摘要
市場預測檢定 (market timing test) 是一種預測評估的檢定，其功用在於檢驗某個市場方向的預測機制，是否能夠有效預測市場的走向。方向的預測及其實現結果皆為二元 (binary) 隨機變數，亦即隨機變數只出現兩種數值：若出現數值為0則代表方向預測 (實現結果) 為空頭；若出現數值為1則代表方向預測 (實現結果) 為多頭。 第一章中，解析數種市場預測評估的概念後顯示，大多數評估檢定或測度的概念，皆不脫Robert Merton的檢定精神：若某方向預測序列與實現結果序列間統計上是獨立的，則此預測機制不具預測效果。因此，市場預測檢定呈現的統計學內涵即為獨立性檢定。既存的市場預測檢定，皆忽略了方向預測及實現結果序列相關的可能性。由Monte Carlo模擬可知，忽略序列相關的事實將導致無效機制被過度誤判為有效。尤有甚者，即使資料的序列獨立性可以被保證，但倘若資料來自first-order, four-state Markov chain，則過度誤判情況仍舊發生。為修正此問題，一個涵蓋Markov chain結構的Wald檢定被提出，其修正效果是顯著的。 第二章裡考慮數種經濟計量理論常用的模型，如迴歸模型、Probit及Logit作為評估預測機制的檢定方法，並使用修正共變異數矩陣來排除因序列相關而導致的過度誤判問題。Monte Carlo模擬顯示，修正共變異數矩陣的方法可以顯著緩和誤判問題，但其效果仍不如Wald檢定。本章另以美國的股市及國庫券資料進行實證研究，其結論與Monte Carlo模擬的結果是一致的。 對基金經理人而言，使用市場預測檢定以評估現有預測機制之效果是重要的，但並不足夠。簡單的市場預測檢定無法說明預測能力是否遭逢改變。市場預測檢定釋放預測機制有效的訊息時，基金經理人會繼續使用既有之預測機制。然而，若預測能力在檢定期間發生負面改變，單純地相信市場預測檢定之結果可能導致投資損失。基於實務上的需要，在第三章裡，原有的市場預測檢定，如第一章建議的Wald 檢定，及迴歸模型下的市場預測檢定，都被擴展為預測能力改變的檢定。第二種檢定方法並被用以檢查第二章中的點預測模型。
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市場預測檢定參考文獻
延伸閱讀
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