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第一章 緒論
第一節 研究動機與目的
一、研究動機
過去許多的實證文獻認為，透過持有各國股票資產組合是實務上分散風險的 主要策略之一；然而各國股市的相關性，隨著全球金融市場自由化與資訊的快速 流通，各國股票市場連結性越趨升高，使得國際投資組合的效益大幅降低，因此，
股票市場間的相關性對國際資產組合配置選擇的影響有多大，便成為一新的重要 實證議題。在近一二十年全球化對全世界各地經濟的影響已經是越趨明顯。時至 今日，世界各地的資金可以互通往來，管道也相當的多，使得每個國家很容易同 時都擁有相當多個不同國家的資產，一旦其中一個國家發生重大金融危機，也就 很容易將此危機蔓延到其他國家。
如次貸危機發生於 2007 年 4 月，以美國第二大次級房貸公司新世紀金融公 司破產事件為標誌，由房地產市場的泡沫化蔓延到信貸市場，進而演變為全球性 金融危機。它暴露了金融業監管與全球金融體系根深蒂固的弱點。近年來許多美 國抵押貸款發放是針對次級貸款（簡稱次貸）的借款人；而依照次級貸款的定義，
這些所謂的借款人皆依照綜合標準評量過，其能力可能不足以償清貸款。當美國 房價在 2006 至 07 年度開始下降，抵押價值也下降，抵押違約率上升，而普遍由 金融公司持有的住房抵押貸款證券（Mortgage-Backed Security，簡稱 MBS），失 去了其大部分的價值。其結果是許多銀行持有的實質資本大幅下降，以致造成世 界各地信貸緊縮。
緊接著在 2008 年 9 月 14 日(星期日)為金融海嘯引爆的日期，創辦於 1850 年的投資銀行雷曼兄弟在美國聯準會拒絕提供資助後，正式宣告破產，而在同一 天美林證券宣佈被美國銀行收購。這兩件事揭開接下來這一星期全球股市大崩盤 的序幕。在 9 月 16 日，全世界最大的保險公司美國國際集團（AIG）因持有過
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多信用違約的到期合約而被調低其信用評級，該保險集團自身也陷入了一場流動 性危機（liquidity crisis）。
這一場全球性的金融海嘯由美國本土爆發，直接衝擊到全球的經濟，不只對 其鄰近國家影響很大，連太平洋另一端的亞洲國家也深受其危害。本研究即是想 透過實證資料來印證及檢視當金融海嘯發生後，美國與亞洲國家究竟是否產生與 過往不同的互動關係。
二、研究目的
在發生重大的危機時，對於一些新興的國家影響，尤其，近幾年，東南亞國 協(簡稱東協)經濟活動發展越來越蓬勃，對於世界經濟所造成的影響亦不容小覷。
亞洲國家在面對當今世界第一大國美國金融體系崩壞時，美國對日本、台灣、新 加坡以及泰國之間是否產生蔓延效果，之所以會選取這四個亞洲國家是因為日本 近年來與東南亞國家的經濟活動越趨密切，而台灣與日本的經貿關係一直以來也 是相的緊密。由於亞洲國家大多擁有美國的資產，無論是股票、公債或是其他一 些金融衍生性商品，都是以美元計價，故探討蔓延效果(contagion)的關係，是單 方面的影響，或是彼此互相影響的交互作用(interaction)，以及大國對小國的影響，
皆是需要考量近來的因素，本文所採用蔓延效果的檢定，是採用美國對新加坡、
台灣、日本和泰國的影響來做分析。
有關國際股票市場相關性的文獻過去主要利用 Granger 因果關係(Granger causality)、向量自我回歸模型 (vector autoregressive model, VAR) 及衝擊反應函 數 (impulse response function) 等計量方法探討市場間外溢效果 (spillover effect)。
然而，全球在發生多次重大危機事件後，各國的股市透過金融面、實質面、政治 面或一般投資人等心理層面上的因素已日漸緊密連結。
若想配適出多變量的聯合機率分配(Multivariate joint probability distributions)，
其相關的理論推導及計算上極為複雜，尤其當投資組合標的項目太多的時候，欲
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準確估算出聯合機率分配幾乎是不可能的，通常處理的方式為假設標的資產報酬 率服從多變量常態分配(Multivariate normal distribution)，並據以進行模擬工作。
本文則採用的關聯結構(copula)方法，此法最早由 Sklar(1959)所提出，直到 1999 年才開始被廣泛應用在財務領域中，近來相關的研究應用數量成長速度非常快速，
利用此方法可將上述的問題簡化處理，以配適出更符合實際資料的聯合機率分配 (joint probability distribution)，進而更準確地衡量出銀行本身所可能面臨的風險。
本文強調探討在面臨不同衝擊的情況下，股票市場是否產生蔓延效果。若能了解 在危機發生時，是否產生蔓延的情況，除了有助於分散風險外，投資人亦可根據 這些結論進行投資決策及資產配置組合。
第二節 研究範圍與資料來源
本文採用台灣加權股價指數、美國標準普爾500指數(Standard & Poor’s 500)、
日本日經指數、新加坡海峽指數以及泰國股票指數，並將各國的股票指數作自然 對數轉換，計算出日報酬率，以下論述皆以日報酬率來做分析。
本研究所採用的原始數據皆取自於Datastream資料庫。研究期間為自2005年3 月1日至2012年3月13日，共有1836筆觀察值。
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第三節 研究流程論文架構
基本統計分析
檢定是否發 生蔓延效果?
利用經驗累積分配整理報 酬率資料
利用IFM法，將各種關聯 結構模型參數估計出來
利用估計出的參數，生成 模擬值，去配適原始資料
比較AIC或BIC的值，找出 配適最佳的關聯結構模型
結論與經濟涵意
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