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第一節 模型一之實證結果
模型一透過將樣本分為金融危機前後兩期，捕捉全球金融危機造成β
值隨期間變動的現象。假設正確估計β值，修改後模型可正確解釋技術交 易的超額報酬，則預期模型中異常報酬（α）的部分則會下降，表示超額 報酬來自承擔風險所得，並非市場不效率的表現。
根據圖3顯示，經過模型修正後，β值於金融危機發生後有明顯的改 變。以MSCI全球指數為大盤的分析在不考慮帶狀區域之下仍沒有一致的變 化方向，但考慮帶狀區域後，金融危機前β值（𝒃𝟎）顯著為正，但經歷金 融危機期間，由估計係數多為負值（𝒃𝟏）可知β值明顯下降；以台股加權 指數為大盤的分析則有相反的結果，在不考慮帶狀區域時，β值於金融危 機發生後明顯下降，表示在金融危機期間，台幣兌換美元的匯率波動和整 個市場大盤的連動性下降，一旦考慮帶狀區域，β值的變化不再一致。
反觀代表異常報酬的α值部分，在兩組數據的估計下，
d
的參數估計 皆顯著為正，說明異常報酬α值在金融危機期間明顯提升。這樣的結果表 示於金融危機期間，在市場整體表現不佳的時期，技術交易可替投資人帶 來更多的異常報酬，即使將報酬扣除交易成本仍然有相同的結果（見圖4）。 因數據資料繁雜不易閱讀，改以圖型方式呈現，詳細數據請見附表3及附 表4。‧ 國
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圖 3：模型一參數估計結果（不含交易成本）
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圖 4：模型一參數估計結果（含交易成本）
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第二節 模型二之實證結果
進一步，因在表 5 提出，以金融危機事件為分界之下，透過兩兩樣本 期間平均報酬檢定證明了不同交易策略的平均報酬在不同期間顯著不同，
因此進一步將樣本分為三段期間，探討金融危機期間和金融危機後是否台 幣兌換美元市場與整體市場的連動關係也有明顯的改變，並和模型一進行 比較。
重新將樣本分為三段期間套入模型二出現一致的結果：根據圖 5 及圖 6，不論有無交易成本，以全球市場大盤及台灣市場大盤的分析在不考慮 帶狀區域的分析之下，金融危機前多數策略組合的β值顯著為正，但在經 歷金融危機時，β值明顯下滑，多數的策略組合都呈現β值由正轉負的現 象，但於金融危機結束後，β值回復為正值，且和金融危機前相比，部分 策略組合表現出略為加強和市場的關係，例如在不考慮交易成本下（1,20,0）
（1,05,0）於金融危機後的β值高於金融危機前；一旦考慮帶狀區域的技術 交易報酬，β值就不再有這麼一致的結果，尤其是以台灣市場大盤分析的 β值。
考慮帶狀區域時的β值在部分策略組合下並不一致，推測原因來自於
當考慮帶狀區域時，大多數的當日收盤價落在帶狀區域內，因此不持有任 何部位，造成交易次數相較於不考慮帶狀區域時減少許多，詳細的交易次 數透過表10的整理可看出。
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表10:模擬交易次數
交易次數 （1,50,0） （1,30,0） （1,20,0） （1,10,0） （1,05,0）
買進 99 145 189 300 448
賣出 99 146 188 299 447
交易次數 （1,50,1） （1,30,1） （1,20,1） （1,10,1） （1,05,1）
買進 58 53 68 51 38
賣出 64 58 56 51 29
反觀α值的部分，不論使用全球市場大盤或者台灣市場大盤，皆呈現 和β值相反的變動方向：在金融危機期間，原本已顯著為正的異常報酬更 加提升，但於金融危機後，異常報酬大幅下降，在少數策略組合下甚至少 於金融危機前可得的異常報酬。因數據資料繁雜不易閱讀，改以圖型方式 呈現，詳細數據請見附表 5 及附表 6。
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圖 5：模型二參數估計結果（不含交易成本）
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圖 6：模型二參數估計結果（含交易成本）
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第三節 結果解釋與討論
相較兩組模型的結果可知（見圖 7 及圖 8），模型一顯示β值在金融
危機爆發後台幣兌換美元與市場大盤的連動關係改變情形並不一致，但根 據模型二可知，β值主要於金融危機期間下降，金融危機後台幣兌換美元 與市場大盤的連動關係會回升，而非金融危機期間與金融危機後兩段期間 皆減少與市場大盤的連動關係；α值則是主要於金融危機期間明顯增加，
金融危機結束後，α值已回復金融危機前異常報酬的水準，部分策略組合 甚至出現異常報酬水準為負的情形。整體而言，模型二對於兩組數據有較 佳的解釋能力：於市場狀況不佳時，α值與β值出現明顯相反的走向。
接著透過調整後𝑅2比較 MSCI 全球指數和台股加權指數得到的模型配 適程度。在模型一之下，使用台股加權指數的模型有六組交易策略組合的 調整後𝑅2高於使用 MSCI 全球指數的模型；而 MSCI 全球指數則在模型二 對於超額報酬與風險的關係有較佳的解釋能力，共有八組交易策略組合的 調整後𝑅2高於使用台股加權指數的模型。
推測產生上述結果的原因來自於，金融危機期間與金融危機後風險與 超額報酬的關係有顯著改變，透過模型一只能捕捉到金融危機發生後的關 係變化，因此在不同的策略組合下產生不一致的結果；另外台幣兌換美元 的匯價受全球經濟與事件影響，且 MSCI 全球指數所衡量的市場風險遠高 於台股加權指數所衡量的市場風險，而此結論同於 Stehle（1977）及 Karolyi
et al.
（2003）。因此在此研究中，使用 MSCI 全球指數進行模型二的迴歸分析有最佳的結果。以下將針對模型二的結果進行解釋。
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圖 7：模型一及模型二估計參數比較（不含交易成本）
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圖 8：模型一及模型二估計參數比較（含交易成本）
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在進行解釋前，先進行文獻中針對市場狀況對於報酬及風險關係的回 顧。Pettengill
et al.
（1995）提出當市場市場狀況良好時（up market，市場超 額報酬為正），高β值資產因承擔較多風險而比低β值得到較多風險溢酬，反觀市場市場狀況不佳時（down market，市場超額報酬為負）時，承擔較 多風險的高β值資產卻因市場整體超額報酬為負而得到比較少的風險溢 酬，為解決傳統資本資產訂價模型的異常現象，Pettengill
et al.
（1995）透 過市場超額報酬正負分為市場狀況佳及市場狀況不佳進行分析，得到報酬 與風險存在不對稱的關係：市場景氣好時風險與報酬存在正向關係；景氣 差時，兩者則為負相關。Huang（2008）進一步將模型修改為β值隨時間持 續變動及考量投資人的學習行為，測試 Pettengillet al.
（1995）的穩健度，結果顯示 Pettengill
et al.
（1995）的理論是可被支持的。將本研究中金融危機期間視為市場狀況不佳，由附表 7看出全球市場 超額報酬於金融危機期間大幅下降，由正轉為負。根據 Pettengill
et al.
（1995）的理論，金融危機爆發期間技術交易的超額報酬應該顯著下滑，但因該理 論建立在β值為正的前提下，因此在本研究結果並無法證明 Pettengill
et al.
（1995）的理論，但該模型參數 𝑡值仍可總結技術交易超額報酬與市場大 盤超額報酬的關係：
𝒓
𝒊𝒕=
𝟎𝒕𝟏𝒕
∗ ∗
𝒊𝒕𝟐𝒕
∗ （ 𝟏 − ） ∗
𝒊𝒕𝒊
將不同策略組合得到的金融危機前、金融危機期間、金融危機後日超額報 酬平均值以及β值分別當作應變數及自變數，並以對應三段期間實際的市
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Equity Index TAIEX
1
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獲利來自於善用央行干預的資訊。LeBaron（1999）利用 1979 年至 1992 年 馬克兌換美元匯價與官方公佈的干預資料進行研究，發現再去掉央行干預 的因素後，技術交易的獲利能力大幅下降；Saacke（2002）針對 LeBaron（1999）擴大研究，同時採用美國及德國央行干預的資料，除了證明在干預期間，
央行與技術交易皆可獲利之外，亦發現匯價短期走勢與央行干預反向，長 期之下則與央行干預同向的現象。Szakmary
et al.
（1997）利用移動平均法 則在 1977 年到 1991 年對馬克、日圓、英鎊、法郎、加拿大幣的每日匯價‧ 國
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圖 9：台幣兌換美元與全球市場指數（上）及台灣市場指數（下）變化率
資料來源：datastream 原始資料經自然對數一階差分算出
表 12：市場大盤及匯價變化率變異數
金融危機前 金融危機期間 金融危機後
MSCI 全球指數 0.00005 0.00042 0.00012
台股加權指數 0.00016 0.00035 0.00013
台幣兌換美元 0.00001 0.00001 0.00001
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第伍章 結論
在本研究中試圖利用條件資本資產訂價模型解釋移動平均法則的技
術交易所得超額報酬與風險的關係，探討技術交易的成效是否來自於市場 的不效率。
首先，檢定本文所採用策略組合是否確實存在超額報酬，在全樣本下，
唯獨（1,05,1）策略組合的檢定結果不顯著，即使加入交易成本的考量也得 到相同結果。若將樣本分為金融危機前、金融危機期間、金融危機後，無 法顯著獲利的策略組合改變，但大致上所有的交易策略組合仍能在不同的 經濟情況下有獲利能力。這表示技術交易在本研究中確實具有獲得超額報 酬的能力，但受到策略組合的參數設定以及所採用的分析數據影響。
除此之外，分析在金融市場大幅波動時，策略組合的獲利表現是否有 所改變，進一步檢定兩兩樣本期間的平均超額報酬是否相等。令人驚訝的 是，不論使用美國三個月公債殖利率或台灣三個月定存利率計算的日超額 報酬在金融危機前後的獲利表現差異並不顯著。綜合平均日超額報酬於金 融危機期間較高及兩兩樣本期間的超額報酬檢定發現，技術交易的獲利表 現於金融危機期間大幅提升，在金融危機結束後，獲利表現回復水準。
根據上述關於技術交易報酬及變化存在的事實，經由修正後的條件資 本資產訂價模型解釋報酬是否為承擔風險所補償的溢酬。透過加入虛擬變 數捕捉隨期間變動的β值，期望可正確衡量風險及報酬的關係。在模型一
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Malaysian and Taiwanese firms ”, Pacific-Basin Finance Journal, Vol. 13, 2005, pp.93–118.
[2] Ghysels, E., “On stable factor structures in the pricing of risk: Do time varying betas help or hurt?”, Journal of Finance, Vol. 53, 1998, pp. 549–573.
[3] Harris, R., S., Marston, F., C., Mishra, D., R., and O’Brien T., J., “Ex ante cost of equity estimates of S&P 500 firms: The choice between global and domestic
[3] Harris, R., S., Marston, F., C., Mishra, D., R., and O’Brien T., J., “Ex ante cost of equity estimates of S&P 500 firms: The choice between global and domestic