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研究生: 盧博廉
Lu, Bo-Lian
論文名稱: 美國股票與公債市場戰略性投資輪轉策略-動態 Logit 模型的應用
Tactical Rotation Strategy of Stock and Government Bond Markets in the United States: An Application of Dynamic Logit model
指導教授: 徐士勛
Hsu, Shih-Hsun
口試委員: 徐之強
Hsu, Chih-Chiang
黃裕烈
Huang, Yu-Lieh
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 社會科學學院 - 經濟學系
Department of Economics
論文出版年: 2021
畢業學年度: 109
語文別: 中文
論文頁數: 58
中文關鍵詞: 股票與公債輪轉戰略式投資策略股債熊牛市機率Logit 模型ROC 曲線
外文關鍵詞: Lasso Logistic Regression
DOI URL: http://doi.org/10.6814/NCCU202101344
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  • 本文研究美國股票與公債市場戰略式投資輪轉策略。首先,本文修 改 Pagan and Sossounov (2003) 提出的規則,將股票與公債認定成三 種不同的週期,分別為「月報酬方向」、「短週期趨勢」、「長週期 趨勢」。實證方面則是採用遞迴法,每期均會使用 ADF 檢定與 Lasso Logistic Regression 重新篩選一次變數,最後再使用 Logit 模型進行機 率估計。樣本外投資績效方面,本文發現三種模型均顯著優於大盤表 現,其中「短週期模型」所得到的績效表現最佳。另外,本文也發現 三種模型在不同期間選擇的變數均不盡相同,顯示相對於傳統方法, 採用遞迴選取變數法,不但可以看出三個模型所採用的變數均不相 同,並且每一個變數在不同時間下,對於股債項牛市機率也有不同的 預估能力。


    1 前言 1
    2 文獻回顧 3
    2.1 金融資產熊牛市定義相關文獻 3
    2.2 兩資產輪轉相關文獻 4
    2.3 變數選擇 5
    3 研究方法與模型 7
    3.1 研究流程圖 7
    3.2 兩資產的熊牛市認定基準 9
    3.3 篩選變數 11
    3.3.1 AugmentedDickey–Fuller(ADF)檢定 12
    3.3.2 LassoLogisticRegression(LLR) 13
    3.4 Logit模型 14
    3.5 衡量模型結果與績效分析 16
    4 資料與基本統計性質 19 4.1 股市、債市熊牛市認定 19
    4.2 變數 22
    5 實證結果 23
    5.1 變數選擇結果 23
    5.2 短週期樣本內預測結果 24
    5.3 短週期樣本外預測結果 26
    6 結論 32
    7 參考文獻 38
    A 附錄-變數詳細說明 41
    B 附錄-長週期實證結果 43
    B.1 長週期模型股債熊牛市 43
    B.2 長週期實證結果 44
    C 附錄-月報酬方向實證結果 50
    C.1 月報酬方向模型股債熊牛市 50
    C.2 月報酬實證結果 51

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    無法下載圖示 全文公開日期 2026/08/14
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