52 expiration effect (2303) (2330) (1301) (1303) (1216) % (SIMEX) (Morgan Stan
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1 1 2 3 expiration effect * 1 2 3
2 52 expiration effect (2303) (2330) (1301) (1303) (1216) % (SIMEX) (Morgan Stanley Capital International Taiwan stock index futures, MSCI Taiwan stock index futures) (Taiwan Futures Exchange, TAIFEX) ( TAIFEX ) Samuelson(1965,1976)
3 53 Samuelson Hypothesis Stoll &Whaley(1987,1990b,1991) Stoll and Whaley (1987) Klemkosky(1978) Jarrow(1994) Samuelson Hypothesis
4 54 Samuelson(1965,1976) Stoll & Whaley (1987,1990b,1991) (SIMEX) (MSCI) :45 1: % 10% 15% : (2004/5/31)
5
6 : (2004/5/31) ( 100 ) % :45 1: % ( MTX ) 1. 2,000
7 , : (2004/5/31) % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
8 58 : (2004/5/31) Board and Sutcliffe 1990 Φ t D t ln=α 0 +β 1 m t +β 2 Φ t +β 3 D t +µ t Stoll and Whaley (1997) speculative strategies Jarrow cost of carry model F t =S t [1+(r t -d)(t-t)] carrying charge +
9 Chamberlain,Cheung and Kwan 1989 Programing trading Stoll and Whaley
10 60 Stoll and Whaley 1990 Figlewski(1984) George,Jot Tony 1997 NAI FU,Charles Robert A 1995 S P CME NYSE NYFE S P500 NYSE Stoll and Whaley 1990a Stoll and Whaley 1997 Stoll and Whaley 1989 REV Herbst and Maberly 1991 EPR S P500 EPR Herbst and Maberly 1990 Stoll and Whaley 1991 S P500 NYSE Samuelson(1965,1976) Samuelson Hypothesis Stoll & Whaley(1987,1990b,1991)
11 61 (2003) Samuelson Hypothesis(1965,1967) Stoll & Whaley (1987,1990b,1991) Stoll & Whaley (1987,1990b,1991) (2003) (2003) TAIFEX Edwards(1988a,b) Pope & Yadav(1992) Chamberlain(1989) Board & Sutcliffe(1990) FE-SE 100 Chen,Duan & Hung(1999) 225 Segall(1956) Chiang & Tapley(1983) Herbst & Maberly(1990) S&P500 S&P100 Chen,Duan & Williams(1994) S&P100 Karolyi(1996) (2000)
12 62 - ( ) (Taiwan Stock Exchange TSE) (QFII) % (QFII) SIMEX
13 /20 1/21 1/19 1/20 1/17 1/18 1/16 1/17 1/15 1/16 1/27 1/28 2 2/20 2/22 2/16 2/17 2/21 2/22 2/20 2/21 2/19 2/20 2/18 2/19 3 3/17 3/18 3/15 3/16 3/21 3/22 3/20 3/21 3/19 3/20 3/17 3/18 4 4/21 4/22 4/19 4/20 4/18 4/19 4/17 4/18 4/16 4/17 4/21 4/22 5 5/19 5/20 5/17 5/18 5/16 5/17 5/15 5/16 5/21 5/22 5/19 5/20 6 6/16 6/17 6/21 6/22 6/20 6/21 6/19 6/20 6/18 6/19 6/16 6/17 7 7/21 7/22 7/19 7/20 7/18 7/19 7/17 7/18 7/16 7/17 7/21 7/22 8 8/18 8/19 8/16 8/17 8/15 8/16 8/21 8/22 8/20 8/21 8/18 8/19 9 9/16 9/17 9/15 9/16 9/20 9/21 9/19 9/20 9/18 9/19 9/17 9/18 9/15 9/ /2 10/2 10/2 10/2 10/1 10/19 10/17 10/18 10/16 10/17 10/15 10/16 10/20 10/ /1 11/1 11/1 11/1 11/1 11/16 11/21 11/22 11/20 11/21 11/19 11/ /1 12/1 12/1 12/1 12/2 12/21 12/19 12/20 12/18 12/19 12/17 12/ : /29 1/28 1/30 1/30 1/27 1/29 2 2/25 2/25 2/27 2/26 2/26 2/26 3 3/30 3/30 3/29 3/28 3/28 3/30 4 4/29 4/28 4/27 4/29 4/29 4/29 5 5/28 5/30 5/30 5/30 5/29 5/28 6 6/29 6/29 6/28 6/27 6/27 6/29 7 7/29 7/28 7/31 7/30 7/30 7/29 8 8/30 8/30 8/30 8/29 8/28 8/30 9 9/29 10/6 9/29 9/27 9/27 9/29 9/ /30 10/29 10/30 10/30 10/30 10/30 10/ /27 11/29 11/29 11/29 11/28 11/ /30 12/27 12/29 12/28 12/30 12/30 :
14 64 (Basis) (Carrying Charge) (Backwardation Market) (cost of carry model) F t =S t e (r-d)(t-t) (4) F t t S t t r d T-t t B t =S t -F t =S t -S t e (r-d)(t-t) =S t (1- e (r-d)(t-t) ) (5) (5) S t 0 0 e (r-d)(t-t) 1 B t (2000) I t =F t -S t =-(S t -F t ) =-B t (6) 0 0 ( ) I -1 ( ) Barclay Warner(1993) ( ) ( ) V t = - (2002) V t-1 V t-2
15 65 V t ( ) (Cover) (Open Interset) (2000) O t O t =100% [ln( )-ln( )] R =100% [lnf - lnf -1 ] (7) F F -1 R =100% [lnf - lnf -1 ] (8) F F -1 CR =100% [lncp lnf] (9) CP F t t ECR=100% [lncp - lnf -1 ] (10) CP F -1 R -1 =100% [lnf -1 - lnf -2 ] (11)
16 66 F -1 F -2 R i,0 =α 0 +α 1 I i,-1 +α 2 V i,0 +α 3 V i,-1 +α 4 V i,-2 +α 5 O i,0 +α 6 R i,-1 +ε i (12) I i,-1 V i,0 ( ) V i,-1 ( ) V i,-2 ( ) O i,0 R i,-1 R i,0 ε i ECR i,0 =α 0 +α 1 I i,-1 +α 2 V i,0 +α 3 V i,-1 +α 4 V i,-2 +α 5 O i,0 +α 6 R i,-1 +ε i (13) I i,-1 V i,0 ( ) V i,-1 ( ) V i,-2 ( ) O i,0 R i,-1 ECR i,0 ε i CR i,0 =α 0 +α 1 R i,0 +ε i (14) CR i,0 R i,0
17 67 ε i 74 (OLS) Eviews way ANOVA,1 way Analysis Of Variance Stoll and Whaley 1990a Stoll and Whaley H 1a H 1b H 1c R in µ α i ε in (15) R in i n µ α i i ε in, NID 0,σ 2 i=1,2,,i n=1,2
18 R 0 CR 0 ECR 0 R #N/A #N/A #N/A #N/A p-value= % 8 Dependent Variable: R 0 Method: Least Squares Date: 11/13/04 Time: 09:39 Sample(adjusted): 1 74 Included observations: 74 after adjusting endpoints Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob.
19 69 C I * V *** V V O R R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) *** * ** *** 10% 5% 1% ( 9) p-value= Dependent Variable: R 0 Method: Least Squares Date: 11/13/04 Time: 09:22 Sample(adjusted): 1 74 Included observations: 74 after adjusting endpoints Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob. C I *** V *** V
20 70 V ** O R R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) *** * ** *** 10% 5% 1% 10 Dependent Variable: ECR 0 Method: Least Squares Date: 11/13/04 Time: 09:27 Sample(adjusted): 1 74 Included observations: 74 after adjusting endpoints Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob. C I *** V *** V V * O R R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic
21 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) * ** *** 10% 5% 1% *** ( 11)p-value= Dependent Variable: CR 0 Method: Least Squares Date: 11/13/04 Time: 09:31 Sample(adjusted): 1 74 Included observations: 74 after adjusting endpoints Variable Coefficien t Std. Error t-statistic Prob. C R * R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) * * ** *** 10% 5% 1%
22 72 H 0a H 1a ( 12) p-value= <0.05 Stoll and Whaley 12 ECR 0 R t P(T<=t) ** P(T<=t) ** * ** *** 10% 5% 1% ( 13) p-value= < CR ~ ~2001 9
23 t P(T<=t) ** P(T<=t) ** * ** *** 10% 5% 1% 73 ( 14)p-value= <0.1 10% R ~ ~ t P(T<=t) ** P(T<=t) * * ** *** 10% 5% 1%
24 TAIFEX 2.
25 ,3: ,3: Board,J.L.G. and Sutcliffe,C.M.S. (1988). The Weekend Effect in UK Stock Market Returns, Journal of Finance and Accounting,Vol.15, Board,J.L.G.and Sutcliffe, C.M.S.(1990). Information Volatility, Volume and Maturity an Investigation of Stock Index Futures, The Review of Futures Markets, Vol.9,No.3, Chamberlaim,T.W.,Cheung,S.C.and Kwan,C.C.Y Expiration day effect of index futures and options Some Canadian evidence, Financial Analysts Journal, Vol.45, No.5, Chamberlaim,T.W. (1989). Maturity Effects in Futures Markets: Some Evidence from the City of London. Scottish, Journal of Political Economy, Vol.36, No.1, Chen,Y., Duan,J.,and Hung,M. (1999). Volatility and Maturity Effect in the Nikkei225 Index Futures, Journal of Futures Markets, Vol.19, Chen,C. and Williams,J. (1994). Triple-Witching Hour,the Change in Expiration Timing,and Stock Market Reaction, Journal of Futures Markets, Vol.14, Chiang,R.C. and Tapley, T.C. (1983). Day-of-the-Week Effect and the Futures Market, Review of Research in Futures Markets, Vol.2, Edwards, F.R. (1988a). Does futures Trading increase stock market volatility? Financial Analysts Journal, Edwards,F.R. (1988b). Futures Trading and Cash Market Volatility Stock Index and Interest Rate Futures, Journal of Future Markets, Vol.8, No.4, Figlewski,S.(1984). Hedging Performance and Basis Risk in Stock Index Futures Markets, Journal of Finance, Vol.39, George, H. K. and Yau, W. J. (2000). Trading Volume,Bid-Ask Spread,and Price Volatility in Futures Markets, Journal of Futures Markets, Vol.20, No.10,
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