股票這個價位要不要買論文書籍站
橫斷面時間序列的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊
橫斷面時間序列的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張紹勳寫的 STATA在財務金融與經濟分析的應用 可以從中找到所需的評價。
另外網站國立屏東商業技術學院財務金融系(所) 碩士論文台灣牛熊證上市 ...也說明：Fama 等人認為β值不是唯一解釋橫斷面報酬的因素，故利用時間序列分析法. 進行檢定，結果說明影響資產報酬的三個因素，分別為市場因子、規模因子(SMB)、.
中原大學 企業管理研究所 陳若暉所指導 黃國銘的 貨幣型ETF與經濟因素之關聯性：應用ARIMAX-GARCH模型分析 （2015），提出橫斷面時間序列關鍵因素是什麼，來自於貨幣型ETF、報酬率預測、ARIMAX-GARCH 模型。
而第二篇論文中原大學 企業管理研究所 陳若暉所指導 高秀貞的 亞洲匯率指數與指數型基金之預測分析-以ARFIMA-FIAPARCH模型為例 （2015），提出因為有 大中華單一化貨幣、ARFIMA、RiskMetrics、ARFIMA-FIGARCH、ARFIMA- FIAPARCH的重點而找出了 橫斷面時間序列的解答。
最後網站Panel-data迴歸模型：Stata在廣義時間序列的應用 - 隨意窩則補充：其中，panal-data迴歸模型包含樣本單位在某一時點上的多項特性，以及在一段時間內的連續觀察。這種結合橫斷面與時間數列的資料型態，不僅可應用於個體、總體經濟領域， ...
STATA在財務金融與經濟分析的應用
為了解決橫斷面時間序列 的問題，作者張紹勳 這樣論述：
Stata是一個具有龐大功能的統計軟體，其優秀的功能幾乎超越市面上其他統計軟體，坊間教科書上看得到的統計分析，都能利用它提供的內建或外掛指令解決。以往都認為做統計分析需要很艱深的程式設計，Stata則一反這個迷思，提供Menu選擇表對應視窗，讓使用者能透過Menu的輕鬆操作，來進行如Longitudinal-data、Panel-data線性／非線性迴歸、單層次／多層次迴歸、單階段／二階段OLS迴歸等複雜的分析。Stata可說是計量經濟、財金、社科等領域的最佳統計利器。 隨書附贈光碟，內含各章節範例資料檔，檔案皆使用Stata 12建立，建議讀者使用Stata 1
2以上的版本進行練習。 本書特色 •透過Stata的操作，學會統計概念、正確的估計與檢定方法。 •內文大量圖片說明，配合隨書光碟的資料檔，從做中學，學習成果再升級。 •本書結合「理論、方法、統計」，讓讀者能夠精準使用時間序列，方法包括：ARIMA、ARCH／GARCH、VAR／Structural VAR、共整合檢定、VECM。 •本書適合商科、社學科學、教育、生物醫學等領域人士參考使用。 •建議使用Stata 12或更新版本。
貨幣型ETF與經濟因素之關聯性：應用ARIMAX-GARCH模型分析
為了解決橫斷面時間序列 的問題，作者黃國銘 這樣論述：
近年來衍生性金融商品吸引許多企業及民眾投資的焦點，其中指數型基金（ETF）為穩定成長並可獲利之金融商品。2005年首支貨幣型ETF(歐元貨幣基金)問世，投資報酬備受國際金融市場肯定，陸續推出主要國際流通貨幣型ETF。故本研究以主要貨幣流通國家為主軸，選取澳洲、英國、加拿大、瑞士、日本、美國、紐西蘭等國家所發行貨幣型ETF為研究對象，研究期間於2007年1月至2015年12月31日止之每日報酬率資料為探討樣本，運用ARIMAX-GARCH模型分析，驗證及預測貨幣型ETF之報酬率與總體經濟因素之跨期性影響效應。研究結果如下：一、當恐慌性指標(VIX)上升時，當期報酬率均為顯著混合影響。表示投資人
在面對前期報酬率(Return)、通貨膨脹指標(CRB)、股票指數(Index)、短期利率(Rate)等變數之係數波動而影響到投資方向。故當期報酬率與投資人之投資方向相互影響，最終影響下期或後幾期報酬率。二、當期報酬率趨勢向上時，前期報酬率(Return)呈現負向相關，通貨膨脹指標(CRB)、利率(Rate)則呈現正向相關。三、報酬率預測分析結果，發現加拿大貨幣型ETF的MAE、RMSE為最小值，表示預測報酬率最佳，適合投資標的。上述證實結果，利率(Rate)、股價指數(Index)、通貨膨脹指標(CRB)、恐慌性指標(VIX)等經濟因素確實與貨幣型ETF具跨期性影響效應。各投資機構與投資若可
參考關聯性指標，選擇與判斷符合投資偏好的貨幣型ETF投資，以有效掌握報酬率及降低投資風險。
亞洲匯率指數與指數型基金之預測分析-以ARFIMA-FIAPARCH模型為例
為了解決橫斷面時間序列 的問題，作者高秀貞 這樣論述：
透過全球性重大金融事件之影響性，匯率產生大幅度波動，使整體金融環境動盪不安。尤其1997年受到亞洲金融風暴襲捲，亞洲各國皆受到重挫，匯率的不穩定性漸而得到重視。本研究參考歐洲貨幣籃，歐元建構整合方式及其中心匯率成功案例，將台灣、中國、香港之淨外匯存底、每人生產淨額及出口貿易值等三種變數進行加權，建構出1992年3月至2016年2月之大中華單一貨幣化(CCU)的中心匯率。再將建構出之中心匯率、彭博-摩根大通以亞洲十種貨幣建構出亞洲貨幣指數（ADXY index）以及iPath GEMS亞洲八大國匯率ETN(AYT)、WisdomTree人民幣策略主動型ETF(CYB)及台灣、香港、中國實質有效
匯率等相關變數，探討亞洲及大中華匯率變數之間的波動關聯性。本研究利用RiskMetrics、ARFIMA- FIAPARCH、ARFIMA- FIGARCH模型實證，結果顯示大中華單一貨幣(CCU)經由SDR修正過後，其模型穩定性及預測能力優於未修正的CCU。CCU(SDR)修正後匯率波動穩定且預測力佳，相當適用於未來兩岸三地制定貨幣政策之金融工具。另發現台灣、中國實質有效匯率與CYB ETF確實存在非對稱性且對於市場波動性具有負面影響。重大金融事件的衝擊對波動性產生動盪，且前期報酬率的結果也會對當期產生負面影響。ADXY Index則發現具有緩長記憶特性，且穩定性高，對市場波動性呈現正向影響
。藉由匯率波動觀察，在未來發生類似全球金融危機時，穩定亞洲及大中華市場匯率變動，則政策制定者可參考各變數在模型上的實證分析及匯率前後期之間的關連性，及早提出適當對應政策方可為國內金融市場降低傷害並迅速止血。在放空及做多方面，本研究取用ADXY指數及AYT ETN，並採用RiskMetrics、ARFIMA-FIGARCH、FIAPARCH等模型，針對風險值配適度進行分析，分配設定為常態分配、學生t分配、偏態t分配作比較分析。結果顯示模型配適度與預測精確性最佳為FIGARCH，次佳為FIAPARCH模型。整體分配設定下，以偏態t分配設定在模型迴歸分析下優於常態分配。除了CCU與香港實質匯率之外，
將變數投入常態分配設定下，則FIGARCH、FIAPARCH兩模型的結果類似，而RiskMetrics模型表現較為優異。