淡江大學財務金融學系碩士班學位論文
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台灣金融產業的發展相當多元，對於銀行而言，經營的績效越好，對銀行的未來發展也會越好。關於銀行經營績效好壞的衡量標準，並沒有一定的準則，由於銀行的主要業務還是以存、放款為主，因此，本研究以存、放款相關數據為核心對銀行的經營績效進行分析。本研究將透過逾期放款比率對銀行經營績效的影響進行分析，使用縱橫平滑移轉迴歸模型(Panel Smooth Transition Regression Model, PSTR) 並利用不同家銀行的逾放比做為門檻變數來進行分析，其中也加入了與放款相關的經濟變數以及總體經濟變數來進行分析。實證結果發現，總共產生三個門檻值，且與過去的文獻不同，在大於最大門檻值時，逾放比的增加會使銀行的經營績效成長，推測是政府因應金融危機期間的貨幣政策，使資金流動增加，逾放比提高的同時，也增加了銀行的收益，建議可更進一步的驗證結果的正確性。其他變數則是幾乎不顯著或只在特定門檻區間內顯著，建議可使用其他變數進行分析。
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本文以電子商務代表新產業，傳統產業為貿易百貨，在現今消費習慣日益改變的情況下，兩產業仍能分庭抗禮。本研究將以縱橫平滑移轉模型(PSTR)進行分析，利用不同的負債比率作為門檻值進行研究，以每股盈餘(EPS)代表公司之獲利能力，進一步探討公司資本結構與獲利能力之關係。 據本文研究發現，公司資本結構確實對獲利能力呈顯著影響，且不同產業之影響又有所不同。研究結果表示，新產業在負債比率小於53.87%時，負債比率與EPS呈顯著的負相關影響；而傳統產業在排除不顯著區間後，其餘區間之負債比率皆與EPS呈顯著的正相關影響。藉此證明不同的產業在資本結構的差異下，對於公司的獲利能力將會有不同的影響。
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本文旨在探討ADR(美國存託憑證)之套利策略，在動能影響下是否產生不同的結果。與其他文獻最大的差異在於，在眾多關於動能效應投資組合策略的文章中，幾乎沒有文章探討ADR作為標得。1927年以來，ADR從最初摩根銀行發行的第一檔到今日市場上有超過2000檔供消費者選擇。ADR的高成長性及諸如匯率規避、節省交易成本等優勢也引起本文強大興趣。為了探討ADR的套利策略可能性，本文選擇同樣具備高度成長性的中國雙邊上市公司作為比較標的，檢視ADR市場與中國市場不同投資組合下是否會帶來超額報酬。 2016年中國曾發生短時間內連續熔斷四次的黑天鵝事件，本文以此事件為切入點，首先藉由DID模型(Difference in difference model)以檢視投資環境的變化是否會影響投資人的投資組合及報酬。資料期間從2013至2020為止，包含所有雙邊上市公司的開收盤價、最高最低價及量的日資料，並以買入並持有(Buy-and-Hold)策略作為最主要之投資策略檢視。策略分為投資組合A的買入ADR並賣出中國股票及投資組合B的買入中國股票並賣出ADR的兩種投資組合，同時比較投資標普500及上證指數的大盤指數報酬以檢視投資組合之成效，觀察是否產生異常報酬及對比大盤而言投資組合是否有更高的穩定度及報酬上限，此外也觀察在黑天鵝事件前後，金融環境及政策的改變是否影響投資人對於投資組合建構的方式有所影響，並且觀察事件前後的報酬差異。 研究結果顯示，黑天鵝事件確實影響市場投資傾向，事件前為投資組合A報酬率勝出而事件後則為投資組合B較優秀。然而無論事件前後，建構投資組合勝率及報酬穩定度皆勝過投資大盤指數。亦可證明ADR市場的動能投資策略確實可行。
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本研究主要為探討基差偏態對臺指期貨價格預測之能力。在Jiang et al. (2019)研究表明基差偏態對價格預測之能力有影響，然而在該模型並未探討流動性的變數。因此本研究根據Jiang et al. (2019)為基礎，並加入流動性代理變數來觀察基差偏態對臺指期貨是否具有價格預測之能力。本研究同時透過正基差(逆基差)將市場區分成正向(逆向)市場，且同時探討基差偏態在不同市場狀況下期貨價格之預測能力是否有影響。最後本研究引用Chow (1960)提出的模型去檢測，基差偏態在高波動的情況下是否仍具有對臺指期貨價格之預測能力。 實證結果發現，基差偏態對臺指期貨報酬率有顯著相關之預測能力，且符合Jiang et al. (2019)的研究結果呈現負向的顯著關係。且在研究中也發現，在正向市場的時候會失去顯著的預測能力然而在逆向市場中顯著的預測能力依然會存在。而在高波動期間時基差偏態則無顯著相關之預測能力，並透過chow檢定得出顯著的結果，代表基差偏態在高波動的時候有結構性變化的存在。綜合上述的研究結果，可以得出基差偏態對臺指期貨價格具有預測能力之影響。
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由於台灣選擇權市場已具有相當之市場深度，本文使用台灣股價指數選擇權市場的詳細數據，對於台指選擇權的成交量及未平倉量的資訊意涵進行實證研究。本文依循Bergsma et al. (2020)提出之選擇權平均價性AveMoney為基礎，計算出台指選擇權平均價性長短期之資訊意涵，並分成三類：買賣權平均價性(All AveMoney)、買權平均價性(Call AveMoney)、賣權平均價性(Put AveMoney)，其次將三種價性指標分別對近月、次近月及第一季月三種合約檢驗其長短期之資訊意涵，並定義短期為1至15天、中期為16至45天以及長期為46至60天。 AveMoney特別能夠反映槓桿使用的以及所衍生的獲利機會，選擇權交易的槓桿優勢，可以在短時間吸引較大的交易量及未平倉量，這些資訊使AveMoney對報酬產生預測能力。經過我們的實證研究發現越偏價外(OTM)的選擇權，越能吸引長期資訊交易者，從長遠來看，指數選擇權比指數期貨更好地預測了股價指數，而我們預測報酬率的結果則是買權比賣權有更顯著的預測能力，而以未平倉量計算之價性指標，也更能顯現對現貨指數報酬的長期預測能力。 本文與Pan and Poteshman (2006)使用賣買權未平倉比率(PCR)預測報酬率的不同之處在於，我們是以最直接的證據顯示OTM具有槓桿的優勢，此方法上的突破是我們最大的貢獻，才能深入探討長天期的預測能力。
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本文以台灣電子指數選擇權(TEO)和金融指數選擇權(TFO)為對象探討一段期間內槓桿對於指數報酬的預測能力，通過使用Bergsma, Csapi, Diavatopoulos, and Fodor (2020)提出選擇權價性交易集中度(AveMoney)的觀念計算不同的選擇權價性交易集中度觀測到，電子選擇權和金融選擇權對於標的指數報酬都存在一定且顯著的預測能力。表明知情的交易者更傾向於高槓桿的選擇權。 我們根據合約的平均到期時間不同定義短期與長期，並分別使用交易量和未平倉量探討發現，價性交易集中度因為短天期價外合約時間價值減小，獲利空間小的緣故不利於其資訊反應，但可以較好的反映長天期資訊。無論是近月、遠月的買權和賣權，在長天期都有一定的預測能力，遠期合約因交易量低的緣故，時間價值無法發揮其資訊意涵，投資人會選擇流動性更高的近月合約進行交易，因此近月買權對於長天期的預測能力最佳。
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根據Mitton and Vorkink (2007)提出的偏態偏好理論，投資人追求彩票型收益、偏好投資正偏態資產，往往會導致預期報酬降低，過往許多文獻也表明資產偏態和價格呈顯著的負向關係。Jiang et al. (2019)在商品期貨的研究中更發現基差偏態可以幫助改善報酬的可預測性。因此本研究以基差偏態對期貨的價格預測能力進行探討。本文以臺灣期貨交易所推出之電子期貨及金融期貨為研究樣本，分析基差偏態對兩種不同期貨標的的價格預測能力。此外，以正負基差將市場區分為正、逆向市場，以探討市場性質不同時，是否仍對期貨價格具預測能力。同時，進一步採用較長樣本區間作為穩健性檢定觀察基差偏態對期貨價格的影響。 實證結果顯示，基差偏態對電子期貨及金融期貨之報酬率皆有顯著之負向關係，此結果與Jiang et al. (2019)的論點具一致性。其中，基差偏態在逆向市場時的預測能力較正向市場時更顯著，在拉長樣本區間後，會失去對期貨價格的預測能力。基差及成交量則在任何情況下皆對期貨價格呈顯著相關性，證明其對期貨報酬具高度影響力。
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隨著世代變遷，科技日新月異，瞬間改變了消費者的習慣，尤其面臨數位化時代的到來，加上疫情的衝擊下，人們對於網路依賴程度逐漸提高，對許多產業未來發展具有較高的可朔性，能帶來更多的商業機會，本研究以金融消費者為研究對象，透過問卷調查的方式，總共發放 330 份問卷，經過篩選及剔除的處理，總計回收 320份有效問卷，並採用 SPSS 22.0 統計軟體進行一系列的分析，探討金融消費者在金融科技投入程度、顧客滿意度、顧客忠誠度各變項之差異性、相關性、影響性為何。 結果顯示 21~30 歲族群的學生、金融業及服務業階層的金融消費者，對於數位化的來臨給予很高的肯定，接受程度很高，且在各變項之間及其子構面都呈極顯著正相關，表示當金融科技投入程度、顧客滿意度、顧客忠誠度越高，確實能有效提高顧客的流量，此外金融科技相關程度水準也能大幅提升，對未來金融產業發展趨勢將是一大契機，因此建議各家金融機構可以持續的與資訊廠商進行多項 UI(使用者介面)及 UX(使用者經驗)的調整與優化，不但能節省人時成本，也可以藉此機會推廣數位化的便利性，當面對疫情來襲更能有效控管流量減少群聚發生，創造三贏成效，達到真正 E 化之目的。