臺灣博碩士論文加值系統

本研究針對台灣五十成份股中統一、台塑、台積電及元大京華四家公司之週股價作實證分析，參考國內外文獻，選擇歷史模擬法及蒙地卡羅模擬法做為風險值模型，以象徵性指標及回溯測試驗證模型精確性，本研究發現在93年度由於319槍擊案此一事件導致股價波動極大，因此在歷史模擬法部份產生了風險值誤差，而蒙地卡羅模擬法在超限次數部份，表現優於歷史模擬法，也較不受極端事件影響；最後依據驗證之結果建置風險值評估系統。

We apply two methods, historical simulation method and Monte Carlo method, to construct the Value-at-Risk (VAR) model. The data is the weekly stock price and the selected companies are based on Taiwan 50-index. Four companies, UPEC, FPG, TSMC, and YCPS, are chosen from Taiwan 50-index for the experiment. Results show that there is a dramatic error occurred when the historical simulation method was used. This is because of the political event on March 19th, 2004. However, the results of backtesting for the Monte Carlo simulation method show that it is more robust than historical simulation method.

目錄
目錄 II
表目錄 II
圖目錄 II
第一章 緒論 2
第一節 簡介 2
第二節 研究目的 2
第三節 研究流程 2
第二章 理論探討與文獻回顧 2
第一節 風險值之定義 2
第二節 風險值方法介紹 2
第三節 相關文獻探討與應用 2
一、風險值之定義 2
二、國內外學者之文獻整理 2
第三章 研究設計與方法 2
第一節 樣本資料與研究設計 2
一、樣本資料來源 2
二、樣本期間 2
三、研究設計 2
第二節研究方法與步驟 2
一、歷史模擬法 2
二、蒙地卡模模擬法 2
第三節 系統開發 2
一、系統開發軟體 2
二、系統架構 2
第四節 系統設計 2
一、使用者介面的選擇 2
二、介面設計原則 2
三、系統資料來源及選擇 2
四、使用者介面設計 2
五、模擬方法 2
第五節 模型績效的檢定 2
一、象徵性比較指標 2
第四章 實證結果及分析 2
第一節 模型實證：歷史模擬法 2
第二節 模型實證：蒙地卡羅法 2
第三節 VaR模型的比較與驗證 2
第四節 系統測試及使用者介面介紹 2
第五章 結論與後續研究建議 2
第一節 研究結論 2
第二節 研究限制 2
第三節 未來研究方向與建議 2
參考文獻 2


表目錄
表2-2-1 歷史模擬法優缺點 2
表2-2-2 蒙地卡羅模擬法優缺點 2
表3-2-1 Application與Applet比較 2
表4-1-1歷史模擬法—95％報酬率與VaR摘要統計表 2
表4-1-2歷史模擬法—99％報酬率與VaR摘要統計表 2
表4-2-1蒙地卡羅模擬法---95％報酬率與VaR摘要統計表 2
表4-2-2蒙地卡羅模擬法---99％報酬率與VaR摘要統計表 2
表4-3-1 95％信心水準下象徵性比較指標整理表 2
表4-3-2 99％信心水準下象徵性比較指標整理表 2


圖目錄
圖 1-5-1 研究流程 2
圖3-2-1 歷史模擬法研究步驟 2
圖3-2-2 Java的圖形介面 2
圖3-2-3 系統架構圖 2
圖4-1-1 歷史模擬法-台積電週報酬率與95％風險值趨勢圖 2
圖4-1-2 歷史模擬法-元大京華週報酬率與95％風險值趨勢圖 2
圖4-1-3 歷史模擬法-台塑週報酬率與95％風險值趨勢圖 2
圖4-1-4 歷史模擬法-統一週報酬率與95％風險值趨勢圖 2
圖4-1-5 歷史模擬法-台積電週報酬率與99％風險值趨勢圖 2
圖4-1-6 歷史模擬法-元大京華週報酬率與99％風險值趨勢圖 2
圖4-1-7 歷史模擬法-統一週報酬率與99％風險值趨勢圖 2
圖4-1-8 歷史模擬法-台塑週報酬率與99％風險值趨勢圖 2
圖4-2-1 歷史模擬法-台積電週報酬率與95％風險值趨勢圖 2
圖4-2-2 歷史模擬法-元大京華週報酬率與95％風險值趨勢圖 2
圖4-2-3 歷史模擬法-台塑週報酬率與95％風險值趨勢圖 2
圖4-2-4 歷史模擬法-統一週報酬率與95％風險值趨勢圖 2
圖4-2-5 歷史模擬法-台積電週報酬率與99％風險值趨勢圖 2
圖4-2-6 歷史模擬法-台塑週報酬率與99％風險值趨勢圖 2
圖4-2-7 歷史模擬法-統一週報酬率與99％風險值趨勢圖 2
圖4-2-8 歷史模擬法-元大京華週報酬率與99％風險值趨勢圖 2
圖4-4-1 使用者介面 2
圖4-4-2 系統範例-投資組合之95％歷史模擬法風險值 2
圖4-4-3 系統範例-投資組合之99％歷史模擬法風險值 2
圖4-4-4 系統範例-投資組合之95％蒙地卡羅模擬法風險值 2
圖4-4-5 系統範例-投資組合之99％蒙地卡羅模擬法風險值 2

一、中文部分
1. 王佳真（1997），『風險值觀念的介紹與運用-以台灣股票市場為例』，國立台灣大學商學研究所碩士論文。
2 蒲建亨（2001），整合VaR 法之衡量與驗證∼以台灣金融市場投資組合為例，政治大學國際貿易學系碩士班未出版論文。
3.吳欣桐（2001），『風險值（Value at Risk）在台灣股市的應用—股
證投資組合之實證分析』，中正大學國際經濟研究所碩士論文。
3.康健廷（2003），我國商業銀行風險值（VaR）評價模型之比較分析，台北大學企業管理學系碩士班未出版論文。
4.張貿易（2003），金融商品投資風險評估之研究-以VaR 模型之歷史模擬法為主，中原大學會計學系碩士班未出版論文。
二、英文部分
1. Alexander, C. O. ,1997, “On the CoVaRiance Matrices Used in Value at Risk
Model.” The Journal of Derivatives, spring, pp. 50-62.
2. Beder, Tanya Styblo ,1995, “VaR：Seductive but Dangerous.” Financial Analysis Journal, September-October.
3. Engel, J. and Gizycki M.,1999,”Conservatism, Accuracy and Efficiency: Comparing Value-at-Risk Models.” Working Paper, Australian Prudential Regulation Authority.
4. Hendricks, D. ,1996, “Evaluation of Value -at-Risk Models Using Historical Data.”Economics Ploicy Review, pp. 39-69.
5. Hull, J. & White, A.,1998,”Value at Risk When Daily Changes in Market
Variables Are Not Normally Distributed”. The Journal of Derivatives, spring, pp.9-19.
6. Jackson, P. & Maude, D. J. & Perraudin, W.,1997,”Bank Capital and Value at Risk”.The Journal of Derivatives, spring, pp. 73-89.
7. Jorion, P. ,1997, “Value at Risk: The New Benchmark for Controlling Market Risk”.IRWIN publishing.
8. J.P. Morgan & Reuters,1996, “Riskmetrics Technical Document”. 4th edtion.