臺灣博碩士論文加值系統

本文結合系統因子模型、多期自由現金流量模型及傅立葉轉換法，以建立一個處理資產組合信用風險的模型。

利用系統因子模型，可以將資產組合中，公司間自由現金流量聯結到共同的經濟狀態變數上，使得相關性的問題得以很容易的處理；利用隨機自由現金流量模型，可以模擬未來各期的公司價值，再和違約點比較，即可獲得違約機率；在給定某一經濟狀態下，各公司的違約機率為獨立的，所以可以利用傅立葉轉換法得到資產組合的違約和損失機率分配之估計。

實際應用上，利用所架構的模型，可以計算出未來不同時點的違約分配與損失分配之估計；再利用所得到的損失分配，可以對債權抵押受益憑證(CBO)的資產群組進行切割以獲得不同信用等級的證券即其評價。

The purpose of this research is to develop a portfolio credit risk evaluation model that not only provides estimations of portfolio default and loss distributions but also is simpler and flexible in implementing than other models. We adopt a cash-flow based structure form credit model and employ a Fourier Transform method with a factor model to handle the default correlation issues. By using this portfolio credit risk evaluation model, we can obtain the portfolio loss distributions in future periods and use it to design different credit rating trenches for a Collateralized Bond Obligation (CBO).

口試委員會審定書………………….…………………………… i
誌謝 ………………………………………………………………. ii
中文摘要…….…………………………………………………… iii
英文摘要…… ..……………………………………………………. iv
目錄…… ..…………………………………………………………. v
圖目…… ..…………………………………………………………. vi
表目…… ..…………………………………………………………. vii

第一章 序論………………………………………………… 1
第二章 研究方法…………………………………………… 3
2.1 多期隨機自由現金流量模型…………………………… 3
2.2 系統因子模型…………………………………………… 7
2.3 傅立葉轉法 ………………………………………… 10
2.4 資料處理與模擬………………………………………… 14
第三章 實證與應用………………………………………… 17
3.1 虛擬資產組合…………………………………………… 17
3.2 應用……………………………………………………… 19
3.2.1 資料來源 ………………………………………… 19
3.2.2 資料處理……………………………………………… 20
3.2.3 計算信用風險參數…………..……………………… 21
3.2.4 CBO群組切割 ………………………………………… 26
第四章 結論………………………………………………… 32
參考文獻……………………………………………………… 33
附錄…………………………………………………………… 34

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