Section of Stock Returns “, Journal of Finance, 61, 1645-1680.
    18. Qiu, L. and I. Welch (2004), “Investor Sentiment Measures”, Working Paper, Brown University.
    19. Schmeling, M. (2009), “Investor Sentiment and Stock Returns: Some International Evidence”, Journal of Empirical Finance 16, 394-408.

    下載圖示
    QR CODE