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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:何宗霖
研究生(外文):HO,Jung-Lin
論文名稱:以FitchVector與S&PCDOEvaluator模型設計並分析CDO產品
論文名稱(外文):Application of Fitch Vector and CDO Evaluator Models in Valuing Collateralized Debt Obligations
指導教授:蔡偉澎蔡偉澎引用關係
指導教授(外文):Wei-Pen Tsai
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:金融研究所
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:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:84
中文關鍵詞:擔保債權憑證分券S&P CDO Evaluator模型Fitch 擔保債權憑證分券S&P CDO Evaluator模型Fitch Vector擔保債券憑證分券S&P CDO Evaluator模型Fitch Vector模型
外文關鍵詞:CDOTranchesFitch Vector modelS&P CDO Evaluator
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本文主要應用兩大信用評等公司所提供之Fitch Vector 信用風險模型及CDO Evaluator信用風險模型,探討兩模型的差異性,及兩模型對CDO證券化中各分券之評價,首先我們必須利用該兩模型估算證券化資產池中的聯合損失機率分配函數,並進行分券設計。Fitch VECTOR與S&P CDO Evaluator模型皆是應用整合資料庫商業程式化的簡易模型,透過這兩模型的應用,我們計算損失機率分配及相關變數,運用信用交換的觀念估算現金流量折現的信用貼水價差,即證券化分券之定價利率。由於兩模型應用資料及分析難易有些差異,本研究進行了兩模型之比較及變數之影響重要性分析。結果顯示,就模型而言,較有差異的是CDO Evaluator所估算出各評等的損失率及違約率皆較Fitch Vector為高。

本文採用已發行的Lehman Bro Synthetic Portfolio Notes 2005-10,分別以Fitch Vector、CDO Evaluator計算信用增強水準及信用價差。得知實際切割之分券信用增強相比,Fitch Vector所計算出之各券別信用增強水準皆較實際為低,而S&P CDO Evaluator所計算出各券別信用增強水準則皆較實際為高。而與實際CDO之分券信用價差比較,Fitch Vector與S&P CDO Evaluator皆對CDO之信用價差有某種程度之估算準確度,但由於Fitch Vector及S&P CDO Evaluator分別採Credit Metrics法及Metron模型為依據,故不僅兩者所計算出的信用價差有所差異,亦由於實際包裝CDO產品時皆會在考慮許多當時實際狀況,而某些實際狀況仍舊相當難以考慮進去模型內,故實際狀況亦與兩模型有差異存在。

而本文除以兩程式對已發行的Lehman Bro Synthetic Portfolio Notes 2005-10進行分析外 ,亦以自行包裝的Taiwan CDO 96-06進行敏感度分析,得知Fitch Vector及S&P CDO Evaluator在其他條件不變的情況下,發現相關係數越高則所需的信用增強水準也越高,反映出高的資產組合相關係數,其個別資產間的確會有容易一起違約的情形,造成所需的信用增強水準更高,因此相關係數與信用增強水準成正相關。而Fitch Vector及S&P CDO Evaluator,皆呈現到期期間越長,信用增強水準越低的現象,因此到期期間與信用增強水準成負相關。
This study applies Fitch Vector and S&P CDO Evaluator model of the structural form to probe the price of Collateralized Debt Obligation in each tranche. First we must utilize these two models to estimate the joint loss probability function in the asset pool. Fitch Vector model and S&P CDO Evaluator model are both the simple commercial procedure model. Through the application of these two models, we calculate loss probability and relevant parameters and use credit swap model to estimate the credit spreads of discount cash flow. Those are the tranche’s interest rate of the securitization.
However these two models have some differences in using and analyzing the data.This study carries on the comparison of two models and analyzes the important influence on parameters. The result shows, as regarded model. There is significant difference that the loss rate and default rate of each tranche by CDO Evaluator model are higher than those of Fitch VECTOR model .

The study adopt the launched Lehman Bro. Synthetic Portfolio Notes 2005-10,that using Fitch Vector, S&P CDO Evaluator to figure out the credit enhancement level and credit spread. Comparisons with actual tranche credit enhancement of the above case, Fitch Vector model developed is lower and the S&P CDO Evaluator developed is higher. As far as I observed, Fitch Vector and S&P CDO Evaluator are both have accuracy with credit spread of CDO in certain degree, but there are other condition which are hard to consider into these models to catch the real data.

The study also use Fitch Vector and S&P CDO Evaluator model to do the sensitivity analysis on the launched Lehman Brother Synthetic Portfolio Notes 2005-10 and self-made Taiwan CDO 96-06. We find that if the coefficient correlation is higher, the credit enhancement level will be much higher. It reflect that assets will default together in the high asset’s coefficient correlation condition, and bring about higher credit enhancement level. Therefore, the coefficient correlation and credit enhancement is positive. And the correlation of term to Maturity and credit enhancement level is negative.
第一章 緒論.......................................................1
第一節 研究背景與動機...............................................1
第二節 研究目的....................................................2
第三節 研究架構....................................................2
第二章 文獻探討....................................................5
第一節 信用風險評價模型.............................................5
第二節 擔保債權憑證相關評價模型.....................................13
第三節 擔保債權憑證相關產品及特性...................................16
第三章 Fitch Vector與S&P CDO Evaluator 模型分析...................24
第一節 Fitch Vector 模型.........................................24
第二節 S&P CDO Evaluator模型.....................................34
第三節 Fitch Vector與CDO Evaluator整體資料差異比較.................41
第四節 CDO信用價差定價過程.........................................43
第四章 實證分析...................................................46
第一節 資料選取及研究架構..........................................46
第二節 模型輸出資料與輸出結果.......................................47
第三節 分析比較...................................................49
第四節 敏感度分析.................................................60
第五章 自行設計CDO案例模擬分析.....................................63
第一節 資料選取及研究架構..........................................63
第二節 模型輸出資料與輸出結果......................................66
第三節 分析比較..................................................68
第四節 敏感度分析................................................77
第六章 結論與建議................................................79
第一節 結論.....................................................79
第二節 建議.....................................................81

圖目錄
圖 1-1 研究架構圖................................................4
圖 2-1 Credit-Metrics 處理架構...................................7
圖 2-2 負債到期時股東報酬圖.......................................10
圖 2-3 負債到期時資產市值圖.......................................11
圖 2-4 CDO之分類................................................18
圖 2-5 發行結構圖................................................19
圖 2-6 傳統型CDO................................................19
圖 2-7 合成型CDO結構圖...........................................21
圖 2-8 CDO證券結構..............................................22
圖 3-1 資產分配、違約間距、違約機率圖..............................25
圖 3-2 Fitch Vector3.0違約矩陣..................................25
圖 3-3 相關性對資產組合違約的影響.................................26
圖 3-4 Vector運算結構圖.........................................29
圖 3-5 Vector輸入資料運算圖.....................................29
圖 3-6 S&P信用曲線圖...........................................37
圖 4-1 違約時點分配比較圖.......................................50
圖 4-2 Fitch Vector與S&P CDO Evalutator違約率分配圖.............51
圖 4-3 Fitch Vector與S&P CDO Evaluator評等損失率分布圖...........52
圖 4-4 Fitch Vector與S&P CDO Evaluator評等違約率分布圖...........49
圖 5-1 Taiwan CDO 96-06產業分布圖...............................65
圖 5-2 Taiwan CDO 96-06評等分布圖...............................65
圖 5-3 違約時點分配比較圖........................................69
圖 5-4 Fitch Vector與S&P CDO Evaluator違約率分配圖...............70
圖 5-5 Fitch Vector與S&P CDO Evaluator評等損失率分布圖...........71
圖 5-6 Fitch Vector與S&P CDO Evaluator評等違約率分布圖...........72

表目錄
表 2-1 信用變遷矩陣(%)...........................................6
表 2-2 現行信用風險模型之比較....................................13
表 3-1 Fitch 產業分類..........................................27
表 3-2 Fitch 國家類別..........................................28
表 3-3 Vector輸入資料運算表.....................................30
表 3-4 S&P CDO Evaluator輸入資料運算表..........................37
表 3-5 Fitch Vector 與 S&P CDO Evaluator輸入資料比較表..........41
表 3-6 Fitch Vector 與 S&P CDO Evaluator輸出資料比較表..........42
表 4-1 Fitch CDO違約機率矩陣(Default Matrix)..................54
表 4-2 CDO Evaluator違約機率矩陣表(Default Table).............56
表 4-3 採Fitch Vector計算之評等內容表...........................57
表 4-4 採CDO Evaulator 計算之評等內容表.........................58
表 4-5 Fitch Vector、S&P CDO Evaluator與實際分券切割之信用增強比較表.59
表 4-6 Fitch Vector、S&P CDO Evaluator與實際各分券信用價差比較表....60
表 4 7 Fitch Vector資料敏感度分析彙總表(相關係數-期間).............61
表 4 8 S&P CDO Evaluator資料敏感度分析彙總表(相關係數-期間)........61
表 5-1 Taiwan CDO 96-06投資組合內容表.............................63
表 5-2 採Fitch Vector計算之評等內容表..............................75
表 5-3 採CDO Evaluator計算之評等內容表.............................76
表 5-4 Fitch Vector系統、S&P CDO Evaluator 系統各分券信用價差比較表..77
表 5-5 Fitch Vector資料敏感度分析彙總表(相關係數-期間).............78
表 5-6 S&P CDO Evaluator資料敏感度分析彙總表(相關係數-期間)........78
英文部分
1.Arvanitis, A. & Gregory, J.(2001) Credit:The Complete Guide to Pricing, Hedging and Risk Management. Risk Books, London.
2.Black, F. and J. C. Cox(1976), “Valuing corporate securities: some effects of bond indenture provisions,” Journal of Financial 31, pp.351-367.
3.Crosbie, P.J. and J.R. Bohn(2002), “Modeling default risk”, Moody’s KMV.
4.Duffie, D. and K. Singleton(1999), “Modeling term structure of defaultable bonds” Review of Financial Studies, 12, pp.687-720.
5.Duffie, D. and N. Garleanu(2001), “Risk and valuation of collateralized debt obligation,” Finance Analysis Journal 57(1), pp.41-59.
6.Gill, K.,R. Gambel, R.V. Hrvatin, H. Katz, G. Ong and D. Carrol(2004), “Global rating criteria for collateralized”, structure finance, Fitch Ratings, 13th Sep 2004.
7.Hull, J. and A, White(2004), “Valuing credit default swap: no counterparty default risk”, J. Derivatives,8, pp.29-40.
8.Hull, J. and A, White(2004), “Valuation of CDO and an n-th to default CDS without Monte Carolo simulation,” Journal of Derivatives 12 , pp.8-48.
9.Jarrow, R. and S. Turnbull(1995), “Pricing derivatives on financial securities subject to credit risk,” Journal of Finance 50, pp.53-85.
10.Jarrow, R. and F. Yu(2001), “Counterparty risk and pricing of defaultable securities,” The Journal of Finance pp.56, 1756-1799.
11.Metron(1974), “On the pricing of the corporate debt: The risk structure of interest rates,” Journal of Finance 29, pp.449-470.
12.Rogge E. and J. Schonbucher(2003), “Modeling dynamic portfolio credit risk,” working paper.
13.Zhou, C. (2001), “An analysis of default correlations and multiple defaults,” The Revuew of Ginancial Studies, Vol. 14(2), pp.555-576.
14.Fitch Rating ,”Structure Finance, Global Rating Criteria for Collateralised Debt Obligations”, 13 September 2004,p1-p17.
15.Fitch Rating ,”Structure Finance, Exposure Draft: Introducingthe Fitch VECTOR Default Model Version 3.0”, 28 July 2006,pp1-10.
16.Fitch Rating ,” Global Rating Criteria for Portfolio Credit Derivatives(Synthetic CDOs)”, 11 October 2006,pp1-21.
17.Fitch Rating ,” Default VECTOR 3.1 ModelUser Manual”, 2004.
18.Standard & Poors ,” CDO Evaluator Version 3.0: Technical Document”,19 Dec 2005,pp1-15.
19.Standard & Poors ,” CDO EVALUATOR HANDBOOK”,Feb 2006.
20.Standard & Poors ,” Standard & Poor’s Modifies Structured Finance Default Assumptions In CDO Evaluator”, 19 June 2006,pp-1-11.

中文部分
1.林晚容,”單一分劵違約信用交換與單一分劵擔保債權憑證之評價”,政治大學經濟研究所碩士論文,民國九十四年六月。
2.李阿乙、陳文達、廖咸興,”資產證劵化理論與實務 Asset Backed Securitization: Theory and Practice”,民國九十一年八月。
3.施宜君,”信用風險之評價與應用”,政治大學金融研究所碩士論文,民國八十九年六月。
4.張淑芳,”擔保債權憑證之違約相關與訂價模型”,清華大學管理科技研究所碩士論文,民國九十三年六月。
5.張耀州,”擔保債權憑證之評價-BET、Copula 與 Factor Copula 方法之比較與分析”,政治大學金融研究所碩士論文,民國九十四年六月。
6.劉漢威,”財金風險管理理論、應用與發展趨勢 Risk Management in Financial and Banking Industries: Theories, Application, and Trends”,民國九十三年三月。
7.林鴻坤,”利用Merton模型衡量擔保債券憑證(CDO)違約風險”,台灣大學財務金融研究所碩士學位論文,民國九十三年七月。
8.林淑瑛,” 信用衍生性金融商品之研究:CB Asset Swap 及CDO”,中央大學財務金融研究所博士學位論文,民國九十三年五月。
9.高儀慧,”擔保債務憑證(CDO)發展現況及其衍生問題探討”,證券櫃檯月刊,第107期,民國九十四年五月。
10.廖 四 郎、李福慶” 擔保債權憑證之評價-Copula 分析法”, 台灣金融財務季刊,第六輯第二期,頁53-84,民國九十四年。。
11.何灼弘” 擔保債權憑證之評價-Fitch VECTOR模型與Gaussian Copula法之應用與比較”, 輔仁大學財務金融研究所碩士學位論文,民國九十五年六月。
12.石政宇” 合成型擔保債權憑證—架構、風險與評等之探討”, 輔仁大學財務金融研究所碩士學位論文,民國九十五年六月。

網站部分
1.Fitch(惠譽)網站:www.fithrating.com
2.S&P(標準普爾)網站:www.sandp.com
3.Moody’s(穆迪)網站:www.moodys.com
4.www.drivativefitch.com
5. www.securitization.net
6.中華信用評等公司網站: www.taiwanrating.com.tw
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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