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系統識別號 U0026-0812200913435486
論文名稱(中文) 臺灣50指數ETF整合型預測之研究
論文名稱(英文) A Study of the Integrated Forecasting in Taiwan Top50 Tracker Fund
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 統計學系碩博士班
系所名稱(英) Department of Statistics
學年度 95
學期 2
出版年 96
研究生(中文) 戴淑瑩
研究生(英文) Shu-ying Dai
學號 r2694111
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 77頁
口試委員 指導教授-吳宗正
口試委員-溫敏杰
口試委員-賴明材
中文關鍵字 適應性網路模糊推論系統  時間數列轉換模式  臺灣50指數ETF  類神經網路 
英文關鍵字 Taiwan Top50 Tracker Fund  transfored function of time series  Artificial Neural Network  Adaptive Network-based Fuzzy Inference System 
學科別分類
中文摘要 本研究以台灣50指數ETF基金為研究標的,運用統計方法,類神經網路以及適應性模糊推論系統等方法,分別不同之變數組合,建構10種預測模式組合,探究變數組合以及所使用之分析方法之模式績效表現。本研究整合預測模式,將依據文獻所選取之變數,主要有技術指標;三大法人買賣超、券資比以及具有代表性之國際股市指數,NASDAQ科技類股、香港恆生指數、東經225以及道瓊30為輸入變數,對台灣50指數ETF隔日收盤價作預測分析。
本研究之研究範圍為民國92年6月30日至民國96年3月15日。實證結果顯示,預測誤差方面,以使用因素計分加上其他變數,且經過逐步迴歸篩選之變數執行之適應性模糊類神經推論系統(ANFIS)以及由全部變數執行逐步迴歸模式表現最佳,其RMSE分別為0.650及0.653。
英文摘要 The study is in connection with Taiwan Top50 Tracker Fund, and to establish ten integrated forecasting models by statistical method, artificial neural network, adaptive network- based fuzzy inference system, with different combination of variables. It is to probe into the result of these models for Taiwan Top50 Tracker Fund in forecasting. Forecasting, the price of Taiwan Top50 Tracker Fund are forecasted based on the previous closing price, net buy or sell of the institutional investor, short-to-long ratio, NASDAQ index, DJ30, and so on.
The empirical interval is June 30, 2003 to March 15, 2007. The empirical result shows that: in point of the forecast error, the adaptive network- based fuzzy inference system model with variables, which get from factor analysis eliminated by stepwise regression, is better than other ones, and second is, the stepwise regression with all 25variables , the RMSE score is 0.650, and 0.653, separately.
論文目次 第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究對象及範圍 3
第四節 研究流程 3
第二章 參考文獻 5
第一節 效率市場假說 5
第二節 台灣50指數ETF股票型基金 7
第三章 研究方法 16
第一節 研究設計 16
第二節 統計方法 24
第三節 類神經網路 36
第四章 實證研究 45
第一節 統計分析 45
第二節 類神經網路 57
第三節 模式績效評估 61
第五章 結論與建議 62
第一節 結論總結 62
第二節 研究限制與後續研究建議 62
第三節 建議 64
附錄 68
參考文獻 中文部份:
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