• 沒有找到結果。

本研究主要是透過實證方式研究電子類股價指數與總體經濟變數的關聯性。

實證結果顯示,於衝擊反應中觀察各總體經濟變數均會對電子類股價指數造成影 響,除電子訂單為負向衝擊外其餘總體經濟變數均為正向衝擊。另由預測誤差變異 數分解中得到的資訊,雖然電子類股價指數自身解釋能力為最強,但隨著時間至第 24 期時,匯率解釋能力來到將近 20%,匯率對於電子類產業的影響持續上升,此 結果並與衝擊反應分析中的結果一致。最後於 Granger 因果關係檢定中以 VEC Granger Causality 檢驗總體經濟變數與電子類股價指數在具有共整合關係下,並將 誤差修正項放入體系中討論,觀察長期之下電子類股價指數與總體經濟變數之間 的因果關係,結果顯示電子類股價指數會受到核心物價指數與貨幣供給M1B 顯著 影響,且整體而言會受到變數落後期影響。股價會受到M1B 落後期數顯著影響的 結果與陳南光、徐之強(2002)相同。而核心物價指數影響股價的可能解釋為,當景 氣好轉時,消費者的財富增加,進而使消費者的購買力上升,此結果會帶動物價水 準的上升,有助於增進企業營收的表現,而投資人觀察到市場上的正面訊息之後,

將資金投入股市,進而使股市上漲。另在短期之下,Granger 因果檢定結果顯示貨 幣供給M1B 領先電子類股價指數;電子類股價指數領先匯率與核心物價指數;電 子類股價指數與金融同業拆款利率為雙向回饋關係。

5.2 建議

本研究受到的限制與建議如下:

1. 解釋變數選取:仍有許多現實中會影響電子類股價指數的總體變數,未來可以 資料更充足時可再加入。

2. 本研究經濟變數未經過季節性調整,而電子類產業通常有所謂的淡旺季,因此 建議後續研究可將經濟變數經季節性調整後再做分析。

3. 股市的效率性極高,股市往往在數天內便可調整完畢,而本研究所使用變數之 資料頻率為月資料,可以嘗試其他頻率的資料,也許其他頻率資料所呈現之實 證結果更合適。

4. 本研究之經濟變數尚未考慮國際市場因素影響,後續研究可以放入美國 納 斯達克股價指數,於納斯達克上市的公司為以高科技公司為主,其中包括與台 灣電子類產業息息相關的蘋果公司。

參考文獻

1. 杜玉彬、杜慧蘭 ( 2009 ),「外銷訂單與台灣總體經濟因素的關係」,《真理財 經學報》,1-26。

2. 倪衍森、李仁在、尤嘉民 ( 2010 ),「匯率升貶幅度與持續性之資訊內涵研究~

八大產業類股指數為例」,《財金論文叢刊》,第12 期,頁 50-69。

3. 陳南光、徐之強 ( 2002 ),「資產價格與中央銀行政策—台灣的實證分析」,《中 央銀行季刊》,第24 卷第 1 期,頁 45-82。

4. 陳旭昇 ( 2013 ),《時間序列分析:總體經濟與財務金融之應用》。

5. 陳旭昇 ( 2016 ),「央行「阻升不阻貶」?—再探台灣匯率不對稱干預政策」,

《經濟論文叢刊》,44 卷,2 期,187-213。

6. 梁發進 ( 1989 ),「台灣之貨幣供給、股票價格與通貨膨脹」,《台灣銀行季刊》, 第40 卷,第 4 期。

7. 彭淮南 ( 2005 ),「新台幣匯率持續升值,對產業之生存與發展造成衝擊,應 如何因應」,《中央銀行季刊》,第27 卷第 1 期,頁 1-8。

8. 黃柏農 ( 1998 ),「臺灣的股價與總體變數之間的關係」,《證券市場發展月刊》, 頁89-109。

9. 梁發進 ( 1989 ),「台灣之貨幣供給、股票價格與通貨膨脹」,《台灣銀行季刊》, 第40 卷,第 4 期。

10. 楊浩彥、郭迺鋒、林政勳 ( 2013 ),《實用財經計量方法:Eviews 之應用》。

11. 賴忠宏、劉曦敏 ( 1996 ),「利率、匯率與股價之長期均衡與因果關係—共整 合分析法之應用」,《證券金融季刊》,第49 期,頁 23-42。

12. AggarwalR. (1981),“Exchange Rates and Stock Prices: A Study of U.S. Capital

Markets under Floating Exchange Rates”, Akron Business and Economics Review, 7-12.

13. Abdullah A.Dewan, & HayworthC.Steven. (1993),“Macroeconomics of Stock Price

Fluctuations”, Quarterly Journal of Business & Economics, 50-68.

14. Castanias P.R (1979),

“Macroinformation and the Variability of Stock Market Prices”, Journal of Finance, 439-450.

15. Engle, Robert F. and Granger, Clive W. J. (1987),

“Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing”, Econometrica, 55(2), 251-276.

16. Friedman, M. and Schwartz, A. J.(1963), “Money and Business Cycles” ,Review of

Economics and Statistics, 45, no.1 , 32-78.

17. Granger, C.W. and Newbold, P.(1974),“Spurious Regression in Econometrics”,

Journal of Econometrics, 111-120.

18. Granger, C.W. (1969),“Investigating Causal Relations by Econometric Model and

cross Spectral Methods.”, Journal of Econometrics, 111-120.

19. GrahamM., NikkinenJ.,& Sahlstrom P.(2003),“Relative Importance of Scheduled

Macroeconomic News for Stock Market Investors ”, Journal of Economics and Finance, 153-165.

20. Home, K. E. and Jaffee, D. M. (1971), “The Supply of Money and Common Stock

Prices”, The Journal of Finance, 1045-1066.

21. Johansen, Soren (1988), “Statistical Analysis of Cointegration Vectors”, Journal of

Economic Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254.

22. Nelson, Charles and Plosser, Charles. (1982),

“Trends and Random Walks in Macroeconomic Time Series”, Journal of Monetary Economics,10, 139-162.

23. PanS., R. C. W. Fok, Y. A. LiuM. (2007),

“Dynamic Linkages between Exchange Rates and Stock Prices: Evidence from East Asian Markets.”, International Review of Economics and Finance, 503-520.

24. Phillips, Peter C. B. and Perron, Pierre (1988),

“Testing for a Unit Root in Time

Series Regression”, Biometrika, 75(2), 335-346.

25. RamRati, & SpencerE.David. (1983), “Stock Returns, Real Activity, Inflation, and

Money: Comment.”, The American Economic Review, 463-470.

26. Sims, Christopher A. (1980), “Macroeconomics and Reality”, Econometrica, 1-48.

相關文件