以往已經有許多財務分析的方法來研究股票市場的波動，
但是股票市場的波動是否真的能被預測到，
在分析的方法上主要有兩種不同的派別，一種是認為股票市場是有效率的，
沒有任何的可預測性，也無從預測，另外一派則是認為可以藉由一些特定的資訊，
就可以提升預測的能力，在這個方面研究的數量相當的多，
所提出的模型也是各有優劣，但是對於要研究股票市場波動的人們，
如何在眾多的模型中選擇最適合的模型去研究，便成為一個值得探討的問題。
本文採用Durlauf and Hall(1990)所提出的誤差比率(Noise Ratio)，
取代傳統評估模型優劣的判定係數，來判斷模型與資料的配適程度。
本文主要比較的模型有三個，第一個模型是Fama and French(1988)所提出的股利與股價比模型，以下將簡稱為F-F模型，
第二個模型是Campbell and Shiller(1989)所提出的，也是關於股利與股價比的模型，以下將簡稱為C-S模型，
第三個模型是Sharpe(2001)提出的每股盈餘與股價比的模型，以下將簡稱為S-H模型。
實證結果顯示，雖然股利與股價比在1994年以後持續偏離穩定，
導致本文在對Campbell and Shiller模型做GMM估計時，得到較不顯著的結果。
在F-F模型所得到股利與股價比的估計係數，
不論採用任何的工具變數以及折現率，或是任何一種投資報酬期間，
得到的結果都是正的，且會隨著投資報酬期間的增加而增加變數的影響能力以及變數的顯著性，
這與理論模型以及本文的預期都是相同的。
接著在C-S模型中，股利與股價比的估計結果在所有的情況下都是正的，
但是幾乎在所有的情況下，這個變數的顯著性都不足，
雖然這個變數也是會隨著投資報酬期間的增加而增加變數的影響能力以及變數的顯著性。
這個模型中的另一個變數--股利成長率，與本文所預期的符號相反且不顯著。
最後在S-H模型中，每股盈餘與股價比的估計結果在所有的情況下都是正的，
且都非常顯著，不論在任何的條件情況下，
這個變數也是會隨著投資報酬期間的增加而增加變數的影響能力以及變數的顯著性。
而在這個模型的其他解釋變數的估計結果方面，每股盈餘成長率的估計係數為正且大部分都是顯著的，
以及股利與每股盈餘比的估計係數也都是正的但是不顯著，都符合理論模型以及本文的預期。
當我們以短期的投資報酬為工具變數來計算誤差比率時，
Sharpe的模型會優於Campbell and Shiller的模型，
Campbell and Shiller的模型會再優於Fama and French的模型，
與以往的計量理論相同。

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