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研究生:戴佩芳
研究生(外文):Pei-Fang Dai
論文名稱:CreditMetricsTM信用風險模型實證分析與應用介面設計-以台灣某商業銀行為例
論文名稱(外文):Empirical Analysis and Graph User Interface of Credit Risk Model
指導教授:張焯然張焯然引用關係
指導教授(外文):Jow-Ran Chang
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:科技管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
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:49
中文關鍵詞:信用風險違約相關使用者介面
外文關鍵詞:credit riskdefault correlationgraph user interface
相關次數:
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本文以國內某家商業銀行為個案以進行研究,依據此商業銀行放款的企業客戶未來可能產生的信用風險去建立信用風險模型,主要將應用J.P. Morgan所提出的CreditMetricsTM進行風險值的估算。其中,使用此商業銀行本身建立的每期信用評等表得出信用變遷矩陣,並應用台灣產業指數資料進行企業間違約關連性的估測,進一步探討無公開資訊之未上市上櫃企業在這樣的模式下如何進行違約相關的計算。
而本文將設計一套互動程式介面,從違約率至單一信用風險值、信用組合風險值皆將之置入介面系統中,經由資料庫的建立即可從介面中擷取相關資訊,並且每當資料庫更新時,其可藉由程式的資料庫擷取功能隨時更新各種數值,希望能夠提供本個案商業銀行一種估計信用風險的工具。
I will pay attention on how to construct the credit risk system capable of measuring an extent of damage cause to default of debtors (corporate). I set up credit risk model by quoting credit risk evaluation of CreditMetricsTM developed by J.P. Morgan company. Among this study, the transition matrix can be derived from using the rating information of the commercial bank’s debtors, and the default correlation between debtors (corporate) will be discussed by means of Index Information collected from Taiwan Economic Journal (TEJ). Moreover, I will step further to discuss how to evaluate default correlation of the corporate in private.
More importantly, a graph user interface will be set up in this paper. Both of single credit VaR(value at risk) and portfolio credit VaR will be calculated in the interface. The interface grabs the necessary data from the database constructed in Microsoft Excel and keeps the credit risk system updated with the latest data. I hope that this GUI will help the commercial bank evaluate credit risk more efficiently.
目 錄
中文摘要...........................................................Ⅰ
英文摘要...........................................................Ⅱ
目錄...............................................................Ⅲ
表目錄.............................................................Ⅳ
圖目錄.............................................................Ⅴ
第一章 緒論........................................................1
第一節 研究動機................................................1
第二節 研究目的................................................2
第三節 研究架構................................................4
第二章 文獻回顧
第一節 當前信用風險管理模型介紹與優缺點分析....................5
第二節 信用風險................................................9
第三章 研究方法...................................................10
第一節 單一債權信用風險值.....................................11
第二節 投資組合之信用風險值...................................15
第四章 模型建構與實證分析.........................................27
第一節 資料來源與設定.........................................27
第二節 模型實際應用效果∼台灣實證資料分析.....................27
第三節 信用風險計算器.........................................40
第五章 結論與未來研究建議.........................................45
第一節 結論...................................................45
第二節 未來研究建議...........................................46
參考文獻...........................................................47
表目錄
表2-1 Credit Risk+和CreditMetricsTM的差異...........................9
表3-1 TCRI對上市、上櫃、興櫃公司之年度變遷機率一覽表................11
表3-2 償還率-債務餘額法...........................................12
表3-3 等級6一年期變遷機率表.......................................13
表3-4 一年期遠期利率(折現率)表..................................13
表3-5 一年後(92年度)各評等價值表................................14
表3-6 評等6之企業下一期轉置機率及報酬率門檻值.....................24
表3-7 i放款企業變遷機率與資產報酬門檻值資料表.....................25
表3-8 下一期不同評等i放款價值....................................25
表4-1 評等變遷次數表(期間:一季) ..................................29
表4-2 評等變遷機率表(期間:一季) .................................30
表4-3 紡織類股迴歸估計參數與可解釋變異R-squared..................34
表4-4 電機機械類股迴歸估計參數與可解釋變異R-squared..............34
表4-5 化學類股迴歸估計參數與可解釋變異R-squared..................34
表4-6 電子類股迴歸估計參數與可解釋變異R-squared .................34
表4-7 塑膠類股迴歸估計參數與可解釋變異R-squared..................34
表4-8 鋼鐵類股迴歸估計參數與可解釋變異R-squared..................34
表4-9 金融類股迴歸估計參數與可解釋變異R-squared .................34
表4-10 大盤迴歸估計參數與可解釋變異R-squared.....................34
表4-11 股價報酬率相關係數........................................36
表4-12 利用產業相關簡化後的企業相關係數..........................37
表4-13 利用資產總額所估算出的相關係數............................38

圖目錄
圖 3-1 CreditMetricsTM處理架構圖..................................10
圖 3-2 資產報酬率與違約門檻關係圖.................................17
圖 3-3 資產報酬率分配及信用評等變化門檻值.........................23
圖 4-1 紡織類股關係圖.............................................32
圖 4-2 電機機械類股關係圖.........................................32
圖 4-3 電子類股關係圖.............................................32
圖 4-4 塑膠類股關係圖.............................................32
圖 4-5 鋼鐵類股關係圖.............................................33
圖 4-6 金融類股關係圖.............................................33
圖 4-7 化學類股關係圖.............................................33
圖 4-8整體大盤(上市上櫃)的關係圖................................33
圖 4-9 信用風險計算器介面.........................................44
一、中文部分
1. 林佳蓉(2000),「信用風險模型之發展與衡量-以中長期資金運用制度為例」,國立中山大學財務管理學系碩士論文
2. 沈大白、張大成(2003),「信用風險模型評估-以台灣市場為例」,財團法人金融聯合徵信中心委託計畫報告書
3. 蔡嘉倩、敬永康、沈大白(2003),在「運用TEJ資料庫計算台灣債務償還率之研究」財團法人金融聯合徵信中心委託計畫報告書
4. 沈大白、張大成(2003),「信用風險模型效力驗證-以台灣市場為例」,財團法人金融聯合徵信中心委託計畫報告書
5. 張大成(2003),「違約機率與信用評分模型」,台灣金融財務季刊,4卷1期
6. 阮正治 江景清(2003),「台灣企業信用評分模型建置與驗證」,信用資訊
7. 洪明欽(2003),「蒙地卡羅模擬法在信用風險評量之應用—以資產價值模型為例」,東吳大學商用數學系副教授,信用資訊與評等月刊。
8. 徐如慧(2003a),「銀行內部評等系統實務運作概況」,臺灣證券交易所證交資料,第490 期,頁36-52。
9. 徐如慧(2003a),「信用風險內部評等法之一:企業金融(上)、(下)」,臺灣證券交易所證交資料
10. 蕭珍隆(2003),「銀行授信信用風險溢酬之衡量」,國立中山大學財務管理所碩士論文
11. 陳建良(2004),「違約機率與銀行信用風險管理之探討」,國立中山大學財務管理學系碩士論文
12. 耿智群(2004),「信用風險模型應用於金融資產證券化之研究-以CreditMetricsTM為例」,國立中山大學財務管理所碩士論文
13. 周大慶、沈大白、張大成、敬永康、柯瓊鳳(2002/2),『風險管理新標竿 風險值理論與應用』,智勝文化
14. 陳錦村(2003/12),『風險管理概要-個案與實務』,新陸書局
15. 劉威漢(2004/3),『財金風險管理 理論、應用與發展趨勢』,智勝文化
16. 楊子宸(2005),「投資組合之信用風險值-以台灣上市公司為例」,清華大學科技管理所計量財務金融組未出版之碩士論文
二、英文部分
1. Anthony, S. and L. Allen, “Credit Risk Measurement, New Approaches to Value at Risk and Other Paradigms,” 2nd ed. New York: John Wiley & Sons, Inc.2002:107-120, 135-141
2. Basel Committee on Banking Supervision, “Consultative Document: The New Basel Capital Accord,” 2003, April 28.
3. Bernd, E., H. Evelyn, and T. Dirk, “Measuring the Discriminative Power of Rating Systems,” Discussion paper Series 2: Banking and Financial Supervision, No 01/2003
4. Crouhy, M., D. Galai, and R. Mark, 2000, “A comparative analysis of current credit risk models,” Journal of Banking and Finance, pp59-117
5. Fama, E., “Term Premiums and Default Premiums in Money Markets”, Journal of Financial Economics, 1986. Vol 17, No 1, pp 175-196.
6. Gupton, G. M., C. Finger, and M. Bhatia, 1997, CreditMetricsTM - Technical Document, J.P. Morgan&Co. Incorporated, New York.
7. JP Morgan, 1997,“CreditMetricsTM-Technical Document”1st Ed..
8. Jafry, Y. and T. Schuermann, 2003, “Metrics for Comparing Credit Migration Matrices”, Wharton Financial Institutions Working Paper #03-08.
9. Kern, M. and B. Rudolph, 2001, Comparative Analysis of Alternative Credit Risk Models - an Application on German Middle Market Loan Portfolios, CFS Working Paper No. 2001/03, Center for Financial Studies, Frankfurt and Main
10. Lutz, H., 2003, “Calibrating the CreditMetricsTM Correlation Concept for Non-Publicly-Traded Corporations-Empirical Evidence from Germany, JEL-classification:G11,G21.
11. Markus, K., and B. Rudolph., “Comparative Analysis of Alternative Credit Risk Models~An Application on German Middle Market Loan Portfolios,” CFS Working Paper No. 2001/03
12. McKinsey and Co. Credit Portfolio View. New York: 1997
13. Merton, R.C. “On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates.” Journal of Finance (June 1974): 449-470
14. Schonbucher, P. (2000): “Factor models for portfolio credit risk” Bonn University working paper
15. Wilson, T.C. (1997),”Measuring and Managing Credit Portfolio Risk:
part1:Modelling Systemic Default Risk”,The Journal of Lending & Credit Risk
Management,Jul ., pp61-72.
16. BIS II, http://www.bis.org/index.htm Bank for international settlements/Basel Committee /Basel II: Revised international capital framework. June 2004.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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