| dc.contributor.advisor | 饒秀華 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | 薛承志 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 薛承志 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2004 | en_US |
| dc.date.accessioned | 11-Sep-2009 17:11:28 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 11-Sep-2009 17:11:28 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 11-Sep-2009 17:11:28 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0923510231 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30080 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國際經營與貿易研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 92351023 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 93 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 一般而言財務資料具有高峰(High Kurtosis)及厚尾(Heavy Tail)的特性，極值理論(Extreme Value Theorem)即是著重於尾部極端事件發生的機率，描繒出尾部極端值的機率分配，以捕捉財務資料中具厚尾的現象，利用估算尾部指數(Tail Index) α值判斷尾部分配的厚、薄程度。一般在估算α值時均是假設α值是不會隨著時間而變動的穩定值，然而在我們所選取的樣本期間內，可能伴隨著一些重大事件，如金融風暴、或是制度面的改變等，均有可能造成尾部極端值發生機率的增加或減少，因此在其樣本期間所估算的α值不應假設為一不變的常數。本文即是針對亞洲四小龍的匯率資料做”尾部參數是否發生結構變化(Structural Change)”之假設檢定，並且找出發生結構變化的時點。 實証結果發現，在1993~2004年間，亞洲四小龍的匯率報酬率其尾部參數確實有發生結構變化的情形。此結論對於風險管理者而言，必須注意到尾部參數α值應該是一個會隨著時間而改變的值，也就是在估算 值時應該要避開發生結構變化的可能時點，或許應於所要估計的樣本期間先執行尾部參數是否有結構變化的檢定，如此才能更準確的估算α值。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 圖目錄 圖 4-1 (1993/1/5~2004/12/31)亞洲四小龍匯率報酬率 14 圖 4-2 亞洲四小龍Recursive Hill尾部參數估計值 15 圖 4-3 亞洲四小龍後溯(Backward) Recursive Hill尾部參數估計值 16 圖 4-4亞洲四小龍Recursive 檢定統計量 18 圖 4-5已開發國家Recursive 檢定統計量 21 圖 4-6 亞洲四小龍Sequential 檢定統計量 23 圖 4-7 已開發國家Sequential 檢定統計量 24 圖 4-8 亞洲四小龍修正後之Recursive Hill尾部參數估計值 (non-iid) 25 圖 4-9 亞洲四小龍修正後之後溯(Backward) Recursive Hill尾部參數估計值 (non-iid) 26 圖 4-10 亞洲四小龍Recursive 檢定統計量 (non-iid) 27 圖 4-11亞洲四小龍修正後Sequential 檢定統計量 (non-iid) 30 圖 4-12 已開發國家修正後 Recursive 檢定統計量 (non-iid 31 圖 4-13 已開發國家修正後Sequential 檢定統計量 (non-iid)33 圖 4-14 新加坡與香港 Recursive 檢定統計量 (標準化後殘差)34 圖 4-15 新加坡與香港 Sequential 檢定統計量 (標準化後殘差)35 表目錄 表 4-1 亞洲四小龍尾部參數結構變化時點 19 表 4-2 亞洲四小龍多時點尾部參數結構變化 20 表 4-3 已開發國家尾部參數結構變化時點 22 表 4-4 亞洲四小龍多時點尾部參數結構變化(non-iid) 29 表 4-5 已開發國家尾部參數結構變化時點(non-iid) 32 目錄 第一章 緒論 1 第一節 研究動機與目的 1 第二節 文章架構 2 第二章 文獻探討 3 第三章 研究方法 5 第一節 極值理論(Extreme Value Theorem) -Hill尾部參數估計值(Hill Estimator) 5 第二節 檢定統計量 6 第三節 多時點結構變化 8 第四節 一般化的模型-時間序列的應用 9 第五節 風險值的計算 12 第四章 實証結果 13 第一節 資料來源 13 第二節 檢定統計量(假設報酬率為iid) 15 第三節 檢定統計量(報酬率為non-iid) 25 第五章 結論與建議 36 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0923510231 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 高峰 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 厚尾 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 極值理論 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 尾部指數 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 結構變化 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | High Kurtosis | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Heavy Tail | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Extreme Value Theorem | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Tail Index | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Structural Change | en_US |
| dc.title (題名) | 亞洲四小龍匯率報酬率尾部參數變化之探討 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
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