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FinTech ETF波動性不對稱之實證探討

為了解決FAS ETF的問題，作者董佳珊 這樣論述：

在2015年全球最熱門的議題「金融科技，FinTech」，顛覆性新型的產業受到各國政府、法人和投資人等關注，而後續金融科技新創公司也發展出新型產業相關金融商品，短短成立不到2年的FinTech ETF，在2018一年內獲利18.86%，因而受到投資人關注，期盼跟上潮流，掌握有利可圖的機會。 本研究針對金融科技ETF、金融ETF與科技ETF數據進行價格不對稱探討，以2016年9月16日至2019年1月17日為日資料頻率。使用不對稱模型是由Nelson (1991) 提出的EGARCH、Glosten, Jagannathan and Runkle (1993) 提出的GJR-GARCH以

及Barndorff-Nielsen and Shephard (2004)提出的Jump模型進行實證探討。本文先確認ARMA-GARCH的組合，運用ARCH效應將殘差消除，接著實證結果指出，在EGARCH模型中，發現每組ETF都有價格波動不對稱性，且具有槓桿效應，也表明壞消息大於好消息之情況；而GJR-GARCH模型中，確認金融ETF有價格波動不對稱性，再針對不同的波動性證實的壞消息會大於好消息之影響；最後，在Jump模型，發現科技ETF最具有離散效應，但透過Ljung-Box Q 統計量得知這個離散效應不會持續很久。 本研究發現，在金融科技ETF、金融ETF與科技ETF價格波動不對稱

相比之下，金融ETF與科技ETF使用EGARCH、GJR-GARCH和Jump模型精準測量後，有價格波動不對稱的優勢。由於金融科技ETF因2015年才開始受到全球矚目，發展還需要一段時間醞釀，未來前景可期，可進一步觀察與研究。