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研究生: 陳育偉
Chen,Yu-Wei
論文名稱: 市場風險因子情境產生方法之研究
Methodology for Risk Factors Scenario Generation
指導教授: 謝明華
Hsieh,Ming-Hua
陳松男
Chen,Son-Nan
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 商學院 - 資訊管理學系
Department of Management Information System
論文出版年: 2007
畢業學年度: 95
語文別: 中文
論文頁數: 69
中文關鍵詞: 市場風險蒙地卡羅共變異數矩陣主成分分析
外文關鍵詞: Market Risk, Monte Carlo, Covariance Matrix, Principal Component Analysis
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  • 由於金融事件層出不窮,控管風險已成為銀行、證券、保險各種金融產業的重要課題。其中Value-at-Risk(VaR)模型為銀行與證券業最常用來衡量其市場風險的模型。VaR模型中的蒙地卡羅模擬法是將投資組合持有部位以適當的市場風險因子來表示,接著產生市場風險因子的各種情境,再結合評價公式以求得投資組合在某一段持有期間內、某一信心水準之下的最低價值,再將最低價值減去原來之價值,便為可能的最大損失(Jorion, 2007)。

    使用蒙地卡羅模擬法產生市場風險因子的各種情境,必須先估計市場風險因子的共變異數矩陣,再藉此模擬出數千種市場風險因子情境。本研究便是將蒙地卡羅模擬法加入隨著時間改變之共變異數矩陣(time-varying covariance matrix)的概念並減少市場風險因子個數,利用蒙地卡羅模擬法配合Constant模型、UWMA模型、EWMA模型、Orthogonal EWMA模型、Orthogonal GARCH模型、PCA EWMA模型、PCA GARCH模型來產生市場風險因子未來的情境並比較各方法對長天期與短天期風險衡量之優劣。結果顯示PCA EWMA模型的效果最好,因此建議各大金融機構可採用PCA EWMA模型來控管其投資組合短天期與長天期的市場風險。


    第一章 緒論 - 2 -
    第一節 研究背景 - 2 -
    第二節 研究動機與目的 - 3 -
    第二章 文獻探討 - 5 -
    第一節 變異數估計方法 - 5 -
    第二節 共變異數矩陣估計方法 - 9 -
    第三節 模型評估方法 - 13 -
    第三章 研究方法 - 14 -
    第四章 實證分析 - 17 -
    第一節 資料選取 - 17 -
    第二節 分析結果 - 18 -
    第五章 結論與建議 - 23 -
    第一節 結論 - 23 -
    第二節 建議 - 24 -
    參考文獻 - 25 -
    附錄 - 26 -

    Alexander, C.O. (2004), Market Model: A Guide to Financial Data Analysis, John Wiley & Sons Ltd
    Alexander, C.O. (2000), 'Orthogonal methods for generating large positive semi-definite covariance matrices', ISMA Centre Discussion Papers in Finance 2000-06
    Alexander, C.O. & Leigh, C. (1997), 'On the covariance matrices used in VAR models', Journal of derivative 4(3), 50-62
    Bank for International Settlements (1996) 'Amendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risks'
    Bollerslev, T. (1986), 'Generalised autoregressive conditional heteroskedasticy', Journal of Econometrics 31, 307-327
    Engle, R.F. (1982), 'Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of UK inflation', Econometric 50, 987-1007
    Golub, B. & Tilman, L. (2000), Risk Management: Approaches for Fixed Income Markets, John Wiley & Sons Ltd
    Jorion, P. (2007), Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk, McGraw-Hill
    Morgan, J.P. & Reuters (1996),'RiskMetrics Technical Document, 4th edition', Technical report, Morgan Guaranty and Reuters
    Singh, M. (1997), 'Value at Risk Using Principal Components Analysis', Journal of Portfolio Management 24, 101-113

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