第五章 結論及後續研究建議
第三節 後續研究建議
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貨幣篩選的結果會比單純判斷每周的利差交易進退場得到更好的夏普值。
第二節研究限制
本研究面臨的限制有三，首先來自於經紀商的 NDF 報價有多處錯誤，考量 到各家經紀商報價的買賣價差不同，而由於挑選貨幣的方式為考量交易成本後的 利差交易，因此買賣價差的大小對於是否被挑選進行利差交易有顯著影響，故在 本研究中並未取用他家的報價作為替代，但闕漏之處則有可能影響到利差交易的 報酬，其他的處理方法則可以透過 Bloomberg 採用多家的報價再取平均。其次外 匯報價的時差問題仍然難以避免，如可使用日間資料則可使結果更為精確。其三，
在本文中我們使用的是一星期到期的 NDF 報價，因此投資組合也是採每周重新 更替，然而像是外匯市場波動度對於利差交易報酬的影響則具延遲效果，若透過 不同期的 NDF 契約來操作實驗則結果可能會有差異。
第三節後續研究建議
為了進一步提升模型的預測能力，建議後續的研究可再針對個別貨幣加入其 它可能的國家因子基本面因子，例如參考 Bansal and Shaliastovich (2008) 使用 GDP 成長的預估值或通貨膨脹的預估值，另外也可以適當地加入一些技術面變 數，如 NDF 價格、歷史報酬或交易量，以進一步捕捉利率及匯率的變動，例如 Chung and Hong (2007) 投資者的加碼行為利用貨幣歷史報酬預測未來貨幣報酬。
此外由於 NDF 的報價資料自 2004 年 3 月 29 號迄今僅約 10 年(其中有一半甚至 自 2006 年起才有資料)，隨著資料期間的增加應可考量更多頻率較長的總體經濟 變數，並在資料期數增加後定期重新估計模型係數，以適應環境的變動、調整模 型對於變數變化的敏感度。
另外考量到實務上的應用能力，可再利用變數估計出投資組合每周的風險值 ( Value at Risk，簡稱 VaR ) 來評估未來一周可能的最大虧損，以有效進行投資組
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合的風險控管。
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附件
附件圖 1：人民幣歷史即期匯率與 NDF 報價
附件圖 2：巴西印尼中國三國利差交易多頭部位報酬
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附件表 1：變數相關係數表
GSKEW VOLW DVOLW VIX DVIX TED GIS DGIS Carry GCID DGCID CID GSKEW 1
VOLW 0.13667 1
DVOLW 0.03816 0.33971 1
VIX 0.03354 0.65623 -0.03375 1
DVIX -0.00169 0.1755 0.10935 0.11815 1
TED 0.14031 0.64503 0.05483 0.54256 0.11427 1
GIS 0.1065 -0.0699 -0.04243 -0.3287 -0.0291 -0.1849 1
DGIS 0.1412 0.07171 -0.03586 -0.0047 -0.11962 0.03459 0.14991 1
Carry 0.06862 0.09278 -0.04438 -0.0282 -0.0394 -0.1403 0.76214 0.14243 1
GCID -0.03768 0.24506 -0.03229 0.44146 -0.0514 -0.0269 0.1124 0.05242 0.55901 1
DGCID 0.07007 0.16759 0.07828 0.0664 0.02866 0.11284 0.02102 0.35009 0.03738 0.09333 1
CID 0.04697 -0.0287 -0.03434 -0.1444 -0.0407 -0.1554 0.64915 0.04142 0.6833 0.23778 0.01622 1
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