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    Please use this identifier to cite or link to this item: https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/96143


    Title: 有關匯率隨機漫步性質之再議
    Authors: 陸君芬
    Contributors: 陳樹衡
    陸君芬
    Date: 1998
    Issue Date: 2016-05-10 16:35:38 (UTC+8)
    Abstract: 　　Meese & Rogoff(1983)比較貨幣學派匯率決定模型與隨機漫步(random walk)模型樣本外預測能力，發現隨機漫步模型凌駕所有模型，意謂著對明天匯率最好的預測值是今天的匯率，也就是我們根本無法預測匯率。其後的學者紛紛對此課題作各種不同努力，結構式模型的再診斷、時間序列模型的發展、非線性與動態性的考量等等從各種不同角度切入問相同的問題─「匯率真的是不可預測的嗎？」
    　　綜覽過去十五年以來，對各種匯率預測模型預測能力比較實証文獻上的努力，我們發現在宣稱擊敗隨機漫步模型（或被擊敗）時，並沒有一致性的評判準則，大家各說各話，對匯率的可預測性也愈來愈模糊，因此，本文從總體變數的解釋能力、模型動態性的設定方式、非線性模型選擇等三個面向，討論各種匯率預測模型與隨機漫步模型的比較，及不同比較準則選取的影響及顯著性檢定，藉由以上的討論將「擊敗隨機漫步模型」這個說法更具體化，統整各家的實証結果。結束發現：其他總體變數、模型動態設定及採用非線性模型均能提昇模型的預測表現，但沒有單一非線性模型可以永遠擊敗隨機漫步模型，而資料頻率愈高愈雞有好的預測表現，因此推論以下這個假說：「若能採用具有多變量、動態性的非線性模型作為匯率變動的預測模型，即使在高頻率資料中，我們仍然有較大機會顧著的擊敗隨機漫步模型。」
    　　在實証方面採用神經網路（倒傳遞神經網路）作為驗証批假說的模型，神經網路模型本身是一非線性模型，神經網路模型可以藉由調整網路結構變換網路的複雜度，可謂一大型非線性模型集合禮。雖然可以享有模型設計上的彈性，但相對的也會遭逢模型選擇上的困雞，在這一部份我們以遺傳演算(GA)的演化方式，讓網路自行演化最通網路架構，透過對輸入層演化觀察多變量的效果；透過對隱藏層層數興神經元個數、轉換函數等演化，觀察非線性程度的影響。以馬克對美元tick by tick匯率報酬率高頻率資料作為實證對象，設定條件變異教為多變量模型，實証結果所有的神經網路（不論演化與否）在水準值與變動方向上可以顯著擊敗隨機漫步模型，但變動方向不具有顯著性優越，同時多變量優於單變量模型。以sharpe ratio作為衡量獲利指標，發現所有神經網路均能擊敗買入持有策略。
    　　演化的結果我們發現多變量與非線性之間產生了替代性，以GA演化的最通網路架構較複雜但均剔除了條件變異數，表示解釋變數本身的訊息提煉相當依賴所使用的工具，當工具粗糙時，必須藉由其他解釋變數輔助（如本文以條件變異數作為當期報酬率二階動差非線性的解釋變數）反映資料訊息，而若工具精細具多維多面向，此時隱藏在變數背後的訊息便能被發掘出來。
    　　本文對此假說的驗証只進行了多變量與非線性的印証，其後的研究可以再針對動態性與此兩者的互動關係進行實証研究。
    Description: 碩士
    國立政治大學
    經濟學系
    85258014
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#A2010000617
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[經濟學系] 學位論文

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