9/21
- 建立Blogger，搜尋一篇關於國際金融的paper，作為期中期末報告的範例，並於報告當週老師提出問題詢問同學。
- 每周定期更新國際金融學習記事 ，並選一篇國際金融新聞。
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10/5
- 國際金融實證(Emprical)範圍:
- 理論(觀念)
- What is emprical studies? 實際資料(real-world) + 計量
- 實證 + 國際金融
- 哪些研究是國際金融:
匯率(exchange rate) --- 金流（Assest，UIP，CIP) ；物流（LOP單一價格法，
PPP）；資訊流 （New model，event studies ， structure change，expectation）
- 22K的故事：定錨效果
- 研究所與大學的差別 : re-search ( 解決問題的辦法)
- 非國際金融範圍 :
- 股市
- 總體經濟(無國外)
- 不一定要用回歸或共整合
- Theory -- 理論(觀念)
- Theoretical model -- 用變數衡量因果
- 理論: ex: S > D -- Price down ； S < D -- Price raise
- Dornbusch model ( 金流 + 物流 )
國際金融新聞:
日銀貨幣政策按兵不動 未擴大寬鬆
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10/12
- 雙邊匯率(Bilateral exchange rate) => 只跟兩個國家間匯率相比 (1對1的)
- 有效匯率(effective exchange rate) or 雙邊加權匯率(trade-weighted exchange rate)=> 利用貿易量來加權平均 (index)
- Spot Exchange Rate (S) => 現貨外匯價格(即期=>3個交易日內)
- Forward Exchange Rate => 遠期外匯 (未來交易) => 契約
- Micro-strucutre study [微結構(行為財務)] => bid-oslc spreead
- spread 價差(分佈)
- 跟 spread 有關的
=> 營業成本(ex.人事開銷)
流動性 (流動性大spread 小)
風險 (機會成本)- bid rate (銀行買價)
ask rate (銀行賣價) - OTC (Over The Counter) 市場機制
=> 供不應求則價漲,供過於求則價跌 - S (NTD/USD) :
S上漲 => USD 升值 , NTD貶值 - 外匯市場的參與者:
- Expoter & Impoter 進出口商
- Investor 投資者(金流)
- Speculator 投機者
- OLS 與 Co-integration :
- Floating rate 自由市場(浮動)
- Balance of Payment (BOP) 國際收支帳
= 金融帳 + 金常帳 + 資本帳 - The Bretton Woods system =>布列敦(以美元為固定匯率的標準,而不是以黃金價)
- 匯率的演變 :
金本位制 => 布列敦 => 自由浮動 - 貨物市場的均衡 , 當 P 偏離 P* 時 , 會比匯率市場來的久達到均衡(P*)
- In OLS, 3 kinds of testing exists:
1. 檢查模型是否符合Healthy conditions
2. 間接檢定理論
3. 檢定統計顯著性國際金融新聞:
陸9月進出口雙降 分析：第4季難樂觀
最新國際資金流向 外資回流亞股
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10/19
- 共整合分為下列2步驟：
1. 共整合檢定
2. 共整合估計 - OLS 要確定是不是可以用高斯夫定理
- 高斯夫定理：
- Yt = b1 + b2 Xt +b3 Zt + ut (t => 時間序列)–E(ut) = 0–Cov(ut,ut-j) = 0 for j¹1 (殘差不能自我相關)–Var(ut) = su for all t ( is a constant across t) (殘差必須是常數項)–ut ~ N(), normally distributed (optional)–In multiple regression: X and Z should be independent
•Colinearity
- Testing classical assumptions on residuals ：1. E(ut) = 0 -Often ignored when there is an intercept in OLS2. Cov(ut,ut-j) = 0 for j¹1 -No auto-correlation in ut ....... * Ljung-Box Q tests ....... * LM tests 3. Var(ut) = su for all t-Homoskedasticity ....... * White test ....... * Ljung-Box Q2 tests4. (optional) Normality distribution of residuals-Test if the residual is normally
distributed ....... * Jarque-Bera (JB) test - Statistical significance testing P-values：•Decision rule (reject or fail to reject):–If p-value (of the test) > a, fail to reject Ho => 無法拒絕虛無假設(H0)–If p-value (of the test) < a, reject Ho => 拒絕虛無假設
- Keynesian Consumption Function：
C = b1 + b2 Yd
-–Implication: Yd ↑è C↑–Before you test if Keynes was correct, you have to do healthy diagnosis for residuals - Q tests
- White test
- JB Normality test on residuals：
虛無假設不拒絕H0表示常態分配 - Summary for diagnosis on OLS residuals：-Before using the estimated results of OLS, we have to check OLS residuals
–in order to get BLUE estimates of OLS models
–BLUE means: better estimates
•Best: minimum variance of OLS
estimators
•Linear:
linear OLS model
•Unbiased: E(bi) = bi, bi are
the unknown population parameters
•Estimators:
a formula for estimating unknown population parameter
國際金融新聞:
大宗商品與石油價格 世銀看衰美控中第三季重金干預匯市
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10/26
- UIRP (uncover interest rate parity) => 未拋補利率評價說(有風險)
- CIRP (cover interest rate parity) => 拋補利率評價說(無風險)
- EMH => 平均而言,市場的獲利是零
- level-k 思考 => 理性預期 (思考周密的k值大)
- UIRP => r- r* (利率差) = 匯率變動率
- Yt = 在 t 時間的y值
- Yt-1=在 t-1 時間的 y 值 ( ＊當y為季資料： t-1 => 為3個月之前 ; t-3 => 為9個月5 之前。)
- Q 檢定 => 是針對沒有自我相關的虛無假設
- 自我相關 => 自己的變數現在與過去的相關性
- 虛無假設是 => 無異質變異
- 同質性變異 => 重頭到尾變異數不變
- 電腦快捷鍵 ctrl + = => 下標
ctrl + shift => 上標 - 期中報告交一頁紙本(大綱)
- 國際金融新聞:
歐股盤後－泛歐微跌收375.47點 歐元區通膨率成長持平
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11/02
期中報告(第一批)
報告重點: PPT文字不要太多,圖表要清楚(擷取表格的部分放大來說明)
對角和元素檢定 Trace Statistics
找期末數據資料
國際金融新聞:
德拉吉再ＱＥ 牽動全球匯率戰11╱9起募集 永豐歐洲50指數基金 搭QE利多
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11/09
期中考週~
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11/16
期中報告(第二批)
解釋匯率最好的說法: 升貶值
共整合需要30筆以上的資料
共整合,把非定泰的變數經線性組合後變成定態
期末報告須注意的事項:
匯率波動的計算(匯率波動不等於匯率變動)
期中報告影片: https://www.youtube.com/watch?v=-0oDpfS_2Cc&feature=youtu.be
國際金融新聞:
人民幣連10跌 創7年來最長紀錄人民幣獲IMF力挺 兩大理由看懂市場為何還不買單？
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11/23
* white noise (白噪音) => w.n~iid(0,6^2) 統計稱 隨機變數
w.n => white noise
iid (independently identical departure) 獨立相同變異數
* 若變數為white noise時,須符合: 標準常態平均變數的=0 標準常態的共變數=0
標準常態變數不等於0
*AR(1)模型
AR=> 自我相關
AR=> 自我相關
任何一個變數都跟落後一期有關，兩者關係可能有係數、常數項。
期末報告數據資料 數據資料
資料來源- 交通部觀光局
中央銀行
國際金融新聞:
今年GDP成長率1.06% 明年緩復甦
社論－從日本經濟情勢變化看台灣未來可能發展
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11/30
AR(1):
DGP (資料生過程)一種函數的形式*True AR(1) =Yt=a1yt-1 + ut , ut ~ iid (iid,獨立相同分配需符合BLUE)
Q: Why ut~iid=>符合BLUE的性質
期望值(E(ut)) = 0
變異數(var(ut)) =常數
自我共變數(cov(ut)) = 0
AR(2) 模型 :
表示有兩個落後期 => Yt=a1yt-1 ++a2yt-2 +ut
**為何要找落後期:
目的在於把殘差白噪音化，也就是把殘差變t成 iid。**在時間序列樣本數越多,跨期間越長,性質越好
落遲運算元: lag operator
L(B) => 定義：LiYt=Yt-u
AR(1) =>yt=a0+a1yt-1+ut
yt=a0+a1Lyt-+ut
yt(1-a1L)=a0 =>Yt = a0/1-a1L
變異數(var(ut)) =常數
AR(2) 模型 :
**為何要找落後期:
目的在於把殘差白噪音化，也就是把殘差變t成 iid。**在時間序列樣本數越多,跨期間越長,性質越好
落遲運算元: lag operator
L(B) => 定義：LiYt=Yt-u
AR(1) =>yt=a0+a1yt-1+ut
yt=a0+a1Lyt-+ut
yt(1-a1L)=a0 =>Yt = a0/1-a1L
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