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題名 信用損失分配之尾端機率估計-同質法與拉普拉斯近似法之比較
作者 蔡旻樺
貢獻者 劉惠美
蔡旻樺
關鍵詞 信用風險損失分配
同質性近似法
拉普拉斯近似法
蒙地卡羅模擬
日期 2004
上傳時間 2009-09-14
摘要 信用風險為金融業經營上最大的風險來源,也是金融業損失的最主要的原因,近日企業紛紛不約而同的強調風險控管的重要性,風險控管更被視為下一波的競爭力,信用風險更是佔銀行各項風險之首。
      本文將著重信用風險損失機率分配之探討,然後針對兩種近似方法,同質性近似與拉普拉斯近似模式以及各種不同的投資組合,研究其與蒙地卡羅之配適情形,並嘗試利用比常態厚尾的t分配,目的是為了找出更加保守的估計方式。
      分析結果顯示,每一種近似法都沒有絕對的好或壞,各有其相對帶來的效益,同質性近似法不需花費很長的時間,且其結果大致與蒙地卡羅模擬相符,相對來說,拉普拉斯近似法所需的時間較長,但是其對於估計很小之違約機率的準確性是非常有幫助的。整體而言,此二種估計法皆可提供風險管理者作為估計違約機率的參考。
參考文獻 一、 中文部份
1. 何志偉,2004年,「信用損失分配之估計」,國立台北大學統計學系碩士論文。
2. 卓逸愷,2004年,「下方風險限制下之最適資產配置」,國立高雄第一科技大學風險管理與保險研究所碩士論文。
3. 洪瑩珊,2004年,「信用風險之衡量方法:Copula函數的應用」,國立清華大學科技管理研究所碩士論文。
4. 胡志宏,2003年,「新版巴塞爾資本協定對我國金融業信用風險管理之衝擊」,元智大學管理研究所碩士論文。
5. 陳孟雅,2003年,「Basel II對銀行信用風險管理之影響」,東吳大學國際貿易學系碩士論文。
6. 黃仁德、陳淑郁,200年,「信用風險衡量-信用風險加成模型」,台灣金融財務季刊,第五輯第三期,pp. 77-111。
二、 英文部份
1. Altman, E. I., and A. Saunder. (1998), “Credit risk measurement: Developments over the last 20 years,” Journal of Banking & Finance, Vol. 21, pp. 1721-1742.
2. Basel Committee on Bank Supervision, “Credit Risk,”
http://www.riskglossary.com/link/credit_risk.htm
3. Bluhm, C., L. Overbeck, and C. Wagner. (2002), “Credit Risk Modeling,” Chapman & Hall/CRC, London.
4. Danielsson, J., C. G. de Vries, and B. N. Jorgensen. (1998), “The Value of Value at Risk: Statistical Financial,Financial and Regulatory Considerations,” FRBNY Economic Policy Review, Vol. 4 , pp. 107-117.
5. Dembo, A., J. D. Deuschel, and D. Duffie. (2004), “Large Portfolio Losses,” Finance and Stochastics, Vol. 8, pp. 3-21.
6. Glasserman, P. (2004), “Tail Approximations for Portfolio Credit Risk,” The Journal of Derivatives, pp. 24-42.
7. Glasserman, P., and J. Li. (2005), “Importance Sampling for Portfolio Credit Risk,” Management Science, forthcoming 2004.
8. Hopper, G.. P. (1996), “Value at Risk: A new Methodology for Measuring Portfolio Risk,”. Business Review, pp. 19-29.
9. Huisman, R., K.G. Koedijk, and R. A. J. Pownall. (1998), “VaR-x:Fat Tails in Financial Risk Management”, Journal of Risk, Vol. 1 , pp. 47-61.
10. Jorion, P. (1996), “Risk2:Measuring the Risk in Value at Risk,” Financial Analysis Journal, Vol. 52, pp. 47-56.
11. Jorion, P. (2000), “Value at Risk ,” McGraw-Hill, New York.
12. Löffler, G. (2003), “The effects of estimation error on measures of portfolio credit risk,” Journal of Banking & Finance, Vol. 27, pp. 1427-1453.
13. Lucas, A., P. Klaassen, P. Spreij, and S. Straetmans.(2001), “An analytic approach to credit risk of large corporate bond and loan portfolios,” Journal of Banking & Finance, Vol. 25, pp. 1635-1664.
描述 碩士
國立政治大學
統計研究所
92354005
93
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0923540051
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 劉惠美zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 蔡旻樺zh_TW
dc.creator (作者) 蔡旻樺zh_TW
dc.date (日期) 2004en_US
dc.date.accessioned 2009-09-14-
dc.date.available 2009-09-14-
dc.date.issued (上傳時間) 2009-09-14-
dc.identifier (Other Identifiers) G0923540051en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/30939-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 統計研究所zh_TW
dc.description (描述) 92354005zh_TW
dc.description (描述) 93zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 信用風險為金融業經營上最大的風險來源,也是金融業損失的最主要的原因,近日企業紛紛不約而同的強調風險控管的重要性,風險控管更被視為下一波的競爭力,信用風險更是佔銀行各項風險之首。
      本文將著重信用風險損失機率分配之探討,然後針對兩種近似方法,同質性近似與拉普拉斯近似模式以及各種不同的投資組合,研究其與蒙地卡羅之配適情形,並嘗試利用比常態厚尾的t分配,目的是為了找出更加保守的估計方式。
      分析結果顯示,每一種近似法都沒有絕對的好或壞,各有其相對帶來的效益,同質性近似法不需花費很長的時間,且其結果大致與蒙地卡羅模擬相符,相對來說,拉普拉斯近似法所需的時間較長,但是其對於估計很小之違約機率的準確性是非常有幫助的。整體而言,此二種估計法皆可提供風險管理者作為估計違約機率的參考。
zh_TW
dc.description.tableofcontents 第一章、 緒論 1
     第一節、 研究背景與目的 1
     第二節、 研究內容與架構 3
     第二章、 文獻探討 4
     第一節、 風險的意義 4
     第二節、 信用風險之演進與現況 6
     第三節、 國內外相關文獻探討 8
     第三章、 研究方法 12
     第一節、 基本假設 12
     第二節、 衰退率的近似 14
     第三節、 同質性近似模型 19
     第四節、 拉普拉斯近似模型 22
     第四章、 常態分配與混合分配之比較 24
     第一節、 同質性近似法 24
     1. 投資組合A1 24
     2. 投資組合A2 27
     3. 投資組合B 29
     4. 投資組合C 32
     5. 投資組合D1 34
     6. 投資組合D2 36
     第二節、 拉普拉斯近似法 39
     1. 投資組合A1 40
     2. 投資組合A2 41
     3. 投資組合B 42
     4. 投資組合C 43
     5. 投資組合D1 44
     6. 投資組合D2 45
     第五章、 結論 47
     附 錄 48
     參考文獻 55
zh_TW
dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0923540051en_US
dc.subject (關鍵詞) 信用風險損失分配zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 同質性近似法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 拉普拉斯近似法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 蒙地卡羅模擬zh_TW
dc.title (題名) 信用損失分配之尾端機率估計-同質法與拉普拉斯近似法之比較zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 一、 中文部份zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 1. 何志偉,2004年,「信用損失分配之估計」,國立台北大學統計學系碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 2. 卓逸愷,2004年,「下方風險限制下之最適資產配置」,國立高雄第一科技大學風險管理與保險研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 3. 洪瑩珊,2004年,「信用風險之衡量方法:Copula函數的應用」,國立清華大學科技管理研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 4. 胡志宏,2003年,「新版巴塞爾資本協定對我國金融業信用風險管理之衝擊」,元智大學管理研究所碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 5. 陳孟雅,2003年,「Basel II對銀行信用風險管理之影響」,東吳大學國際貿易學系碩士論文。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 6. 黃仁德、陳淑郁,200年,「信用風險衡量-信用風險加成模型」,台灣金融財務季刊,第五輯第三期,pp. 77-111。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 二、 英文部份zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 1. Altman, E. I., and A. Saunder. (1998), “Credit risk measurement: Developments over the last 20 years,” Journal of Banking & Finance, Vol. 21, pp. 1721-1742.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 2. Basel Committee on Bank Supervision, “Credit Risk,”zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) http://www.riskglossary.com/link/credit_risk.htmzh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 3. Bluhm, C., L. Overbeck, and C. Wagner. (2002), “Credit Risk Modeling,” Chapman & Hall/CRC, London.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 4. Danielsson, J., C. G. de Vries, and B. N. Jorgensen. (1998), “The Value of Value at Risk: Statistical Financial,Financial and Regulatory Considerations,” FRBNY Economic Policy Review, Vol. 4 , pp. 107-117.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 5. Dembo, A., J. D. Deuschel, and D. Duffie. (2004), “Large Portfolio Losses,” Finance and Stochastics, Vol. 8, pp. 3-21.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 6. Glasserman, P. (2004), “Tail Approximations for Portfolio Credit Risk,” The Journal of Derivatives, pp. 24-42.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 7. Glasserman, P., and J. Li. (2005), “Importance Sampling for Portfolio Credit Risk,” Management Science, forthcoming 2004.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 8. Hopper, G.. P. (1996), “Value at Risk: A new Methodology for Measuring Portfolio Risk,”. Business Review, pp. 19-29.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 9. Huisman, R., K.G. Koedijk, and R. A. J. Pownall. (1998), “VaR-x:Fat Tails in Financial Risk Management”, Journal of Risk, Vol. 1 , pp. 47-61.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 10. Jorion, P. (1996), “Risk2:Measuring the Risk in Value at Risk,” Financial Analysis Journal, Vol. 52, pp. 47-56.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 11. Jorion, P. (2000), “Value at Risk ,” McGraw-Hill, New York.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 12. Löffler, G. (2003), “The effects of estimation error on measures of portfolio credit risk,” Journal of Banking & Finance, Vol. 27, pp. 1427-1453.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 13. Lucas, A., P. Klaassen, P. Spreij, and S. Straetmans.(2001), “An analytic approach to credit risk of large corporate bond and loan portfolios,” Journal of Banking & Finance, Vol. 25, pp. 1635-1664.zh_TW