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運用台股收盤價以類神經網路建立預測股價模型

為了解決new balance股票代號的問題，作者詹祐驊 這樣論述：

近年來科技日新月異，計算機運算演進速度大幅提升，促使資料儲存成本降低、累積速度增快，許多資料無論是否有價值都能夠被儲存，透過機器學習方法，讓電腦學習大量的資訊，對於未來的資訊做出預測，造就機器學習在各領域間奠定了舉足輕重的地位，創造出大數據分析一詞，躍升成為各行業熱門的應用工具。 由於證券市場股價變化難測，影響股價的因素多而複雜，因此如何準確預測股票價格走勢一直是投資者極欲研究的題材。因此本研究使用機器學習的方法，利用大量的統計資料進行分析，從大量的資料中挖掘出有用的規則，並利用其規則判斷精確結果。本研究針對台積電公司股票(2330)、中信金(2891)、富邦金(2881)、中鋼(2002

)、國泰金(2882) 、統一企業(1216) 、華碩(2357) 、嘉澤(3533)股票收集股票的成交股數、成交筆數、成交金額及開盤價…等47種股票交易資訊，其中還包含了RSI、K、D、MACD、OSC、MTM、W%R、BIAS、OBV、PYS各項股票的技術指標，其目的是希望利用類神經網路(Neural Network)製作模型，預測股價未來的走向，根據最終的研究成果，在判斷隔日收盤價的平均誤差為台積電1.91元、富邦金0.18元、國泰金0.1元，都具有不錯的預測結果，此預測之結果可提供一般投資者、研究者，或公司決策者之參考。

外部監理與空間相依性對股價報酬的影響：四因子PSTR模型之應用

為了解決new balance股票代號的問題，作者甘鈺綺 這樣論述：

本文以傳統的Fama-French (1993) 三因子模型為基礎，建立一個含股價報酬空間效果 (spatial effect) 的四因子縱橫平滑轉換迴歸 (PSTR) 模型，並以外資持股比率 (外部監理代理變數) 作為轉換變數，評估外資持股對半導體股價報酬的門檻效果，以及對市場、規模、價值等三種溢酬與空間相依性的非線性衝擊。實證上以27家台灣上市半導體公司為研究對象，樣本期間為2008年第一季至2017年第二季，共計1026筆資料。實證結果如下：一、傳統的線性四因子模型之估計結果發現，半導體公司股價報酬與半導體類股指數存在正向的連動；小規模公司較大規模公司更具有超額報酬；成長型公司較價值型

公司具有較高的超額報酬，以及股價報酬存在正向的空間相依性效果。二、由四因子PSTR模型的估計結果發現，外資持股比率對半導體公司股價報酬造成非線性的衝擊，而其轉換的門檻值為外資持股比率在 (21.301%) 時。此外，四因子變數對股價報酬的影響，隨不同時間外資對個別公司持股比率的變動而改變，並非如傳統的線性三因子或四因子模型所主張為固定影響效果。三、在空間相依性效果方面，當外資持股比率低於門檻值 (21.301%) 時，空間相依性對股價報酬產生正向的效果；反之，當外資持股比率超越門檻值時，該空間效果轉為負值。四、隨著外資持股比率上升，正向的規模效果逐漸縮小，甚至轉為負向的效果，表示外資持股比率達

到門檻值後，外資持股所代表的外部監理力量逐漸發酵，使大型半導體公司發揮藍籌績優股的優勢，進而有利於其股價報酬提升。五、成長型半導體公司的股價報酬均優於價值型半導體公司，惟該優勢並不明顯且隨外資持股比率增加而下降。六、市場溢酬顯著為正值，且隨外資持股比率增加而上升。此外，傳統的線性模型將會低估市場因子對股價報酬的正向貢獻。根據上述實證結果，本研究提出下列政策建議:一、投資人、半導體業者與國內外法人應隨各半導體公司在各期的外資持股比率的變動，計算各種溢酬，進而調整最適的投資標的組合與購併行為。二、空間距離對股價報酬產生正向的空間外溢效果，顯示地理距離確實影響股價報酬。此外，外資持股比率所代表的外部

監理力量，確實在四因子 PSTR模型中對股價報酬發揮作用。半導體業者、國內外法人與金融監管當局可以將其視為有用的外部監理指標，以評估半導體公司的公司治理情形。三、在低外資持股比率時，欲獲得超額報酬，宜持有小規模成長型半導體股票。四、以總溢酬效果觀之，以市場溢酬的規模為最大。因此，在各種外資持股比率水準下，仍持有大型半導體公司的股價報酬最為有利。