結論

5.1 結論

本研究與先前探討未拋補利率平價假說之實證研究模型的不同點在於考慮了即期 匯率變動率與遠期溢酬之間可能存在的非線性關係以及參數隨時間變化的結構轉變現 象，應用 Lundbergh, Teräsvirta and van Dijk (2003)所提出可同時分析和區分「區間轉 變的非線性」與「參數隨時間變化」之TV-STR 模型來解釋未拋補利率平價假說在先 前實證研究中截距項的估計係數普遍不顯著甚至出現負的估計係數值之遠期溢酬異常 現象。

在模型設定上，TV-STR 模型除了能夠描述兩不同區間的平滑轉換外，與單一型 態的非線性STR 模型最大的差異在於不同區間內的參數會隨時間的變動而變動，參數 的非線性動態由時間函數的轉換變數所控制。本實證研究利用英鎊、加拿大元和日圓 兌換美元的即期與遠期匯率探討未拋補利率平價假說，結果發現，若使用線性模型估 計即期匯率變動率與遠期溢酬率之間的關係，由線性模型的估計結果在研究的樣本期 間內英鎊與加拿大元出現與之前實證研究相似之遠期溢酬的異常現象。透過線性檢定 發現如同先前文獻所提及，即期匯率變動率與遠期溢酬兩者之間存在顯著的非線性，

但仍然無法通過參數固定檢定，合乎相關文獻上認為研究大樣本的時間序列資料可能 會出現參數不固定的問題，也表示以同時考慮非線性與結構性轉變後的TV-STR 模型 進行估計有其合理性。而經過TV-STR 模型估計後之結果，除了有更好的樣本內配適 度之外，亦可以有效改善線性模型或是考慮單一非線性型態的STR 或 TV-R 模型配適 後殘差產生異質變異的情況，

另外， TV-STR 模型可藉由非線性與結構性轉變之區間轉換的特性，說明英鎊、

加拿大元和日圓之估計參數隨不同的轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 與H

( , , )

γ_h c t_h ^* 之組合而變

化的情況下，迴歸式的截距項與斜率項參數變動不一定會調整到剛好符合未拋補利率 平價假說下的理論值，但可利用Wald-test 聯合檢定常數項是否為 0，截距項是否為 1，

檢定結果說明在本文的研究樣本期間內UIP 假說並非是一直保持在偏離的狀態，隨時 間趨勢變動以及風險溢酬變化可以使UIP 假說在某些情況下重回均衡的狀態。由上述 Wald-test 檢定結果所判別之效率市場發生的時間點，其檢定結果不拒絕事後之涵蓋機 率大或等於事前之涵蓋機率之虛無假設，表示事前估計區間內機率涵蓋事後實際值的 機率不小於95%。表示在該情況下，各國即期匯率變動率與遠期溢酬在以 TV-STR 模 型估計下由 Wald-test 推得之效率市場發生的時點與實際遠期溢酬變動率之間的關係 滿足拋補與未拋補利率平價條件，亦即再次驗證先前隨時間趨勢變動以及風險溢酬變 化之轉換函數組合的區間轉換特性的確能捕捉到未拋補利率平價條件成立的某些狀況 及條件。本實證結果也反映出在推論長期間的時間序列資料的UIP 關係時，若沒有考 慮模型是否具有非線性或是結構轉變的問題，可能會產生不一致的統計推論結果，例 如遠期溢酬的異常現象。因此建議研究者或是政策制定者在研究未拋補利率平價條件 相關之研究和政策效果分析時應注意可能的非線性或結構轉變的問題而造成不一致的 推論或政策效果。

5.2 未來研究方向與建議

本研究所採用的TV-STR模型依照原始文獻設定只考慮較簡單之 K =1、2 及3 的情 況，以致估計出來之結構轉變最多點只有三個，實際上可以由估計更複雜之K大於3的 模型設定，也就是可以估計出更多的結構轉變最大時間點，但是轉變點的個數的衡量應 採何種方式？若是在樣本期間觀察已知的變動點，將依這些變動點來劃分資料區段，且 設虛擬變數來檢定這些變動點是否存在結構性轉變，此一方式為文獻上常見的Chow test。但是，如何決定何種國際金融事件會是使該國外會市場效率性發生結構性轉變的 時間點亦是另一個議題，每個研究者的先驗資訊(prior information)不同，對同一時間序 列資料挑選不同的變動點可能會有不同之結論。同時考慮非線性與結構轉變特性的 TV-STR模型可以從時間序列資料型態中自行估計出結構轉變發生的時間點，故此種方

式相對於人為選擇之Chow test之結構轉變檢定，更為客觀。另外，在平滑轉換迴歸模型 形式的選擇上，用模型設定檢定法發現多個結構轉變點時，簡單形式設定的估計模型可 能不足以找出所有可能的結構轉變時間點，這也導致本研究所估計的模型只能找出部分 可能發生結構轉變的原因。因此，轉變點的個數的衡量應採何種方式以及估計更複雜形 式的平滑轉換迴歸模型，是否能夠解決此一問題，則有待將來的實證研究再加以驗證。

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附圖

圖 2-1：英鎊-轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 對應不同轉換變數

(

¹₁

)

t t ERt

s

−

f₋ σ 之關係圖

圖 2-2：英鎊-轉換函數H

( , , )

γ_h c t_h ^* 對應不同轉換變數

t 之關係圖

^*

圖 3-1：加拿大元-轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 對應不同轉換變數

(

¹₁

)

t t ERt

s

−

f₋ σ 之關係圖

圖 3-2：加拿大元-轉換函數H

( , , )

γ_h c t_h ^* 對應不同轉換變數

t 之關係圖

^*

圖 4-1：日圓-轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 對應不同轉換變數

(

¹₁

)

t t ERt

s

−

f₋ σ 之關係圖

圖 4-2：日圓-轉換函數H

( , , )

γ_h c t_h ^* 對應不同轉換變數

t 之關係圖

^*

圖 5-1：英鎊-轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 之值隨時間經過而變化的關係圖

圖 5-2：英鎊-轉換函數H

( , , )

γ_h c t_h ^* 之值隨時間經過而變化之關係圖

圖 6-1：加拿大元-轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 之值隨時間經過而變化的關係圖

圖 6-2：加拿大元-轉換函數H

( , , )

γ_h c t_h ^* 之值隨時間經過而變化之關係圖

圖 7-1：日圓-轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 之值隨時間經過而變化的關係圖

圖 7-2：日圓-轉換函數H

( , , )

γ_h c t_h ^* 之值隨時間經過而變化之關係圖

-10 -8 -6 -4 -2 0 2

-0.004 -0.002 0 0.002 0.004 0.006 0.008 0.01 0.012

截距項 斜率項

圖 8-1：英鎊-隨時間經過變化的轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 與轉換函數H

( , , )

γ_h c t_h ^* 組合之 截距項與斜率項參數分佈情形

-3.50 -3.00 -2.50 -2.00 -1.50 -1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00

-0.010 -0.005 0.000 0.005 0.010 0.015 0.020 0.025

截距項 斜率項

圖 8-2：加拿大元-隨時間經過變化的轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 與轉換函數H

( , , )

γ_h c t_h ^* 組 合之截距項與斜率項參數分佈情形

-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5

-0.002 -0.001 0.000 0.001 0.002 0.003 0.004

截距項 斜率項

圖 8-3：日圓-隨時間經過變化的轉換函數

G

( , , )

γ

_g

c z

_{g t} 與轉換函數H

( , , )

γ_h c t_h ^* 組合之 截距項與斜率項參數分佈情形

t

圖 9-1：英鎊-檢定截距項係數=0 與斜率項係數=1 之 Wald 檢定統計量與期數的關係圖

註：圖形內的實線與虛線分別表示為5%顯著水準的臨界值。

Wald-檢定統計量

t

圖 9-2：加拿大元-檢定截距項係數=0 與斜率項係數=1 之 Wald 檢定統計量與期數的關 係圖。

註：圖形內的實線與虛線分別表示為5%顯著水準的臨界值。

t

圖 9-3：日圓-檢定截距項係數=0 與斜率項係數=1 之 Wald 檢定統計量與期數的關係圖

註：圖形內的實線與虛線分別表示為5%顯著水準的臨界值。

-0.1

-0.04

在文檔中 未拋補利率平價假說的非線性研究 (頁 72-89)