第一章 緒論
第一節 研究動機
近年來，台灣隨著經濟日漸發展，投資理財規劃已漸漸地受投資大眾所重視，
股票投資甚至受到台灣民眾踴躍的青睞。相對地，包羅萬象的資訊直接或間接地 影響投資人行為。相關研究也發現，在非效率市場的環境中，已無法再以 CAPM 風險因子來定價。而在投資人的心理方面，大都想要一夜致富，導致出各種無根 據的偏方或分析技術來誤導投資大眾，市面上充斥著太多雜訊，尤其出現在有線 電視、報章雜誌、網路等。Black(1986)認為，雜訊往往出現在股票市場中。除了 有些已掌握資訊的投資者外，往往投資人只能利用錯誤資訊或雜訊來進行交易，
其對交易中所能獲得報酬的預期是不正確的。隨著台灣經濟的發展，股票市場也 遭遇劇烈的挑戰，政府政策在抑制通膨的同時也連帶影響了市場的活動力，導致 整個金融行業的消沉。雖然政府致力於祭出相關政策，但仍無法帶動市場的反轉。
而近幾年風格投資已成為研究的重心。風格投資在金融機構的投資活動中的比重 越來越大，以往理財投資者輪流投資於大規模或小規模的股票、價值型或成長型 的股票。然而，一些實證研究也發現，規模溢酬、淨值市價比溢酬不一定是正值，
亦即規模效果與價值效果不一定總是存在，甚至有些期間這些效果呈現反向(負 值)的現象(Daniel and Timman,1999；Hirshleifer,2001)。此現象呈現不同於古典理 論中唯有系統風險才能決定期望報酬，也與 Fama & French 的三因子定價模型不 一致。當報酬是具有可預測性而可以掌握風格輪動時，那就不用一昧的遵循購買 小型公司(規模效應投資組合)或價值型股票(淨值市價比效應投資組合)等被動式 的投資策略，藉由掌握風格輪動的時機調整投資組合以建立主動式交易策略，透 過買進高報酬股票、賣出低報酬股票來創造超額報酬。而相關研究也指出，透過 風格輪動策略的確能有不錯的投資績效，也能創造超額報酬(例如:Kao and
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Shumaker, 1999；Asness, Friedman, Krial, and Liew, 2000；Ahmed, Lockwood, and Nanda,2002；Lucas, Dijk, and Kloek, 2002；Teo and Woo, 2004)。
本文從過去整理出兩個報酬預估模型，透過報酬率的預測來決定形成一個投資 組合。在考量以往國內外的理論中，只有系統風險能在期望報酬中獨挑大樑，其 他相關因子皆不可能獲取任何超額報酬。因此，在考量新的風格中，產業輪動所 創造出的超額報酬一直是令人感興趣的話題。孫子曰：「不可勝，守；可勝，攻 也。」孫子又說：「夫未戰而廟算勝者，得算多也；未戰而廟算不勝者，得算少 也。多算勝，少算敗，況無算乎！吾以此觀之，勝負見矣。」在股票市場也是一 樣，若產業輪動確實存在，將可使投資人在面對股票策略操作時，清楚明白產業 間報酬的變動，將資金挹注在獨具鰲頭的產業類股上面，並賣出表現較差的產業 別，不僅在攻守上能避免亂無章法地盲目投資，也能獲得超額報酬。
Ferson and Harvey(1999)也指出，就 Fama-French 三因子評價模型而言，如能考 量與時俱變因子負荷量(time-varying factor loadings)，會有助於該模型對橫斷面股 票報酬的解釋能力。關於與時俱變之預估報酬，本文採用兩幾種計量方法以估計 與時俱變系統風險，其中包括遞延迴歸法(recursive regression)與狀態時間模型之 卡爾曼濾嘴法(Kalman filter)，並比較其在報酬預估能力上的優劣。
第二節 研究目的
根據上述動機，本文主要是按照股票市場的產業分類方式來形成產業投資組合 交易策略。本文中把個別產業當作一個投資組合，利用投資標的去預估下一期、
下下期．．．，最後再用這些產業的上期累積報酬率，來決定當期應該形成什麼 樣的投資策略。並藉由報酬率的預測，買入報酬率最高的投資標的，賣出報酬率 最低的投資標的，形成一個零成本的套利組合。因此，本文將台股二十年間的上
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市公司中分門別類，藉由產業的風格投資來做為投資策略的重要準則，取代單純 資產配置的投資組合方式，並期望是否能在全球經濟幾乎都陷入了嚴重風暴中創 造較佳的投資績效，藉此獲取超額報酬。
而研究期間之前期(1999~2002)與網路科技泡沫之形成與破滅期間大致重疊，
此一期間無論市場報酬率或各類風格投資的溢酬震盪幅度都非常的大，因此本文 另將此一期間切割出，另去分析此獨立期間內產業的投資績效，以提昇研究結果 的嚴謹性。本文並區分科技業與非科技業類股間，是否存在著極大的差異。
綜上所述，本文的研究目的大致上分成幾點：
一、建立一套股票報酬預估模型，期許形成一個良好的產業輪動之投資策略。
二、藉由區分科技業與非科技業之產業輪動策略是否能獲取超額報酬。
三、探討前後期產業輪動策略是否存在著極大的差異。
四、比較運用遞迴迴歸法與卡爾曼濾嘴法時，在股票報酬率預測績效的差異。