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摘要: 泡沫最主要的特徵是資產的交易價格高於資產的基本面價值,但是在實際進行研究時,若將所有資產的交易價格高於資產的基本面價值的時期定義為泡沫發生時期則會發現,許多看似不是泡沫時期皆被定義為泡沫發生之時期,以下探討我們的泡沫事件篩選方式。

摘要: 為了更好的了解泡沫何時發生,我們接著要了解泡沫如何形成,我們將泡沫形成的原因大致上可以分為三個構面,分別時市場微結構面、投資人行為面以及總體經濟面,進行以下探討。

摘要: 為了更好的了解泡沫何時發生,我們首先要了解如何檢測,或者如何定義泡沫的發生。在以前的研究中已經有很多如何預測泡沫的方法,其中以Fas和理性泡沫模型最為著名,此處根據現有研究對這兩種模型進行詳細敘述。同時本文也敘述了檢測泡沫是否存在的方法GSADF,與傳統的ADF模型參照,該方法可以直接對資產價格進行檢驗,而無需計算基礎價格,能在檢測出爆炸性跑的同時實時檢測泡沫產生的時點。

摘要: 何時會發生泡沫?過去哪些時間算是發生泡沫了?,泡沫的預測對於許多投資人而言或許並不如交易策略開發重要,然而對於投資人而言,泡沫發生所造成的影響卻是非常的劇烈,過去有許多案例是長期利用一些策略賺取穩定的報酬的投資者,僅僅因為一次的泡沫發生便將過去的報酬都退還給市場,甚至傾家蕩產,因此本文重點在於介紹幾種可以預測泡沫的方法,以讓讀者也能藉由泡沫的預測模型,從過去所發生過的泡沫記取教訓,規避泡沫發生所造成的鉅額損失。

摘要: Why the burst of the bubble is important? After the burst of the subprime mortgage bubble in 2008, it has caused a huge impact on the global economic situation. What factors will cause the formation of a bubble in the securities market? If accurately predicting the timing of the bubble is possible, it will be a great importance for the supervision agency to stabilize the market and investor trading strategies. Overall, before investing, it is necessary to understand what the bubble is.

摘要: 本篇摘取自馬黛老師團隊與科技部的產學合作計畫「投資人情緒為基礎的IPO長短期績效預測平台:機器學習之應用」之成果,本團隊在完成研究結果後與委託方進行討論,委託方提出香港IPO實務的一些現象是我們未考慮到的,茲將相關議題及補充進行統計分析。

摘要: 本篇摘取自馬黛老師團隊與科技部的產學合作計畫「投資人情緒為基礎的IPO長短期績效預測平台:機器學習之應用」之成果,有別以往,加入IPO情緒研究,搜集了2009年到2018年間台灣322家與香港718家上市公司日頻結構性資料,最終用情緒面、資訊不對稱面、投資人結構面、基本面、總經面,以計量與機器學習的方式共同預測IPO績效,並於平臺上顯示結果,供投資人參考。以下分別就各報酬中Top25%公司的重要因素及進出場時機做解釋。

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