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研究生: 張弦鈞
Chang, Hsien Chun
論文名稱: 時間數列模型應用於合成型抵押擔保債務憑證之評價與預測
Time series model apply to price and predict for Synthetic CDOs
指導教授: 劉惠美
Liu, Hui Mei
陳麗霞
Chen, Li Hsia
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 商學院 - 統計學系
Department of Statistics
論文出版年: 2015
畢業學年度: 103
語文別: 中文
論文頁數: 70
中文關鍵詞: 合成型抵押擔保債務憑證單因子關聯結構模型NIG分配動態評價模型
外文關鍵詞: synthetic CDOs, one factor copula model, NIG distribution, Dynamic model
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  • 根據以往探討評價合成型抵押擔保債務憑證之文獻研究,最廣泛使用的方法應為大樣本一致性資產組合(large homogeneous portfolio portfolio;LHP)假設之單因子常態關聯結構模型來評價,但會因為常態分配的厚尾度及偏斜性造成與市場報價間的差異過大,且會造成相關性微笑曲線現象。故像是Kalemanova et al.在2007年提出之應用LHP假設的單因子Normal Inverse Gaussian(NIG)關聯結構模型以及邱嬿燁(2007)提出NIG及Closed Skew Normal(CSN)複合分配之單因子關聯結構模型(MIX模型)皆是為了改善其在各分劵評價時能達到更佳的評價結果
    ,然而過去的文獻在評價合成型抵押擔保債務憑證時,需要將CDS價差、各分劵真實報價之資訊導入模型,並藉由此兩種資訊進而得到相關係數及報價,故靜態模型大多為事後之驗證,在靜態模型方面,我們嘗試使用不同概念之CDS取法以及相對到期日期數遞減之概念來比較此兩種不同方法與原始的關聯結構模型進行比較分析,在動態模型方面,我們應用與時間序列相關之方法套入以往的評價模型,針對不同商品結構的合成型抵押擔保債券評價,並由實證分析來比較此兩種模型,而在最後,我們利用時間序列模型來對各分劵進行預測。


    目錄
    謝辭 I
    摘要 II
    Abstract III
    表目錄 VI
    圖目錄 VII
    第一章 緒論 1
    第一節 研究背景與動機 1
    第二節 研究目的 1
    第三節 抵押擔保債務憑證(Collateralized Debtbligation ,CDO) 2
    第四節 合成型抵押擔保債務憑證(Synthetic CDOs ) 3
    第五節 信用違約交換(Credit Default Swaps ,CDS) 4
    第六節 信用違約指數(Credit Default Indexes) 7
    第七節 本文架構 9
    第二章 文獻回顧 10
    第一節 單因子關聯結構模型(OneFactorCopula Model) 10
    第二節 Normal Inverse Gaussian Distribution(NIG分配) 12
    第三章 合成型CDO之評價方法與單因子關聯結構模型 13
    第一節 合成型抵押擔保債務憑證之評價方法 13
    第二節 應用LHP假設之單因子高斯關聯結構模型 17
    第三節 NIG分配性質及定義 22
    第四節 應用LHP假設之單因子NIG關聯結構模型 26
    第四章 動態模型及評價方法 31
    第一節 動態模型的演進 31
    第二節 動態模型之損失分配 33
    第三節 動態模型之評價方法 38
    第五章 實證分析:評價DJ iTraxx 40
    第一節 不同CDS價差取法對各分券評價之影響 42
    第二節 期數遞減對評價之影響 49
    第三節 動態模型之評價 57
    第四節 以時間序列模型對各分劵做預測 62
    第六章 結論與建議 65
    參考文獻 68
    附錄一 70

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    國立政治大學統計學系碩士論文,台北市。

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