在介入模型下台指選擇權是否存在不對稱性的影響效果

Evaluating the Asymmetric Effects on TAIEX Options under the Intervention Model

陳文典(Wen-Den Chen)；廖本諺(Ben-Yan Liao)；古裕彥(Yu-Yan Gu)

台灣加權股價指數選擇權 ； Black-Sholes ； Hull & White ； EGARCH波動性模型 ； TAIEX options ； Black-Sholes ； Hull and White ； EGARCH

企業管理學報

78期（2008 / 09 / 01）

1 - 25

繁體中文

台灣股票市場是為一淺碟性的市場，容易受外來衝擊的影響，而這些衝擊是否會扭曲我們對市場的估計與分析，是一個很有趣的問題。 在本研究中，吾人假設報酬率的波動性具有不對稱性，亦即波動性會受到前期正負面消息的影響，且以介入模型來分離特殊事件的影響效果，藉以了解這些特殊事件所持續的時間及其影響的層面，是對正面效果的影響大或負面效果影響大，以2005年7月1日至2006年7月31日台灣加權股價指數選擇權為研究對象，並以Black-Sholes訂價模型搭配歷史波動性模型與Hull & White(1987)訂價模型搭配EGARCH波動性模型，分別在使用介入模式前及介入模式後進行績效評估，其所得實證結果為：一、除了在極少數情形之外（賣權深價內），在考慮介入模式之後可使得因訂價模型所造成的誤差大幅變小，提升訂價模型的績效表現。二、在使用介入模式前Hull & White訂價模型搭配EGARCH波動性模型其訂價誤差大多優於Black-Scholes訂價模型搭配歷史波動性模型。但在使用介入模式後，則並沒有相同的結果。尤其在買權遠月下，Black-Scholes訂價模型搭配歷史波動性模型其訂價誤差，甚至小於Hull & White訂價模型搭配EGARCH波動性模型。由此可知特殊事件造成的波動會顯著的改變估計的結果。三、在使用介入模式前由EGARCH模型參數可得知，投資人幾乎完全受到負面消息的影響。但在使用介入模式後由EGARCH模型參數可得知，投資人受到正面或負面消息的影響並無顯著差異，可表示介入模式，除了可有效發現其極端值所存在的時間點外，也可知道這些負面的消息是短暫，陸的影響(Additive Outliers)而不是長久性（Innovation outliers或Level shift）的影響。而且這些負面的影響會明顯的扭曲估計的結果及效率。

Taiwanese stock market is a sensitive market; it is easily influenced by the political and globally economic factors. In literature we know that these events (or particular factors) will distort the analysis easily. This study focuses on the effects of the outliers and evaluates the asymmetric effects on TAIEX options. The intervention model and EGARCH model are used to evaluate the particular events and asymmetric effects. In our empirical study Black-Sholes (1973) and Hull and White (1986) models are used to demonstrate the TAIEX options. Four times of the additive outliers (AO) are detected between 1 July 2005 and 31 July 2006, which indicates the shocks are temporary. However, it will distort the estimation of the pricing model. Our result can be confirmed by the fact that the performance of the estimation has been greatly improved when the intervention model is used.

1. 莊益源、張鐘霖、王祝三(2003)。波動率模型預測能力的比較－以台指選擇權為例。台灣金融財務季刊，4(2)，41-63。
   連結：
2. 許溪南、林昭賢、陳浚泓(2005)。B-S模式與隨機波動性定價模式之比輕－台指選擇權之實證。中山管理評論，13(4)，837-871。
   連結：
3. Bauwens, L.,Lubrano, M.(2002).Bayesian option pricing using asymmetric GARCH models.Journal of Empirical Finance,9,321-342.
4. Black, F.(1976).Studies of Stock Price Volatility Changes Proceedings of the 1976 Meetings of the Business and Economics Statistics Section.American Statistical Association.
5. Box, G. E. P.,Tiao, G.. C.(1975).Intervention Analysis With Applications to Economic and Environmental Problems.Journal of the American Statistical Association,70(349),70-79.
6. Chang, I.,Tiao, G.C.,Chen, C.(1988).Estimation of Time Series parameters in the Presence of Outliers.Technometrics,30(2),193-204.
7. Christie, Andrew A.(1982).The Stochastic Behavior of Common Stock Variances Value, Leverage and Interest Rate Effects.Journal of Financial Economics,10(4),407-432.
8. Fox, A. J.(1972).Outliers in Time Series.Journal of the Royal Statistical Society .Series B,34(3),350-363.
9. Hamilton, J. D.(1994).Time Series Analysis.Princeton, New Jersey:Princeton University Press.
10. Hull, J.,White, A.(1987).The pricing of Options on Assets with Stochastic Volatilities.Journal of Finance,42(2),281-300.
11. Nelson, Daniel B.(1991).Conditional Heteroskedasticity in Assst Returns: A New Approach.Econometrica,59(2),347-370.
12. TBlack, F.,Scholes, M.(1973).The Pricing of Options and Corporate Liabilities.The Journal of Political Economy,81(3),637-654.
13. 石村貞夫、石村園子、李詩政、吳文峰譯(2004)。細說Black-Scholes微分方程式。鼎茂圖書。
14. 林慧芳(2006)。碩士論文(碩士論文)。東海大學經濟學系。
15. 徐清俊、王國強(2005)。台股期貨價格與交易量、到期期間波動反應之研究-GJR-GARCH（1,1）模型之應用。台灣銀行季刊，56(2)，230-244。

1. 蘇信義、張巧宜、何思賢(2017)。開放現股當沖交易對ETF50之股票獨特性波動之影響。企業管理學報，112，29-65。