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第一章 緒論
第一節 研究背景與動機
近年來，隨著全球金融市場自由化的來臨，金融市場間關聯性日益密切，1987 年 10 月美國紐約股市大崩盤，引起全球股市呈現同方向大幅度的變動，之後隨 著經貿的發展，國際經濟環境有了很大的變遷，如金融市場的國際化、國際投資 盛行，以及國際資訊網路的發達與低傳播成本等，種種因素均使得國際主要股市 間的關係密切的聯繫在一起。因此如何了解金融資產的行為以規避金融市場極端 波動的風險，已成為學術界與實務界研究的重要課題。雖然過去已有許多學者曾 針對國際股票市場的互動性與關聯性做過相關探討，但大多將研究重心放在國際 間重大的經濟事件，看是否會影響國際股票市場的波動性，而過去的研究中，多 數皆發現同區域內的國家，各國股票市場間有強烈的連結，如有重大事件發生，
之後市場之間的依存度也有增加的情形。
另外，風險與報酬之抵換關係一直是財務理論重要的一部份，一般認為在既 定的期間內，股票的風險若愈大，投資人所要求的期望報酬就愈高，然而，過去 的文獻的實證結果顯示股票市場報酬與風險存在著正或負相關兩種極端的情況，
例如，French et al.(1987)、Campbell & Hentschel(1993)、Bansal & Lundblad(1999) 以及 Salman(2002)利用一般化平均數自我迴歸條件異質變異數模型(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity in Mean, GARCH-M)發現期望報酬 與條件變異數存在正向的抵換關係，而 Baillie & DeGennaro(1990)與 Nelson(1991) 發現的結果相反，為負向之抵換關係。過去對於風險與報酬的關係通常使用單一 市場來進行檢定，亦即在早期的分析裡，研究者皆假設個別市場與全球市場是相 互區隔的，但近年來，全球資本市場已經漸漸地從相互區隔趨向整合階段，
Bekaert & Harvey(1995)提出證據說明全球資本市場有整合的趨勢，因此若不考量
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全球市場可能會導致實證結果有所偏誤。Xing & Howe(2003)以英國為研究對象，
首度將個別國家的股票市場和全球股票市場報酬相關性同時納入考量，發現風險 與報酬間的抵換關係為正向。
在進行研究之前，需先確定誰來扮演全球市場的角色，美國為世界金融中心，
大部分早期文獻的實證結果皆顯示美國在國際股市中扮演著領導者的角色。Eun
& Shin(1989)運用向量自我迴歸模型(Vector Autoregression, VAR)探討美國、加拿 大、英國、法國、德國、日本、澳大利亞、瑞士與香港等九個國家股市之間的互 動關係，研究指出美國股市的變動會迅速且明確地傳遞到世界其他市場，反映美 國在世界經濟主導地位。Fisher & Palasvirta(1990)也對 23 個國家股市之間進行相 關性的研究，實證結果顯示美國股市相較於其他國家，更明顯地居於領先的位置。
因此本研究將美國股票市場作為全球股市的代理，研究台灣，韓國股市分別與全 球股市的關聯性。另外，一個國家的股市同時也會受到各國自己其他內部非經濟 的因素所影響，李毓徇(1990)以多元時間序列模型分析美國、台灣、日本、韓國 及香港五國股市間的動態關係，樣本期間為 1983 年至 1989 年，實證結果發現台 灣、日本及韓國三國的股價指數並未受美國股市前一期的影響，原因為各國國家 內的市場因素影響力大於國際因素。Cheung & Mark(1992)、簡士煌(2005)也都發 現各國會受到國內因素影響如金融政策管制，因而與國際間的連動相關性下降。
於是本研究也將分析到底為全球市場風險對國家的股票報酬影響較大，亦或是個 別國家風險，例如:政治因素，軍事因素等，對於國家的股票報酬影響較大。其 中，選定之對比研究國家為韓國的原因在於，韓國的經濟發展模式與台灣較為相 似，同為亞洲四小龍，在國際市場上是台灣強勁的貿易對手，且台灣與韓國出口 至美國的產品結構相當雷同，值得一提的是韓國在經歷 1997 年的亞洲金融風暴 後，如今已經脫胎換骨，其科技產業三星當時還是瀕臨險境的危險企業，才歷經 短短幾年股價就呈倍數成長，並且在國際上具有一定的地位，故將韓國納入研究，
作為本文重要的探討對象。
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從過去文獻實證發現許多經濟、財務時間序列之統計資料皆呈現高狹峰分配 (leptokurtic distribution)、厚尾(fat tail)以及具有波動群聚性(volatility clustering)的 現象，因此 Engle(1982)提出 ARCH(Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) 模型，繼而 Bollerslev(1986)將傳統的 ARCH 模型進一步擴展，建構一個更能捕 捉 報 酬 率 隱 含 波 動 度 之 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)模型，由於 GARCH 系列模型為一個固定參數化的隨機過程 (stochastic processes)，因此相對容易將模型加以擴充與改良，在 Bollerslev, Chou
& Kroner(1992)；Ewing & Malik(2005)以及 Hansen & Lunde(2005)等文獻中認為 GARCH 系列模型成為財務、經濟領域中用來探討報酬率的隱含波動度(implied volatility)最具代表性之計量方法之一。
一個國家的股票報酬率波動持續性可能因為該股票市場受到國內外重大事 件(金融或非金融事件)所影響，使短期波動劇烈，因此投資人除了關心其資產持 有期間的報酬率大小之外，若能充分了解經濟事件與波動率之間的相關性，並透 析事件衝擊會對波動率帶來什麼樣的影響，在投資之前即知道金融資產報酬率隱 含波動度未來可能的走向，則較容易掌握股票或其他金融資產價格變動的幅度，
進而調整投資組合，提升資金配置效率(allocation efficiency)。
第二節 研究架構與流程
本研究共分為五個部分，分述如下:
第一章 緒論
說明研究背景與動機、研究目的與方法，確立本文所探討的問題與範圍，
提出研究架構與流程，為本研究作一概念性敘述。
第二章 理論基礎與文獻探討
說明本研究所使用之理論基礎，且將國內外相關文獻實證中，以相同模 型探討風險與報酬係數及市場整合之相關研究，加以整理與比較。
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第三章 研究方法
針對所要探討的研究內容選擇適當的研究方法，並說明本研究所使用之 計量實證方法，包含單根檢定、常態檢定、序列自我相關檢定及雙變量 BEKK-GARCH(1，1)模型設定等。
第四章 實證分析與結果
首先說明本研究所採用的樣本資料、期間及來源，並對選取之資料作一 特性及敘述性統計的描述，其次配適模型，並將實證結果作一分析，了 解其風險與報酬係數背後的意義，以達到本文的研究目的。
第五章 結論與建議
綜合實證結果，分析歸納出結論，提出可能的解釋，並提供投資人在作 趨勢判斷及配適投資組合時的依據，最後對後續研究者提出建議。
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圖 1- 1 研究架構流程圖
研究背景、動機與目的
理論與文獻回顧
資料蒐集與處理
研究方法
估計雙變量BEKK-GARCH(1，1)模型
實證結果分析
結論與建議
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