Page 2 - 論文-黃毓婷V3 MFB
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摘要



                        本研究結合新聞情緒指標與  Black-Litterman  模型，提出一套具

                   備動態調整能力之資產配置方法，並以  AI (人工智慧)  概念股為例進

                   行實證分析。Black and Litterman (1992)  所提出之模型架構，能整合

                   市場均衡報酬與投資者主觀觀點，適用於動態市場情境下之資產配

                   置。研究首先運用文字探勘技術，採用黃裕烈  (2024)  建立之臺灣財

                   經情緒字典，從逾十萬筆新聞資料中計算情緒指標，並納入結合

                   CAPM  因子的迴歸模型，以預測個股未來報酬。預測結果進一步轉

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                   化為  Black-Litterman  模型中之主觀觀點，並設計以判定係數  R   為

                   信心水準的調整機制，建構出整合市場均衡與情緒觀點之投資組

                   合。研究期間涵蓋  2020  至  2024  年，並採用每三個月再平衡的方式

                   進行滾動回測。實證結果顯示，結合新聞情緒之配置策略多數情境下

                   優於市場基準，特別是集中投資於情緒敏感資產時，可大幅提升報酬

                   表現。然而，策略亦伴隨較高波動與潛在下行風險，顯示需搭配適當

                   風險控管以達最佳效果。本研究驗證情緒資訊於資產配置中之可行

                   性，並拓展  Black-Litterman  模型於非量化資訊整合的應用可能性。






                   關鍵字  : AI  概念股、Black-Litterman  模型、文字探勘、資產配置

























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