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tsm us股價進入發燒排行的影片

應用廣泛加權移動平均法預測股票與指數波動率

為了解決tsm us股價的問題，作者蔡宜欣 這樣論述：

指數加權移動平均 (EWMA)應用在時間序列上，能使較近期的觀察值權重越高，後期之觀察值的權重會指數遞減，降低了因趨勢出現的結構性變異，使預測模型能得到最佳的預測結果。在過去的研究提出廣泛指數加權移動平均(GWMA)的方法，GWMA比EWMA多了一個調整參數α，能夠更敏感的偵測出為小的變化，運用在實務上也能較EWMA廣泛。因實際波動率無法事先精確的計算，本論文分別以歷史波動率與AR(1)-GARCH(1, 1)波動率為基準值，利用大股之波動率預測小股之波動率，用數值方法找出EWMA方法與GWMA方法的最佳參數值，得到EWMA預測波動率與GWMA預測波動率，並比較兩種預測模型。 美國的股

票市場一直被認為是龍頭指標，其市場的波動和台股息息相關，台灣大盤指數的波動亦會影響個股的股價波動。本文預測模型分別是針對美國大盤指數波動率預測台灣大盤指數波動率，以及台灣大盤指數波動率預測台灣個股波動率，本研究個股採用台灣五十前三大成分股：台灣積體電路製造公司 (TSM)、鴻海精密工業 (Hon Hai)以及南亞塑膠工業 (NPC)。實驗結果皆支持GWMA模型比EWMA模型能有較好的預測結果。