圖目次

(1)

i

致謝詞

論文的完成，要感謝的人太多，最要感謝的是我的指導教授張家春博士，恩師在我就讀研究所期間，認真教學、耐心解答學生問題，何其榮幸，能遇到這一位良師，在此我由衷感謝我的指導老師，老師，謝謝您！此外，在論文口試期間，感謝徐子光博士、

成之約博士悉心審閱和寶貴的意見，讓我的論文能夠更臻完備。

論文的完成還要感謝學姊怡芯、學長明見、煌達、仲林、祥瑞在論文撰寫期間給於我意見，以及同學建國、漢津、怡甄、學弟洲哥使研究所生活多采多姿，及感謝學妹瑜憶、玉菁口試當天的幫忙。

最後，要謝謝父母親在研究所期間的全力支持，使的我在撰寫論文時無後顧之憂。

呂穎昇謹誌民國九十二年十二月

(2)

ii

摘要

我國因自產原油非常不足、國際原油價格波動極大，和加入 WTO 等因素影響，使的國內油品市場的競爭異常激烈。故本研究冀以中油公司進口原油之價格風險、匯率風險予以實證，希望降低原油進口成本，增加中油公司競爭優勢。

本研究以一個月、二個月、三個月、六個月的 NYMEX 輕原油期貨契約或 IPE 布蘭特原油期貨契約以及 30 天期、60 天期、

90 天期、180 天期新台幣兌美元的遠期契約作為避險工具。以最小風險法為基礎，配合 ARIMA 模型估算最適避險比率與預測原油與外匯價格的變動。並以避險後進口原油成本降低程度

（HE_R）、風險降低程度（HE_V）、風險報酬變動程度（HE_RV）三種指標衡量避險績效，最後以技術指標中的移動平均法則進行實務操作。

本研究結果如下：

一、以西德州原油為現貨時，僅有策略一避險比大於 1，策略二與策略三避險比率皆小於 1；以中油購油價為現貨時，所有策略之避險比率皆小於 1。

二、以避險績效比較而言，使用 HE_R 衡量指標時，僅策略一的避險績效大於 0，策略二與策略三皆小於 0；使用 HE_V衡量指標時，所有策略皆小於 0；使用 HERV衡量指標時，以中油購油契約價為現貨，且以輕原油期貨作避險，以策略二與策略三避險績效優於其他兩者。

(3)

iii

三、以不同避險策略比較而言，針對實際中油進口原油必需同時面臨原油價格風險與匯率風險的情形下，所有策略的避險績效大部分小於 0。

四、以不同月份期貨契約而言，以 HE_R 衡量指標在策略一與 HE_RV衡量指標在策略二表現較佳。

五、以預測績效指標比較而言，本研究重視的是方向預測準確度，並非預測誤差的大小。其中原油期貨的方向預測準確度皆顯著大於 50﹪，外匯的方向預測準確度有 60 天期、90 天期的遠期外匯大於 50﹪。

六、以避險比率為基礎配合移動平均交易策略進行模擬交易，加入匯率風險之後，移動平均模型（1,7）、（1,10）、（1,12）、（1,14）

的外匯投資在期末的收益大於零，表示購買遠期外匯可降低匯率風險。

關鍵詞：最適避險比率、ARIMA 模型、移動平均

(4)

iv

圖目次

圖 1.1 研究架構圖 ... 3 圖 3.1 ARIMA 模式之建構流程圖 ...40

(8)

viii

表目次

表 2.1 中油公司採購原油作業 ... 6

表 2.2 原油期貨契約與原油期貨選擇權交易細則 ... 7

表 2.3 國外避險文獻整理 ...29

表 2.6 國內避險文獻整理 ...36

表 3.1 模式判定之準則 ...41

表 4.1 最適 ARIMA 模型 ...53

表 4.2 最適必險比率（中油購油契約價/西德州輕原油期貨） .54 表 4.3 HE_R（中油購油契約價/西德州輕原油期貨） ...55

表 4.4 HEV（中油購油契約價/西德州輕原油期貨） ...56

表 4.5 HE_RV（中油購油契約價/西德州輕原油期貨） ...57

表4.6 最適避險比率（西德州輕原油現貨/西德州輕原油期貨） ...58

表 4.7 HE_R（西德州輕原油現貨/西德州輕原油期貨） ...59

表 4.8 HEV（西德州輕原油現貨/西德州輕原油期貨） ...59

表 4.9 HERV（西德州輕原油現貨/西德州輕原油期貨） ...59

表 4.10 不同避險策略 ...60

表 4.11 不同避險期間 ...60

表 4.12 最適避險比率（中油購油契約價/布蘭特原油期貨） ...62

表 4.13 HER（中油購油契約價/布蘭特原油期貨） ...62

表 4.14 HE_V（中油購油契約價/布蘭特原油期貨） ...63

(9)

ix

表 4.15 HE_RV（中油購油契約價/布蘭特原油期貨） ...63

表 4.16 不同避險策略 ...64

標 4.17 不同避險期間 ...64

表 4.18 預測績效 ...66

表 4.19 西德州輕原油期貨操作績效之比較（僅考慮價格風險） ...67

表4.20 西德州原油期貨操作績效之比較（考慮價格、匯率風險） ...69

表 4.21 布蘭特原油期貨操作績效之比較（僅考慮價格風險） 73 表4.22 布蘭特原油期貨操作績效之比較（考慮價格、匯率風險） ...75

(10)

1

第一章緒論

1.1 研究動機

我國因自產原油不足，在過去 20 多年以來對原油進口的依存度¹均在 98﹪以上。可知世界原油市場之價格發生劇烈波動時，

對我國的物價必定產生重大的衝擊。由歷年的國際原油價格波動而造成國內調整相關產品價格所引起的關切，即可知其重要性。

民國 80 年 6 月 4 日「公營事業轉移民營條例修正案」在立法院完成三讀，加上為促使我國加入世界貿易組織（World Tade Organization,WTO），經濟部規劃兩階段的開放政策進行石油產品的自由化：第一階段為民國 88 年 1 月開放燃料油、航空燃油及液化石油氣進口；第二階段為民國 89 年 7 月全面開放油品進口。使得中油公司逐漸邁向民營化。因此中油公司將由國內唯一負責對外採購原油的企業轉變為需面對其他競爭對手的挑戰，不再具有國營企業保護傘的保護了，以往由中油公司公佈的油品牌價制度將被打破，目前中油只對外公佈油品批發價的參考牌價。

由以上觀之，中油公司以往獨占油品市場的情況將逐漸被打破。因此，中油公司現在所面臨的課題是如何降低原油進口的風險、減少成本、增加收益，進而提升競爭優勢。

一般的油品業者均會設立避險部門，運用衍生性金融商品，

控制購油成本和價格波動的風險，以民國 90 年和 91 年之原油進

1 進口依存度 =

出口進口自產

出口進口

- - +

(11)

2

口金額分別為 6808.5 百萬美元、6752.5 百萬美元，可知避險工具的使用可使短期進口原油的成本鎖定於可接受的範圍內。現今的原油市場提供種類繁多的避險工具，諸如原油期貨、期貨選擇權和長期購油契約。本研究將就中油公司的期貨避險策略與實務操作進行探討，期能降低購油成本，增進中油的競爭優勢。

1.2 研究目的

本研究旨在應用最小風險法估算避險比率，自我迴歸整合移動平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA 模型）預測原油期貨價格、匯率，並以移動平均法則作實務操作，

檢視中油公司透過期貨避險是否能降低購油成本，增加中油的競爭力。

1.3 研究限制

本研究旨在降低中油購油成本，研究限制在於掌握中油購油成本之資料，由於此資料屬於內部機密一向是不公開的，只能藉由經濟部能源委員會取得的國內進口原油數量轉換為月平均購油成本。

(12)

3

1.4 研究架構

圖 1.1 研究架構圖

本研究概述如下：

第一章為研究動機、目的與限制，第二章介紹原油期貨、避險理論、技術分析指標及相關實證文獻研究，第三章使用風險極小避險理論估算最適避險比率，並以 ARIMA 預測期貨價格（與匯率）與期貨（與外匯）部位。此外，亦使用技術指標之移動平均線法則來判斷買賣時機，以進行實務操作，第四章實證分析，

第五章統合本研究實證之結果與發現，並提出後續研究建議。

文獻回顧

研究方法研究動機與目的

實證分析

結論與建議

(13)

4

第二章文獻回顧

2.1 台灣原油進口概況與原油期貨契約介紹

2.1.1 台灣進口原油概況

原油是全球最具策略性用途的產品，其提供了全世界 40﹪的能源使用。國內對於油品的消費量不斷呈成長趨勢，且大多仰賴進口。一旦原油價格發生異常波動對我國經濟成長的影響自然是不在話下，以下是影響原油價波動的重要因素：

1 戰爭、封鎖、禁運或經濟封鎖

戰爭可說是影響原油價格波動的最大因素。中東地區是全球蘊藏石油最多的地方達 70﹪以上，由於中東地區戰爭不斷，如 1990 年波斯灣戰爭、2000 年以阿戰爭、及 2003 年美伊戰爭使的聯合國對石油蘊藏量為全球第二的伊拉克實施石油輸出的禁運和經濟制裁，造成跨國性原油開採公司不得不暫停原油開採工程，

使原本供給正常的原油開採進度，造成供應缺口，使的中東地區石油的產量只佔全世界 40﹪左右連一半都不到。

2 石油輸出國組織（OPEC）的動向

因為油價與全球經濟具有極為密切的關係，為使原油產量及原油價格能有效的受到控制，世界上主要的原油產國於 1961 年成立「石油輸出國家組織」（Organization of Petroleum Exporting Countries, OPEC）。OPEC 最主要的作用是隨時監控油價，在油價超漲或超跌時，增加或減少原油生產配額，以維持油價之穩定。

(14)

5

3 美國機構固定公布的需求資料

因為美國是全球最大之原油消費國，美國石油協會（American petroleum Institute,API）在每週二及美國能源部的下屬機構能源情報屬（Electronic Industries Alliance,EIA）在每週三皆會公佈美國每週的能源庫存總額，此數據就像全球原油供需面的縮影，所以，這兩個數據增減時常會讓原油市場波動。

4 季節性因素

每年的五月至九月之間恰好是暑假旅遊旺季，無鉛汽油的價格通成有走高的趨勢，此外，每年十月至隔年四月，正是冬季使用暖氣的高峰期，一旦氣溫驟降或冬季拉長，熱燃油價格通常會偏高，尤其是每年美國冬季時東部氣溫的高低對價格的影響最大。

5 全球經濟的需求狀況

全球經濟的成長常伴隨能源消費的增加，因此，經濟復甦的腳步加速對於原油價格走勢具有一定的影響。

綜合上述，加上我國是採多國進口原油的方式，故採購成本是這些主要國家油價的加權平均，使的國內油價對外在因素的敏感度增高，因此中油公司在民國 86 年 9 月起設立避險部門，操作原油期貨規避採購原油之風險²。表 2.1 為中油公司採購原油作業流程。

2 摘錄自郭德芳，「淺談中油公司原油期貨避險交易之會計處理原則」，今日會計（ 1997）

(15)

6

表 2.1 中油公司採購原油作業

目的維持穩定原油供應國內需要

對象

產油國政府、國營石油公司、有產油權的油公司、油品貿易商

一、直接與產油國政府、國家石油公司、有權益油之油公司或油品貿易商訂約，不經第三仲介，亦不支付佣金

二、上述對象銷售之原油品質需符合中油提煉需要，始能商恰購買條件，中油通常要求供應者提出欲銷售原油之品質分析報告必要時並要求提供原油樣品供品評分析，是否合於煉製需要。

採購程序

三、經分析符合需要之原油，中油得就整體原油安排情形，於有需要時與供應者商恰合約。

經濟考量原油產值高，且運輸成本應不高於其他品質類似之原油資料來源：http://www.cpc.com.tw/services/import_c.htm

2.1.2 原油期貨介紹

世界上最早出現的石油期貨契約，是由紐約棉花交易所（New York Cotton Exchange,NYCE）於 1971 年推出的丙烷期貨契約，

但因推出的時間和地點都不佳，交易量非常低；直到 1978 年 11 月 14 日 NYMEX 推出二號熱燃油期貨契約交易活絡，奠定能源期貨市場之基礎，此後原油、汽油、柴油等能源期貨契約也相繼

(16)

7

問世。

目前存在原油期貨契約交易的有 NYMEX 推出的輕原油期貨契約、與 IPE 推出的布蘭特原油期貨契約，其市場之交易細則如表 2.2。

表 2.2 原油期貨契約與原油期貨選擇權交易細則交

易所

NYMEX 紐約商品

交易所

NYMEX 紐約商品交易所

IPE 倫敦國際石油交易所

IPE 倫敦國際石油交易所合

約名稱

輕原油期貨契約

輕原油期貨選擇權

布蘭特原油期貨契約

布蘭特原油期貨選擇權

交易時間

人工盤

10:00A.M.-02:30 P.M.（美東時間）

盤後電子交易系統 03:15P.M.-09:30A .M.（週一∼週四）

07:00P.M.-09:30 A.M.（週日）

人工盤

10:00A.M.-02:30 P.M.（美東時間）

盤後電子交易系統 03:15P.M.-09:30A .M.（週一∼週四）

07:00P.M.-09:30 A.M.（週日）

人工盤

10:02A.M.-07:30 P.M.（倫敦時間）

人工盤

10:02A.M.-07:30 P.M.（倫敦時間）

電子交易

02:00A.M.-09:45 A.M.

上市年月

1983 年 3 月 30 日 1986 年 11 月 1988 年 6 月 23 日 1989 年 5 月 11 日交

易單位

1,000 桶

（42,000 加侖）

一張輕原油期貨契約

1,000 桶

（42,000 加侖）

一張布蘭特原油契約

交易月份

連續 30 個交易月份加上在交割日之前的第 36 、 48、 60、及 72、

84 個月份之長天期合約

連續 12 個交易月份加上第 18 、 24、36 個月

連續 12 個月連續 6 個月

最小價格跳動

每桶＄0.01 每桶＄0.01 每桶＄0.01 每桶＄0.01

(17)

8

表 2.2 原油期貨契約與原油期貨選擇權交易細則（續）

當日漲停限制

一般漲停限制為每桶 3 美元，若前一天結算價出現漲跌停則下一交易日漲停限制擴大為 6 美元；

若最近二個交易月份的變動超過 7.5 美元則其他月份下一交易日漲停限制在經過一個小時暫停後，亦增為 7.5 美元

無價格限制無價格限制無價格限制

最後交易日

為契約到期月份前一個月之第 25 日前的第三個營業日，以當日收盤價為結算價；若遇上非營業日則最遲應以當月最後一個交易日之前三日為最後交易日

選擇權最後交易日在期貨契約交易結束之前的第三個營業日

交割月份第一天之前的第 15 天為倫敦銀行營業日，則此日為最後交易日。若此日並非倫敦銀行營業日，則將此日往前推一天為最後交易日

選擇權最後交易日在期貨契約交易結束之前的第三個營業日

保證金規定

目前原保證金為

＄7425

維持保證金為

＄5500

選擇權賣方需支付保證金

所有開倉契約要每日結算

資料來源：http://www.nymex.com/jsp/index.jsp

(18)

9

2.2 期貨避險理論

當投資者要規避現貨所產生的價格風險時，就必須從事避險動作。所謂的避險是假設現貨價格與期貨價格變動的方向具有關聯性，投資者於期貨市場購買與現貨部位相反之期貨部位，但其部位不一定相同，因為它通常不是最適部位。一般來說，當期貨價格波動幅度小於現貨價格時，較大的期貨部位是較適當的；反之，若期貨價格波動幅度大於現貨價格時，較小的期貨部位是較恰當的。故操作期貨契約做避險即是估算出最適避險比率。在避險比率與避險績效的探討上，Ederington（1979）將不同的避險目的把避險理論區分成以下三類：傳統避險理論，選擇性避險理論和投資組合避險理論。投資組合避險理論結合 Markowitz（1952）

的投資組合理論、傳統的風險規避理論和 Working（1962）預期報酬極大化模式。在 Ederington（ 1979）的實證中，也應用了 Johnson（1960）最小風險避險模式估計金融期貨的避險比率與避險效果。

傳統避險理論：此理論著重於風險的消除，認為避險者在期貨市場與現貨市場購買反向且數量相同的部位，完全規避現貨的價格風險。意指傳統避險理論假設基差為零，此時期貨價格與現貨價格會呈現同方向變動且變動的幅度亦相同，故最適避險比率為 1。然而在實際情況下，基差變動為零並不實際，因為期貨價格是對未來現貨市場某一時點的價格做預期，此預期會受資訊和時間的影響。所以傳統避險理論僅是將現貨價格的風險轉變成基

(19)

10

差變動的風險，其風險的特性仍非常顯著。

選擇性避險理論：此理論著重的是利潤極大化，Working

（1962）使用適應性預期理論（adaptive expectation theory）證明基差的變動不為零，認為避險者與投機者在期貨市場交易中追求利潤的動機是相同的，彼此間的不同處是避險者關心的是基差風險的承擔，而投機者所關心的是價格風險的承擔。因此，在期貨部位與現貨部位大小相等，方向相反的情況之下，當避險者預期基差擴大時，會採取賣方避險，此時避險者要面對的是基差的變動，期貨的避險部位與傳統避險一樣，將操作期貨做全額避險，

即避險比率為-1；反之，當避險者預期基差縮小，賣方避險將會產生損失，此時並不適宜做避險，即避險比率為 0。故避險者有兩種情形選擇避險或不避險，因此預期利潤極大化理論亦可稱為選擇性避險理論。

投資組合避險理論：此理論結合了 Markowitz（1952）投資組合的均異分析模型、傳統避險理論和預期利潤極大化理論的觀點，是目前最廣受為人接受的避險理論。因此，避險者依避險動機的不同可區分為最小風險法（risk minimization approach）和風險報酬法（risk-return approach），所以將其歸納並說明如下。

2.2.1 最小風險法

Johnson（1960）將避險定義為：在已知的現貨部位下，持有適當的期貨部位，使得現貨和期貨投資組合的利潤風險最小。此

(20)

11

模型結合傳統避險理論的觀念和投資組合的觀念，Johnson 發現最適避險比率不等於 1。此種分析法與一般投資組合理論不同的是，以投資組合價格波動的變異數或標準差，取代傳統避險理論中由實際損益來衡量風險的大小，故最小風險法即是求出避險投資組合報酬（R）的變異數（Var），其模型如下：

( )

R Q Q Q Q

( )

s f

MinVar = _s²σ_s² + _f²σ²_f +2 _s _fσ , （2-1）

其中R表現貨部位和期貨部位之報酬，Q_s,Q_f表現貨、期貨部位，

2

σs ,σ²_f ,^σ

( )

^s,^f 表現貨、期貨價格的變異數與共變異數。

最適避險比率

( )

^h^* 定義為在某種原則下（如最小風險法、風險報酬法），相較於每單位現貨部位，避險者所需持有的最佳期貨部位。因此，將（2-1）式對Q_f微分並令其一階條件為零，可以求得最適期貨部位為：

( )

s f

f s f Q

Q^* ₂, σ σ

= − （2-2）

則最適避險比率為：

( )

2

,

s f

f s f

Q h Q

σ

−σ

=

∗

∗ （2-3）

當最適避險比率大於零時，代表現貨和期貨的長短部位一致，而當最適避險比率小於零時，代表現貨和期貨的長短部位相反。雖然，現貨和期貨價格未必似傳統避險理論主張的同向等幅變動，但現貨和期貨價格常有同向變動趨勢，所以σ

( )

s,f 通常大於零，且σ²_f 恆為正，故最適避險比率大致呈現負值現象，此時現貨

(21)

12

和期貨的長短部位相反，而持有部位則視最適避險比率而定。傳統避險理論強調基差風險為零，因此，避險後的投資組合實際報酬率為零。而 Johnson（1960）認為投資組合的真實報酬是否為零，並非避險的充分或必要因素。所以 Johnson（1960）更進一步提出避險效果³（hedge effectiveness）的概念，乃是期貨契約引進後對於無避險現貨部位報酬總變異數降低的百分比：

( ) ( )

( )

2 2

2 2 2 2

1

1 ρ R

σ σ

s,f σ σ

Q σ

s,f σ σ

Q U

Var R Var U

Var

R Var U HE Var

f s s

s f s s

=

 =











 −

−

=

−

− =

= （2-4）

因為假設現貨部位為外生的，相關交易成本為期貨部位的函數，故避險目的為最小風險時，最適避險策略下之避險績效的衡量恰為簡單迴歸模型中的判定係數R²，R²越大表示避險績效越好。

2.2.2 風險報酬法

風險報酬法同時兼顧避險投資組合利潤極大化與風險極小化，在不考慮相關交易成本影響下，避險者的避險動機包括追求利潤極大化與風險極小，以設計出風險趨避者同時考量報酬與報酬變動風險之目標函數。

Howard and D^’Antonio（1984）假設無風險資產存在，運用二項資產理論（two fund separation theorem）的方法。考量 Sharpe

3 摘錄自葉立仁，「油品裂解價差之期貨避險部位設定」，國立交通大學經營管理研究所碩士論文（1998）。

(22)

13

（1966）衡量投資組合績效的標準來求最適避險比率，並將其衡量的理念定義為：每增加一單位的風險，所增加之投資組合預期超額報酬。

其數學式描述如下：

首先定義超額報酬-風險比例

( )

p

p i

R E

θ = σ ⁻ （2-5）

其中，E

( )

Rp 為投資組合的期望報酬率，i為無風險利率、σ_p表現貨與期貨投資組合的報酬標準差。

s s

f f s s

P Q P

R F Q R S R Q

0 0

0 +

= （2-6）

( )

_s _f

( )

_f _s _f _s _f _sf

s s

p Q S Q F QQ S F

P

Q σ σ σ σ ρ

σ ² ₀ ² ² ² ₀ ² ² ₀ ₀

0

1 + +2

= （2-7）

其中，Q_s為現貨部位數量，Q_f 為期貨部位數量，S₀、F₀分別代表期初的現貨與期貨價格，R_s、R_f 分別代表現貨與期貨的期望報酬率，σ_s、σ_f分別代現貨報酬率與期貨報酬率的標準差，ρ_sf 為現貨與期貨報酬率的相關係數。

所以，使報酬-風險比例最大的問題，即是求取投資組合之期望報酬-風險比例之極大值

( )

p

p i

R E

θ^* = max σ ⁻ （2-8）

在Q_s為固定值下，將目標函數對Q_f微分並令一階條件為零，

(23)

14

可得最適避險比率

( )

^h^* ^{與避險效果（}^HE）：

( ) (

βρ

)

γπ ρ β

−

= − 1

h* （2-9）

其中，

s s

f f

i R

R

σ β σ

= − 代表現貨部位與期貨部位超額報酬比率之相

對關係，

0 0

F

= S

γ 代表相對價格，

s f

σ

π =σ 代表相對風險比率，ρ為現

貨與期貨部位報酬的相關係數。

Howard and D^’Antonio（1984）使用避險操作前後的期望報酬 -風險比值做為衡量避險績效的指標，避險績效如下（HE）：

₂ ² 1

2 1

ρ β βρ θ

θ

− +

= −

= ^∗

HE （2-10）

β 值也表現出期貨相對於現貨的投資吸引力。當β ＞1 時，持有期貨部位將較現貨部位有高的單位風險超額報酬率，此時期貨契約將可視為投資部位，而現貨僅是為期貨的避險部位，Howard and D^’Antonio（1984）又將此情況稱為逆避險（inverse hedging）；

反之若β ＜1 時，持有現貨部位將較期貨部位有高的單位風險超額報酬率，此時現貨契約將可視為投資部位，而期貨僅是為期貨的避險部位。此外， β 與 ρ之間的關係亦是決定期貨部位的關鍵因素，假設β ＜1 且β ＜ ρ，則最適避險比率 HR＜0，表示避險者持有現貨部位並同時賣空期貨部位；假設β ＜1 且β ＞ ρ，則最適

(24)

15

避險比率 HR＞ 0，表示避險者持有現貨部位並同時作多期貨部位，若β ＝ ρ，則最適避險比率 HR＝1，表示避險者無法藉買賣期貨部位貨的利潤，此時期貨契約對避險者毫無貢獻。

2.3 技術分析相關理論

技術分析最主要是掌握市場即時資訊，可以彌補避險理論之不足。故人們依據股價的歷史變動從中整理出股價的趨勢型態，

認為這些型態會不斷的重複出現，只要掌握型態的走勢就能夠從中賺取超額利潤。人們發現這些型態的方法大致上可分為以圖形表示和數量方式表示兩種，在實務界者兩種方法皆被廣泛此用，

而學術界研究的大致上只侷限在數量方法，以下我們將依序介紹這兩種方法。

2.3.1 圖形表示的技術分析

自從查爾斯•道（Charles Dow）發展出所謂的道氏理論之後，

人們就以不斷的以道氏理論為基礎發展出新的觀念與方法，以下僅就常見的方法作介紹。

一、道氏理論 1、觀念與作法

這套理論是要教投資者如何判斷市場中趨勢的變化，預測未來趨勢的方向，而不預測趨勢所包括的期間和幅度。Charles Dow

(25)

16

根據他設計的兩種指數：道瓊工業指數和道瓊鐵路指數，相互來確認判定趨勢是否成立。道氏把趨勢劃分為三個部分，如下：

（1）主要趨勢：持續期間一年以上，甚至數年之久，指出市場趨勢大的方向，人們通常是依主要趨勢來觀察市場的狀態為多頭市場或空頭市場。

（2）次要趨勢：持續期間三星期至三個月，可視為是主要趨勢中的重要反轉走勢，比如多頭市場中重要的下跌走勢，或是空頭市場中重要的上漲走勢

（3）小型趨勢：持續期間通常不超過三個星期，對於中長期預測而言比較不具重要性，將它是為主要趨勢或次要趨勢的構成部分。

2、特色與限制

道氏理論可以讓投資人知道股價的長期趨勢，但是無法確定此趨勢會持續多久。此外，道氏理論對於次要趨勢和小型趨勢不能提出任何提示。

二、日本陰陽線 1、觀念與做法

陰陽線是日本人所發明，又稱為燭形線或 K 線（Candlestick），

如下圖所示，上影線的端點代表最高價，下影線的端點代表最低價，

在實體的上、下兩端代表今日的最收盤價和開盤價。若收盤價高於開盤價則實體部分為白色，即收紅盤，反之收盤價低於開盤價則實體部分為黑色，即收黑盤，當收盤價等於開盤價，則以一條橫線表示。

(26)

17

2、特色與限制

陰陽線繪圖方法與價格型態分析，是擬定市場決策的重要時效工具，一旦熟悉陰陽線的圖形之後，透過其他技術指標作為陰陽線的濾網幾乎一定會產生交易訊息，時效上通常優於其他以價格為基礎的指標。使用陰陽線時有一個缺憾就是無法了解趨勢位置。也就是說，不同的趨勢點就陰陽線所表示出的訊號來看會有不同的意義。

三、型態學 1、觀念與做法

投資者由股價的趨勢圖中可發現許多特殊的型態，且這些圖形會不斷的重複出現。例如「頭肩頂」和「M 頭」代表價格即將下跌，「頭肩底」和「W 底」代表價格即將上漲。

2、特色與限制

利用市場所處的趨勢走向位置可以繪製型態學圖形研判未來股價走勢。但投資者若是無判斷依據將頭部當成底部，底部當成頭部會產生莫大的損失，所以正確的判斷準則是型態學應用時最大的問題。

2.3.2 數量化的技術分析

數量化的技術分析大多以價格、成交量、上漲和下跌的天數

(27)

18

或公司數目等資料，帶入特定公式求得一個指標值，使用此指標值判斷目前所呈現的趨勢作出該買進或賣出的決策。這便是所謂的技術指標，因為技術指標的數目繁多，無法全部作介紹，本研究只對目前市場常用的指標作簡單的介紹。

一、濾嘴法則（Filter Rules）

1、觀念與做法

此技術指標是由 Alexander（1961）所提出，其基本假設當股價上漲或下跌至一定比例，即認為是上升或下降的趨勢，投資者即可在股價上漲超過設定的濾嘴比率時執行買進策略，而於股價下跌超過設定的濾嘴比率時執行賣出策略，藉此獲取報酬。

2、特色與限制

可以讓投資者依個人對風險的喜好程度設定濾嘴比率，但這亦是此指標最大的缺點，因為濾嘴比率的設定需主觀關判定，增加使用上的不確定性。

二、移動平均線（Moving Average）

1、觀念與做法

此指標是根據統計學的時間序列概念而來的，其做法是收集每日的收盤價資料，計算出某段期間的平均值，藉由每日的收盤價一直更新可以計算出更新的平均值，將這些數值繪製在圖表上即可畫出一條長期的趨勢圖。

2、特色與限制

此指標在應用上主要可分為兩種：一為當股價穿越移動平均

(28)

19

線時可視為買賣訊號，另一種是快、慢速移動平均線的交叉為買賣決策點。至於選用移動平均線的天數目前尚無定論何種較佳，

一般而言隨著選用的天數增加，交易次數會有所減少。

三、指數平滑異動平均值（MACD）

1、觀念與做法

此指標是利用長期與短期指數移動平均線的離差值（DIF），

再繪出一條新的移動平均線，此即是離差值的移動平均線。MACD 時常用來判段中長期的趨勢走向，一般則使用 DIF 和 MACD 作為買賣的準則：當 DIF 由下往上穿越 MACD 時發出買進訊號，

反之 DIF 由上往下穿越 MACD 時發出賣出訊號。

2、特色與限制

此指標是根據移動平均線的原理而求的，在計算過程當中加入當日股價最高價和最低價的資訊。因此 MACD 是經過雙重移動平均求得，更能夠消除不具趨勢的小波動，亦降低了指標的敏感度。

四、隨機指標（KD）

1、關念與做法

此指標係融合相對強弱指標，移動平均線和動量觀念之優點，較適用於短期，敏感度高的投資標的。KD 值的計算是利用短期間的股價波動計算未成熟隨機值 RSV （ Row Stochastic Value），使用此 RSV 的三日指數移動平均線即是 K 值，而 K 值的三日指數移動平均線即是 D 值，K 值與 D 值介於 0 至 100 之間。

(29)

20

理論上 D 值在 80 以上時，市場是屬於超買現象，D 值在 20 以下是屬於超賣現象，而一般買賣準則是，當 K 線由下往上穿越 D 線，

且 D 線在 20 以下時買進；當 K 線由上往下穿越 D 線，且 D 線在 80 以上時賣出。

2、特色與限制

此指標有考慮到某一段期間內的最高價與最低價，可反應出某段期間內價格波動的幅度，但價格在盤中波動如果很大，會使的最高價或最低價跟收盤價之間的差距拉大，使的整體趨勢仍是呈現上升的走勢，將會降低此指標的代表性。

五、乖離率（BIAS）

1、觀念與做法

此指標的計算方式是：股價或指數偏離移動平均的距離再除以移動平均。如果正乖離率過大，表示股價或指數可能會回檔整理而發出賣出訊號；如果負乖離率過大，表示股價或指數可能以反彈的機會而發出買進的訊號。

2、特色與限制

該指標與移動平均一樣，強調指標與股價間的離異程度，當偏離過多時必會拉回整理，不過究竟要偏離多少才需要進行買賣動則無定論。

六、相對強弱指標（RSI）

1、觀念與做法

此指標乃是一特定時間內股價上漲總幅度的平均值佔同一期

(30)

21

間內漲跌總幅度的平均值的比例，介於 0 至 100 之間，所以股價在近期內漲勢較強勁時，上漲幅度較大且 RSI 值會較高，此即代表買方力量相對強勢。

2、特色與限制

RSI 會透露買賣雙方力道強弱的消息，故常用來研判市場超買超賣的現象。此外還有鈍化的問題，會讓 RSI 在超買或超賣區時反應緩慢，過早賣出或買進的現象而產生損失。

2.4 實證之文獻回顧

2.4.1 避險理論之實證研究

一、國外實證部分

Ederington（1979）以美國政府抵押券（Government National Mortgage Association,GNMA）、美國國庫券，另加入小麥、玉米期貨為實證對象。樣本期間自 1976 年 1 月至 1977 年 12 月，利用價差迴歸式，估計二週與四週兩種避險期間的最適避險比率與避險效果。研究結果發現：（1）所求出的避險比率大部分小於 1，

異於傳統避險理論，尤其是避險期間為二週更加明顯；（2）四週避險的效果皆優於二週避險，顯示避險效果隨避險期間的拉長越有效；（3）除了 GNMA 以外，距到期日最近之合約避險效果較佳。

Chen, Sears & Tzang（1987）針對原油、燃料油及含鉛汽油

(31)

22

三種能源期貨作事後避險效果之實證。樣本期間為 1983 年 7 月 20 日至 1986 年 3 月 31 日期間最近六個月之期貨契約，資料來源取自華爾街日報每週三的收盤價，分別使用最小風險法和風險報酬法驗證一週和二週的避險效果。結果發現：（1）兩種方法的避險績效皆大於 1；（2）最小風險法的避險比率皆為負數，顯示應賣出期貨契約進行避險，而在風險報酬法方面與上述不同並非所有避險比率皆小於 0，此與 Howard and D’Antonio（1986）的結果相同；（3）二週避險的 R²值高於一週避險的 R²值，所以藉能源期貨契約的買賣可降低價格風險。（4）越接近交割日避險效果越佳，且避險期間越長避險效果越佳。

Lindahl（1989）針對衡量避險績效的 R² 提出自己的看法。

他認為 R²值所代表的是相對的，並非絕對的。Lindahl 將以往的研究化分成四大類：（1）相同現貨、不同期貨契約；（2）不同現貨、相同期貨契約；（3）相同的現貨與期貨契約，但不同的資料期間（Data Set）;（4）不同的現貨與期貨組合。Lindahl 以第二類為例，舉出 R²值可能被誤用的情況，其以 1987 年 1 月至 1988 年 5 月的資料，比較紐約商品交易所的石油期貨應用於不同現貨市場（Alaska North Slope 原油和 West Taxas Intermediate 原油）

的避險成效，結果顯示：

(32)

23

基差風險 R² Alaska North Slope 0.23 0.84 West Taxas Intermediate 0.009 0.812

雖然 Alaska North Slope 原油的 R²較佳，但避險者所關心的是基差的變動，然而 West Taxas Intermediate 原油的基差風險卻比較低。故只有第一類的 R²可做為判斷避險績效的的有效性，其餘皆不適合。

Lindahl（1992）以風險最小法研究 MMI 和 S&P500 兩種股價指數的避險效果。作者利用 1985 年 8 月至 1989 年 8 月的 MMI 和 1983 年至 1989 年的 S&P500 週報酬率為樣本資料，應用 OLS、

多元迴歸、RLS 三種實證模型估計避險期間為一週、二週、三週、

四週的避險比率。另外亦探討避險比率的期間效果和到期效果。

結果發現：（1）避險比率隨著避險期間增長而逐漸增加；（2）避險比率會隨著到期日的接近而增加，並且有向 1 逐漸收斂的趨勢。顯示因到期日的的接近，避險比率應作動態調整；（3）R²值步隨到期日的接近而增加，但隨避險期間的增加而愈大。

Holmes（1996）以最小風險法，利用最小平方法（Ordinary Least Squares,OLS）、誤差修正模型（Error Correction Mechanism,ECM）

和一般化自我迴歸條件異質變異數模型（ Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic,GARCH）三種數量方法估算避險比率，研究 FTSE-100 股價指數期貨的避險效果。研究期間為 1984 年至 1992 年 6 月，樣本資料為週報酬。另外也探

(33)

24

討了避險比率的期間效果和到期效果，結果發現：（1）險比率及避險效果隨著避險期間增加而增加；（2）避險比率有期間效果；（3）

所得到的避險比率在樣本期間是穩定的；（4）以 OLS 估計的避險比率，避險效果比其他複雜的計量方法好。

Satyanarayan & Somensatto（1997）使用 MYMEX 西德州中級原油規避厄瓜多爾出口原油的風險做實證。其先令期貨與現貨資料成為穩定的（stationary）價差序列，再進行預測，之後將資料區分為樣本內與樣本外進行避險。其使用均異模型的理論，並假設風險趨避係數趨近無窮大，以便與風險最小法的避險比率相比較。結果發現：（1）避險比率介於 0 和 1 之間，確實能降低厄瓜多爾出口原油的風險；（2）當風險趨避係數在 100 和無窮大之間時，風險趨避係數的大小並不會影響最適避險比率。若風險趨避係數小於 0.1 時，原油出口業者應改以買期貨來避險；（3）以報酬率降低百分比除以變異數降低百分比表示避險成本，在報酬與成本的取捨方面，顯示每降低 1﹪的風險會降低 0.65﹪的報酬。

二、國內實證部分

傅鍾仁（1992）以我國進口原油為例，使用風險最小模型探討西德州中級原油期貨的直接避險、交叉避險和投資組合避險的避險比率與避險績效。樣本期間為 1989 年 1 月至 1992 年 2 月，

並以 1990 年 8 月 2 日（伊拉克攻打科威特）將樣本劃分成兩個次期間。結果發現：（1）原油期貨大約可規避七成以上的油價變動

(34)

25

風險；（2）使用到期日愈遠的期貨契約避險，其最適避險比率較大，而避險期間愈長得到的最適避險比率愈大、避險效果越佳；（3）

波斯灣戰爭發生後確實對避險策略產生了一些衝擊，而且使避險效果大幅提昇；（4）避險效果越高的期貨，其最適避險比率穩定性愈高，受到突發事件之衝擊時影響愈小；（5）一般而言，直接避險之績效較交叉避險佳，而投資組合避險之績效會依現貨部位組成不同而介於兩者之間，其中中東原油所佔比率較低者，所呈現的避險績效愈佳，而不同現貨部位組成間之最適避險比率大小關係，則恰與前述相反。

洪皓凱（1998）針對國內玉米進口業者所需面臨的價格風險與外匯風險問題，使用風險最小模型為基礎，計算只以玉米期貨、

與同時以玉米期貨及新台幣兌美元的遠期外匯契約之最適避險比率的估計與避險效果，並配合時間序列預測方法（ARIMA 與指數平滑法）作樣本外的評估，另加入了美國本土玉米現貨價格加以對照。結果發現：（1）由於台灣進口玉米的運輸成本較高，因而與美國期貨的相關性降低，故以台灣玉米採購價為現貨價所估計的最適避險比率遠比以美國玉米現貨價所估計的最適避險比率低，若同時考慮價格與匯率風險，使用玉米期貨與新台幣兌美元的遠期外匯契約的最適避險比率低於只採用玉米期貨的避險比率；（2）同時考慮價格與匯率風險的避險策略，其避險效果皆優於只採用規避價格風險的避險策略；（3）就不同避險期間來看，

若以避險前後報酬變動的幅度為考量，不宜採用過長的避險期

(35)

26

間，若以避險前後風險變動的情形為考量，適合採用較長的避險期間；（4）在不同預測方法的避險效果方面，ARIMA 模型適用在較長的避險期間，而指數平滑法較適用在短期的避險期間。

王呈晃（1999）將傳統的價差避險比率估計方法加以推廣，

進一步利用 ECM、GARCH、ARIMA 轉換模型來評估 TAIMEX 股價指數期貨不同期間的避險效果。研究期間為 1998 年 7 月 21 日至 1999 年 3 月 31 日，樣本資料為每日現貨或期貨的收盤價。

結果發現：（1）若投資者將指數期貨加入其投資組合中，將會有效地降低其所承擔的風險；（2）本篇文章使用較複雜的計量模型，

其避險效果並未比傳統方法來得好。

陳思穎（2000）以西德州中級原油與中油購油契約價為現貨，

選用一、二、三、六個月西德州中級原油期貨（或布蘭特原油期貨）與 30、60、90、180 天期新台幣對美元遠期契約做為估計最適避險比率的研究對象。使用風險最小模型搭配 ARIMA 模型與指數平滑法兩種方法預測原油期貨價格與及其匯率的變動，設計出不同的選擇性避險策略；然後以避險後購油成本降低程度（或利潤增加的程度；HE_R）、風險降低的程度（HE_V）和單位風險利潤變異的程度（HE_RV）三項指標衡量避險績效。結果發現：（1）

以增加報酬為目標，即期望降低購油成本，此時建議同時進行三個月的西德州輕原油期貨與 90 天期遠期外匯避險；（2）若以降低風險為目標，建議同時進行一個月布蘭特原油期貨，30 天期遠期外匯避險；（3）若同時考慮預期風險與報酬，建議同時進行二個

(36)

27

月的布蘭特原油期貨與 60 天期遠期外匯避險。

劉家文（2001）以 NYMEX 西德州原油、無鉛汽油、燃油和 IPE 布蘭特原油、Gsa Oil 做為探討對象，並以價差交易理論組成四種期貨投資組合，之後運用風險報酬模型、傳統模型和 OLS 靜態模型尋找出各期貨投資組合最適持有比率。樣本期間為 1991 年至 2000 年的期貨成交價。結果發現：（1）價差具有平均-反轉行程的特性，但在市場內價差投資組合之價差可能比較容易受市場趨勢的影響，產生追漲或趕跌的情形，因此其平均-反轉行程的特性並不顯著；（2）風險報酬隨機模型和 OLS 靜態模型在決定持有比率時的動機不盡相同，前者屬於動態模型而後者屬於靜態模型，故兩模型各自持有的比例並非呈現同向變動；（3）因為投資組合的風險報酬隨機模型較傳統模型和 OLS 靜態模型具有較高的單位風險下之報酬率，故在風險及報酬之間的取捨可得到一個最佳的平衡點。

潘耀燦（2002）以 TAIFEX 台灣加權指數、電子類股指數、

金融保險類股指數及 SGX－DT 摩根台股指數現貨與期貨之日資料為研究對象。樣本期間為 1999 年 7 月 1 日至 2002 年 4 月 26 日止，使用 OLS、ECM 與基差平穩化模型，以事前分析觀點利用移動視窗法，比較不同的樣本選取期間與避險期間之避險效果。

結果發現：（1）OLS 避險模型估計之避險比率最低且不穩定，基差平穩化模型估算之避險比率最穩定；（2）避險績效隨樣本期間與避險期間增長而有較佳之表現；（3）OLS 模型避險效果最差，

(37)

28

ECM 居次，基差平穩化模型最佳；（4）TAIFEX 加權股價指數期貨避險之交易成本低於 SGX－DT 摩根台股指數。

張小彤（2003）根據匯率理論研究至今，有許多的因素皆會影響匯率，且匯率有需多不同的預測方法。因此以匯率歷史變動方式對匯率未來的預測作研究，故採用 ARIMA 模型來預測匯率在 2003 年的趨勢變化。結果發現：（1）在驗證期為 2002 年的月匯率資料中，其平均誤差為 0.2152，發現 3 個月的預測能力優於 6 個月與 12 個月，且 MSE 與誤差變異數最小，因此以季預測的效果較佳；（2）在 2003 年第二季的匯率走勢呈升值的趨勢，新台幣兌美元匯率會由 34.7011 升值到 34.6911。

綜上所述，可知同時考慮價格風險與匯率風險時，其最適避險比率較未考慮匯率風險之最適避險比率來的低，且最適避險比率變動幅度亦低於未考慮匯率風險之最適避險比率變動幅度。在避險標的選擇方面，直接避險的績效優於交叉避險的績效。另外，

Chen, Sears & Tzang（1987）以原油、燃料油及含鉛汽油做為實證對象，研究結果與 Howard and D’Antonio（1986）相同，即最小風險的避險績效優於投資組合的避險績效。因此，本文將以最小風險法為基礎，同時考慮價格風險和外匯風險最為避險策略，

並以 ARIMA 模型預測原油期貨和匯率的變化，進行最適避險比率與避險績效的估計。其中，價格型態為價格水準。最後茲將國內外的避險實證結果整理於表 2.3 至 2.4。

(38)

29

表 2.3 國外避險文獻整理

作者研究對象研究方法研究結果

Ederington

（1979）

GNMA、美國國庫券、

小麥、玉米期貨價差迴歸式

大部分的避險比率皆小於 1，亦於傳統避險理論。避險績效隨著避險期間的拉長愈有效。

Chen, Sears and Tzang（1987）

原油、燃料油、

含鉛汽油

最小風險法

，風險報酬法

兩種避險績效皆大於一。最小風險法的避險比率皆為負數，而風險報酬法則否。

愈接近交割日避險效果愈佳，且避險期間愈長避險較果愈佳。

Lindahl

（1992） MMI，S&P500 最小風險法

避險比率隨著避險期間增加而逐漸增加。避險比率隨著到期日的接近而增加，且有向 1 收斂的趨勢，顯示避險比率應作動態調整。

Holmes

（1996） Ftse-100 最小風險法

避險比率及避險效果隨著避險期間增加而增加。避險比率有期間效果。

Satyanarayan and Somensatto

（1997）

西德州中級原油期貨

最小風險法，均異模型並假設風險趨避係數趨近無窮大

避險比率介於 0 和 1 之間。

當風險趨避係數小於 0.1 時，原油出口業者應改以買期貨來避險。

資料來源：本研究

(39)

30

表 2.4 國外避險文獻整理

作者研究對象研究方法研究結果

傅鍾仁

（1992）

西德州中級原油

期貨最小風險法

原油期貨可規避七成以上的油價變動風險。到期日愈遠的期貨契約，其最適避險比率較大，而避險期間愈長避險績效愈佳。戰爭發生確實能使避險績效大幅提昇。

洪皓凱

（1998）

玉米期貨，新台幣兌美元的遠期外匯

以最小風險法為基礎，並使用 ARIMA 與指數平滑法作預測

直接避險優於間接避險。同時考慮價格風險與匯率風險的避險策略，其避險績效皆優於只採規避價格風險的避險策略。ARIMA 模型適用在較長的避險期間，而指數平滑法適用在較短的避險期間。

王呈晃

（1999） TAIMEX

ECM、GARCH 模式、ARIMA 轉換模式

投資者將指數期貨加入其投資組合中，將會有效地降低風險。

陳思穎

（2000）

中油購油契約價，西德州中級原油，西德州中級原油期貨，布蘭特原油期貨，新台幣兌美元的遠期外匯

以最小風險法為基礎，並使用 ARIMA 與指數平滑法作預測

若以增加報酬為目標，建議同時進行 3 個月的西德州中級原油期貨與 90 天期遠期外匯避險。若以降低風險為目標，建議同時進行 1 個月布蘭特原油期貨與 30 天期遠期外匯避險。若同時考慮預期風險與報酬，建議同時進行 2 個月布蘭特原油期貨與 60 天期遠期外匯避險。

劉家文

（2001）

以NYMEX 西德州原油、無鉛汽油、

燃油和IPE 布蘭特原油、GAS Oil

以風險報酬模型、傳統模型與OLS 靜態模型為基礎，並以價差理論組成投資組合

價差投資組合的平均- 反轉行程的特性不明顯。投資組合的風險報酬隨機模型較傳統模型和 OLS 靜態模型具有較高的單位風險下之報酬率，故在風險及報酬之間的取捨可得到一個最佳的平衡點。

(40)

31

表 2.4 國外避險文獻整理（續）

潘耀燦

（2002）

TAIFEX 台灣加權指數、電子類股指數、金融保險類股指數及SGX-DT 摩根台股指數

OSL 模型， ECM，基差平穩化模型

OLS 估計之避險比率最低且最不穩定，基差平穩化模型估計之避險比率最穩定。避險績效隨著避險期間增長而有較佳的表現，其中以 OLS 模型績效最差，ECM 居次，基差平穩化模型績效最佳。

資料來源：本研究

2.4.2 技術分析之實證研究一、國外實證部分

James（1968）以簡單移動平均線及指數平滑移動平均線法則為基礎，研究紐約證券交易所所有普通股月資料，樣本期間為 1926 年至 1960 年。其方法是以當日收盤價突破或跌破移動平均線的 1.02 倍或 0.98 倍做為買賣訊號。結果發現：移動平均法則的績效無法超越買入持有策略獲得超額報酬，所以無法拒絕隨機漫步理論。

Brock, Lakonishok＆Lebaron（1992）使用移動平均線及區間突破交易法則⁴來探討技術分析的有效性，其以 1897 年至 1986 年道瓊工業股價指數日資料為研究對象。為減少資料存在窺視⁵

4 區間交易法則意指價格高於一段期間內的最高價，就會發出買進訊號；反之價格低於一段時間內的最低價，則發出賣出訊號。

5 資料窺視偏誤是指如果我們形成一組交易策略即定這組交易策略是使用相同的樣本資料，則只要我們有足夠的時間和設備，我們就可以找到一組獲利能夠最高的交易策略。

(41)

32

（data snooping）的偏誤，採取下列三種方法來修正此偏誤：（1）

揭露所有交易策略實證結果；（2）使用非常長期的樣本；（3）檢定交易策略在不同期間是否持續有效。此外，他們首先採用拔靴複製法（bootstrap methodology）進行技術分析的檢定，由拔靴複製法分別根據隨機漫步、一階自我相關模型、一般自我迴歸條件異質變異 in mean 模型（GARCH M）和指數 GARCH 模型（E GARCH）等四種模型來模擬股價資料的實際分配，檢定實際資料的交易報酬和這四種模擬資料所獲得的交易報酬的差異是否顯著。結果發現：（1）採用傳統的 t 檢定，移動平均線法則和區間交易法則皆可獲得顯著的投資績效，而前者的績效優於後者；（2）

由拔靴法可知，使用實際資料所獲得的交易報酬和四種模擬資料所獲得的交易報酬的差異皆為顯著，因此本篇文章強烈支持所採的技術分析的價值。

Szakmary, Davidson＆Schwarz（1999）以濾嘴法則與移動平均線法則來檢定那斯達克（Nasdaq）股票市場之 149 種股票是否有良好績效，樣本期間為 1973 年至 1991 年。結果發現：（1）比例較小的濾嘴及較敏感的移動平均線能有較佳的績效。（2）以指數來研判買賣時點比用個股來研判更能獲得較佳的報酬，在考慮交易成本之前，技術分析距顯著的有效性。

Coutts＆Cheung（2000）使用移動平均線法則與區間突破交易法則做為買賣之依據，其以 1985 年至 1997 年之香港恆生指數為研究對象。結果發現：在考慮交易成本與投資相關之機會成本

圖目次

致謝詞

摘要

目錄

圖目次

表目次

第一章 緒論

1.1 研究動機

1.2 研究目的

1.3 研究限制

1.4 研究架構

第二章 文獻回顧

2.1 台灣原油進口概況與原油期貨契約介紹

2.2 期貨避險理論

( )

( )

( )

( )

( )

( )

( )

( ) ( )

( ) ( )

( )

( )

( )

( )

( )

( )

( )

( )

( )

( ) (

)

2.3 技術分析相關理論

2.4 實證之文獻回顧

第一章緒論

第二章文獻回顧