博碩士論文 100458013 詳細資訊




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姓名 王忠豪(Chung-hao Wang)  查詢紙本館藏   畢業系所 財務金融學系在職專班
論文名稱 選擇權隱含波動率與GARCH模型對於波動度的解釋及預測能力探討(以外匯市場為例)
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摘要(中) 本研究以EURUSD、USDJPY 、 與AUDUSD為研究對象,探討外匯選擇權隱含波動率對於即期外匯市場波動度之預測能力。本研究以Garman and Klass (1980)波動度估計方法做為即期外匯市場波動度之替代變數,進而比較GARCH模型及implied volatility對波動度的預測能力。研究結果發現一個禮拜、一個月期implied volatility的預測能力皆優於GARCH模型。另外,不論在模型樣本內及樣本外之預測能力表現上,一個禮拜、一個月implied volatility的預測能力也優於GARCH模型。
摘要(英) This thesis uses EURUSD, USDJPY, and AUDUSD to study the forecasting ability of currency option implied volatility. Using the Garman and Klass (1980) estimator as the proxy of spot market volatility, we compare the fitting performance of implied volatility and GARCH in a regression framework. The results show that 1-week and 1-month implied volatilities fit better than the volatility estimated from the GARCH model. Moreover, 1-week and 1-month implied volatilities outperform GARCH forecasts in both in-sample and out-sample forecasting evaluation.
關鍵字(中) ★ 隱含波動率
★ GARCH模型
關鍵字(英) ★ Implied Volatility
★ GARCH Model
論文目次 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 文獻探討 4
第一節 選擇權隱含波動率與波動率指數預測能力 4
第二節 選擇權應用GARCH模型預測能力 6
第三章 資料分析 8
第一節 資料蒐集及整理 8
第二節 EURUSD,USDJPY,AUDUSD之SPOT歷史回顧 9
第三節 EURUSD,USDJPY,AUDUSD之Actual及Implied Volatility 13
第四章 研究方法 25
第一節 波動度計算方法 25
第二節 相關係數檢定 27
第三節 GARCH模型 29
第五章 實證結果 31
第一節 基本統計量分析 31
第二節 各變數線性迴歸估計結果 33
第三節 各變數模型的預測能力 37
第六章 研究結論與建議 45
第一節 研究結論 45
第二節 後續研究建議 46
參考文獻: 48
參考文獻 中文文獻:
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指導教授 高櫻芬(Yin-feng Gau) 審核日期 2013-7-18
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