市場情緒指數之建構及其對市場報酬之影響—時間數列轉換函數模型之應用

Using Factorized Technical Indicators as Market Sentiment for Predicting Market Returns-Apply Transfer Function ARIMA Model

王群(Qun Wang)

指導教授 ： 古永嘉

共同指導教授 ： 呂姿瑩

國立臺北大學/商學院/企業管理學系/碩士(2013年)

摘要

股價預測模型大多使用傳統的股價指數技術指標來建構模型，但股價報酬率除了跟股價指數相關外，近期研究指出也跟投資人情緒、交易量及成交量有相關性。因此本文試圖除了股價指數的指標外，也加入與投資人情緒相關的代理變數，依此建構台灣股市報酬率的預測模型。在分析台灣股票交易市場大盤2619個交易日股價指數後，因素分析可以有效的將八十三個技術指標，區分為八個因素構面，共累積解釋73.927%的變異性。隨後經由八個代理情緒指數相對2619個大盤股價報酬率進行迴歸分析，結果顯示，當期情緒指數與當期報酬具有顯著的相關性。而後使用自我迴歸移動整合模式(autoregressive integrated moving average model，簡稱ARIMA)分析八個情緒指數的序列期間相關性，並使用TFARMA轉換函數模式分析代理情緒指數對於大盤股價報酬率之長短期影響效果。結果顯示，代理情緒指數對大盤股價報酬率均具有不同期間的長短期影響效果。而建構出的情緒指數依據TFARMA轉換函數模式分析大盤日報酬率的平均絕對誤差(MAPE)為0.31%，預測股價漲跌命中率為91.89%，相對優於迴歸分析預測的平均絕對誤差(MAPE)0.942%及股價漲跌預測命中率64.76%。其結果顯示使用價格、成交值與成交量相關之技術指標建構出的代理市場情緒指數依據TFARMA轉換函數模式分析大盤股價報酬率之影響效果不僅具有合適的配適度也具有良好的預測能力。

關鍵字

市場情緒 ； 因素分析 ； 自我迴歸移動整合 ； 轉換函數 ； 股價報酬預測

並列摘要

Most stock prediction model using traditional stock technical indicators to construct the model, but recent research indicates stock returns associated with investor sentiment, trading volume and turnover are related. This article attempts besides price index indicators, also joined associated with investor sentiment proxies, to construct the Taiwan stock market returns of predictive models. In analyzing the Taiwan stock market trading stock market index, factor analysis can effectively be eighty-three Technical indicators divided into eight factor dimensions of cumulative explain 73.927% of the variance. Eight proxies sentiment index relative to 2619 market stock returns regression analysis showed that the sentiment index and market returns have significant correlation. Then use autoregressive the mobile integrated mode (ARMA) analysis during the sequence of eight sentiment index, and use Transfer function ARMA model (TFARMA) mode analysis sentiment index relative to the length of the broader market stock returns. The results show that the eight sentiment index has a different length during impact on the broader market stock returns. Its results show to use TFARMA mode analysis sentiment index relative to the broader market stock returns appropriate fit and predictive ability.

並列關鍵字

Stock price forecasting model ； Market sentiment ； Factor analysis ； Autoregressive integrated moving average model ； Transfer function ARMA model

參考文獻

邱倩莉(2006)。台灣電子類及金融類股價指數與總體經濟因素關係之研究。國立台灣大學經濟學研究所未出版碩士論文。

古永嘉、蔡垂君(2001)。介入模型應用於機構投資人巨額交易訊息之研究。交大商管學報，6(1)，77-106。

黃兆瑜、葉怡成、連立川(2008)。遺傳神經網路股票買賣決策系統的實證。Journal of e-Business，10(4)，821-848。

徐清俊、顏雯津(2008)。情緒指標與股價報酬關係之研究。明新學報，34(1)，89-106。

連立川，葉怡成(2008)。以遺傳神經網路建構台灣股市買賣決策系統之研究。資訊管理學報，15(1)，029-051。