是否有比歷史平均法更有效預測股票市場溢酬的方法？－以美國市場為例

Is there a way to predict the stock market risk premium better than historical average? Evidence from the US market stock market

邱芝螢(Chiu Jhih-Ying)

指導教授 ： 顏佑銘

國立政治大學/商學院/國際經營與貿易學系/碩士(2020年)

https://doi.org/10.6814/NCCU202001021

摘要

本研究乃運用Welch and Goyal(2008)所提出的1945年至2018年的十二項經濟變數資料去預測股票市場溢酬。首先重新檢驗單一變數的樣本內測試(in-sample test)及樣本外測試(out-of-sample test)的結果，接著透過組合變數模型估計，最後再以模型平均法(Model Averaging)建構新的模型。希望藉由新的建構模型方法，比較不同預測模型的預測能力。實證結果發現，以上所建構的模型，皆無法打敗歷史平均法(historical average method)。

關鍵字

股票市場溢酬 ； 樣本外測試 ； 模型平均法

並列摘要

In this paper, I use the twelve economic variables of Welch and Goyal (2008) to predict the stock market premium. First of all, I reexamine the in-sample and out-of-sample test. After that, I establish the combination variable to predict the stock market. Finally, I use the model averaging to establish new models. Empirical results display that, the whole models fail to beat the historical average.

並列關鍵字

Stock market premium ； Out of sample test ； Model averaging

參考文獻

中文參考文獻

1.陳旭昇(2009)，＂時間序列-總體經濟與財務金融與財務金融之應用”，台北:東華書局

英文參考文獻

1.Ang, Andrew Bekaert, Geert. (2007) “Stock return predictability: Is it there? “, Review of Financial Studies, 651-707

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