第六章 結論與建議
第二節 建議
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大部產業都有大幅度的波動程度，因此除了風險值隨時間變動的特 性外，和相關對風險值在景氣衰退或面對亞洲金融風報或金融海嘯 等重大經濟事件的研究文獻上發現也會有相當的改變的結果一 致。
四、 估計樣本時期內，探討八大類股是否有符合 ICAPM 的結論。以產業 面的橫截面資料資訊下探討各大類股風險與報酬關係時，在限制八 大產業斜率相同的情形下，我們可以得到符合理論的高風險高報酬 的特性。另外，我們以 ICAPM 理論為架構下，加入了其他影響投資 機會集合的風險因子，發現其係數都有經濟上的合理性，且為顯著 關係，且原本的市場風險因子之係數及其顯著性並沒有因為加入變 數後有太大改變。這也代表以台灣八大產業為橫斷面資料下所印證 的實證結果是符合跨期資本定價模型的。
第二節 建議
一、 本文以 AR(1)-GARCH(1，1)的均數-變異數方程式，以雙變量 GARCH 中的 對角 BEKK 去捕捉期風險值，直接設定模型的缺點可能對於其風險值捕捉 的正確程度有待保留，我們可以比較不同的多變量 GARCH 模型如 CCC、DCC、
VECH 等不同的模型去建構其條件方程式，其最有效的模型將會提高我們 對於 ICAPM 風險與報酬關係的準確性。
二、 而我們選取的樣本資料期間為 2002 年 5 月至 2011 年 12 月，資料總共為 116 筆月資料。對於研究金融時間序列資料而言可能資料筆數不多，我們 可考慮改以日資料或者是擴大選取樣本期間增加樣本數使其更能精確捕 捉其相關風險值的隨時間改變的動態性，並對於風險溢酬關係的實證結果 加以比較是否有不同的結論。
三、 其本文以台灣股票市場中選取期八大產業類股作為橫斷面資訊的來源去 探討其風險溢酬關係，但實際上台灣股票市場的產業分類超過八大產業，
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我們可以增加其產業面橫斷面資料，再進一步探討所有產業都適用的風險 溢酬關係可能可以得到更貼近台灣股票市場風險溢酬關係。我們可以考慮 台灣證券交易所所編製的產業別，其產業別分為 31 類，且包含了台灣整 體股票市場上市公司的資訊，對於針對台灣各類股所配適的風險溢酬關係 更有代表性。
四、 本論文以美國 S&P 500 指數超額報酬和產業類股之共變異數代表市場風險 因子會有疏失，我們可以考慮改採用台灣發行量加權股價指數和產業類股 之共變異數更能代表其市場風險因子，因為其八大產業的相關資訊都有包 括在台灣加權股價指數中，此變數才能更符合市場風險因子的定義。
五、 本文主要探討市場風險因子與超額報酬的關係，可以進一步延伸為 Fama&French 的三因子模型，以 SMB(小公司投資組合報酬率減大公司組合 投資報酬率和 HML(高淨值市價比投資組合報酬率減低淨值市價比投資組 合報酬率)為變數來描述投資機會風險因子。進一步探討台灣的產業類股 是否適用於三因子模型。
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