文獻探討

2.1 相關文獻探討

Campbell and Shiller(1988)的研究中，他們使用了股利與股價比，股利成 長率，以及每股盈餘與股價比去預測未來報酬的折現值，而這篇論文的實證研究 中，將未來報酬率的折現值對下列變數個別作迴歸分析，所運用到的變數有 dividend-price ratio (股利與股價比)，dividend growth rate (股利成長率)，

earnings-price ratio (每股盈餘與股價比)，ten-year and thirty-year moving averages of earings ( 每股盈餘的 10 年及 30 年的移動平均)，而在未來的報酬 率的折現值的期間也分為 1 年，3 年，10 年，結果顯示隨著投資報酬期間的增 加，股利與股價比的解釋能力也會增加，而股利成長率不論在任何一個投資報酬 期間都沒有解釋能力，在他們的研究結果指出，較長的每股盈餘的移動平均，可 以幫助預測未來的股利，且每股盈餘與股價比在預測未來報酬的折現值方面，是 一個很有利的預測工具，特別是在投資報酬的期間越長效果越明顯。

而裡面使用VAR 的模型：

t m

s

s t s

t Y

Y =α +

∑

= −

1

其中，E

( )

( )

(

)

∑

⁽

⁾

Engle & Granger(1987)提出共整合的觀念，他們指出即使個別經濟變數是 依循隨機漫步的過程，但假若變數間存在共整合關係時，則這些變數的線性組合 在長期內必藉由短期的動態調整，而回復至長期的均衡水準，也就是具有一個長 期共同的趨勢。其正式的定義可寫成，若同時符合以下兩個條件：

1. 向量中 Yt所有變數的整合級次皆為d。

2. 存 在 一 向 量 β =

(

)

nt n t

t

t y y y

y β β β

β = ^{1 1} + ^{2 2} +L+ 的整合級次為

(

)

則我們稱向量Yt中的變數具有共整合關係，可以表示成y_t ~CI

( )

此外共整合分析因為不須對時間序列資料進行差分轉換，所以可以避免非 定態的經濟變數在經由差分轉換後所導致喪失長期訊息的缺點。

唐婉崴(民 92) 指數現貨、指數期貨與指數股票式基金間價格發現能力之探

討－以NASDAQ 100 指數商品為例 的研究中，此利用 NASDAQ 100 指數商品 探討指數現貨、指數期貨與指數ETFs 三市場間的價格發現關係。所利用的資料 型態為每分鐘收盤價的日內資料。並將三種商品進行分類，分別為兩商品的時間 序列及三種商品的時間序列。主要使用模型依序為單根檢定、共整合檢定、誤差 修正模型、衝擊反應分析和預測變異數分解。而此研究所獲得的結論如下：

(一)、三種商品間確實存在共整合關係，亦即具有長期的均衡關係。

(二)、在兩兩分類的時間序列分析中，所有模型皆支持

1. 指數 ETF 相對指數期貨有較佳的價格發現能力。

2. 指數 ETF 相對於指數現貨有較佳的價格發現能力。

3. 指數現貨和指數期貨在價格發現能力上並沒有明顯差異。

(三)、利用三商品時間序列進行分析後，發現所有模型皆無法顯著指出三者 在價格發現能力上的優劣順序。

許俊賢(民 91) DRAM 價格與 DRAM 個股股價關係之研究，此研究主要的 目的在探討為何在相較於其他電子零組件，DRAM 價格會呈現特別劇烈的變化，

探討究竟這樣的變化是來自 DRAM 需求面多變的特性，還是來自供給技術面的 生產預測缺陷，還是來自資本市場不穩定的特性。同時也利用統計迴歸方式，找 出DRAM 價格變動和台灣 DRAM 個股股價變動間之相關，企圖藉由這個統計關 係，讓我們從 DRAM 的售價，來預測未來 DRAM 各股的股價走勢。國內生產 DRAM 的廠商包括華邦、茂德、力晶及南亞科技等，DRAM 的製造佔這四家廠 商總業績的比重不一。此文所比較的個股樣本就是取自這四大 DRAM 製造廠，

所取的股價為各廠商於2000 年 2 月~2001 年 11 月每週股價及股市大盤、電子 類股、OTC 等指數；DRAM 報價亦為同一相對日期之週報價。 此研究之結論如 下：

(一)、 就總體來說這四家公司只有茂德其產品和股價有較大的關聯性，而 其他三家則不明顯，乃是由於茂德產品集中在 DRAM 中，而其他三家則多 轉換生產較高利潤、製程類似的產品，如 flash 等 IC 製品。這意味著廠商 產品組合的比重不同，股價也有很大的差距。

(二)、這幾家 DRAM 廠商無論上市或是上櫃公司，他們的股價變動率都受 到當期OTC 指數變動率的影響。

洪美慧(1997)以1985年8月至1996年3月之台灣證券交易所90家上市公司 股票作為研究樣本，使用乖離率、相對強弱及移動平均線等三種指標，作為交易 的準則，並與買進持有策略作比較。其研究結果顯示，在考慮交易成本下，短期 縱使某些技術指標有效，但長期仍無效，並且發現在多頭市場中，買進持有策略 顯著的優於各種技術分析方法，而在空頭市場中，技術分析方法才具有其參考的 價值。

研究實證得出下列結論:

1. 市場多空頭行情會影響技術分析的有效性，空頭時技術分析可能有效，

多頭時技術分析無效。

2. 技術分析無一致性的績效表現。

3. 技術分析短期較有效，長期仍趨無效。

Bruce（2003）在一篇評論預測 DRAM 價格的文章中指出，DRAM 的銷售 量不斷地增加，不管需求如何，DRAM 製造商不斷的更新製程，好讓每塊晶圓 能產出更多的晶片，這樣即使價格直線滑落，供應商還是可以生產比去年更多的 DRAM。除此之外，OEM 廠商也需要更多位元數的 DRAM，當單位成本下降，

就更適合把這些DRAM 放入個人電腦或其他裝置中。DRAM 的價格波動，一向 甚於美國 NASDAQ 或紐約股市的股價。市場動力與大規模的預測都對 DRAM 價格的劇烈波動造成影響。當JEDEC（聯合電子裝置工程協會）與 DRAM 供應 商研發出最新規格的 DRAM，以供最新的英特爾或超微處理器使用時，DRAM 價格的上下卻不因技術層面而大幅波動。預測 DRAM 市場的走向，反而像是賭 賭將來日用品的價格一樣，例如橘子汁或猪皮。

另外在探討有關DRAM 價格變動的模式，學術上有兩篇較為知名的理論分 別是π-rule 和 Bi-rule。π-rule 是由 Lepselter 和 Sze 在 1985 年所提出，π-rule 指出封裝後DRAM 的平均價格，在產量最高時，其價格會在 3.14(π)美元附近，

價格會因技術進步持續下跌至1.57 美元(π/2)穩定下來。π-rule 在 DRAM 的容 量是從1K~256K 之間時，其解釋性相當的好。Bi-rule 是由 Tarui 等人所提出，

該理論指出從1M 的 DRAM 之後，DRAM 的每位元成本(cost per bit)會每世代減 半，因此從256K 到 1M 是進步一個世代，容量增加四倍，但是根據 Bi-rule，每 個bit 的本將減半，因此 1M DRAM 穩定價格將是 256K DRAM 穩定價格的兩倍，

亦即是3.14(π)美元，最大產量的價格則會在 6.28 美元(2π)。

從DRAM 價格的歷史軌跡來看，確實可以得到些許的映證，128MB PC133 記憶體目前均衡價格約為USD$3，128MB DDR 記憶體價格也從世代交替時的 USD$6 下滑至目前的 USD$3，根據目前全球最大的 DRAM 製造廠韓國三星揭 露的年報資料，以八吋晶圓廠生產記憶體的成本將會落在 USD$2.5~2.7，包含 封裝後的成本將會到達 USD$3.1，並且在這個時刻，下一世代的記憶體規格－

DDR2 也即將要推出，預料 DDR 的價格將逐步往 1.57 美元的方向移動（目前以 12 吋晶圓廠生產成本約在美金 1.8 元附近）。

2.2 國內相關研究整理

吳福立－

DRAM 價格變 動模式之探討

【2000】

迴歸模式 探討DRAM 價格變動的影響因素。我們以 1992 年至1998 年的全球個人電腦產業在 DRAM 市場 供需的歷史資料，建構迴歸模式來探討DRAM 價格變動的影響因素。迴歸分析結果顯示：造成 DRAM 年度平均銷售價格變動的主要二個因素 為DRAM 位元供需比與 DRAM 位元成長率供需 比。另外也發現DRAM 年度平均銷售價格與全 球半導體資本支出成長率與設備支出成長率有 顯著的線性關係。

莊惟傑－美國 主要電腦廠商 的股價對台灣 DRAM 廠商的 股價影響

【2004】

Granger 因 果關係檢定

選取台灣DRAM 廠商為研究對象，並以美國的 電腦大廠，戴爾電腦股價、微軟股價、英特爾股 價的變化和費城半導體指數，來探討美國主要電 腦廠商的股價對台灣DRAM 廠商股價的影響，

主要結論為：

美國主要電腦廠商股價對台灣DRAM 股價具有 領先效果，但相互之間不具互相影響效果