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研究生: 李婕菱
Lee,Chieh-Ling
論文名稱: 目標波動策略投資組合在臺灣股票市場之表現
Target Volatility Strategies in the Taiwan Stock Market
指導教授: 郭維裕
口試委員: 徐政義
吳菊華
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 商學院 - 國際經營與貿易學系
Department of International Business
論文出版年: 2026
畢業學年度: 114
語文別: 中文
論文頁數: 53
中文關鍵詞: 目標波動率策略動態資產配置下行風險隱含波動率尾部風險
外文關鍵詞: Target Volatility Strategy, Dynamic Asset Allocation, Downside Risk, Implied Volatility, Tail Risk
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  • 本研究探討目標波動度策略(Target Volatility Strategy, TVS)於臺灣股票市場之動態資產配置效益。為解決傳統TVS面臨之歷史指標滯後、多頭市場過度避險及忽略實務成本等問題,本研究以2017至2025年為回測期間,運用元大臺灣50(0050)與元大美債20年(00679B)ETF,建構兼具下檔防護與前瞻性之進階風險管理框架。
    研究比較傳統歷史總波動模型、捕捉風險非對稱性之「下行歷史波動模型」,以及運用選擇權恐慌預期之「VIX隱含波動模型」。為確保實證真實性,模型嚴格納入時間遞延、5%權重容忍區間、0.2425%單邊交易摩擦成本及最高1.0之權益槓桿限制。
    實證結果顯示,在 15% 基準目標波動率下,三種動態模型皆展現卓越的下檔防禦效能。其中,下行歷史波動模型成功克服了傳統模型在多頭市場易過度避險的盲點,能充分捕捉牛市的上行潛力,創造出最高之長期資產增值與累積報酬;而 VIX 隱含波動模型則展現強大的前瞻預警優勢,能於黑天鵝事件爆發初期敏銳減碼,精準截斷投資組合之左尾風險。經 10% 與 20% 目標波動率之穩健性檢定,進一步證實本研究所建構之動態配置框架,能隨不同風險預算發揮優越的跨參數適應力。本研究成果不僅豐富臺灣動態風險平價之學術文獻,更為機構與一般投資人提供具備高度實務價值之配置策略。


    This study investigates the dynamic asset allocation benefits of the Target Volatility Strategy (TVS) in the Taiwan stock market. To address traditional TVS limitations—such as lagging indicators, over-hedging in bull markets, and ignored practical costs—we construct an advanced risk management framework using the Yuanta Taiwan 50 (0050) and Yuanta US Treasury 20+ Year (00679B) ETFs from 2017 to 2025.
    We compare the Total Historical Volatility Model, the Downside Historical Volatility Model (capturing risk asymmetry), and the VIX Implied Volatility Model (utilizing option-market panic expectations). To ensure empirical authenticity, practical constraints including a time-delay mechanism, a 5% tolerance band, a 0.2425% transaction cost, and a maximum leverage of 1.0 are strictly implemented.
    Empirical results under a 15% baseline target volatility show all models demonstrate excellent downside protection. Notably, the Downside Historical Volatility Model overcomes over-hedging in bull markets, fully capturing upside potential to generate the highest cumulative returns. Meanwhile, the VIX Implied Volatility Model provides a strong forward-looking warning advantage, keenly reducing exposure during black swan events to precisely cut off left-tail risk. Robustness checks at 10% and 20% target volatilities further confirm the framework's superior adaptive resilience, providing highly practical asset allocation strategies for investors while enriching the dynamic risk parity literature.

    摘要 i
    Abstract ii
    目次 iii
    圖次 v
    表次 vi
    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 研究架構 5
    第二章 文獻回顧 7
    第一節 波動率管理策略之理論基礎與實證爭議 7
    第二節 目標波動度策略的機制改良 8
    第三節 下行風險與尾部防禦 10
    第三章 研究方法 12
    第一節 資料來源與樣本選取 12
    第二節 目標波動度投資組合策略 13
    第三節 目標波動率水準之設定情境 15
    第四節 績效評估指標 22
    第四章 實證結果與分析 26
    第一節 基準情境實證分析 26
    第二節 基準情境之資產定價模型因子分析 29
    第三節 極端市場環境與尾部風險分析 35
    第四節 穩健性檢定 38
    第五章 結論與建議 47
    第一節 研究結論 48
    第二節 實務建議 50
    第三節 研究限制與未來研究建議 51
    參考文獻 52

    Barroso, P., & Santa-Clara, P. (2015). Managing the risk of momentum. Journal of Financial Economics, 116(1), 111-131.
    Bernstein, P. L. (2002). The 60/40 solution. Bloomberg Personal Finance, 28-30.
    Bongaerts, D., Kang, X., & van Dijk, M. A. (2020). Conditional volatility targeting. Financial Analysts Journal, 76(4), 64-83.
    Cederburg, S., O'Doherty, M. S., Wang, F., & Yan, X. S. (2020). On the performance of volatility-managed portfolios. Journal of Financial Economics, 138(1), 95-117.
    Dachraoui, K. (2018). On the optimality of target volatility strategies. The Journal of Portfolio Management, 44(4), 58-67.
    Dopfel, F. E., & Ramkumar, S. (2013). The impact of volatility targeting. The Journal of Portfolio Management, 39(4), 34-45.
    Harvey, C. R., Hoyle, E., Korgaonkar, R., Rattray, S., Sargaison, M., & Van Hemert, O. (2018). The impact of volatility targeting. The Journal of Portfolio Management, 45(1), 14-33.
    Hocquard, A., Ng, S., & Papageorgiou, N. (2013). A constant-volatility framework for managing tail risk. The Journal of Portfolio Management, 39(2), 28-40.
    Liu, F., Tang, X., & Zhou, G. (2019). Volatility-managed portfolio: Does it really work? The Journal of Portfolio Management, 46(1), 38-51.
    Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91.
    Moreira, A., & Muir, T. (2017). Volatility-managed portfolios. The Journal of Finance, 72(4), 1611-1644.
    Wang, F., & Yan, X. S. (2021). Downside risk and the performance of volatility-managed portfolios. Journal of Banking & Finance, 131, 106186.
    Whaley, R. E. (2000). The investor fear gauge. The Journal of Portfolio Management, 26(3), 12-17.

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