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| 研究生： |
石德隆 |
|---|---|
| 論文名稱： |
VaR模式應用於台股指數期貨風險控管之研究 |
| 指導教授： | 林尚垚 |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
商學院 - 企業管理學系 Department of Business Administration |
| 論文出版年： | 1998 |
| 畢業學年度： | 86 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 74 |
| 中文關鍵詞： | 指數期貨 、風險值 、涉險值 、風險控管 |
| 相關次數： | 點閱：250 下載：0 |
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所謂VaR是指，投資組合未避險部位在某一信賴水準下持有某一段時間後所可能產生的最大損失值。其基本公式為VaR=-(ut-zqt)。其中u為報酬均值 ，Z為標準常態分配累積機率值，q為報酬標準差。VaR值對投資者有兩種意義：一是瞭解部位風險，如果這個值超過本身所可以承受的範圍，應該調整投資組合或做適當的避險動作。另一點是將VaR值視為本身所可以承受的最大損失，因此應提列等額的損失準備，風險控管人員隨時監視持有部位的市場價值，當實際損失超過VaR值時，應要求立即停損出場，否則像英商霸菱銀行倒閉事件會不斷的發生。
本研究共使用的三種估算VaR的方法：歷史價格模擬法、等權移動平均法、加權移動平均法及兩種預測報酬波動度的方法：GARCH、EGARCH。以臺灣加權股價指數9、23、46、144、288天的報酬及報酬標準差為樣本，分別求算每日在信賴水準為95%、99%，持有期間為一日的VaR值，將所求得的VaR值，與隔日實際的損益相比，以隔日實際損失是否小於VaR值為效率衡量的標準，檢驗各種計算VaR方法應用在臺股指數期貨的效率之依據。
在三種估算VaR的方法中，信賴水準95%下，以使用46天等權移動平均所求算的VaR值效率最好（誤差3.25%），使用歷史價格模擬法，持有期間為九日的VaR效率最差（誤差31.25%）。信賴水準為99%時，以使用144天等權移動平均所求算的VaR值效率最好（誤差1.989%），使用歷史價格模擬法，持有期間為九日的VaR效率最差（誤差6.07%）。
預測波動度的模型部份，BGARCH較GRACH法好，但差異相當小。
本論文並建議以下的步驟，建立以VaR模式為風險控管機制的系統：
1.確立部位
2.預估該部位未來的價格風險大小（報酬變異數），預估的方法則如本研究實證中所應用的方法
3.訂定該部位預期報酬率（過去的報酬均值，或無風險利率，或直接令其為0）
4.決定該部位的持有期間（如隔夜）
5.決定要求財務安定的程度，即決定最大可能損失的信賴水準。越傾向安定的財務系統，信賴水準越高。
6.以第2-5步驟的資料計算該部位的VaR值，公司以此VaR值為標準，提列損失準備。
7.建立一套資訊系統，隨時監視部位損益與VaR的差距，如果部位損失超過VaR值應立即停損出場，不可猶豫。因為如果不停損可能產生遠超過公司提列的損失準備，使公司面臨嚴重財務危機。
目錄
第一章 緒論------------------------------------------------1
第一節 研究動機及目的--------------------------------------1
第二節 研究方法及步驟--------------------------------------2
第三節 研究架構--------------------------------------------2
第二章 文獻探討--------------------------------------------4
第一節 認識風險與暴露：Risk & Exposure---------------------4
第二節 涉險值(VaR)的經濟意涵-------------------------------5
壹 VaR的定義-----------------------------------------------5
貳 VaR應用於風險控管系統-----------------------------------8
參 VaR的分析模型-------------------------------------------9
第三節 估算VaR的方法---------------------------------------11
第四節 歷史價格法------------------------------------------13
壹 Delta-Normal法------------------------------------------14
貳 Delta-Gamma法-------------------------------------------15
參 歷史價格模擬法------------------------------------------16
肆 均值與變異數估計法(Mean-Variance Simulation)------------17
伍 等權移動平均法------------------------------------------19
陸 指數加權移動平均法--------------------------------------20
第五節 波動度預測與價格風險：Price risk--------------------21
壹 胖尾Fat tail--------------------------------------------22
貳 隨機波動下的報酬波動度(Stochastic Volatility)-----------24
參 異質條件變數分析法--------------------------------------26
第六節 結論------------------------------------------------28
第三章 研究設計--------------------------------------------29
壹 歷史價格模擬法------------------------------------------29
貳 等權移動平均法------------------------------------------32
參 指數加權移動平均法--------------------------------------33
肆 GARCH(1,1)----------------------------------------------35
伍 EGARCH(1,1)---------------------------------------------35
第四章 實證結果--------------------------------------------36
第一節 歷史價格模擬法--------------------------------------36
壹 台股指數持有期間一日------------------------------------36
貳 台股指數持有期間為九日----------------------------------42
參 歷史價格模擬法結論--------------------------------------47
肆 以歷史價格法進行風險控管的策略--------------------------48
第二節 等權移動平均法--------------------------------------49
壹 以等權移動平均法估算VaR的效率---------------------------49
貳 以等權移動平均法進行風險控管----------------------------54
第三節 指數加權移動平均法----------------------------------55
壹 以指數加權移動平均法估算VaR的效率-----------------------55
貳 以指數加權移動平均法進行風險控管------------------------58
第四節 Garch與EGARCH估計法---------------------------------59
一 GARCH(1,1)----------------------------------------------60
二 EGARCH(1,1)---------------------------------------------63
第五節 結論------------------------------------------------66
壹 實證結果------------------------------------------------66
貳 建制VaR模式下的風險控管系統-----------------------------66
第五章 結論與建議------------------------------------------69
第一節 估算VaR的效率---------------------------------------69
第二節 研究限制--------------------------------------------72
第三節 給後續研究者建議------------------------------------72
參考文獻----------------------------------------------------73
圖表目錄
圖 2.1 VaR圖例-----------------------------------------------------------------6
圖 2.2 價格與報酬間的內凹(Convexity)現-----------------------------------------13
圖 2.3 胖尾與常態分配比較------------------------------------------------------22
圖 4.1 台股指數 78/5/26-87/2/27 間 2500筆收盤資料------------------------------37
圖 4.2 86/4/11-87/2/27 間 250筆收盤資料----------------------------------------38
圖 4.3 台股指數 86/10/14-87/2/27 間 100筆收盤資料------------------------------38
圖 4.4 歷史價格模擬法求算 VaR 效率比較表---------------------------------------40
圖 4.5 持有期間為一日，信賴水準 95%下誤差的數量分配圖--------------------------40
圖 4.6 持有期間為一日，信賴水準 99%下誤差的數量分配圖--------------------------41
圖 4.7 持有期間9日，信賴水準 95%與 99%下，與持有大盤指數九日損益的比較圖-------43
圖 4.8 持有9天中報酬小於 VaR值天數的數量圖-------------------------------------44
圖 4.9 持有9天中報酬小於 VaR值部份之額外損失累計圖-----------------------------44
圖 4.10 持有9天中報酬小於 VaR值天數的數量圖------------------------------------46
圖 4.11 持有9天中，信賴水準 99%下，損失大於 VaR值部份之額外損失累計圖----------46
圖 4.12 用不同期間移動平均估算 VaR(95%,1Day)的效率比較圖-----------------------50
圖 4.13 46，288天移動平均估算 VaR(95%,1Day)與日報酬比較圖----------------------51
圖 4.14 9天移動平均 VaR(95%,1DaY)與日報酬比較圖--------------------------------51
圖 4.15 用不同期間移動平均估算 VaR(99%,1Day)的效率比較圖-----------------------52
圖 4.16 144，288 天移動平均 VaR(99%,1Day)與日報酬比較圖------------------------53
圖 4.17 46，288 天移動平均 VaR(99%,1Day)與日報酬比較圖-------------------------53
圖 4.18 指數加權移動平均法 λ=0.8 與 λ=0.94 之VaR與日報酬比較圖---------------56
圖 4.19 指數加權移動平均法 λ=0.8 與 λ=0.94之VaR與日報酬放大比較圖------------56
圖 4.20 指數加權移動平均法 λ=0.8 與 λ=0.94之VaR誤差比較圖--------------------57
圖 4.21 台股(78/05/26-87/02/27)日報酬分配圖------------------------------------59
圖 4.22 GRACH預估誤差----------------------------------------------------------60
圖 4.23 GRACH模型，樣本外累計誤差比較圖----------------------------------------62
圖 4.24 台股指數波動度移動平均比較圖-------------------------------------------63
圖 4.25 EGRACH Residual--------------------------------------------------------64
圖 4.26 EGRACH模型，樣本外累計誤差比較圖---------------------------------------65
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