中 華 大 學 碩 士 論 文
題目：匯率變動對台灣產業股價指數之關聯 性研究
系 所 別： 經 營 管 理 研 究 所 學號姓名： M09119025 陳明輝 指導教授： 徐 子 光 博 士
中華民國 九 十 三 年 七 月
摘 要
本 研 究 主 要 以 共 整 合 模 型 及 誤 差 修 正 模 型 來 探 討 匯 率 變 動 對加權股價指數及類股指數之關聯性影響，研究期間的區分為全 期間，從 1996 年 3 月至 2004 年 3 月、政黨輪替前的子期間一，
從 1996 年 3 月至 2000 年 3 月及政黨輪替後的子期間二，從 2000 年 4 月至 2004 年 3 月。本研究主要探討在政黨輪替前後匯率變 動對股價的影響有何差異，經實證研究結果如下：
匯率與股價指數關聯性，在加權股價指數方面，以全期間來 看匯率變動對加權股價的影響為負向關係，另外，在政黨輪替前 匯率變動對加權股價指數的影響為正向關係，但在政黨輪替後轉 變 為 負 向 關 係 。 在 類 股 指 數 方 面 ， 以 全 期 間 來 看 匯 率 變 動 對 塑 膠、紡織、鋼鐵、金融類股指數的影響為負向關係；而在政黨輪 替 前 匯 率 與 類 股 指 數 變 動 方 向 ， 電 子 類 股 由 正 向 轉 變 為 負 向 關 係，而內需型產業如金融與鋼鐵類股及需原料進口的塑膠類股，
在政黨輪替前後均維持為負向關係，即台幣升值，金融、鋼鐵、
塑膠類股股價上漲；此外紡織產業為我國另一出口大宗，依本研 究假說受匯率變動的影響應為正相關，但研究結果顯示在政黨輪 替前後，紡織類股受匯率變動的影響呈顯著負相關。
匯率與股價短期動態調過程中，以全期間來看加權股價指數 與匯率維持長期均衡關係，在政黨輪替前後也維持相同的結果，
表示匯率與股價有長期均衡關係。至於類股指數方面，除鋼鐵類 股在全期間與匯率之間無長期均衡關係外，其餘變數在全期間均
有一長期均衡關係；在政黨輪替前後的匯率與股價的均衡關係，
塑膠、紡織、鋼鐵及金融類股與匯率皆有長期均衡關係，只有電 子類股在政黨輪替前與匯率不具長期均衡關係。
匯率與股價指數間領先落後關係，在全期間，呈現匯率領先 加權股價指數，另外政黨輪替前匯率與加權指數從沒有領先落後 關係到政黨輪替後轉變為加權指數領先匯率。匯率與類股指數間 領先落後關係，全期間，匯率領先金融類股；股價領先匯率的有 塑膠類股及鋼鐵類股；電子類股與匯率則互為領先關係，紡織類 股與匯率無領先落後關係；政黨輪替前後類股之間的領先落後關 係，塑膠類股從政黨輪替前無領先落後關係，轉變為輪替後股價 領先匯率，至於紡織類股、鋼鐵股及金融類股在政黨輪替前皆為 匯率領先股價，但政黨輪替後則是股價領先匯率的情況。
匯率與股價指數因果關係，在全期間，加權股價指數與匯率 無因果關係，至於政黨輪替前後的影響，從政黨輪替前的加權股 價對匯率有單向因果關係，至輪替後轉變為無因果關係。在全期 間，匯率與類股間因果關係，只有電子類股存在匯率對股價單向 因果關係；在政黨輪替前後的影響，從政黨輪替前股價對匯率有 單向因果的有電子類股及塑膠類股，但在政黨輪替後即轉變為無 因果關係存在，此外匯率對股價有單向影響的有紡織類股、鋼鐵 類股，但在政黨輪替後紡織、鋼鐵類股也轉變為無因果關係，至 於金融類股在政黨輪替前後皆有匯率對股價之單向因果關係。
關鍵詞：共整合、因果關係、誤差修正模型
誌謝辭
時光飛逝，轉眼間研究所的生涯告一段落了，能在中華大學 順 利 的 完 成 學 業 ， 首 先 要 感 謝 的 是 我 的 指 導 教 授 徐子光博士，
恩師兩年來的悉心教導、循循善誘使學生獲益良多，此外還要感 謝 口 試 委 員 淡 江 大 學 財 金 所 陳 玉 瓏 博 士 以 及 中 華 大 學 經 管 所 葉鳴朗博士，於百忙之中對本文細心審閱且提出寶貴的意見使文 章更形完備。
對於研究所的同窗好友閔正、淑媚、忻穎、瑜憶以及同門的 學伴雲龍、佩怡、玉菁，這二年若沒有你們的陪伴，我想就讀研 究所的生活必然失色不少，還有學長姊漢津、穎昇、美凰的鼓勵 與傳承之情，謝謝你們讓我擁有如此美好的同窗之誼。此外，我 還要謝謝最可愛的女友靜儀，若不是她默默陪伴、無怨無悔的支 持、鼓勵，我可是沒辨法如此順利的完成學業。
最 後 我 想 謝 謝 的 人 是 我 的 父 母 親 ， 雙 親 是 我 的 最 大 精 神 支 柱，沒有他們就沒有現在的我。所以在此將本篇論文謹獻給我親 愛的父母。謝謝。
陳明輝 謹誌 民國九十三年七月
目 錄
摘 要… … … Ⅰ 誌謝辭………. Ⅲ 目 錄… … … Ⅳ 表 目 錄……….Ⅶ 圖目錄………. Ⅹ
第一章 緒論………..…..………..…1
1.1 研 究 動 機 與 背 景 ………..1
1.2 研 究 目 的 ………..2
1.3 研 究 架 構 ……….…….3
第二章 文獻探討………..…5
2.1 股市與匯市報酬相關性之文獻……….…5
2.1.1 匯率與股價具有單向關係……….5
2.1.2 股價與匯率具有雙向關係……….….14
2.2 匯率與產業類股報酬相關性之文獻………..……17
第三章 研究方法………..………..…………22
3.1 研究流程………22
3.2 研究範圍與資料來源……….……24
3.3 研 究 假 說 ……….26
3.4 研 究 方 法 ………27
3.4.1 相關係數分析……….…27
3.4.2 單根檢定……….………28
3.4.3 Granger 因果關係檢定………31
3.4.4 共整合檢定……….……32
3.4.5 誤差修正模型……….34
第 四 章 實證結果與分析……….……….36
4.1 資料檢視與說明………..….36
4.1.1 時間序列趨勢圖……….……36
4.1.2 基本敘述統計……….39
4.1.3 相關係數……….44
4.2 單根檢定……….49
4.3 迴歸分析……….53
4.3.1 原 始 迴 歸 分 析 ………53
4.3.2 AR 模 型 ………58
4.4 共 整 合 檢 定 ………61
4.4.1 Engle-Grange 兩階段共整合檢定………61
4.4.2 Johansen 共整合檢定……….63
4.5 因果關係檢定………..…68
4.6 誤 差 修 正 模 型 ……….71
4.6.1 實 證 結 果 ……….71
4.6.2 小結………....85
第 五 章 結 論 與 建 議… … … 8 8 5.1 研究結論………..…88
5.2 研 究 建 議 ………91
參 考 文 獻. . . 9 2
表目錄
表 2.1 匯率與股價呈正向關係之國內文獻整理……….…12
表 2.2 匯率與股價呈正向關係之國外文獻整理……….12
表 2.3 匯率與股價呈負向關係之國內文獻整理……….…13
表 2.4 匯率與股價呈負向關係之國外文獻整理……….…14
表 2.5 匯率與股價呈雙向關係整理………..16
表 2.6 匯率與類股關係整理……….………..20
表 3.1 研究變數與資料來源………...………25
表 4.1 匯率與股價指數之基本統計表：全期………41
表 4.2 匯率與股價指數之基本統計表：子期一……….42
表 4.3 匯率與股價指數之基本統計表：子期二……….44
表 4.4 匯率與加權指數相關係數………..46
表 4.5 匯率與電子類股相關係數………..46
表 4.6 匯率與塑膠類股相關係數………..…47
表 4.7 匯率與紡織類股相關係數………..47
表 4.8 匯率與鋼鐵類股相關係數………..…48
表 4.9 匯率與金融類股相關係數……….…….48
表 4.10 單根檢定………..…52
表 4.11 原始迴歸模型分析-全期間………55
表 4.12 原始迴歸模型分析-子期間一……….…………..56
表 4.13 原始迴歸模型分析-子期間二………57
表 4.14 AR 模型-全期間……….59
表 4.15 AR 模型-子期間一…………...…..……….…60
表 4.16 AR 模型-子期間二………61
表 4.17 兩階段共整合檢定結果-全期間……….….62
表 4.18 兩階段共整合檢定結果-兩個子期間………..63
表 4.19 兩變數 VAR 模型之 AIC 值……….…65
表 4.20 Johansen 共整合檢定………..….67
表 4.21 Granger 因果關係……….…69
表 4.22 加權股價指數 ECM 模型-全期間………73
表 4.23 電子類股指數 ECM 模型-全期間………73
表 4.24 塑膠類股指數 ECM 模型-全期間………74
表 4.25 紡織類股指數 ECM 模型-全期間………74
表 4.26 鋼鐵類股指數 ECM 模型-全期間………75
表 4.27 金融類股指數 ECM 模型-全期間………75
表 4.28 加權股價指數 ECM 模型-子期間一………77
表4.29 電子類股指數 ECM 模型-子期間一……….78
表 4.30 塑膠類股指數 ECM 模型-子期間一………78
表 4.31 紡織類股指數 ECM 模型-子期間一………79
表 4.32 鋼鐵類股指數 ECM 模型-子期間一………..….79
表 4.33 金融類股指數 ECM 模型-子期間一………80
表 4.34 加權股價指數 ECM 模型-子期間二………82
表 4.35 電子類股指數 ECM 模型-子期間二………...82
表 4.36 塑膠類股指數 ECM 模型-子期間二……….………..83
表 4.37 紡織類股指數 ECM 模型-子期間二………83
表 4.38 鋼鐵類股指數 ECM 模型-子期間二………84
表 4.39 金融類股指數 ECM 模型-子期間二………84
表 4.40 ECM 模型結果整理………..86
表 4.41 匯率與股價指數變動………87
圖目錄
圖 1.1 研究架構……….……….4
圖 3.1 研究流程圖….………...23
圖4.1 匯率及其報酬率走勢圖………...37
圖 4.2 加權股價指數及其報酬率走勢圖………..37
圖 4.3 電子類股及其報酬率走勢圖………..38
圖 4.4 塑膠類股及其報酬率走勢圖………..38
圖 4.5 紡織類股及其報酬率走勢圖………..…38
圖 4.6 鋼鐵類股及其報酬率走勢圖………..39
圖 4.7 金融類股及其報酬率走勢圖………..…39
第一章 緒論
1.1 研究動機與背景
在金融商品多元化之時代，股票在一般大眾資產投資組合中 占有極重要之地位，股價之變動會反應出人們對未來產出及對公 司獲利之預期，進而影響消費及投資，對總體經濟有顯著之影響 程度。因此為了預測未來股市的表現，需對影響股票市場的總體 經濟因素進行評估。
台灣是一個小型開放的經濟體，因對外貿易依存度高，故匯 率的變化對經濟活動的影響深遠，而股票市場被稱作為一個國家 經濟活動的櫥窗，股票市場之漲跌趨勢更可做為景氣繁榮與衰退 之指標，以此可見股票市場的重要性；在未來景氣看好時，公司 之成長會反應在股價上，而使得股價呈現上升趨勢；反之在未來 景氣看壞時，大部分公司之獲利也會受到影響，進而使得股價下 跌。由於台灣是小型開放經濟以出口為導向的國家，因此匯率之 升貶除了影響本國進出口產品價格之變化，並使得資金產生新的 流動進而影響股價的變化，所以本國股價會明顯受到匯率的水準 值與其變動量的影響。可見股市與匯市是兩個具有投機性的金融 市場。
在亞洲金融風暴後，新台幣兌美元匯率變動頻繁且波動也比 往 常 來 的 大 ， 此 對 以 進 出 口 貿 易 為 主 的 台 灣 產 業 產 生 很 大 的 衝 擊，使得台灣的股、匯市也連帶受到嚴重的波及，因此匯率對股 市的關連性是相當顯著的，故匯率波動會對股票市場波動產生何
種影響是本文的研究動機之一，同時股市中包含許多的產業，不 同的產業面臨的匯率風險所產生的結果也不同，根據Bondnar and Gentry (1993)的實證結果認為不同的產業因其產業特性的差異，
因此受匯率變動影響方向也不相同。例如，以出口為主的產業所 面臨的匯率風險為負向，因為出口導向公司在國際市場的價格競 爭力會因幣值的上升而下降，反之以進口為主的產業則是正向的 影響，而這也是引發本文探討匯率變化對各產業類股影響的另一 重要原因。
此外，關於本研究之研究區間的選擇，乃有鑑於政治因素往 往會影響到經濟活動，最近一次的重大政治影響為 2000 年政黨 輪替，民進黨正式成為執政黨，這樣的一個政局變化使得國內金 融市場受到巨大衝擊，致使國內外投資人信心不足，造成國內資 金大量流失，導致新台幣大幅的貶值，對台灣經濟的影響不可謂 不 大 ， 故 有 鑑 於 此 乃 選 擇 2000 年 3 月總統大選為子期間的劃 分，以探討在政黨輪替前後之匯率對股價指數的影響。
1.2 研究內容
為 了 達 成 探 討 匯 率 變 化 對 加 權 指 數 及 各 產 業 股 價 指 數 報 酬 之 關聯性之目的，本研究內容共分為下列幾項：
1、檢視匯率的變動對加權股價指數及類股指數間的關聯性是否 因選擇期間的不同而異
2、分析政黨論替前後的匯率、加權股價指數及產業股價指數間
是 否 具 有 雙 向 因 果 關 係 或 者 僅 隱 含 單 一 方 向 的 影 響 效 果 及 其 型 態為何。
3、 比 較 政 黨 輪 替 前 後 匯 率 與 加 權 股 價 指 數 及 產 業 股 價 指 數 變 數，彼此長期均衡關係、短期動態調整及變數間領先、落後關係。
1.3 研究架構
第一章 緒論，介紹本文的研究背景、動機，確立研究目的與架 構。
第二章 文獻探討，本章分為兩部分，第一為介紹匯率與股價指 數關聯性及因果關係之國內外相關文獻。第二則為匯率 與 產 業 類 股 間 之 關 聯 性 及 因 果 關 係 之 國 內 外 相 關 文 獻 介紹。
第三章 研究方法，就本文研究之資料來源、處理加以說明，將 本文所運用的模型作設定且進一步的介紹。
第四章 實證結果與分析，根據第三章所選定的實證模型、方法 進行實證分析，對於實證結果加以分析，分析結果分成 二部分，一為資料分析，二為匯率變動對於加權股價指 數及類股指數關聯性分析。
第五章 結論與建議，對於本文的實證結果作一綜合性的論述，
以提供投資人作為投資參考，並對未來研究方向提出建 議。論文整體研究架構如圖 1.1 所示。
圖 1.1 研究架構 確立研究動機與目的
相關文獻回顧
匯率與股市關聯性之探討
資料蒐集與處理
匯率與產業關聯性之探討
研究方法
誤差修正模型
結論與建議 實證結果分析
第二章 文獻探討
2.1 股市與匯市報酬相關性之文獻
2.1.1 匯率與股價具有單向關係
本 研 究 針 對 匯 率 與 股 價 具 有 單 向 關 係 之 研 究 蒐 集 相 關 國 內、外文獻，選取主要文章有 14 篇，其中匯率與股價具有正向 關係的國內、外文獻有陳榮昌(2002)、吳嘉豐(1998)、Fang, Lai, and Lai(1992)、Soenen and Hennigar(1988)、Aggarwal(1981)等 5 篇，
匯率與股價呈負向關係的國內、外文獻有吳安琪(2002)、陳榮昌 (2002)、方文碩(2001)、邱哲修、邱建良和蘇英谷(2001)、張鳳貞 (1999)、賴宏忠、劉曦敏(1996)、初家祥(1995)、陳旭怡(1991)、
Mok(1993)等 9 篇。以下為文章之主要實證分析結果：
吳安琪(2002)【2】以發展一個三變量誤差修正項之門檻轉換 相關係數模型，針對投資人所關注的美股、台股及台債市場，三 市場間之長期均衡及短期動態關聯作探討，另外加入匯率與利率 變數衡量影響股債價格變動的程度，研究期間為1998年7月2日至 2001年6月30日之日資料，在匯率對股價的實證結果方面，匯率 變動率對股價報酬率間具有顯著性負向影響，故當期匯率波動常 是造成股市大幅波動的主要因素。
陳 榮 昌(2002)【 8】 使 用 雙 變 量 EGARCH-M模 型 探 討 匯 率 變 動與股價報酬間的相互影響程度及其外溢效果。採用的樣本包括 了工業化國家美國、英國、德國、日本及亞洲四小龍新加坡、香 港 、 韓 國 、 台 灣 共 八 個 國 家 。 實 證 結 果 發 現 ：1、股票報酬對匯
率變動及匯率變動對股價報酬的有顯著正向外溢效果；但不對稱 外 溢 效 果 並 不 顯 著 。2、股價報酬與匯率變動間由於不同的經濟 體而存在著不同的關係。已開發國家(美國，英國，德國，日本) 股 價 報 酬 與 匯 率 變 動 間 存 在 著 負 向 的 關 係 ； 而 開 發 中 國 家(新加 坡，香港，韓國，台灣)則存在著正向的關係。3、股價報酬外溢 性 對 匯 率 的 波 動 外 溢 效 果 在 亞 洲 金 融 風 暴 後 皆 有 顯 著 增 加 的 現 象。表示不論是已開發國家或開發中國家，其金融市場的互動程 度增加。
方文碩(2001)【1】以雙變量GARCH-M模型為架構，實證探 討台灣市場中匯率貶值對股票市場報酬的影響，包括匯率貶值、
股票報酬變異數與匯率貶值變異數為解釋變數，以及兩個變異數 方程式，聯合估計匯率貶值對股票報酬的影響，其特徵為直接估 計匯率貶值風險，並評估其對股票報酬的衝擊。實證結果發現：
匯率貶值負向影響股票報酬且匯率風險會降低股票報酬，而匯率 貶 值 波 動 增 加 股 票 報 酬 波 動 這 三 個 結 論 明 顯 支 持 匯 率 貶 值 負 向 影響股市報酬的假說，而此一證據建議匯率貶值為台灣股票市場 報酬的重要決定因素。
邱哲修、邱建良和蘇英谷(2001)【5】以不對稱異質變異數模 型(E-GARCH、 Q-GARCH、 V-GARCH、 GJR-GARCH)和 波 動 反 轉模型(volatitlity switching ARCH model)探討台灣外匯市場對股 票市場的影響。樣本期間自1996年1月4日至1998年12月31日。其 實 證 結 果 如 下 ：1、台灣股票市場波動具有異質性現象，而非傳
統 財 務 模 型 所 假 設 之 報 酬 變 異 數 齊 一 。2、股票市場具有不對稱 性效果，即前期非預期之正衝擊或負衝擊對當期條件變異數具有 不同程度的影響。3、台灣股票市場之不對稱性有反轉情況發生，
即小的正衝擊所造成的波動可能會大於相同程度的負衝擊，但是 相 反 的 情 況 會 存 在 於 大 衝 擊 中 。4、在各種實證模型中匯率與股 價明顯具有反向變動關係，即匯率下降、台幣升值時，股價也呈 現上漲現象。5、實證模型中匯率係數均為顯著負值。
張鳳貞(1999)【10】研究主題為台灣區利率、匯率與股價指 數互動關係之研究，研究方法以MTAR、單根檢定法進行利率、
匯率與股價指數之隨機累積性檢定，再利用共整合與向量誤差修 正模型研究三變數間的長期均衡關係及短期動態調整過程，最後 使用VAR區塊排除因果關係檢定，來瞭解三變數間的遞移性與外 生 性 強 弱 ， 資 料 期 間 為1997年7月2日1999年2月26日之日資料，
共499筆。研究實證結果發現：1、在長期，匯率與股價指數具有 反 向 變 動 關 係 ； 可 能 是 因 研 究 期 間 跨 越 東 南 亞 金 融 危 機 發 生 之 際 ， 央 行 施 行 金 融 干 預 政 策 所 致 。2、在短期動態調整過程中，
利率、匯率與股價指數均會向長期關係收斂，且匯率會影響股價 指數，而股價指數也會影響匯率，兩者間具有雙向因果關係；
吳嘉豐(1998)【3】以GARCH(1,1) 模型來探討匯率變動與股 價指數報酬及其波動性之關係，研究期為間1992年1月4日至1997 年8月27日，其實證結論如下：1、股價報酬具顯著的 GARCH效 果，尤其在股票市埸波動越大的時期，異資性現象愈是明顯，表
示 條 件 變 異 數 對 於 股 價 報 酬 具 有 重 要 的 影 響 力 。2、台灣股市並 非 效 率 市 埸 ， 表 示 可 藉 由 分 析 過 去 資 料 以 預 測 未 來 。3、股價報 酬與匯率變動率呈現正相關，即新台幣貶值則股市報酬率上升。
4、股市的條件變異數反映匯率波動的風險。 5、以週報酬率資 料而言，匯率變動率對報酬率及波動性的影響力大為降低，顯示 時間拉長之後，影響股市的原因眾多，使得匯率的解釋能力降低。
賴宏忠、劉曦敏(1996)【14】探討利率、匯率與股價間的長 期均衡關係，並配合誤差修正模型( Error Correction Model )討論 三變數間短期動態的因果關係，研究期間為1993年1月1日至1994 年6月30日，以金融業拆放款利率、新台幣兌換美元匯率與股價 指數日資料，進行分析。實證結果如下：1、長期間匯率與股價、
利率均為反向變動關係，利率、匯率與股價往其長期均衡狀態調 整失衡校正機能，可能受到其它短期衝擊因素的影響而無法充分 運 作 。2、短期內變數間的因果關係，除了股價領先利率的變化 外，股價與匯率及匯率與利率之間則呈現反饋的因果關係。
初家祥(1995)【4】研究台灣匯市和股市的互動關係，將匯市 的「價」、「量」和股市的「價」、「量」同時納入考量。研究期間 為 1981 年 1 月至 1994 年 6 月。實證結果如下：1、影響台灣股 市 加 權 指 數 最 重 要 的 市 場 因 素 為 新 台 幣 兌 美 元 匯 率 ， 且 以 1981 年 1 月至 1986 年 10 月較為明顯，而在各研究期間，匯率和股價 的 關 係 皆 為 反 向 變 動 ， 即 「 新 台 幣 升 值 ， 股 價 指 數 上 揚 」， 且 匯 率領先股價變動兩期。2、若以聯立方程式(simultaneous equations
models)表示匯市與股市間的互動關係：發現匯率對股價指數或股 價指數對匯率的影響程度皆不顯著，換言之匯市和股市的互動關 係並不明顯。
陳旭怡(1991)【9】以複迴歸分析研究匯率變動、美國及日本 經濟情勢及股價變動、石油價格變化這三項國際總體經濟因素對 亞太地區股價的影響。其利用複迴歸分析建立國際總體經濟因素 對亞太各國股票報酬率的解釋模型，針對各國的日、月、季、年 之不同頻率的資料進行實證研究，關於匯率變動與股價關係的結 論為：各國日報酬率和季報酬率迴歸模型顯示，只有少數亞太股 市受到當期匯率變數的顯著影響，日本為正，而港、泰、韓為負 向，而各國股市的月報酬率顯示，除了少數對匯率波動干預較嚴 重的國家，如韓國及菲律賓外，大多數亞太國家深受當期匯率影 響，其中除了泰國股市外，其餘國家當期匯率變動對國內股市呈 反向關係，即「本幣貶值，導致本國股市指數下挫」另外，匯率 對股市年報酬率的影響，只發生在極少數的國家，如香港和台灣 的匯率變動領先股價變動，且二者在短期間呈反向關係。
Mok(1993)【20】作者研究香港匯率、利率及股市開盤價、
收盤價三者的因果關係。想瞭解前一天的利率或是匯率變動是否 會影響到當天股市的開盤價，希望以較高頻率的資料(日資料)觀 察三個市場間的動態關係。匯率採貿易加權匯率，利率採香港同 業採款利率(HIBOR)，股價則採香港恒生股價指數的開盤價及收 盤價，以 Granger 因果檢定法及 ARIMA 分析法對香港股價和匯
率進行檢定。研究期間為 1986 年 4 月 2 日至 1991 年 6 月 30 日，
去除 1987 年及 1989 年 6 月 4 日香港股市暴跌的股價指數。實證 結果顯示：股價與利率間為單向關係，前一天股市收盤價會影響 當天的利率；在香港匯率和股價則可能存在微弱的雙向關係，且 是為反向變動的關係。
Fang, Lai, and Lai(1992)【19】作者認為匯率和股價間的關係 隨著時間的長、短而有所不同。在短期，本幣貶值將增加進口成 本，導致股價下跌，在長期，本國幣貶值將增加出口銷貨額，導 致 股 價 上 升 ， 但 本 國 幣 貶 值 會 使 得 國 際 投 資 者 匯 率 交 易 風 險 增 加，對股價不利。作者以美國 1983 年 1 月 1 日到 1991 年 12 月 31 日股價日資料和匯率月資料，使用共整合模型驗證股價和匯率 的長、短期關係，發現股價和匯率間存有動態的長期關係，兩者 關 係 為 正 ， 即 「 本 國 幣 貶 值 ， 股 價 上 升 」， 然 在 短 期 並 無 明 顯 正 面或負面的關係。
Soenen and Henningar(1988)【22】以迴歸分析來探討匯率變 動和股價間之相關性，樣本期間從 1980 年至 1984 年，為了觀察 強勢美元時期與弱勢美元時期對股價之影響是否有所差異，故再 將此期間區分為 1980 年至 1984 年(強勢美元時期)與 1985 年至 1986 年(弱勢美元時期)，研究樣本為 NYSE、S&P500 股價指數 與 有 效 匯 率 之 月 資 料 。 結 果 發 現 ：1、不論是全期或是子期，美 元與股價皆呈現負向關係，表示美元升值(貶值)，股價會下跌(上 漲)。2、在 J 曲線效果方面，其結果顯示雖然短期美元貶值，股
價 會 下 跌 ； 長 期 美 元 貶 值 ， 股 價 會 上 漲 ， 但 效 果 並 不 顯 著 。3、
若以產業來分析，匯率變動對於不同產業會有不同程度之影響：
機械業、造紙業、紡織及化學業等對外依存度高的產業，其股價 和美元價值具有顯著負向相關性，然而汽車業、鋼鐵業及電腦資 訊業則無顯著的關係。
Aggarwal(1981)【15】作者探討在 1974 年 7 月至 1978 年 12 月浮動匯率期間，美國整體股市和美元之間的關係。其採用三種 股價指數(NYSEI、S&P500 及 DC500)，及美元與 46 個主要貿易 國 的 加 權 平 均 匯 率 。 結 果 顯 示 ：1、美元的價值和美國股價呈現 明 顯 的 正 向 相 關 。2、發現本國幣貶值所造成出口增加的影響是 要經過 2、3 年的時間才會顯現，此與 J 曲線效相符。3、本國幣 貶 值 對 於 國 內 最 初 的 衝 擊 是 進 口 成 本 的 增 加 造 成 本 國 貨 幣 的 外 流，因此匯率和股價間的關係在短期間的正相關性較長期的正相 關性要強。
今將上述匯率與股價關聯性文獻區分為單向、雙向關係後，
再以此原則將國內、外相關文獻整理如下表所示。
表 2.1 匯率與股價呈正向關係之國內文獻整理 研 究 者 期 間 研 究 方 法 實 證 結 果 陳 榮 昌
(2002)
1990.01.02 至 2001.12.31
(日資料)
EGARCH-M
模 型 1、 股 票 報 酬 對 匯 率 變 動 及 匯 率 變 動 對 股 價 報 酬 的 外 溢 效 果 有 顯 著 正 效 果 2、開發中國家(新加坡、香港、韓國、
台 灣) 股 價 報 酬 與 匯 率 變 動 間 存 在 著 正 向 關 係
吳 嘉 豐 (1998)
1992.01.04 至 1997.08.27
(日資料)
GARCH
(1,1)模型 1、股價報酬與匯率變動率呈現正相關 2、股市的條件變異數會反映出匯率波
動 所 帶 來 的 影 響
3、 以 週 報 酬 率 而 言 ， 匯 率 變 動 率 對 報 酬 率 及 波 動 性 的 影 響 大 為 降 低
表 2.2 匯率與股價呈正向關係之國外文獻整理 研 究 者 期 間 研 究 方 法 實 證 結 果 Fang,
Lai, and Lai (1992)
1983.01.01 至 1991.01.31 股 價 日 資 料 匯 率 月 資 料
共 整 合 模 型 1、發現股價和匯率間存有動態的長期 正 向 關 係
2、在短期並無明顯正面或負面的關係
Aggarwal (1981)
1974.07 至 1978.12 (月資料)
迴 歸 分 析 美 國 股 價 與 匯 率 兩 者 呈 現 正 向 關 係，但 在 短 期 的 正 相 關 係 較 強，而 長 期 則 較 弱
Soenen and Hennigar (1988)
1980 至 1984
迴 歸 分 析 在 整 個 期 間、強 勢 美 元 時 期 或 弱 勢 美 元 時 期，美 元 與 股 價 皆 呈 現 負 向 關 係，表 示 美 元 升 值(貶值)，股價會下跌(上漲)
表 2.3 匯率與股價呈負向關係之國內文獻整理
研 究 者 期 間 研 究 方 法 實 證 結 果 吳 安 琪
(2002)
1998.07.02 至 2001.06.30
(日資料)
三 變 量 誤 差 修 正 項 之 GJR-GARCH- M 門檻轉相 關 係 數 模 型
匯 率 變 動 率 對 股 價 報 酬 率 間 具 有 顯 著 性 負 向 影 響 ， 故 當 期 匯 率 波 動 常 是 造 成 股 市 大 幅 波 動 的 主 要 因 素
陳 榮 昌 (2002)
1990.01.02 至 2001.12.31
(日資料)
EGARCH-M 模 型
1、股票報酬對匯率變動及匯率變動對 股 價 報 酬 的 外 溢 效 果 有 顯 著 正 向 效 果
2、已開發國家(美國，英國，德國，
日 本 ）股 價 報 酬 與 匯 率 變 動 間 存 在 著 負 向 的 關 係
方 文 碩 (2001)
GARCH-M 模 型
1、匯率貶值負向影響股票報酬 2、匯率風險降低股票報酬
3、匯率貶值波動增加股票報酬波動 邱 哲 修
邱 建 良 蘇 英 谷 (2001)
1996.01.04 至 1998.12.31
(日資料)
不 對 稱 異 質 變 異 數 模 型、波 動 反 轉 模 型
1、台灣股票市場波動具有異質現象 2、股票市場具有不對稱性效果 3、匯率與股價明顯具有反向變動關係 4、匯率係數均為顯著負值
張 鳳 貞 (1999)
1997.07.02 至 1999.02.26
(日資料)
MTAR、ADF 單 根 檢 定 法 向 量 誤 差 修 正 模 型
1、在長期，匯率與股價指數具有反向 變 動 關 係
2、匯率會影響股價指數，而股價指數 也 會 影 響 匯 率，兩 者 間 具 有 雙 向 因 果 關 係
賴 宏 忠 劉 曦 敏 (1996)
1993.01.01 至 1994.06.30
(日資料)
誤 差 修 正 模 型
1、長期間匯率與股價、利率均為反向 變 動 關 係 。
2、股價與匯率及匯率與利率之間則呈 現 反 饋 的 因 果 關 係
初 家 祥 (1995)
1981.01 至 1994.06 (月資料)
聯 立 方 程 式 1、匯 率 和 股 價 的 關 係 皆 為 反 向 變 動 ， 且 匯 率 領 先 股 價 變 動 兩 期
2、以聯立方程式表示匯市與股市間的 互 動 關 係 發 現 匯 率 對 股 價 指 數 或 股 價 指 數 對 匯 率 的 影 響 程 度 皆 不 顯 著
陳 旭 怡 (1991)
複 迴 歸 分 析 匯 率 對 股 市 年 報 酬 率 的 影 響 ， 香 港 和 台 灣 的 匯 率 變 動 領 先 股 價 變 動 ， 且 二 者 在 短 期 間 呈 反 向 關 係 。
表 2.4 匯率與股價呈負向關係之國外文獻整理
研 究 者 期 間 研 究 方 法 實 證 結 果 Mok
(1993)
1986.04.02 至 1991.06.30
(日資料)
Granger因 果 檢 定 法 及 ARIMA分 析 法
1、股價與利率間為單向關係
2、在香港匯率和股價則可能存在微 弱 的 雙 向 關 係 ， 且 是 為 反 向 變 動 的 關 係
2.1.2 股價與匯率具有雙向關係
本 研 究 針 對 股 價 與 匯 價 具 有 雙 向 關 係 之 研 究 蒐 集 相 關 國 內 、 外 文 獻 ， 所 選 取 的 主 要 文 章 有 殷 惠 緡(2001)、 Mohsen and Ahmad(1992)、Bahmani-Oskooee and Sohrabian(1992)、Fang and Loo(1989) 等 4 篇，以下為文章之主要實證分析結果：
殷惠緡(2001)【6】以台灣1996年1月4日至2000年12月31日之 匯率報酬與股票報酬之日資料為全期間樣本，再以金融風暴為特 定事件，進行各子期間細部分析，最後綜合比較不同期間對實證 結 果 之 影 響 。 其 結 論 如 下 ：1、在報酬率變動之影響效果：在全 期間均顯示匯市報酬率與股市報酬率呈現雙向影響。子期間僅有 金融風暴期間呈現雙向影響，在金融風暴前期及後期均無明顯因 果關係。因此可推論全期間兩市場間報酬率之雙向影響關係，係 因為特定事件—金融風暴之發生所影響，實際上兩者並無雙向之 影 響 關 係 ， 由 此 亦 可 推 論 研 究 期 間 之 不 同 會 影 響 到 整 個 實 證 結 果 。2、在報酬率波動之影響效果：僅金融風暴期間股票與外匯 市場波動有雙向影響效果。而全期間股市報酬率波動只單向影響 匯市報酬率波動。因此可推論匯價與股價波動之相互影響關係亦 會 因 樣 本 期 間 之 差 異 而 產 生 不 同 的 相 互 影 響 關 係 。3、綜合以上
實證結果發現匯市與股市報酬變動與波動並無雙向影響關係。
Bahmani-Oskooee and Sohrabian(1992)【16】以匯率決定論的 資產組合方法，導出股價和匯率的雙向關係，即匯率變會影響股 價，而股市變動也會對匯市造成影響。作者針對1973年1月至1988 年12月間S&P股價指數和美元實質有效匯率月資料，不過以Hsiao
（1981）最後預測誤差標準（FPE）或以鄒檢定（Chow test）來 決定最適落後期，都支持短期股價和匯率確定存在Granger的雙向 因果關係，但以ADF共整合法進行檢定，發現股價和匯率並沒有 存在長期關係。
Mohsen and Ahmad(1992)【21】利用 1973 年 7 月到 1988 年 12 月之月資料，驗證匯率與股價的雙向關係，其目的主要在探討 不 僅 匯 率 變 動 會 影 股 價 變 動 ， 而 且 股 價 變 動 也 會 導 致 匯 率 的 變 動。實證結果為不論是 Granger 因果關係檢定法或最後預測誤差 標準（final prediction error criteria）都可以證明，至少在短期間 匯率與股價確實存在雙向因果關係。
Fang and Loo(1989)【18】使用 ARMA 模型及 Box-Jenkins 時間序列分析法，發現美國、加拿大、或英國的股市未能領先匯 市，而匯市也不能領先股市，也即不能拿其中任一變數來預測另 一變數；但是日本的股價可以預測匯率的變動，而匯率對股價的 影響程度較弱
表 2.5 匯率與股價呈雙向關係整理
研 究 者 期 間 研 究 方 法 實 證 結 果 殷 惠 緡
(2001)
1996.01.04 至 2000.12.31
(日資料)
多 變 量
GARCH 模型
在 全 期 間 均 顯 匯 市 報 酬 率 與 股 市 報 酬 率 呈 現 雙 向 影 響 係 因 特 定 事 件—金 融 風 暴 影 響 ， 實 際 上 匯 市 與 股 市 報 酬 變 動 與 波 動 並 無 雙 向 影 響 關 係
Bahmani- Oskooee and Sohrabian (1992)
1973.01 至 1988.12 (月資料)
最 後 預 測 誤 差 標 準(FPE) Granger 因果 關 係 檢 定
1、短期股價和匯率確定存在雙向 因 果 關 係
2、但在長期，發現股價和匯率並 沒 有 存 在 長 期 關 係
Fang and Loo (1989)
1981 至 1989 (月資料)
ARMA 模型 Box-Jenkins 時 間 序 列 分 析 法
發 現 美 國 、 加 拿 大 、 或 英 國 的 股 市 未 能 領 先 匯 市 ， 而 匯 市 也 不 能 領 先 股 市 ， 也 即 不 能 拿 其 中 任 一 變 數 來 預 測 另 一 變 數
Mohsen and Ahmad (1992)
1973.07 至 1988.12 (月資料)
Granger因果 關 係 檢 定 法
在 短 期 間 匯 率 與 股 價 確 實 存 在 雙 向 因 果 關 係
由以上的文獻，大致可看出所有的研究皆認同匯率變動對國 內經濟及股市具有不可忽視的影響，但是匯率變動對股價影響的 方 向 ， 結 果 則 不 一 定 。 如 國 內 的 文 獻 吳 安 琪(2002) 、 陳 榮 昌 (2002)、 邱 哲 修 、 邱 建 良 、 蘇 英 谷 (2001)等 ， 大 致 說 明 以 匯 率 變 動對股價的影響呈負向關係的文獻居多，即支持本國幣升值則國 內股價上漲，而如 Soenen and Hennigar (1988)研究美國所得到結 論為匯率變動對股價的影響呈現正向關係，即美元升值，則美國 國 內 股 價 下 跌 ， 而 此 結 論 也 和 Aggarwal(1981)等 結 論 不 同 ， 另 Mok(1993)研究香港的匯率和股市也呈現負向關係，即港幣升值 則香港股價上漲，以此推論當研究者所選擇的研究期間與國家的 不同，所得到的結論也會不同，推究其造成結論不同的原因，可
能是美國股市規模比台灣來的大，當預期新台幣升值時，可能誘 使國外資金的流入股市，此時因台灣股市規模較小，故較容易對 台灣股市造成明顯且立即的影響，但對美國而言，美元的升值，
可能的影響是長期經濟面的衝擊，因美元的升值使得產業出口競 爭力下降，而對股市產生不利的影響。
2.2 匯率與產業類股報酬相關性之文獻
本 研 究 針 對 股 價 與 匯 價 具 有 雙 向 關 係 之 研 究 蒐 集 相 關 國 內、外文獻，選取文章有篇包括有鄭如芳(2000)、蔡佳宏(1998)、
馬澤亞(1995)、蔡曉玲(1993)等 4 篇。以下為文章之主要實證分 析結果：
鄭如芳(2000)【13】使用GARCH(1、1)-M模型來確認台灣股 票 市 場 及 外 匯 市 場 之 互 動 結 構 關 係 和 探 討 匯 市 及 股 市 報 酬 及 其 波 動 性 之 外 溢 效 果 ， 研 究 期 間 為1991年1月4日至1999 年12月28 日止，並分成三個子期間，以利比較兩市場的互動關係。其主要 結 論 陳 述 如 下 ：1、股匯市從單向關係演變成雙向互動關係，而 且在金融風暴期間最顯著。匯市對股市報酬的影響力逐漸增強，
而 股 市 對 匯 市 報 酬 的 影 響 力 ， 股 市 波 動 越 大 而 影 響 力 越 大 。2、
股市、匯市波動的來源有部分是來自總體經濟變數的波動所造成 的。股市波動對於匯市波動的影響力大於匯市波動對股市波動的 影 響 力 。3、水泥窯製類、食品類、機電類、營建類及金融類股 較可以從技術分析來預測未來股價報酬，營建類，金融保險類和
水泥窯製類無GARCH效果存在。4、造紙類、食品類較不受匯率 影響，而以機電類和金融類最受匯率影響。除食品類股受匯率負 影響，亦即台幣升值，食品類股下跌；其他類股則受匯率正影響，
亦 即 台 幣 升 值 ， 其 他 類 股 則 上 漲 。5、食品類股、紡織類股、造 紙類股受本身報酬波動的影響呈顯著正相關，雖然其他類股不顯 著 ， 但 也 呈 正 相 關 ， 表 示 風 險 越 大 ， 類 股 報 酬 上 升 。6、匯率波 動對於各類股波動皆無影響。
蔡 佳 宏(1998)【 12】利用 GARCH模 型及 GMM模型分析亞洲 金融風暴前後股、匯市報酬波動的外溢效果，研究期間為1990年 1月1日至1999年1月31日，並分成三個子期間以比較兩市場的互 動 關 係 。 其 實 證 結 果 如 下 ：1、亞洲金融風暴前，匯率波動對股 市報酬率有外溢效果，亞洲金融風暴後，報酬率波動的外溢效果 較 風 暴 前 減 少 。2、股市從單向關係演變成雙向互動關係，且股 市對匯市的影響力增強。3、金融保險類、水泥窯製類及造紙類，
此 三 類 最 不 受 匯 市 影 響 。4、塑膠化工類、營造建材類、食品類 及紡織纖維類，此四類受當期匯市報酬率的負影響，亦即新台幣 升 值 ， 此 四 類 股 股 價 上 漲 。 而 機 電 類 股 ， 則 受 延 滯4期匯價報酬 率 的 負 影 響 。5、營造建材類，報酬率波動受到其他因素的影響 很大。
馬澤亞(1995)【7】以似乎無關聯迴歸模型來探討匯率對股市 中各產業之影響，考慮股市中不同產業之報酬率對於匯率變動的 敏感程度，同時採用臺灣證券交易所編製之七種產業股價指數及
工商時報之十八種產業股價指數來計算產業報酬，並探討匯率變 動 對 於 擁 有 不 同 特 性 之 產 業 所 造 成 的 影 響 。 實 證 結 果 可 歸 納 如 下 ：1、採用臺灣證券交易所編製之七種產業別股價指數時，臺 幣貶值對水泥窯製、食品、塑膠化工、紡織纖維、機電、營造建 材 及 造 紙 業 這 七 種 產 業 報 酬 是 有 利 的 。2、採用工商時報編製之 十八種產業股價指數時，臺幣升值對電機電器、電線電纜及航運 業是有利的。此外，以整體股市來看,匯率變動對產業而言是有影 響 的 。3、採用證券交易所之七種產業別股價指數時，有約半數 左右的產業報酬(水泥窯製、食品及塑膠化工業)會受到產業特性 的影響。此外，就整體來看，匯率暴險程度對水泥窯製、塑膠化 工、紡織纖維及營造建材業是具有影響力的。 4、採用工商時報 之 十 三 種 產 業 股 價 指 數 時 ， 大 約 有 半 數 的 產 業 報 酬(纖維、塑膠 石 化 、 化 學 工 業 、 橡 膠 輪 胎 、 水 泥 、 玻 璃 陶 瓷 及 電 機 電 器 業)與 產業特特性有關。就整體而言，匯率暴險程度對纖維業、化學工 業及電機電器業是有影響的。
蔡曉玲(1993)【11】使用 Hsiao 所提出 VAR 方法，以民國 67 年 7 月至 81 年 6 月為研究區間，並區分成兩個研究階段：第一 階段亦分成兩個研究期間：第一研究區間為 67 年 7 月至 81 年 6 月，其中營建和金融保險編列時間不同，故以 76 年 1 月至 81 年 6 月為第二研究區間。實證得知下列結果：在匯率和分類股價：
紡織纖維、機電、水泥窯業、食品及塑膠化工，在第一研究區間 得知和匯率有回饋關係，營造建材和造紙會影響匯率，金融保險
與匯率無關；而在第二研究區間裏機電、造紙和匯率有雙向因果 性，紡織纖維、水泥窯業與塑膠化工對匯率為單向因果性，匯率 影響食品和營建類股。
表 2.6 匯率與類股指數關係整理
實 證 結 果 研 究 者 期 間 研 究 方 法
單 向 影 響 雙 向 影 響 無 影 響 鄭 如 芳
(2000)
1991.01.04 至 1999.12.28
(日資料)
GARCH (1,1)-M模 型
正 向：水 泥 窯 製、塑 膠 化 工 、 紡 織 、 機 電、營 建、造 紙、金 融
負 向 ： 食 品 蔡 佳 宏
(1998)
1990.01.01 至 1999.01.31
(日資料)
GARCH 模 型 及 GMM 模 型
負 向：塑 化、營 建 、 食 品、紡 織、機 電 產 業
金 融 保 險 、 水 泥 窯 製 及 造 紙 業 馬 澤 亞
(1995)
1983.01 至 1994.06 (月資料)
似 乎 無 關 聯 迴 歸 模 型
正 向 ：*水 泥 窯 製 、 食 品、塑 化、紡 織 、 機 電、營 建、造 紙 產 業
負 向：**電 機 電 器 、 電 線 電 纜、航 運 產 業
**食品、紡 織 、 造 紙 、 塑 化 、 電 子 資 訊 、 汽 車 、 營 建 、 百 貨 、 觀 光 等 15 種產 業
蔡 曉 玲 (1993)
1978.07 至 1992.06 (月資料)
VAR 股 價 對 匯 率 ： 營 建 、 造 紙(區間1) 紡 織 纖 維、水 泥 窯 業 與 塑 膠 化 工(區間2) 匯 率 對 股 價 ：
紡 織 纖 維、機 電、水 泥 窯 業、食 品 及 塑 膠 化 工(區間1)
食 品 、 營 建(區間2)
機 電、造 紙 (區間2)
金 融 保 險
註 ：
1、*表台灣證券交易所編製之七種產業別股價指數 **表工商時報編製之十八種產業股價指數
總結上述匯率與類股指數的文獻發現，匯率與類股指數呈現 雙向影響的結果並不多，只有蔡曉玲(1993)之機電及造紙類股與 匯率呈現雙向影響，大致上匯率與類股指數呈現單向影響，另外 蔡佳宏(1998)、馬澤亞(1995)及蔡曉玲(1993)之研究也發現了匯率 對各產業類股指數並無影響的結果，現將上述結論整理如下表所 示。
第三章 研究方法
3.1 研究流程
本 文 的 研 究 目 的 是 探 討 匯 率 的 變 動 對 台 灣 加 權 股 價 指 數 及 各分類股價指數間的關聯性，探討彼此間是否有長期均衡關係和 因果關係存在，其相關研究流程見圖 3.1。進行研究的第一步即 是先對匯率及股價指數的原始資料作資料處理，以便進行資料敘 述統計分析以了解變數性質，再者以相關性檢定來探討匯率與股 價指數間呈現正向或負向關係；然後對各變數做單根檢定，檢定 所選取的時間序列是否為一穩定序列，若為不穩定的時間序列則 表示有單根存在，必須對原始時間序列做差分直到穩定，最後則 分別用 Granger 因果關係檢定和誤差修正模型來探討匯率與股價 指數彼此之間的因果關係、長期均衡關係、短期動態調整及變數 間及領先落後關係。
圖 3.1 研究流程圖 相關性分析
單根檢定
共整合檢定
ECM 模型 因果關係檢定
ADF 檢定 KPSS 檢定
資料蒐集和處理
結論 實證結果分析
3.2 研究範圍與資料來源
一、研究期間
本研究全部期間為 1996 年 3 月至 2004 年 3 月之月資料，共計 97 筆資料，子期間的劃分以台灣 2000 年 3 月總統大選，造成政 黨輪替的結果作為區分期，以探討政黨輪替前後的影響，故子期 的劃分如下：
子期間一：從 1996 年 3 月至 2000 年 3 月，共計 49 筆 子期間二：從 2000 年 4 月至 2004 年 3 月，共計 48 筆 二、研究變數
本文研究變數包括以下變數：
1、匯率（EX）：
以每日美元即期匯率之收盤價匯率為代表。
2、發行量加權股價指數（STOCK）：
以台灣證券交易所編製發行量加權股價指數每日收盤價為代 表。
3、產業分類股價指數
選 擇 類 股 指 數 的 原 則 以 進 出 口 比 重 較 高 的 產 業 如 電 子 類 股、紡織類股及內需型的產業如塑膠類股、金融類股、鋼鐵類股 等五大類股
三、資料來源與處理
台灣股市發行量加權股價指數、產業股價指數及匯率等變數 之資料，皆從情報 2000 資料庫取得，在資料處理方面，基於上
述變數的走勢常受到非經濟因素的影響使其波動異常，為減少此 種非經濟因素所造成的異常影響，故本研究資料採原始資料取對 數值的形態，經由對數轉換後的資料如下表整理。
表 3.1 研究變數與資料來源
研究期間 變數名稱 變數
代號 資料來源 資料 型態 新台幣兌美元即期匯率 LEX
台灣加權股價指數 LSTOCK 電子類股價指數 LMM 塑膠類股價指數 LCC 紡織類股價指數 LDD 鋼鐵類股價指數 LJJ 1996.03
至 2004.03
金融類股價指數 LQQ
情報贏家
2000 月資料
3.3 研究假說
根據過去文獻如吳安琪(2002)、陳榮昌(2002)、邱哲修(2001) 等 的 研 究 表 示 ， 大 致 上 匯 率 變 動 對 股 價 指 數 的 影 響 呈 現 負 向 關 係，即支持本國幣升值則國內股價上漲。依上述論點建立假說一 如下。
假說一：匯率下跌(本國幣升值)將使本國股市上漲，
依據張鳳貞(1999)之研究表示，匯率與股價在短期動態調整 過程中，匯率與股價均會向長期關係收斂。依上述論點所建立研 究假說二如下。
假說二：匯率與股價具有長期均衡關係。
根據 Bondnar and Gentry (1993)的實證結果認為不同的產業 因其產業特性的差異，受匯率變動影響方向也不相同。以出口為 主 的 產 業 所 面 臨 的 匯 率 風 險 為 正 向 ， 反 之 內 需 型 的 產 業 則 是 負 向。故以此論點建立研究假說三如下：
假 設 三 ： 匯 率 下 跌(本 國 幣 升 值 )將 使 以 出 口 產 業 為 主 的 股 價 下 跌，反之內需型產業股價上漲。
根 據 初 家 祥(1995)及 陳 旭 怡 (1991)的 研 究 顯 示 ， 匯 率 和 股 價 的關係為反向變動外，且匯率領先股價。以此建立研究假說四如 下：
假說四：匯率領先股價指數。
依據鄭如芳(2000)、蔡佳宏(1998)、馬澤亞(1995)等匯率對類 股指數的研究，結果顯示匯率與產業類股的因果關係大多為匯率
對股價的單向關係。依上述所建立之研究假說五如下：
假設五：匯率對股價具有單向因果關係
上述假說為一般的通則，故本研究將針對上述五個研究假說 進行探討，驗證台灣匯率與加權股價指數及分類股價指數間關聯 性是否符合上述假說。
3.4 研究方法
3.4.1 相關係數分析
在兩變數資料上，若兩個變項為連續變項，在分析兩變數是 否 存 在 相 關 性 時 ， 最 常 以 皮 爾 森 相 關 係 數(Pearson’s Correlation Coefficient)ρ求二者間的相關程度。而皮爾森相關係數方程式如 下所示:
y x
xy
σ σ
ρ = σ ………3.1
由上式求出的相關係數必介於-1 與+1 之間，正負符號表示 相 關 的 方 向 。 當 相 關 係 數 為 負 數 時 ， 代 表 兩 變 數 間 呈 現 反 向 關 係；而當相關係數為正數時，則代表兩變數間呈現正向關係。
相關係數中的平方稱為決定係數（Determination Coefficient）
或解釋變異量的比例。在統計分析中，相關係數的意義與樣本數 大小有關，在推論統計中，如果樣本很大而相關係數值很小，也 很容易達到顯著。因而在相關係數解釋過程，除說明二個變項是 否為顯著相關外，也應呈現決定係數的大小，並加以說明。不論
相關係數或決定係數只能說明二者關係密切的程度，而不能認定 二者間具有因果關係。
3.4.2 單根檢定
進行時間序列資料分析之前，必須先確定時間數列為穩定的 狀態，若序列為不穩定即存在單根，當時間序列有單根時，若使 用 傳 統 的 迴 歸 分 析 方 法 如 最 小 平 方 法(OLS)進行迴歸分析將產 生 假性迴歸(spurious regression)的問題，導致有很高的R2 與t 統計 量 ， 但DW值卻相當小，此時迴歸的結果不具有經濟意義。至於 時間序列不穩定的問題，可以透過差分(difference)方式將非穩定 時 間 序 列 轉 化 成 恆 定 序 列 。 若 一 序 列 經 過d次差分始成為恆定，
即此序列的整合階次(integrated of order)為d，以I(d)表示。通常 總體經濟變數資料多為I(1)序列。至於I(0)則表示序列不須經過差 分，本身就是恆定序列，所以必須先確定時間數列資料為穩定的 狀態，進行的迴歸分析才具有意義。
而數列穩定的定義在於此數列須符合三條件，即一定態數列 的期望值、變異數及自我相關係數皆不會隨著時間而改變，也就 是在數列資料呈穩定時，其數列會在一個長期平均值附近波動，
會呈現迴歸平均值的情況。不僅可由單根檢定來分析，亦可由數 列波動圖形觀察。
1.E(St) = u 2.Var (St) = σ 2
3.Cov(St,St+i) =Cov(St−k,St−k+j)
滿足此三條件即符合穩定的時間數列。
以下將分別介紹 Dickey and Fuller(1979)的單根檢定、Said and Dickey(1984)之擴大修正後的單根檢定及 KPSS 單根檢定。
一、DF 單根檢定法(Dickey and Fuller)
Dickey and Fuller(1979)提出的單根檢定，經過不斷的發展後 成為大家所熟悉的 DF 檢定，DF 檢定法已成為驗證變數是否為穩 定的主要方法，主要有下列三種模式：
模式一：無截距項與趨勢項
t t
t y
y = γ +ε
Δ −1 ……….3.2 模式二：有截距項與無趨勢項
t t
t y
y =
α
+ γ + εΔ 0 −1 ………..3.3 模式三：有截距項與趨勢項
t t
t y t
y =
α
+γ +α +εΔ 0 −1 1 ………..3.4 上式中εt 為白噪音（white noise）過程，若為有單根非穩定 之數列則γ =0，但若為穩定之數列則 γ≠0。故假設檢定為：
0
0:γ =
H (具有單根), 表示時間數列不穩定。
0
1:γ ≠
H (不具有單根)，表示時間數列穩定。
當虛無假設被拒絕時表示數列已呈穩定狀態，不具有單根。
反之則不拒絕虛無假設表示數列為不穩定，有單根，此時必須對 數列進行差分之後，直到數列呈現穩定為止。
二、ADF 單根檢定(Augmented Dickey–Fuller)
在（DF）檢定法中忽略了誤差項可能具有自我相關的問題，
所以 Said and Dickey(1984)則提出在 DF 檢定中加入被解釋變數 的 落 後 期 ， 修 正 殘 差 項 自 我 相 關 的 現 象 的 ADF(Augmented
Dickey–Fuller)檢定法。因此本研究以 ADF 檢定法檢定研究資料
是否呈穩定現象。
以下對 ADF 檢定法的三種模式做一介紹: 模型如下:
模式一：無截距項與趨勢項
t p
i i t i
t
t y y
y =γ + ∑ Δβ +ε Δ − = −
1 1 ………3.5
模式二：有截距項與無趨勢項
t p
i i t i
t
t y y
y =α +γ + ∑ Δβ +ε
Δ − = −
1 1
0 ………3.6
模式三：有截距項與趨勢項
t p
i i t i
t
t y t y
y =α +γ +α + ∑ Δβ +ε
Δ − = −
1 1
0 1 ………...…………3.7
假設檢定為：
0
0:γ =
H (具有單根), 表示時間數列不穩定。
0
1:γ ≠
H (不具有單根)，表示時間數列穩定。
若 ADF 絕對值大於臨界值的絕對值，則拒絕 H0表示數列已 呈穩定狀態，不具有單根。反之則拒絕 H0 表示數列為不穩定，
有單根，此時必須對數列進行差分之後，直到數列呈現穩定為止。
ADF 檢定法於最適落後期之選定，一般有下列兩種準則：
1、AIC 準則：Akaike(1976)提之 AIC 準則指選萬 AIC（Akaike Information Criterion）值最小者為最適落後期數。
2、SBC 準則：指選取 SC（Schwarz Bayesian Criteria）值最小者 為最適落後期數。
三、KPSS 單根檢定法(Kwiatkowski, Phillips, Schmidt and Shin) 傳 統 的 單 根 檢 定 其 虛 無 假 設 皆 以 變 數 具 有 單 根 ， 然 而 Kwiatkowski(1992)根據Phillips and Perron(1988) 提出修正的LM 檢定統計量，稱之為KPSS 單根檢定法。其虛無假設為變數為穩 定。其統
計量是以普通最小平方法來進行迴歸分析，模型如下所示：
y
t= γ x
t+ ε
t ………..……….…3.8 假設檢定為：H0：不具有單根, 表示時間序列穩定。
H1：具有單根，表示時間序列不穩定。
以經由 KPSS 檢定所得之 LM 統計量來判斷，較大的 LM 統計量 將拒絕虛無假設，則時間序列具有單根為非穩定序列。
3.4.3 Granger 因果關係檢定
Granger(1969)指出若兩變數有因果關係存在時，在自變數中
加入過去的資訊會增加應變數的解釋能力，以下列方程式表示：
t k
j j t j
k
i i t i
t a X Y
Y = + ∑α + ∑β +ε
= −
= −
1
1 …….……….…………3.9
t k
j j t j
k
i i t i
t b Y X
X = +∑δ + ∑γ +ν
= −
= −
1 1
… ………3.10
若 檢 定 結 果αi與δi兩 係 數 皆 為 零 ， 則 兩 數 列 不 存 在 因 果 關 係，在Yt數列中加入 X 變數過去的資料無法提高 Y 變數的預測能 力﹔在 Xt數列中加入 Y 變數過去的資料無法提高 X 變數的預測 能力。若結果αi與δi兩係數其中之一為零，則表示 Xt與Yt具有單 向因果關係。若結果αi與δi兩係數皆顯著不為零，則表示 X 與 Y 是互為因果關係。
3.4.4 共整合檢定
1、兩階段共整合
共 整 合(Cointergration)檢 定 法 提 供 一 種 檢 定 變 數 間 是 否 存 在 長期均衡關係，此法是由Granger(1983)與 Engle 與 Granger(1987) 提 出 的 共 整 合 檢 定 法 。 他 們 認 為 許 多 個 別 變 數 雖 然 為 非 穩 定 (non-stationary)的 時 間 數 列 ， 但 彼 此 可 能 存 在 一 線 性 組 合 ， 使 得 組 合 後 的 時 間 序 列 成 為 穩 定(stationary)， 即 表 示 具 有 共 整 合 關 係，因此共整合檢定允許變數在短期時偏離平均水準，但是長期 時變數仍會回歸長期的均衡水準。由於序列要有共整合，則時間 序 列 必 需 為 穩 定 ， 並 以 同 階 整 合 （ 即 以 同 階 差 分 使 穩 定 ）。 故 首 先必須執行單根檢定，再進行下列共整合方程式：
Yt= α + β Xt + εt ……… ………..3.11 若其中 Yt與 Xt為非定態序列，需透過差分的程序使成定態 序列，在上式中若殘差項 εt為定態，則 Yt與 Xt具有共整合關係。
模型之步驟設定如下：
（一） 估計共整合方程式
Yt = α + βXt + εt ……………….3.12
（二） 對殘差項做單根檢定
t i t i p i i
t
a a t β ε β ε ε
ε = + + + Δ +
Δ
− −−
∑
=1 1 1 0 10 ………..3.13
假設檢定，H0：β0 = 0 (不具共整合關係) H1：β0 ≠ 0 (具有共整合關係)
本研究之共整合分析中，Y、X 的變數分別為股價及匯率，
變數間可互相交換。
在 檢 定 時 間 數 列 是 否 為 穩 定 時 ， 本 研 究 根 據 Engle and Granger(1987) 和 Engle and Yoo(1987)兩篇文章之主張，而採用 DF 檢定和 ADF 檢定。Engle 與 Granger(1987)在實證研究中發現 在一階自我相關的模型中以 DF 的檢定力較好，若處於高階自我 相關模型則以 ADF 檢定較好。在對 εt的 DF 檢定及 ADF 檢定中，
若 檢 定 統 計 值 大 於 單 根 檢 定 鑑 定 值 ， 則 拒 絕 無 共 整 合 的 虛 無 假 設，表示兩時間序列為共整合關係。
2、Johansen 最大概似法
Johansen 於(1990)提出軌跡檢定及最大特性根檢定兩種概似
比檢定統計量，以檢定體系內是否在 r 個共整合向量，檢定方法 如下：
1、 軌跡檢定(trace test)：
