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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:謝明倫
研究生(外文):Ming-lun Hsieh
論文名稱:關聯結構在指數連動債券之評價與分析
論文名稱(外文):Valuation and Analysis of Index-Linked Note by Copula Model
指導教授:許秀麗許秀麗引用關係
指導教授(外文):Hsiu-li Hsi
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:統計學系碩博士班
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:Copula蒙地卡羅模擬法結構性商品指數連動債券
外文關鍵詞:Monte Carlo MethodStructure NotesIndex-Linked NoteCopula
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多標的資產連動債券是屬於結構性債券的商品,是結合固定收益債券與衍生性金融商品而成的新金融商品,為了幫助投資者更瞭解連動債券的風險及報酬,本文主要利用蒙地卡羅模擬法分別使用多變量常態模型與五種不同Copula模型來生成多變量,針對本文研究範例,進行模擬評價分析及敏感度分析。假設股價服從幾何布朗運動,利率服從CIR利率模型。本文的主要研究結論整理如下:

1. 本文使用五種Copula函數,根據AIC指標,使用Student-t
Copula來描述本研究標的最佳。
2. 投資本研究債券的獲利大都發生在提前贖回,並且有九成的機
會提前贖回,獲利了結出場。
3. 連動債券契約內容所設定的下限價與贖回門檻,對債券價值雖
有影響,但整體而言,影響並不大。
4. 由歷史資料獲得的指數期望報酬率對未來債券價值的影響最大。
The index-linked note on multi-underlying is a new financial product. It is a combination of fixed incomes security and derivative, and is belong to structure notes. In order to help investors to have further understanding about the risks and returns of bond, the study is aimed to simulate the price evaluation analysis and sensitivity analysis. The study uses the Monte Carlo method in accordance with multivariate normal model and the five copula models for generating multivariate data. Assuming the linked index price is conformed to geometric Brownian motion, and the interest rate is conformed to CIR interest rate model. The empirical results are as follows:

1. According to the Akaike’s information criterion, the
Student-t Copula is the best one copula among the five
candidate copulas which are used to fit the empirical
data.
2. The probability of positive returns of investing the
bond recalled by the issuing institution is about 90%.
3. The knock out level and knock in level setting by the
contract of index-linked note are not significant
effect to the bond’s price.
4. The expected return of the index getting from the
historical prices has the significant effect on the
bond’s price.
中文摘要 i
誌謝 ii
Abstract iii
圖目錄 iv
表目錄 v
目錄 vi
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 4
第四節 研究限制 5
第二章 文獻探討 7
第一節 連動債相關文獻 7
第二節 Copula理論相關文獻 10
第三章 研究方法 12
第一節 股價模型 12
第二節 利率期間結構模型 14
第三節 模型參數估計 16
第四節 關聯結構(Copula)理論研究與介紹 17
第五節 Copula函數族介紹 21
第六節 Copula模型參數估計 25
第七節 多變量數據的模擬程序 27
第八節 最佳Copula函數的選擇 37
第四章 模擬評價分析 40
第一節 模型參數設定 43
第二節 邊際分佈函數 50
第三節 模擬結果 53
第五章 結論與建議 70
第一節 結論 70
第二節 建議 71
參考文獻 73
一、中文文獻
1. 劉珈汶(2007),「Copula於不定期多標的資產連動債券之分析」,成功大學統計學研究所碩士論文,未出版,台南市。
2. 呂瑞秋(2007),「財務工程:財務評價與風險管理的科學及技巧」,初版,新陸書局,台北市。
3. 沈偉成(2006),「多標的股票連動債券評價分析—COPULA方法」,中山大學財務管理研究所碩士論文,未出版,高雄市。
4. 曾士軒(2003),「多標的資產連動債券評價與分析」,中山大學財務管理研究所碩士論文,未出版,高雄市。
5. 陳雙卯(2003),「海外指數連動債券之設計、評價與避險分析」,中山大學財務管理研究所碩士論文,未出版,高雄市。
6. 陳松男(2002),「結構型金融商品之設計與創新」,初版,新陸書局,台北市。
7. 薛立言、黃共楊(1999),「股價指數連動債券的設計與評價」,大華債券期刊,1,14-29。

二、英文文獻
1. Bennett, J. A., Chen, A. H., and McGinness, P. (1996). An Analysis of Capital Guaranteed Funds. International Review of Economics and Finance, 5(3), 259-268
2. Breymann, W., A. Dias, and P. Embrechts. (2003). Dependence structures for multivariate high-frequency data in finance. Quantitative Finance, 1:1–14.
3. Chance, D. M. and Broughton, J. B. (1988). Market Index Depository Liabilities: Analysis, Interpretation, and Performance. Journal of Financial Services Research, 1, 335-352
4. Cherubini, U., Luciano, E. and Vecchiato, W. (2004). Copula Methods in Finance. Wieley, Chichester.
5. Chen, A. H. and Kensinger, J. W. (1990). An Analysis of Market-Index Certificates of Deposit. Journal of Financial Services Research, 4, 93-110.
6. Chen, K. C. and Sears, R. S. (1990). Pricing the SPIN. Financial Management, 19, 36-47.
7. Chen, X., Fan, Y. and Patton, A., (2004). Simple tests for models of dependence between multiple financial time series, with applications to U.S. equity returns and exchange rates. Financial Markets Group, London School of Economics, Discussion Paper 483. Revised July 2004, 2004.
8. Embrechts, P. (1999). Correlation and Dependence in Risk Management: Properties and Pitfalls, ETH Zurich.
9. Embrechts, P., F. Lidskog, and A. Juri , (2003). Modeling Dependence with Copulas and Applications to Risk Management, Handbook of Heavy Tailed Distributions in Finance, Chaper 8, 329-384
10. Finnerty, J. D. (1993). Interpreting SIGNs. Financial Management, 22, 34-47.
11. Hu, L. (2003). Dependence Patterns across Financial Markets: a Mixed Copula Approach, working paper, Yale University.
12. Joe, H. (1997). Multivariate Models and Dependence Concepts, volume 73 of Monographs on Statistics and Applied Probability. Chapman & Hall, London.
13. Joe, H. and Xu, J. (1996). The Estimation Method of Inference Functions for Margins for Multivariate Models. Technical Report 166, Department of Statistics, University of British Columbia.
14. Levy, E. (1992). Pricing European Average Rate Currency Option. Journal of International Money and Finance, 11(5), 474-491.
15. Marshall, A. W. and Olkin, I. (1988). Families of Multivariate Distributions. Journal of the American Statistical Association, 83, 834-841.
16. Nelsen, R. B. (2006). An Introduction to Copulas, volume 139 of Lecture Notes in Statistics, 2nd ed. Springer Verlag. Berlin Heidelberg New York.
17. Tseng, Y. H. (2007). Copulas for Risk Management in Financial Market. Department of Statistics, University of Cheng Kung.
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