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研究生:陳達生
研究生(外文):Ta Sheng-Chen
論文名稱:商業銀行如何藉由信用衍生性商品規避信用風險
論文名稱(外文):How could commercial banks avoid credit risk by using credit derivatives
指導教授:陳錦村陳錦村引用關係
指導教授(外文):Jing- Twen Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:財務金融學系碩士在職專班
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:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:73
中文關鍵詞:信用衍生性商品信用違約交換Logit 模型KMV法信用連結債券
外文關鍵詞:Logit ModelKMVCredit Linked NoteCredit Default SwapCredit Derivatives
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摘要
國際清算銀行將於2006年實施BASEL II ,新協定對信用風險的計算及評估方法做了大幅修改,也允許銀行採用信用風險抵減技術來降低信用風險。故可預見商業銀行信用風險管理能力及技術的提升,以及信用風險抵減技術的運用對銀行營運績效及資本的節省舉足輕重。
本研究探討商業銀行(1)如何建立避險篩選機制並運用信用風險模型來選擇適當標的,據以利用信用衍生性商品來規避信用風險(2)探討信用違約交換此一具保障功能之信用衍生性商品的定價與市場報價(3)信用違約交換及信用連結債券二種信用衍生性商品對資本計提的影響。
實證結果摘要如下:
一、信用衍生性商品的標的資產應挑選具有公開資訊的公司,故挑選上市上櫃達三年者,另挑選非十足擔保授信,金額達新台幣一億元以上或產業授信集中度已達銀行淨值80%者之授信客戶,利用KMV法及Logit模型計算違約機率,再用CreditManager計算信用風險值,選擇信用風險值較大之授信客戶做為規避信用風險之標的。
二、CDS的定價較放款收益為高,致使信用保障承買人,不願意支付該遠高於放款信用加碼的價格,故會再參考其他產品市場報價,例如資產交換(Asset Swap)的價格來找出一低於CDS理論價格,但可能為市場信用保障承買人及提供人雙方所接受的價格,做為實際報價。
三、信用衍生性金融商品在資本計提的節省效果會因信用衍生性商品契約與標的資產之授信契約二者不同到期日或不同幣別而有所不同。基本上,在銀行簿使用CDS,計算風險性資產的權數是20%;在銀行簿使用CLN,因具有現金保障效果,計算風險性資產的權數是0%,二者均有明顯資本計提的節省效果。
Abstract

The Bank for International Settlement will implement BASEL II on 2006. This new Accord has made some big changes on the calculation and evaluation of the credit risk. It also allows banks to employ some credit risk mitigation skills. Thus, it is foreseeable that, among the commercial banks, the improvement of credit risk management ability and skill and the application of the credit risk mitigation skills will have some critical effects on bank performance and its capital savings.

This research studied the commercial banks(1)how to establish selection system for hedging and use credit risk model to select proper loan assets to avoid credit risk by using credit derivatives;(2)how to price Credit Default Swap;(3)how to evaluate the effect of –Credit Default Swap and Credit Linked Note - on its’ capital charges.

The empirical results are summarized below:
The underlying assets of the credit derivatives shall be companies with open information. Thus, we picked companies that are openly traded in the security markets for more than 3 years. We also selected companies with non-fully secured loan exceeded NT$ 100 millions, or those with industry-specified loan ratio reached 80% of bank’s net asset value. We then used KMV and Logit model to calculate for their probability of default, and CreditManager for credit value-at-risk, to select those customers with higher credit risk to be the target of credit risk avoidance.

CDS price is higher than the loan yield spread. Thus the protection buyer, unwilling to pay for this credit spread, will consider market prices for other products, such as Asset Swap, to find a price that is lower than the theoretical CDS price yet acceptable to both the protection buyer and the protection seller, to be the actual offer price.

Saving effect of capital charges on the credit derivatives will be affected by different maturity dates or currency between credit derivatives contract and loan contract of underlying assets. Basically, using CDS on the banking book, weighted index in calculating risk asset is 20%, whereas the CLN, due to its cash protection effect, has a weighted index of 0%. Both provide significant saving effect on capital charges.
目錄
第一章 緒論.......................................................1
第一節 研究動機與目的.........................................1
第二節 研究內容與架構.........................................3
第二章 文獻回顧...................................................6
第一節 傳統信用風險衡量方法...................................6
第二節 類神經網路分析法.......................................8
第三節 機構法人開發之現代信用風險模...........................8
第四節 信用衍生性商品.........................................9
第三章 避險篩選機制與研究模型....................................15
第一節 避險篩選原則..........................................16
第二節 KMV法.................................................17
第三節 Logit模型.............................................24
第四節 Kolmogorov-Smironov Test...............................25
第五節 信用計量法(CreditMetrics)..............................29
第六節 CreditManager系統介紹.................................32
第七節 信用衍生信商品之定價方法...............................33
第四章 實證結果..................................................39
第一節 KMV法之違約機率.......................................39
第二節 K-S法之實證結果.......................................40
第三節 Logit模型計算出之違約機率.............................42
第四節 CreditManager計算出之結果.............................44
第五節 信用衍生性商品之定價...................................46
第五章 CDS及CLN對銀行資本計提之影響.............................51
第一節 銀行簿信用風險性資產之計算............................51
第二節 交易簿風險性資產之計算................................55
第三節 CDS及CLN交易對銀行資本計提的影響.....................57
第六章 結論及建議.................................................61
第一節 結論..................................................61
第二節 研究限制及後續研究建議................................62
參考文獻..........................................................64
附錄..............................................................67
參考文獻
中文部分
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英文部分
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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