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股票型共同基金相關性預測模型之比較
陳振遠 國立高雄第一科技大學企業管理研究所教授
高蘭芬 國立高雄大學金融管理系助理教授
吳香蘭 天瀚科技股份有限公司財務部高級專員
高蘭芬 國立高雄大學金融管理系助理教授
吳香蘭 天瀚科技股份有限公司財務部高級專員
以往的研究指出，持有多種基金之投資策略將有助於投資人分散風險，然而，其前提乃在於投資人必須能精確預測共同基金報酬間的相關性。本研究除了比較Ahmed (2001) 所使用的相關性預測模型之預測績效外，另依Buetow, Johnson & Runkle (2000) 之觀點，設計產業多重風格指數預測模型，並將其一併納入預測模型之績效比較。實證結果顯示，本研究所建立之產業多重風格指數模型，由於較符合我國股市交易的特性，故成為最佳的預測模型。此一結果呼應Buetow, Johnson & Runkle (2000) 所指出，在使用歷史報酬率法時，應先檢視經理人的資產配置策略，如此才可有效的建構指數以進行風格分析。此外，一般多重風格指數模型及Fama-French三因子及動態模型，亦有不錯的預測績效及穩定性。整體而言，多數模型之預測能力皆較歷史模型為佳，亦即透過一些估計技巧對基金間未來相關性作預測，會比直接以歷史相關性作為預測值較為精確。