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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:張詩虹
研究生(外文):Shih-Hung Chang
論文名稱:股票市場多空格局下權益證券風險值不同之特徵
論文名稱(外文):To probe into features of measuring the Value at Risk of equities between bull and bear market
指導教授:王仁宏王仁宏引用關係
指導教授(外文):Jen-Hung Wang
學位類別:碩士
校院名稱:世新大學
系所名稱:財務金融學研究所(含碩專班)
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:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:50
中文關鍵詞:風險值歷史模擬法空頭市場多頭市場Kupiec檢定法
外文關鍵詞:Value at Riskhistorical simulationbull marketbear marketKupiec(1995)
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VaR可以用來衡量機構於某一段時間內所持有之資產組合因受到市場價格之波動,而可能遭致損失之範圍。此模型能較傳統的風險管理方法能提供更明確的數值與機率分析,亦能考量資產部位彼此間之相關性。VaR積極面除了可以運用在定期的風險資訊報告書之外,也可以控管風險及應用於績效評估、部位限制、資產配置,讓關心機構資產之經營者、投資者、監理者等在評估管控時參考使用。

目前國際間慣用之VaR風險值估計方法,包括:變異數-共變異數法、歷史模擬法、蒙地卡羅模擬法、極端值理論法等四種方法。以上四種方法各有其優缺點,投資人與金融機構可根據所要求之時效性、計算便利、與資料庫之完整程度來選擇適合的VaR風險值估計方法。不過,由於歷史模擬法不需事先得知投資組合的報酬分配,可以避免機率分配假設錯誤的風險,加上計算原理簡單、概念直觀,因此目前已被國際上越來越多的金融機構所採用。本論文試圖從傳統的歷史模擬法中發掘出更加準確衡量風險值的方法,提供另一個衡量風險值的選項。

本論文擷取國內集中市場上市交易股票之歷史資料進行實證分析,首先將股票市場區分為空頭市場(Bear market)與多頭市場(Bull market)二種不同格局的時間區塊,分別計算量化之風險值,再以Kupiec(1995)之檢定法針對模型進行回溯測試,而後與使用傳統歷史模擬法計算的風險值進行比較分析,並評估模型是否適用。

實證之結果發現當股票市場處在多頭格局時,在99%信賴水準下使用修正後歷史模擬法計算出投資組合(Portfolio)之風險值比使用傳統歷史模擬法計算出之風險值低了23.8%。而當股票市場處在空頭格局時,使用修正後歷史模擬法計算出投資組合(Portfolio)之風險值較使用傳統歷史模擬法計算出之風險值為高。最後,將兩種歷史模擬法得到的風險值分別進行回顧測試,得到的測試結果發現兩者沒有重大差異,也符合Kupiec(1995)檢定法回溯測試之測試標準。
Value-at-Risk (VaR) measures the maximum loss of a portfolio resulted from fluctuations of market prices in a specific duration for a specified confidence level. Compared to traditional risk management methods, VaR provides an explicit number, takes into account of loss probability, and also considers the correlation between assets in the portfolio. VaR has been applied to preparing a periodical risk information report, controlling risk, restricting position evaluating, performance and assets allocating, serving mangers, investors and supervisors as reference in their evaluating or controlling financial portfolios and institutions..

The most popular methods for measuring VaR include variance-covariance approach, historical simulation approach, Monte Carlo simulation approach and extreme value theory. There are advantages and disadvantages among these four methods. Investors and institutions would choose a proper method according to their requirements for promptness, convenience and the completeness of their database. More and more investors and financial institutions adopt the historical simulation approach in measuring the risk of assets because that it doesn’t assume a specific distribution of assets’ returns hence avoiding the risk of wrong assumption of probability distribution. Besides, the historical simulation approach is easy to compute and conceptually simple. I propose a new way for measuring VaR via the traditional historical simulation approach, taking account of the current bull and bear state of the stock market.

Specifically, I collect the closing prices of some leading companies listed in TSE. After separating stock market into bear or bull market, I compute a modified VaR of a company on a given day by considering the current market state. In a bear (respectively, bear) market, a modified VaR is calculated by historical simulation approach where the historical horizon uses only the latest 255 bull (respectively, bear) market prices. I further make back tests for my method, and finally compare the results from my approach with those from the traditional historical simulation approach.

The result of thesis test shows that, under a 99% confidence level, the VaR calculated from the modified historical simulation approach is 23.8% less then using the traditional historical simulation approach in bull market, while the bear-market VaR from the modified approach is higher than that from the traditional historical simulation approach. My back test show that two kinds of historical simulation approach give approximately the same results and both fit in with Kupiec's (1995) standard.
第一章 緒論 ……………………………………………………………………… 1

第一節 研究動機 …………………………………………………………… 1
第二節 研究架構 …………………………………………………………… 3

第二章 理論探討與文獻回顧 …………………………………………………… 5

第一節 風險值介紹 ………………………………………………………… 5
第二節 移動平均線介紹 …………………………………………………… 7
第三節 能量潮指標介紹 …………………………………………………… 9
第四節 艾略特波浪理論介紹 ……………………………………………… 11
第五節 波動度估計法介紹 ………………………………………………… 14
第六節 歷史模擬法介紹 …………………………………………………… 18
第七節 回顧測試介紹 ……………………………………………………… 19

第三章 研究設計及方法 ………………………………………………………… 20

第一節 多空市場轉折點的判定 …………………………………………… 20
第二節 研究設計 …………………………………………………………… 23
第三節 研究步驟 …………………………………………………………… 24

第四章 實證結果及分析 ………………………………………………………… 28

第一節 模擬個股與投資組合未來一天的可能價格 ……………………… 28
第二節 計算不同市場格局未來一日的風險值 …………………………… 29
第三節 回顧測試 …………………………………………………………… 34

第五章 結論與後續研究建議 …………………………………………………… 38
參考文獻 …………………………………………………………………………… 40
(1)國內文獻:
吳友梅(1996),『衍生行商品市場風險管理之研究』,政治大學財務管理研究所碩
士論文。

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。

陳若鈺(1999),『風險值的衡量與驗證:台灣股匯市之實證』,台灣大學財務金融
研究所碩士論文。

陳炎信(1999),『考慮極端值事件之VaR風險管理模式』,私立銘傳大學金融研究
所碩士論文。

康倫年(1999),『Value at Risk 與無母數方法』,國立台灣大學財務金融學研究
所碩士論文。

黃冠華(1999),『證券商自營股票部位之風險預警系統---以VaR(風險值)為基
礎』,國立中山大學財務管理學系研究所碩士論文。

劉必慧(2000),『國內銀行業衍生性金融商品交易資訊揭露及避險與公司評價關連
性之實證研究』,國立臺灣大學會計學研究所碩士論文。

劉志勇(2000),『選擇權風險值之衡量』,私立東吳大學經濟學系研究所碩士論
文。

邱文昌(2000),『VaR風險模型潛藏之風險』,證券暨期貨管理,第18卷2期。

吳欣桐(2001),『風險值(Value at Risk)在台灣股市的應用—股票與認購權證
投資組合之實證分析』,中正大學國際經濟研究所碩士論文。

蒲建亨(2001),『整合VaR 法之衡量與驗證-以台灣股票市場為例』,國立台灣大
學國際貿易學系研究所碩士論文。

蔡一德(2001),『台灣認購權證發行券商之市場風險與避險策略-VaR 模型之應
用』,私立銘傳大學金融研究所碩士論文。

陳威志(2001),『風險調整模式之銀行效率分析』,私立東吳大學國際貿易學系碩
士論文。

張大成(2002),『Value at Risk of Commercial Bank-The Banking industry
of Taiwan』,working paper。

李登賀(2002),『加入新資訊之歷史模擬法之風險值衡量』,國立中正大學財務金
融學系研究所碩士論文。

周大慶,沈大白,張大成,敬永康,柯瓊鳳(2002),『風險管理新標竿-風險值理
論與運用』,智勝文化事業有限公司。

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』,私
立中原大學會計系研究所碩士論文。


(2)國外文獻:
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Analysts Journal vol.51 Sep/Oct ,pp12-24.。Blanco, C. and G. Ihle(1999),
“How good is Your VaR? Using Backtesting to Assess System Performance.”
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Duffie, D, and Pan, J.(1997), “An Overview of Value at Risk, ”The
Journal of Derivatives, Spring 1997,vol.4,no.3,pp.7-49。

Pritsker, M.(1997),“Evaluating Value at Risk Methodologies: Accuracy
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Christoffersen, P.F.(1998),”Evaluating Interval Forecasts”,
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Satyajit, Das “Stress Testing–Part 3: Simulations, ”Futures & Options
World, March 2001, pp.64-75.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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