資料描述

本研究主要目的是探討不同金融市場報酬之間連動關係的實證研究，檢視同 類型金融市場，如外國股市對本國股市之相關性與不同類型金融市場，如本國股 市對本國匯市或是外國股市對本國匯市之相關性，是否有所差異，以及變化的情 形。因為高頻率的資料比低頻率的資料較能恰當的描述研究對象的相關性，故使 用金融市場發展較完善的八大工業國成員為主要研究對象，以美國股市報酬指數 與德國、法國、英國及加拿大四國股、匯市報酬指數為研究之標的，樣本期間自 1998 年 1 月 1 日至 2008 年 12 月 31 日，每一個國家有 573 筆週資料，研究資料 來源取自 The Global Financial Database，股匯市報酬的週資料是以資料庫所取得 的每日價格指標 (結算值)，將每週四的價格指數取對數後再差分，接著再乘以 100 而得的金融市場報酬。以如此計算方式取得週資料是為了避免在非同步 (non-synchronous) 交 易 時 間 所 產 生 的 虛 假 溢 酬 效 果 (spurious spillover effects) ，由 Burns et al. (1998) 所提出。利用上述國家股匯市報酬的之週資料，

來比較兩大主要時區的金融中心的關聯程度與變化，是否存在隨時間變化的非線 性相關係數，而非傳統研究中的固定相關係數。

表 1 為美國股市與德、法、英國與加拿大股、匯市的敘述性統計。各國股匯 市報酬的樣本平均數皆十分小，且在樣本期間的各國股市報酬皆為正，而匯市報 酬除了加拿大為正之外，其餘國家皆為負。且相對於匯市報酬的表準差，各國股 市報酬的標準差皆較高，顯示可能各國股票市場報酬的波動性較匯率市場報酬 大。表 1 下半部份為 Durbin-Watson 檢定與 ARCH-LM 檢定，Richardson and Smith (1994) 所提出的多階自我相關檢定，主要是用來檢示股匯市報酬在統計上的自 我相關是否顯著，在這個部份，主要是參考 Berben and Jansen (2005) 在其均數 方程式不使用 AR(1)而以常數項當作自變數，故本研究直接使用 Durbin-Watson

統計量來檢定是否有一階序列相關，其檢定統計量的範圍為 0~4，若統計量約 2 左右，則無序列相關，若是接近 0，則有正的序列相關，若是接近 4，則有負的 序列相關，由表 1 的 Durbin-Watson 檢定結果可知本研究拒絕了均數方程式有一 階自我相關，故本研究使用常數項當作自變數來描述均數方程式。接著使用 Engle (2001) 的 ARCH-LM 檢定來檢視變異數是否有 ARCH 現象，由表 1 的檢定結果 可知，變異數存在 ARCH 現象，而在過去的實證文獻中已證實了使用 GARCH (1,1) 可以相當程度來描述高頻資料的股市報酬的異質變異，因而本研究亦採用 GARCH (1,1) 來描述變異數方程式。

2. ARCH(5)為落後 5 期的ARCH-LM檢定，^*為 10%的顯著水準下顯著，^**為 5%的顯著水準下顯著，^***為 1%的顯著水準下顯著。

註：1. DW 檢定為 Durbin-Watson 檢定，若檢定統計量在 2 左右，則無一階序列相關；小於 2 則為正向的一階自我相關；大於 2 則為 金融市場

報酬

美國股市 德國股市 德國匯市 法國股市 法國匯市 英國股市 英國匯市 加拿大股 市

加拿大匯 市 Mean 0.022434% 0.013816% -0.04722% 0.061755% -0.04726% 0.033841% -0.01877% 0.084325% 0.028947%

Maximum 17.05056% 14.25861% 5.666067% 14.31555% 5.663075% 9.400768% 4.423032% 12.64653% 4.9622%

Minimum -20.6043% -15.2159% -6.18101% -14.0817% -6.18407% -11.8309% -5.92938% -19.0211% -6.51451%

Std. Dev. 2.740109% 3.091432% 1.388338% 2.978954% 1.390287% 2.345443% 1.228671% 2.686363% 1.19495%

DW 檢定 1.98 1.99% 1.99 1.99 1.99 1.99 1.99 1.98 1.99

ARCH(5) 37.52956^*** 42.04478^*** 49.71075^*** 43.09852^*** 49.00409*^*** 98.23929^*** 181.3680^*** 57.02907^*** 115.3856^***

負向的一階自我相關。

表 1：敘述性統計