跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(44.200.171.74) 您好!臺灣時間:2022/08/12 07:23
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:曾耀慶
研究生(外文):Yaw-Ching Tseng
論文名稱:銀行隔夜拆款風險值模型估測之研究--歷史模擬法
論文名稱(外文):The Empirical Studies of Interbank Overnight Call Loan VaR Model Estimating by Historical Simulation
指導教授:邢慰祖邢慰祖引用關係林楚雄林楚雄引用關係
指導教授(外文):Wey-Tzuu Shyng DrChu-Hsiung Lin
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄第一科技大學
系所名稱:財務管理所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:71
中文關鍵詞:關鍵字:風險值修正歷史模擬法Robust 指數加權移動平均法
外文關鍵詞:Robust EWMAKey words: VaRhistorical simulation
相關次數:
  • 被引用被引用:1
  • 點閱點閱:212
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1

摘 要
本研究根據1989年7月21日至2001年12月7日臺灣銀行間隔夜拆款成交利率來比較分析原始歷史模擬法及改良式歷史模擬法(簡單加權移動平均法、指數加權移動平均法及Robust指數加權移動平均法)估測風險值(Value-at-Risk,VaR)之準確性,實證結果顯示,改良式歷史模擬法確能提昇VaR估計的準確性,同時簡單加權移動平均法較之於指數加權移動平均法、Robust指數加權移動平均法,VaR估測的準確性更佳。


Abstract
This study according to the data of Taiwan interbank overnight call loan rates from July 21, 1989 to December 7, 2001 to comparing the performances of the value-at-risk model estimated by historical simulation and improving accuracy historical simulation methods. (including SMA, EWMA and Robust EWMA)
Following conclusions are drawn from the empirical results of this study:
1. It is important to improve accuracy when incorporating volatility updating into the historical simulation method for value-at-risk.
2. In general, the SMA estimator often outperforms the accuracy of EWMA and Robust.


目  錄
中文摘要i
英文摘要ii
誌謝iii
目錄iv
表目錄v
圖目錄viii
壹、緒論1
一、研究動機1
二、研究目的3
三、研究架構5
貳、文獻探討7
一、我國金融同業新台幣拆款市場沿革7
二、風險值(VaR)觀念介紹17
三、VaR之不同衡量方法21
四、國內相關文獻回顧30
參、研究方法32
一、估計變異數的方法32
二、修正歷史資料的歷史模擬法35
三、Robust指數加權移動平均估計法36
四、模型評估方法38
肆、實證結果41
一、資料來源與說明41
二、歷史模擬法之實證結果43
伍、結論與建議64
一、結論64
二、後續研究之建議67
參考文獻68

表 目 錄
表2-1 金融市場交易概況表(依期限別分類)13
表2-2 金融市場交易概況表(依期限別分類)14
表2-3 金融業拆款市場拆出交易概況表(依機構別分類)15
表2-4 金融業拆款市場拆進交易概況表(依機構別分類)16
表3-1 Kupiec(1995)檢定法之臨界值表39
表4-1 隔夜拆款利率報酬率資料之敘述統計量計算結果41
表4-2 累積失敗總次數與失敗率:歷史模擬法與修正方法43
表4-3 歷史模擬法之Kupiec檢定46
表4-4 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入SMA(100;100)46
表4-5 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入SMA(100;250)47
表4-6 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入SMA(100;5 00)47
表4-7 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入SMA(250;100)47
表4-8 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入SMA(250;250)47
表4-9 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入SMA(250;500)48
表4-10 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入SMA(500;100)48
表4-11 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入SMA(500;250)48
表4-12 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入SMA(500;500)48
表4-13 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;EWMA(100;100)49
表4-14 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;EWMA (100;250)49
表4-15 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;EWMA (100;500)49
表4-16 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;EWMA (250;100)49
表4-17 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;EWMA (250;250)50
表4-18 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;EWMA (250;500)50
表4-19 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;EWMA (500;100)50
表4-20 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;EWMA (500;250)50
表4-21 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;EWMA (500;500)51
表4-22 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;EWMA(100;100)51
表4-23 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;EWMA(100;250)51
表4-24 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;EWMA(100;500)51
表4-25 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;EWMA(250;100)52
表4-26 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;EWMA(250;250)52
表4-27 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;EWMA(250;500)52
表4-28 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;EWMA(500;100)52
表4-29 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;EWMA(500;250)53
表4-30 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;EWMA(500;500)53
表4-31 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;EWMA(100;100)53
表4-32 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;EWMA(100;250)53
表4-33 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;EWMA(100;500)54
表4-34 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;EWMA(250;100)54
表4-35 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;EWMA(250;250)54
表4-36 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;EWMA(250;500)54
表4-37 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;EWMA(500;100)55
表4-38 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;EWMA(500;250)55
表4-39 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;EWMA(500;500)55
表4-40 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;Robust(100;100)55
表4-41 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;Robust(100;250)56
表4-42 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;Robust(100;500)56
表4-43 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;Robust(250;100)56
表4-44 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;Robust(250;250)56
表4-45 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;Robust(250;500)57
表4-46 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;Robust(500;100)57
表4-47 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;Robust(500;250)57
表4-48 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.94;Robust(500;500)57
表4-49 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;Robust(100;100)58
表4-50 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;Robust(100;250)58
表4-51 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;Robust(100;500)58
表4-52 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;Robust(250;100)58
表4-53 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;Robust(250;250)59
表4-54 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;Robust(250;500)59
表4-55 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;Robust(500;100)59
表4-56 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;Robust(500;250)59
表4-57 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.97;Robust(500;500)60
表4-58 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;Robust(100;100)60
表4-59 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;Robust(100;250)60
表4-60 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;Robust(100;500)60
表4-61 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;Robust(250;100)61
表4-62 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;Robust(250;250)61
表4-63 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;Robust(250;500)61
表4-64 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;Robust(500;100)61
表4-65 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;Robust(500;250)62
表4-66 歷史模擬法之Kupiec檢定;引入λ=0.99;Robust(500;500)62

圖 目 錄
圖1-1 研究流程圖6


參 考 文 獻1. 李麗華,2000,風險值應用於資產分配之研究─以股票市場為例,國立東華大學企業管理學系,碩士論文。2. 林潔珍,2000,風險值之衡量與驗證─以台灣債券市場投資組合為例,國立台灣大學財務金融學研究所,碩士論文。3. 周忠賢,2000,風險值衡量法的比較─匯率之實證研究,輔仁大學金融研究所,碩士論文。4. 施遵驊,1994,“改進同業拆款市場專案小組總結報告”,中央銀行季刊,第十六卷,第四期,頁35-55,12月1日。5. 陳若鈺,1999,風險值(Value at Risk)的衡量與驗證:台灣股匯市之實證,國立台灣大學財務金融學研究所,碩士論文。6. 黃志典,1996,“我國、美國及日本拆款市場之比較”,台灣經濟金融月刊,頁1-6,5月1日。7. 張簡彰程,2001,增進模擬法估計風險值績效之研究─以台灣股票市場為例,義守大學管理科學研究所,碩士論文。8. 賴柏志,2001,“國內金融資產投資組合風險值壓力測試之研究─混成模型於極端值的應用”,貨幣觀測與信用評等,頁108-113,1月。9. 盧陽正,涂登才,2000,“考慮極端事件之VaR風險管理模式”,第五屆亞太金融中心學術研討會,頁1-19。10. Alexander,C.O. and C.T. Leigh, 1997, “On the Covariance Matrics Used in Value at Risk Models”, The journal of Derivatives, pp. 50-6211. Baillie, R. and R. DeGennaro, 1990, “Stock Returns and Volatility”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 25, pp. 203-214.12. Beder, T., 1995, “VaR:seductive but dagngerous”, Financial Analysis Journal, 51, pp. 12-24. 13. Bollerslev,T.,1986, “Generalized Autoregressive Conditional Hetro-scedasticity”, Journal of Econometrics, V31, pp. 307-327.14. Bollerslev, T., R. Chou and K. Kroner, 1992,“ARCH Modeling in Finance:A Review of Theory and Empirical Evidence”, Journal of Econometrics, 52, pp. 5-59.15. Boudoukh, J ,M. Richardson and R. Whilelaw,1997, “Investigation of a Class of Volatility Estimators”, Journal of Derivatives, 4, pp.63-71.16. Danielsson, J. and C.G. de Vries, 1997c, “Tail index and quantile estimation with high frequency data”, Journal of Empirical Finance,pp.241-257.17. Dowd, K.,1998, Beyond Value-at-Risk:The New Science of Risk Management ,Wiley.18. Duffie, D. and Pan, J.,1997, “An Overview of Value at Risk”, The Journal of Derivatives, pp. 7-49.19. El-Jahel,L., Perraudin, W. and Sellin. P.,1999, “Value at Risk for Derivatives”, The Jounal of Derivatives, pp. 7-26.20. Engle, R.F., 1982, “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimate of the Variance of United Kingdom Inflation”, Econometrica, V50, pp. 987-1007.21. Goorbergh, R. V. D. and P. Vlaar,1999, “Value-at-Risk Analysis of Stock Returns Historical Simulation, Variance Techniques or Tail Index Estimation?”,http://www.gloriamundi.org.22. Guermat Cherief and Richard D.F. Harris,2000, “Robust Conditional Variance Estimation and Value-at-Risk?”, Working Paper. http://www.ssrn.com23. Hamilton, J.,1991, “A Quasi-Bayesian Approach to Estimating Parameters for Mixture of Normal Distributions”, Journal of Business and Economics Statistics, V.9, No.1, pp. 27-39.24. Hendricks, D.,1996, “Evaluation Of Value-at-Risk Models Using historical Data”, Economic Policy Review, Federal Reserve Bank of New York, 2, April, pp. 39-69.25. Ho, T., 1992, “Key rate durations:measures of interest rates risks”,Journal of Fixed Income, 2, pp. 29-44.26. Hull, J. and White, A.,1998, “Incorporating volatility updating into the historical Simulation method for value-at-risk”, Journal of risk, pp. 5-19.27. Hull, J. and White, A.,1998, “Value at Risk When Daily Changes in Market Variables Are not Normally Distributed”, The Journal of Derivatives, pp. 9-19.28. J.P. Morgan Documents,1995, “ RiskMetrics”.29. J.P. Morgan,1996, RiskMetrics Technical Document, 4th edition.30. Jackson, P., Maude,D.J. and Perraudin,W.,1997, “Bank Capital and Value at Risk”, The Journal of Derivatives, pp. 73-8931. Jorion, P.,1996, “Value at Risk”, IRWIN publishing.32. Jorion,1997a, VALUE AT RISK —The New Benchmark for Controlling Market Risk.33. Jorion,1997b, “Risk2:Measuring the Risk in Value at Risk”, Financial Analysis Journal, November/December, pp. 47-56.34. .Jorion, Philippe,2000, Value at Risk, McGraw Hill.35. Kupiec, P.,1995, “Techniques for Verifying the Accurancy of Risk Measurement models”, The Journal of Derivatives, , pp. 73-84.36. Nelson, D. and D. Foster,1996, “Asymptotic Filtering Theory for Univerate ARCH Models”, Econometrica, 62, pp. 1-41.37. Singh, M.K.,1997, “Value at Risk Using Principal Components Analysis”,The Journal of Portfolio Management, fall, 1997.38. Thomas S. Y. Ho, Michael Z. H. Chen, and Fred H.T.Eng,1996, “VaR Analytics:Portfolio Structure, Key Rate Convexities, and VaR Betas”, The Journal of Portfolio Management, fall, 1996.39. Venkataraman,S.,1997, “Value at Risk for A Mixture of Normal Distributions:The Use of Qusai-Bayesian Estimation Techniques”, Economics Perspectives, Federal Reserve Bank of Chicago, V21, Issue 2, pp. 2-13.40. Vlaar, Peter J.G.,2000, “Value at Risk models for Dutch bond portfolios”, Journal of Banking and Finance, 24,7, pp. 1131-1154.41. Zangari,P.,1996,“An Improved Methodology for Measuring VaR”,RiskMwtricsTM-Monitor, Second Quarter, New York.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top