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第五章 研究結論與建議
本文以含有自身落後項的線性預測模式為基準，探討在此模型上加入經濟或 財務變數是否能夠顯著提升此模式對於臺灣股票指數報酬波動度的預測能力。由 前述的實證分析可看出，對於在含有自身落後項的模型加入經濟解釋變數後，似 乎難以找到強力的證據顯示總體經濟變數可以比自身落後項提供更多的解釋能 力。僅有少數資金及市場流動性的變數，像是銀行隔夜拆款利率以及台灣股票指 數月週轉率有助於改善模型的預測能力。此外，分析中最為顯著的預測方法則是 本文根據 Rapach,Strauss and Zhou(2010)的論文，使用不同預測模型的線性組合 所得出的預測結果最為有力。本文使用台灣資料所得出的實證結果，與 Paye(2012) 之美國實證經驗相互呼應，顯示擁有新興市場特質的台灣經濟體與已是成熟市場 的美國市場也有同樣的情勢。
本文實證結果顯示加入更多的經濟或財務變數似乎不容易比基準模型提供 更好的臺股波動度預測，此一結論隱含波動度本身的時間持續性可能已提供大量 的預測資訊。此外，本文所觀察到兩種觀測不同流動性的變數，是否彼此間有存 在交互影響關係，也是後續可以繼續探討的議題。雖然依舊有證據顯示仍有變數 可以提高預測波動的準確度，但如何有效地將變數放入樣本外分析中加以得出預 估較佳的效果也是一大難題，如何將其他可觀察到的訊息包含入更複雜的模型中，
對於在未來實證分析的研究中，不同模型的討論，則是一大重要議題。
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