Time series study of Taiwan finance and insurance stock orice index 林肯毅、楊明璧 ; 施能仁
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ABSTRACT
ABSTRACT The most concerned issue for participants in stock market is to predict the trend of stock price in advance. Since the equity of each financial institute in the stock market is very large, it’s vibration will affect the whole market significantly. Besides, since it’s future index has become a large trading objective, it becomes more concerned recently. Based on the reasons mentioned above, this research tries to us ARIMA model to (1) analyze and forecast financial stocks index in Taiwan, (2) generate an analysis model to evaluate the accuracy of the ARIMA model developed. This research use daily financial stock index and weekly financial stock index to do the time series forecast. Our results are as follows: 1. By using the daily stock index data as sample, the stock price seems to follow random walk pattern. By combining AR(1) model, and using average price for each days span, the forecasting error reduce to around 2.2%. 2. By using weekly stock index as sample, the assumption of random walk become invalid, and the best forecasting model is ARIMA(1,1,1), the average forecasting error is 4%. 3. The day-to-day forecasting will be affected by random vibration of stock price, the forecast accuracy is not accepted. However, if we try to forecast the stock price 3-5 operation days from now, and use the stock price for next few days to make certain adjustment, we can obtain a better result. Key Words : ARIMA, finance and insurance stock price, time series
Keywords : time series ; finance and insurance stock price ; ARIMA Table of Contents
封面內頁 簽名頁 博碩士論文電子檔上網授權書………..iii 授權書………
…..iv 中文摘要………v 英文摘要………..vi 誌 謝………..vii 目錄……….viii 圖目錄…
……… x 表目錄………xi 第一章 緒論……
……… 1 第一節 研究背景與動機………. 1 第二節 研究目的………
……….. 2 第三節 研究範圍與研究方法………. 3 第四節 論文架構………
….. 4 第二章 相關理論與文獻探討………. 8 第一節 股價決定理論……….. 8 第二節 股 價分析法………..13 第三節 相關實證文獻回顧………..17 第三章 研究方法…………
………..29 第一節 名詞詮釋與緒論……….30 第二節 模式型態及特性………
………….34 第三節 模式之認定………..44 第四節 估計………45 第 五節 檢定………46 第六節 預測………46 第四章 實證結果 與分析………..51 第一節 資料來源與實證步驟……….51 第二節 股價預測結果與分析…
………..61 第五章 結論與建議………..69 第一節 結論………
………69 第二節 研究限制………70 第三節 建議………70 參考 文獻………..71 中文部分………..71 英文部分……
………..73 附錄A 日股價指數原始資料………..76 附錄B 週股價指數原始資 料………..79 圖目錄 圖1-1 本論文之研究流程……… 5 圖3-1 ARIMA模式之建構流 程圖………... 49 圖4-1 金融保險類日股價指數原始數列圖……….52 圖4-2 日股價指數原始數列zt 之ACF與PACF圖…..53 圖4-3 日股價指數：(1-B)zt之ACF與PACF圖………55 圖4-4 ARIMA(0,1,0)：殘差之ACF圖…………
………55 圖4-5 日股價指數ARIMA(1,1,1)：殘差之ACF圖….56 圖4-6 民國87年金融日指數樣本觀察值與估計值 比較圖……
……….56 圖4-7 民國87年週股價指數原始數列圖………..58 圖4-8 週股價指數數列：zt 之ACF與PACF圖形…...58 圖4-9 週股價指數：(1-B)zt之ACF與PACF圖………59 圖4-10 週股價指數數列：殘差之ACF圖…
………60 圖4-11 86-87年金融週指數樣本觀察值與估計值 比較圖………...61 表目錄 表- 影響股價因素及股價預測相關文獻彙整表...19 表4-1 以金融保險類日股價指數建立ARIMA模式 之結果………
………..57 表4-2 以金融保險類週股價指數建立ARIMA模式 ARIMA(0,1,1)………
…...62 表4-3 日股價指數AR（1）與ARIMA(1,1,1) 之預測結果比較……….63 表4-4日股價指數趨勢 預測值與實際值比較表 ─ARIMA(1,1,1) ……….64 表4-5日股價指數趨勢預測值與實際值比較表
─AR(1) ……….64 表4-6 週股價指數ARIMA（1,1,1）與 ARIMA(0,1,1)之預測結果比較……
………65 表4-7 週股價指數預測值與實際值比較表 ─ARIMA(1,1,1) ………..66 表4-8 週股價指 數預測值與實際值比較表 ─ARIMA(0,1,1) ………..66
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