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題名 多維風險分析-實證研究
Multidimensional risk analysis-demonstration research作者 蘇愛鈴
Su, Ailing貢獻者 陳松男
蘇愛鈴
Su,Ailing關鍵詞 敏感度分析
風險值
壓力測試
波動度
變異數共變異數法
歷史模擬法
蒙地卡羅模擬法
Cornish-Fisher偏峰態修正法
概似比檢驗法
回溯測試百分比法
Z檢定法日期 2009 上傳時間 9-May-2016 15:25:37 (UTC+8) 摘要 Fong與Vasicek（1997）提出風險分析應考慮敏感度分析、風險值及壓力測試，才能完整揭露投資組合的風險狀況。其中風險值的計算，不僅考慮二階風險，並且利用三階動差進行偏態修正。本文除了以變異數-共變異數法、歷史模擬法及蒙地卡羅模擬法此三種方法計算風險值，並利用Fong與Vasicek（1997）偏態修正法及Cornish-Fisher偏峰態修正法來做偏態及峰態的修正。而後再利用概似比檢驗法、回溯測試百分比法及Z檢定法作為驗證風險值模型的評比工具。我們建議在95%及99%的信賴水準下，求算風險值可利用Cornish-Fisher所提出的方法修正偏態及峰態。
Fong and Vasicek (1997) mentioned that risk analysis should include sensitivity analysis, value at risk (VaR) and stress testing, in order to capture portfolio risk. The calculation of VaR should not only consider the second moment but should also adjust the skewness using the third moment. In this article, we determine VaR by employing three methods, the variance covariance, the historical simulation and the Monte Carlo simulation methods. In addition, we also adjust VaR for the skewness and kurtosis using the methods developed by Fong and Vasicek (1997) and Cornish-Fisher. Then, the likelihood ratio test, back testing and the Z-test are used to verify the VaR model. Our final test results suggest that calculating VaR should be adjusted for the skewness and the kurtosis as shown by the method proposed by Cornish Fisher in the 95% and 99% confidence intervals.
摘要 ii 英文摘要 iii 目錄 iv 圖目錄 v 表目錄 vi 第一章、 緒論 1 第一節、 研究動機與目的 1 第二節、 研究架構流程 2 第二章、 相關理論文獻探討 4 第一節、 敏感度分析 5 第二節、 VaR之介紹 6 第三節、 壓力測試之介紹 10 第三章、 研究方法 11 第一節、 敏感度分析 11 第二節、 波動度 13 第三節、 變異數-共變異數法 15 第四節、 歷史模擬法 17 第五節、 蒙地卡羅模擬法 20 第六節、 Fong 與Vasicek 偏態修正法 24 第七節、 Cornish-Fisher偏峰態修正法 27 第八節、 壓力測試 28 第九節、 VaR模型檢定方法 29 第四章、 實證結果與分析 31 第一節、 資料選取與研究對象 31 第二節、 實證分析 33 第五章、 結論 44 參考文獻 46參考文獻 中文部分 1. 王佳貞，1998年，風險值觀念的介紹與應用-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. 黃卉芊，1999年，台灣匯市投資組合風險值之計算與評估，中央大學財務管理研究所，碩士論文。 3. 蒲建亨，2001年，整合VaR法之衡量與驗證—以台灣金融市場投資組合為例，國立政治大學，碩士論文。 4. 謝振耀，2001年，台灣債券投資組合風險值之評估，國立政治大學國際貿易學系，碩士論文。 5. 沈大白、張大成、 敬永康、 葉詩瑾、 楊佳寧、 賴博志、 曾彥智，2001年7月，風險值評估模式進行國內金融商品回顧測試--若干可能改進建議，貨幣觀測與信用評等，第三十期，第69-98頁。 6. 李進生、盧陽正、林允永、謝文良、陳達新、蔣照坪，2000年，風險管理-風險值（VaR）理論與應用，清蔚科技，新竹市。 7. 周大慶、沈大白、張大成、敬永康、柯瓊鳳，2002年，風險管理新標竿-風險值理論與應用，智勝文化，臺北市。 8. 黃佳毓，2006年，風險管理-衍生性商品避險運用，證基會，臺北市。 9. 廖四郎與王昭文，2007年，期貨與選擇權，新陸出版，臺北市。 二、英文部分 1. Beder, T. S., 1995. VaR: Seductive but Dangerous, Financial Analysts Journal 51, Sep/Oct, 12-24. 2. Best, P., 1998. Implementing Value At Risk, John Wiley & Sons, New York. 3. Cassidy, C. and M. Gizycki, 1997, Measuring Traded Market Risk: Value-at-Risk and Backtesting Techniques, Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper, No.9708. 4. Fong, G. and O. A. Vasicek, 1997, A Multidimensional Framework for Risk Analysis, Financial Analysts Journal 53, 51-57. 5. Hendricks, D., 1996. Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data, FRBNY Economic Policy Review, April 1996, 39-70. 6. Holton, Glyn A., 2003, Value-at-risk : theory and practice, San Diego. 7. Hull , John C., 1997, Options Futures and Other Derivative, seventh edition, N.J. 8. Kupiec, P. H., 1995. Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models, Journal of Derivatives 2, 73-84. 9. Li, David X., 1999, Value-at-Risk Based on the Volatility, Skewness, and Kurtosis, RiskMetrics Group, March 4, www.RiskMetrics.com. 10. Marrison, C., 2002. The Fundamentals of Risk Measurement, McGrawHill, Boston. 11. Morgan, L. P., 1996, RiskMetricsTM －Technical Document, fourth edition, New York. 12. Zangrai, P., 1996. An improved methodology for measuring VaR, RiskMetricsTM- Monitor, 2nd Quarter 1996, 7-25. 描述 碩士
國立政治大學
應用數學系
95751005資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0095751005 資料類型 thesis dc.contributor.advisor 陳松男 zh_TW dc.contributor.author (Authors) 蘇愛鈴 zh_TW dc.contributor.author (Authors) Su,Ailing en_US dc.creator (作者) 蘇愛鈴 zh_TW dc.creator (作者) Su, Ailing en_US dc.date (日期) 2009 en_US dc.date.accessioned 9-May-2016 15:25:37 (UTC+8) - dc.date.available 9-May-2016 15:25:37 (UTC+8) - dc.date.issued (上傳時間) 9-May-2016 15:25:37 (UTC+8) - dc.identifier (Other Identifiers) G0095751005 en_US dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/95254 - dc.description (描述) 碩士 zh_TW dc.description (描述) 國立政治大學 zh_TW dc.description (描述) 應用數學系 zh_TW dc.description (描述) 95751005 zh_TW dc.description.abstract (摘要) Fong與Vasicek（1997）提出風險分析應考慮敏感度分析、風險值及壓力測試，才能完整揭露投資組合的風險狀況。其中風險值的計算，不僅考慮二階風險，並且利用三階動差進行偏態修正。本文除了以變異數-共變異數法、歷史模擬法及蒙地卡羅模擬法此三種方法計算風險值，並利用Fong與Vasicek（1997）偏態修正法及Cornish-Fisher偏峰態修正法來做偏態及峰態的修正。而後再利用概似比檢驗法、回溯測試百分比法及Z檢定法作為驗證風險值模型的評比工具。我們建議在95%及99%的信賴水準下，求算風險值可利用Cornish-Fisher所提出的方法修正偏態及峰態。 zh_TW dc.description.abstract (摘要) Fong and Vasicek (1997) mentioned that risk analysis should include sensitivity analysis, value at risk (VaR) and stress testing, in order to capture portfolio risk. The calculation of VaR should not only consider the second moment but should also adjust the skewness using the third moment. In this article, we determine VaR by employing three methods, the variance covariance, the historical simulation and the Monte Carlo simulation methods. In addition, we also adjust VaR for the skewness and kurtosis using the methods developed by Fong and Vasicek (1997) and Cornish-Fisher. Then, the likelihood ratio test, back testing and the Z-test are used to verify the VaR model. Our final test results suggest that calculating VaR should be adjusted for the skewness and the kurtosis as shown by the method proposed by Cornish Fisher in the 95% and 99% confidence intervals. en_US dc.description.abstract (摘要) 摘要 ii 英文摘要 iii 目錄 iv 圖目錄 v 表目錄 vi 第一章、 緒論 1 第一節、 研究動機與目的 1 第二節、 研究架構流程 2 第二章、 相關理論文獻探討 4 第一節、 敏感度分析 5 第二節、 VaR之介紹 6 第三節、 壓力測試之介紹 10 第三章、 研究方法 11 第一節、 敏感度分析 11 第二節、 波動度 13 第三節、 變異數-共變異數法 15 第四節、 歷史模擬法 17 第五節、 蒙地卡羅模擬法 20 第六節、 Fong 與Vasicek 偏態修正法 24 第七節、 Cornish-Fisher偏峰態修正法 27 第八節、 壓力測試 28 第九節、 VaR模型檢定方法 29 第四章、 實證結果與分析 31 第一節、 資料選取與研究對象 31 第二節、 實證分析 33 第五章、 結論 44 參考文獻 46 - dc.description.tableofcontents 摘要 ii 英文摘要 iii 目錄 iv 圖目錄 v 表目錄 vi 第一章、 緒論 1 第一節、 研究動機與目的 1 第二節、 研究架構流程 2 第二章、 相關理論文獻探討 4 第一節、 敏感度分析 5 第二節、 VaR之介紹 6 第三節、 壓力測試之介紹 10 第三章、 研究方法 11 第一節、 敏感度分析 11 第二節、 波動度 13 第三節、 變異數-共變異數法 15 第四節、 歷史模擬法 17 第五節、 蒙地卡羅模擬法 20 第六節、 Fong 與Vasicek 偏態修正法 24 第七節、 Cornish-Fisher偏峰態修正法 27 第八節、 壓力測試 28 第九節、 VaR模型檢定方法 29 第四章、 實證結果與分析 31 第一節、 資料選取與研究對象 31 第二節、 實證分析 33 第五章、 結論 44 參考文獻 46 zh_TW dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0095751005 en_US dc.subject (關鍵詞) 敏感度分析 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 風險值 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 壓力測試 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 波動度 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 變異數共變異數法 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 歷史模擬法 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 蒙地卡羅模擬法 zh_TW dc.subject (關鍵詞) Cornish-Fisher偏峰態修正法 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 概似比檢驗法 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 回溯測試百分比法 zh_TW dc.subject (關鍵詞) Z檢定法 zh_TW dc.title (題名) 多維風險分析-實證研究 zh_TW dc.title (題名) Multidimensional risk analysis-demonstration research en_US dc.type (資料類型) thesis en_US dc.relation.reference (參考文獻) 中文部分 1. 王佳貞，1998年，風險值觀念的介紹與應用-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. 黃卉芊，1999年，台灣匯市投資組合風險值之計算與評估，中央大學財務管理研究所，碩士論文。 3. 蒲建亨，2001年，整合VaR法之衡量與驗證—以台灣金融市場投資組合為例，國立政治大學，碩士論文。 4. 謝振耀，2001年，台灣債券投資組合風險值之評估，國立政治大學國際貿易學系，碩士論文。 5. 沈大白、張大成、 敬永康、 葉詩瑾、 楊佳寧、 賴博志、 曾彥智，2001年7月，風險值評估模式進行國內金融商品回顧測試--若干可能改進建議，貨幣觀測與信用評等，第三十期，第69-98頁。 6. 李進生、盧陽正、林允永、謝文良、陳達新、蔣照坪，2000年，風險管理-風險值（VaR）理論與應用，清蔚科技，新竹市。 7. 周大慶、沈大白、張大成、敬永康、柯瓊鳳，2002年，風險管理新標竿-風險值理論與應用，智勝文化，臺北市。 8. 黃佳毓，2006年，風險管理-衍生性商品避險運用，證基會，臺北市。 9. 廖四郎與王昭文，2007年，期貨與選擇權，新陸出版，臺北市。 二、英文部分 1. Beder, T. S., 1995. VaR: Seductive but Dangerous, Financial Analysts Journal 51, Sep/Oct, 12-24. 2. Best, P., 1998. Implementing Value At Risk, John Wiley & Sons, New York. 3. Cassidy, C. and M. Gizycki, 1997, Measuring Traded Market Risk: Value-at-Risk and Backtesting Techniques, Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper, No.9708. 4. Fong, G. and O. A. Vasicek, 1997, A Multidimensional Framework for Risk Analysis, Financial Analysts Journal 53, 51-57. 5. Hendricks, D., 1996. Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data, FRBNY Economic Policy Review, April 1996, 39-70. 6. Holton, Glyn A., 2003, Value-at-risk : theory and practice, San Diego. 7. Hull , John C., 1997, Options Futures and Other Derivative, seventh edition, N.J. 8. Kupiec, P. H., 1995. Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models, Journal of Derivatives 2, 73-84. 9. Li, David X., 1999, Value-at-Risk Based on the Volatility, Skewness, and Kurtosis, RiskMetrics Group, March 4, www.RiskMetrics.com. 10. Marrison, C., 2002. The Fundamentals of Risk Measurement, McGrawHill, Boston. 11. Morgan, L. P., 1996, RiskMetricsTM －Technical Document, fourth edition, New York. 12. Zangrai, P., 1996. An improved methodology for measuring VaR, RiskMetricsTM- Monitor, 2nd Quarter 1996, 7-25. zh_TW
