DSpace Repository :: Browsing by Author "賴慧文"

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(2016) 王文鋒; Wang, Wen-Feng

過去有不少針對確定提撥制（defined contribution plan；DC plan）中的投資標的做實證研究，結果發現確定提撥制的投資標的有低追蹤誤差的特性，而近年來市場開始關注因素投資(factor investing )策略，實務上的策略也開始使用因素投資，而以積極比率和追蹤誤差的基金分類當中，因素賭注(factor bets)和集中股票挑選(concentrated stock picks)類型的基金都有因素投資的成份，所以本次研究以此兩種類型股票為研究目標，分析是否為因素賭注和集中股票挑選類型的基金較易被納入401(K)計畫當中。本研究透過蒐集2013年至2015年的401(K)計畫選單投資標的和CRSP基金資料，並利用羅吉斯迴歸模型作為實證分析模型，結果顯示因素賭注和集中股票挑選類型的基金被納入401(K)計畫選單當中的機率較高。

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AI機器人會像人類一樣從眾嗎？以AI Powered Equity ETF與機構投資人相較為例

(2023) 姚俊淇; Yao, Chun-Chi

近年來，隨著AI (Artificial Intelligence, AI)技術的飛速發展，人們的觀念被顛覆，對此技術也開始引起空前的關注。同時，隨著金融科技的蓬勃發展，經濟發展也獲得了新的動力，並孕育了投資AI機器人的誕生，為人們提供了全新的投資理財選擇。本研究使用 Lakonishok, Shleifer, and Vishny（1992）提出的LSV模型作為從眾行為指標，以AI Powered Equity ETF為例，探討AI機器人相較於人類基金經理人，在各種市場景氣下的從眾行為及投資表現。實證結果發現，AI機器人具有從眾行為，而在景氣好壞下均有一致的從眾行為(機構投資人的從眾行為反而存在很大的分散性)，且AI機器人的從眾行為具有資訊性。

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Cash Matching Contributions in 401(k) Plans.

(2010-10-23) 賴慧文; Chen, Hsuan-Chi; Christine W. Lai; Sheng-Ching Wu

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Change of Individual Risk Aversion and Financial Crisis: A Behavioral Perspective.

(2014-07-01) 賴慧文; Kuan-Yu Chen; Christine W. Lai

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Change of Individual Risk Aversion and Financial Crisis: A Behavioral Perspective.

(2014-07-01) 賴慧文; Kuan-Yu Chen; Christine W. Lai

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Conditional Shape Ratios

(2015-02-01) 賴慧文; Victor Chow; Christine W. Lai

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Conditional Sharpe Ratios.

(2012-10-20) 賴慧文

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Cross-fund Subsidization in Concurrently-Managed New and Seasoned Funds.

(2011-10-01) 賴慧文; Chen, Hsuan-Chi; Christine W. Lai; Wei-Lun Tsai

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ESG 與企業韌性之關聯性研究

(2023) 吳佳穎; Wu, Chia-Ying

本研究之研究背景仍處於後疫情時代，正經歷受COVID-19重大衝擊後之回復時期。在此階段，有些企業受重大衝擊後其績效表現和疫情前相差無幾，但有些企業卻在經歷疫情後其績效表現一落千丈。此外，近年來深受綠色及永續投資之影響，多數投資人越發關注ESG相關議題，且將企業之ESG表現納入投資決策中。故本研究想探討若企業擁有較佳之ESG表現，即較高之ESG分數 (ESG) 及E、S、G分數，分別為ENV（環境構面分數）、SOC（社會構面分數）、GOV（公司治理構面分數），是否能顯著提升企業韌性，並以企業股價報酬最大回落 (Maximum Drawdown) 衡量企業韌性。並在假說中加入產業變數及時間固定效果 (Time fixed effects) ，以控制不同產業及每年因總體經濟波動等因素對於研究變數之影響。實證結果顯示，當企業擁有較高之ESG分數 (ESG) 、社會構面分數和公司治理構面分數 (SOC、GOV) 時，越能降低企業股價報酬最大回落之程度，也越能降低企業遭受衝擊後之風險，研究證實可以顯著提升其企業韌性。然而，環境構面分數 (ENV) 卻和前述結果相反，實證表示，當環境構面分數 (ENV) 越高時，企業股價報酬最大回落之程度卻隨之增加。然而，較特別之處在於模型加入產業變數後，E、S、G分數皆符合假說1-2之推論，即當ENV、SOC及GOV越高時，將降低企業股價報酬最大回落之程度。此外，本研究也探討「疫情期間」ESG分數是否仍能顯著提升企業韌性，結果顯示，無論ESG分數或是E、S、G分數和「疫情」之交乘項結果，對於提升其企業韌性皆無顯著影響。

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ESG主題式基金是否具有網路搜尋效果?-以半導體產業為例

(2022) 黃雅暄; HUANG, Ya-Hsuan

本研究主要探討公司在加入ESG 主題式基金時，是否對於公司股票報酬以及公司本益比有所提升，也使用異常搜尋量指數作為探究公司加入ESG 主題式基金後，市場上投資人的網路搜尋量是否有所提升之衡量。實證結果顯示，公司在加入ESG主題式基金後，對於公司股票報酬以及公司本益比的確有所提升；然而，在公司加入ESG 主題式基金後並不會影響公司股票的異常搜尋量指數(Abnormal Search Volume Index, ASVI)，但是隨著公司被ESG 主題式基金投資的比重上升，公司股票之異常搜尋量指數則會隨之上升，且具有統計顯著性。因此公司加入ESG 主題式基金會吸引投資人關注，並因此提高股票報酬以及本益比。

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ETF交易策略研究–以台灣50為例

(2017) 徐志輝; Hsu, Chih-Hui

本研究採取ETF成交量、ETF折溢價、ETF規模與VIX四項指標，擬定四十八種策略，作為台灣50ETF(以下簡稱0050)買入與賣出依據，在交易訊號出現後隔日一開盤買入或賣出，以「全曜資訊CMONEY法人決策支援系統」為資料來源，並以該系統做實證回測，研究期間近十年，並將各策略回測之報酬率透過統計檢定方式與無風險報酬率、大盤報酬率比較。實證結果，七種策略績效顯著優於大盤年度報酬率。根據回測資料顯示上述七項策略交易資料中，總交易次數共71次，其中獲利次數達59次(考慮完交易成本後)。