政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/155435
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    题名: 銀行投資產品組合與規劃分析
    Analysis and Planning of Bank Investment Portfolios
    作者: 林珮琪
    Lin, Pei-Chi
    贡献者: 林靖庭
    羅秉政
    Lin, Ching-Ting
    Kendro Vincent
    林珮琪
    Lin, Pei-Chi
    关键词: 動態資產配置
    推薦模組
    數位化轉型
    利率環境
    Lean Canvas
    Dynamic Asset Allocation
    Recommendation Module
    Digital Transformation
    Interest Rate Environment
    Lean Canvas
    日期: 2024
    上传时间: 2025-02-04 15:39:52 (UTC+8)
    摘要: 隨著金融市場的快速變化與客戶需求的多樣化，銀行在投資組合管理中面臨著如何提升資產配置策略與風險管理能力的挑戰。本研究以動態資產配置策略為核心，探索在不同利率環境（升息與降息週期）下，銀行如何運用數位推薦模組結合 Lean Canvas 模型進行個性化資產配置與服務優化。

    本研究運用數據分析與實證研究方法，驗證推薦模組在資產配置中的應用效果，特別是在利率波動與市場變化的情境下，如何調整投資策略以實現資產的穩健增值。研究結果顯示，在升息週期中，保守型配置（如中長期投資等級債券）能有效降低波動風險；而在降息週期中，增加股票及高收益債券配置則能提升投資回報。此外，數位推薦模組的應用顯著提高了資產配置效率，並通過即時監控與動態調整機制，為客戶提供了更精準的投資建議。

    本研究的實證結果不僅強化了動態資產配置策略的理論基礎，也為銀行在數位化轉型中的實務應用提供了可行的參考，對提升銀行市場競爭力及客戶滿意度具有重要意義。
    With the rapid evolution of financial markets and the diversification of customer needs, banks face increasing challenges in enhancing asset allocation strategies and risk management capabilities within investment portfolio management. This study centers on dynamic asset allocation strategies, exploring how banks employ digital recommendation modules integrated with the Lean Canvas model to optimize personalized asset allocation and services under varying interest rate environments (interest rate increases and interest rate reductions).
    Through data analytics and empirical research methods, this study validates the effectiveness of recommendation modules in asset allocation, particularly in adjusting investment strategies amidst interest rate fluctuations and market changes to achieve stable asset growth. The findings indicate that during interest rate increase cycles, conservative allocations, such as medium- to long-term investment-grade bonds, effectively mitigate volatility risks. Conversely, during interest rate reduction cycles, increasing allocations to stocks and high-yield bonds enhances investment returns. Moreover, the application of digital recommendation modules significantly improves asset allocation efficiency, providing more precise investment advice through real-time monitoring and dynamic adjustment mechanisms.
    The empirical results of this study not only reinforce the theoretical foundation of dynamic asset allocation strategies but also offer practical references for banks in their digital transformation efforts. These findings hold significant implications for enhancing bank competitiveness and customer satisfaction in the financial market.
    參考文獻: 林宗逸. (2021). 金融科技在資產管理領域的創新應用. 國立政治大學商學院風險管理與保險學系碩士論文。

    林靖庭*；張清發；陳威光, 2017.12, '券商推薦股票評等報告之績效分析,' 風險管理學報, Vol.19, No.2, pp.116-140.(*為通訊作者), vol. 419656, Dec. 2017

    劉昶佑. (2023). 貨幣權力不對等與台灣對美國貨幣政策的因應策略. 國立台灣大學政治學系博士論文.
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    DOI: 10.1016/j.jbankfin.2022.106531

    Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. Journal of Finance, 7(1), 77-91.

    Sharpe, W. F. (1964). Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. Journal of Finance, 19(3), 425-442.
    描述: 碩士
    國立政治大學
    國際金融碩士學位學程
    111ZB1066
    資料來源: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0111ZB1066
    数据类型: thesis
    显示于类别:[國際金融碩士學位學程] 學位論文

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