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波動率指數與總體經濟指標關連預測之研究-以灰色關聯分析及類神經網路模型系統作探討

為了解決wti原油即時的問題，作者陳惶博 這樣論述：

摘要在經濟發展的過程中，短期經濟景氣循環的大幅波動將不利於長期經濟發展。1980年代以來，金融市場趨向自由化及國際化的趨勢，然而1997年亞洲金融危機發生以後，總體經濟指標如：匯率、利率、股價指數等因素涉及影響金融市場的穩定。自2007年6月以來，全球經濟受到「次貸風暴」之影響，學者開始探討如何掌握相關經濟數據來有效預測巿場景氣之波動，以期預防巿場經濟衰退的可能性。藉由各項總體經濟指標作為影響變數，探討變數之相互灰關聯性，並以波動率指數分析巿場報酬及未來股價之預測，以期作為適時修正貨幣政策的依據，以朝貨幣政策穩定發展與抑制通貨膨脹等。本研究以波動率指數：VIX (CBOE Volatilit

y Index)、VXD (CBOE Dow Jones Volatility Index)、VCAC (CAC 40 Volatility Index)、VAEX (Amsterdam Exchange Volatility Index)、VBEL (Brussels stock Exchange Volatility Index)及VFTSE (FAST 100R Volatility Index)等五國6項波動率指標，和以匯率(歐元/美元)、利率(美國6月期公債利率)、股價指數、商品研究局期貨指數(CRB指數)、及原油期貨指數(布蘭特原油、WTI西德州原油)等6項總體經濟指標變數，先以灰

色關聯分析(Grey Relational Analysis)對資料變數之灰關聯度，再利用類神經網路(Artificial Neural Network)系統中之倒傳遞神經網路及回饋式神經網路分析，分別驗證其預測結果。本研究資料採取2000年1月至2008年12月共計九年的日資料進行研究。研究結果發現：六個自變數的灰關聯序排序結果，波動率指數與(1)布蘭特原油期貨指數；(2)WTI西德州原油期貨指數；(3)匯率(歐元/美元)及(4)CRB商品研究局指數等四個指標之關聯度較高，其次再為(5)股價指數及(6)利率指數。並選取倒傳遞神經網路與回饋式神經網路作測試，二種類神經網路大多均能將誤差值(MA

E)降至0.1以下，而神經網路以倒傳遞神經網路之預測效果較佳。在測試中，以33%樣本的測試結果下，誤差值均可下降。經由類神經網路分析驗證得知，由於灰關聯度低變數的灰關聯平均指標數值相較於高灰關聯度變數之數值差異較大，推論於類神經網路之學習效果較佳之緣故。