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第二節 市場大盤數據的選擇
在資本資產定價模型中，市場大盤數據的選擇一直備受爭議。一般實 證研究只能以特定的大盤指數來代替市場投資組合，在 Stehle（1977）一 文提出當一資產主要在國內市場交易時使用國內市場指數是合適的；
Karolyi
et al.
（2003）則說明國內市場指數衡量的市場風險遠低於全球市場 指數，造成使用國內市場指數作為市場投資組合的資本資產訂價模型會有 β值估計錯誤的問題。但根據 Harriset al.
（2003）文中提到 Griffin（2002）的研究結果顯示使用國內市場指數可降低訂價誤差。而 Harris（2003）本 身研究則得到兩者間對於模型配適程度並無太大差異的結論。礙於文獻並 沒有一致的結果，因此在研究過程中，將以 MSCI 全球指數和台股加權指 數作為市場大盤的替代變數，用來對照金融市場整合（integrated market）
與金融市場區隔（segmented market）下的結果：
𝑷𝑮 𝒕：MSCI Global Equity Index
該指數包含全球已開發國家、新興國家中超過 70 個國家的證券，作為全 球市場證券報酬的代理變數應無異議。
𝑷𝑻 𝒕：台股加權指數
除了特別股及全額交割股之外，其餘在台上市股票均包括在內。該指數被 視為呈現台灣經濟走向的櫥窗。
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除了台幣兌換美元每日收盤價資料來自台北外匯市場發展基金會外，
其餘皆取自資料庫 datastream 中 2003 年 1 月至 2012 年 12 月日資料。
整體而言，模型變數採用MSCI全球指數及台灣加權指數當作市場大盤 的替代變數，分別搭配無風險利率數據美國三個月公債殖利率及台灣三個 月定存利率算出全球市場大盤超額報酬與台灣市場大盤超額報酬𝑟𝑚𝑡，對應 由美國三個月公債殖利率及台灣三個月定存利率求出的技術交易日超額 報酬進行迴歸分析。
因為兩個模型的常數項部分也加入虛擬變數捕捉技術交易在金融危 機期間的獲利表現改變，因此從模型的結果除了可以看出超額報酬與市場 風險關係改變之外，也可以衡量技術交易的異常獲利變化。而比較兩個模 型主要著重於金融危機發生的期間是否為造成台幣兌換美元市場與市場 大盤連動關係改變的主要期間，以及異常報酬在不同期間的變化。
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第肆章 實證結果與分析
本章首先描繪各種策略組合的樣本資料形態，緊接著利用傳統資本資 產訂價模型解釋風險與技術交易超額報酬的關係，最後針對模型一及模型 二結果進行討論，比較全球市場大盤與台灣市場大盤對結果造成的影響，
並試著透過中央銀行干預來解釋模型結果。
整體而言，利用 t 時匯價取自然對數後相減計算持有期間報酬後，以 幾何平均方式得到日超額報酬，再扣除無風險利率得到日超額報酬。不論 有無交易成本，在不考慮帶狀區域時，不論是全球市場數據或台灣市場數 據下的超額報酬都呈現當長天期天數越短時，平均日報酬越高，高狹峰特 性越不明顯的現象，在考量帶狀區域後，則約略呈現長天期天數越長，平 均日報酬越高的現象；而（1,05,1）則不存在超額報酬，或者為負的超額報 酬，且高狹峰特性最明顯的現象；標準差部分，不論是否考慮帶狀區域，
都存在長天期天數越短，日超額報酬變動範圍越大；且所有交易策略組合 都呈現左偏。詳細數據見附表 1 及附表 2。
在不考慮交易成本之下，將日超額報酬套入傳統資本資產訂價模型中，
從表 8 發現在部分策略組合之下的β值為顯著負值或者根本不顯著，表示 在這些策略組合之下的技術交易日超額報酬無法透過承擔風險來解釋，除 了（1,05,1），其餘策略組合都存在顯著異常報酬（α）的現象。
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不含交易成本（MSCI Global Equity Index）
交易策略 α β Adjusted 𝑹𝟐
(1,50,0) 0.0000909*** -0.02518*** 0.01505
（15.12954） （-7.53282）
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(1,50,0) 0.000101*** -0.009598*** 0.00211
（16.90562） （-2.9549）
(1,50,1) 0.0000636*** 0.00256 -0.00015
（10.3451） （0.66372）
(1,30,1) 0.000076*** -0.029416*** 0.01666
（12.30419） （-7.92531）
(1,20,1) 0.0000661*** -0.018258*** 0.00515
（10.0038） （-4.45999）
(1,10,1) 0.0000177** 0.035028*** 0.01568
（2.5285） （7.69055）
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含交易成本（ MSCI Global Equity Index）
交易策略 α β Adjusted 𝑹𝟐
(1,05,1) -0.0000043 0.04902*** 0.03589