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題名 極值理論在股價指數與匯率之實證研究
作者 邱之駿
貢獻者 沈中華
邱之駿
關鍵詞 極值理論
區域極大值法
超過門檻值法
回溯測試
Var-x
日期 2006
上傳時間 14-Sep-2009 09:36:18 (UTC+8)
摘要 風險值為衡量金融資產風險相當重要的一個工具,但是傳統風險值在計算時有許多不合乎實際狀況的假設,其中針對金融資產報酬率呈常態分配的假設在許多研究中被提出來討論,過去的實證研究中也大多證明資產的報酬率多為厚尾分配,所以如果繼續使用常態分配的假設,勢必會造成某種程度的模型風險,而且會相對低估金融資產的下方風險,所以在後續的研究中有許多針對該分配假設進行修正的理論與模型,極值理論的應用為其中廣為應用的一種。
     
     本論文使用五種風險值模型來估計股價指數與匯率報酬率的風險,分別為:(1)傳統風險值計算中不對分配進行假設的歷史模擬法(2)傳統風險值計算中假設分配為常態的Normal法(3)極值理論中假設分配為一般極值分配的區域極大值法(4)極值理論中假設分配呈柏拉圖分配的超過門檻值法(5)極值理論中假設分配呈T分配的VaR-x法;在實證研究中使用三種期間的實驗窗口,觀察五種模型在面對不同性質的金融資產在預測能力上有何差異,結果證明在短天期之下,因無法抽取足夠代表風險特性的樣本數,風險值估計的預測能力不高,而當抽樣期間過長時又會發生將過多非相關資料納入樣本的缺點,所以風險預測的準確性取決於一個適當樣本長度的選擇,如在本實證中250期實驗窗口所計算出來的風險值的參考價值會高於50日與1000日的估計值;在面對不同的標的資產時,由於股價指數對於漲跌幅的限制與交易量的多寡影響了資產在極端值的分配情況,故極值理論的模型在匯率資產的應用上相對具有效率;由極值理論模型回溯測試的結果發現,模型失敗次數大多小於理論的失敗次數,故可以證明以厚尾分配為假設的極值理論模型相對原始模型,在穩健以及保守的角度上具有較佳的表現。
參考文獻 Alexander J. McNeil , (1999),” Extreme Value Theory for Risk Managers” working paper, 1999.
Dacorogna, M., U. Müller, O. Pictet and C. de Vries, (1995), “The Distribution of Extremal Foreign Exchange Rate Returns in Extremely Large Data Sets”, Social Science Research Network.
Danielsson, J. and C. de Vries(2000), “Value-at-Risk and Extreme Returns”, Annales d`Economie et de Statistique, pp.239-270.
Fisher, R. and L. Tippett (1928), “Limiting Forms of the Frequency Distribution of the Largest or Smallest Member of a Sample,” Proceedings of the Cambirdge Philosophical Society, 180-190
Ghosh, S (1989),” Extreme value theory : a non-standard approach”
Gilli,M. , KÄellezi,E.,(2006), An Application of Extreme Value Theory for Measuring Financial Risk 1Computational Economics 27(1), 2006, 1-23.
Huisman, R., K. Koedijk, C. Kool and F. Palm, (1997), “Fat Tails in Small Samples”, Social Science Research Network.
Huisman, R., K. Koedijk, C. Kool and F. Palm, (1998), “The Fat-Tailedness of FX Returns”, Working Paper, Limburg Institute of Financial Econimics, Maastricht University, 1-31.
Huisman, R., K. Koedijk and R. Pownall, (1998) “VaR-x: Fat Tails in Financial Risk Management”, Journal of Risk, 1, pp.47-62.
Huisman, R., K. Koedijk, C. Kool and F. Palm, (2001), “Tail-Index Estimates in Small Samples”, Journal of Business & Economic Statistics, 19(2), pp.208-216
Hill, B.M. (1975), “A Simple General Approach to Inference about the Tail of a Distribution”, Annals of Statistics 3, 1163-1174
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Husler, J. ,Reiss, R.D.(1987) “Extreme value theory : proceedings of a conference held in Oberwolfach”, Dec. 6-12, 1987
Jondeau, E. and Rockinger, M. (2001), “Testing for Differences in the Tails of Stock-Marker Returns,” Working Paper Series, 1-17
Jorion, Philippe( 1997). “VALUE AT RISK: The New Benchmark for Controlling Market Risk.” IRWIN publishing.
Koedijk, K. and R. Pownal, (1999), “Capturing Downside Risk in Financial Markets: the Case of the Asian Crisis”, Journal of International Money and Finance, 18, pp.853-870
Koedijk, K., M. Schafgans and Casper G. de Vries (1990), “The Tail Index of Exchange Rate Returns,” Journal of International Economics, 29, 93-108
Koedijk, K., P. Stork and Casper G. de Vries (1992), “Differences between foreign exchange rate regimes: the view from the tails,” Journal of International Money and Finance, 11, 462-473
Kupiec, P. (1995), “Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models”, The Journal of Derivatives, winter, pp. 73-84.
Longin, F. M. (1996), “The Asymptotic Distribution of Extreme Stock Market Returns”, Journal of Business 69, 383-408
Muller, Ulrich A., Dacorogna, Michel M. and Olivier V. Pictet (1996), “Heavy tails in high-frequency financial data,” Working Paper Series, 1-23.
Pickands, J., (1975), “Statistical Inference Using Extreme Order Statistics”, The Annals of Statistics, 3(1), pp.119-131
Sean D. Campbell(2005),” A Review of Backtesting and Backtesting Procedures”
陳學華,楊輝耀(2003),「應用極值理論和APARCH模型估測股市風險」, 《中華管理評論國際學報》2003年10月Vol.6, No.5
陳佩鈴(2002),「匯率條件風險值之估計與比較」, 中原大學國際貿易學系碩士學位論文
陳炎信(1999),「考慮極端事件之VaR風險管理模式」銘傳大學金融研究所碩士論文
邱正仁,高蘭芬,盧素珍(2003), 「從財務報表揭露探討我國金融機構衍生性金融商品之操作」, 《中華管理評論國際學報》2003年4月Vol.6,No.2
黃玉娟 林帛靜,「期貨市場報酬分配之厚尾型態與風險值衡量模式之探討-臺灣臺指期貨與新加坡摩根臺指期貨」, 國立高雄第一科技大學財務管理系
林楚雄, 陳宜玫(2002),「台灣股票市場風險值估測模型之實證研究」,《管理學報第》2002年Vol.19,No.4 ,p.737-p.758
林楚雄,高子荃,邱瓊儀(2004),「結合GARCH模型與極值理論的風險值模型」, 《管理學報》2005年,Vol.22,No.1,133-154
林志坤(2006),「VaR-x在股票、外匯及投資組合之應用」,國立政治大學財政所碩士論文
莊筑因,許溪南,「新興風險管理工具—風險值(VaR)之探討」,國立成功大學企管系碩士論文
施能仁(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」,中原大學會計學系碩士論文
蒲建亨(2001),「整合VaR 法之衡量與驗證∼以台灣金融市場投資組合為例」,國立政治大學國際貿易學所碩士論文
王雅玲(2003),「外匯極值行為之研究」, 國立高雄第一科技大學財務管理所碩士論文
游依霖(2004) ,「在小樣本下,利用極端值理論衡量作業風險」,東吳大學經濟學系碩士論文
曾耀慶(2002),「銀行隔夜拆款風險值模型估測之研究─ 歷史模擬法」,高雄第一科技大學財務管理學系碩士論文
描述 碩士
國立政治大學
金融研究所
93352005
95
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0933520051
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 沈中華zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 邱之駿zh_TW
dc.creator (作者) 邱之駿zh_TW
dc.date (日期) 2006en_US
dc.date.accessioned 14-Sep-2009 09:36:18 (UTC+8)-
dc.date.available 14-Sep-2009 09:36:18 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 14-Sep-2009 09:36:18 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0933520051en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/31248-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 金融研究所zh_TW
dc.description (描述) 93352005zh_TW
dc.description (描述) 95zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 風險值為衡量金融資產風險相當重要的一個工具,但是傳統風險值在計算時有許多不合乎實際狀況的假設,其中針對金融資產報酬率呈常態分配的假設在許多研究中被提出來討論,過去的實證研究中也大多證明資產的報酬率多為厚尾分配,所以如果繼續使用常態分配的假設,勢必會造成某種程度的模型風險,而且會相對低估金融資產的下方風險,所以在後續的研究中有許多針對該分配假設進行修正的理論與模型,極值理論的應用為其中廣為應用的一種。
     
     本論文使用五種風險值模型來估計股價指數與匯率報酬率的風險,分別為:(1)傳統風險值計算中不對分配進行假設的歷史模擬法(2)傳統風險值計算中假設分配為常態的Normal法(3)極值理論中假設分配為一般極值分配的區域極大值法(4)極值理論中假設分配呈柏拉圖分配的超過門檻值法(5)極值理論中假設分配呈T分配的VaR-x法;在實證研究中使用三種期間的實驗窗口,觀察五種模型在面對不同性質的金融資產在預測能力上有何差異,結果證明在短天期之下,因無法抽取足夠代表風險特性的樣本數,風險值估計的預測能力不高,而當抽樣期間過長時又會發生將過多非相關資料納入樣本的缺點,所以風險預測的準確性取決於一個適當樣本長度的選擇,如在本實證中250期實驗窗口所計算出來的風險值的參考價值會高於50日與1000日的估計值;在面對不同的標的資產時,由於股價指數對於漲跌幅的限制與交易量的多寡影響了資產在極端值的分配情況,故極值理論的模型在匯率資產的應用上相對具有效率;由極值理論模型回溯測試的結果發現,模型失敗次數大多小於理論的失敗次數,故可以證明以厚尾分配為假設的極值理論模型相對原始模型,在穩健以及保守的角度上具有較佳的表現。
zh_TW
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論
     第一節 研究動機………………………………………………………………1
     第二節 研究目的 ……………………………………………………………3
     
     第二章 文獻回顧
     第一節 風險值概論 …………………………………………………………4
     第二節 極值理論…………………………………………………………6
     
     第三章 研究方法
     第一節 歷史模擬法………………………………………………………15
     第二節 Normal法……………………………………………………………16
     第三節 極值理論區域極大值法……………………………………………18
     第四節 極值理論超過門檻值法……………………………………………20
     第五節 極值理論VaR-x法…………………………………………………22
     第六節 模型評估之方法……………………………………………………23
     
     第四章 實證研究
     第一節 統計資料分析 ………………………………………………………26
     第二節 實驗設計 ……………………………………………………………29
     第三節 實證結果 ……………………………………………………………30
     第四節 小結 …………………………………………………………………41
     
     第五章 結論 ………………………………………………………………………42
     
     參考文獻……………………………………………………………………………44
zh_TW
dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0933520051en_US
dc.subject (關鍵詞) 極值理論zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 區域極大值法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 超過門檻值法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 回溯測試zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Var-xen_US
dc.title (題名) 極值理論在股價指數與匯率之實證研究zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) Alexander J. McNeil , (1999),” Extreme Value Theory for Risk Managers” working paper, 1999.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Dacorogna, M., U. Müller, O. Pictet and C. de Vries, (1995), “The Distribution of Extremal Foreign Exchange Rate Returns in Extremely Large Data Sets”, Social Science Research Network.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Danielsson, J. and C. de Vries(2000), “Value-at-Risk and Extreme Returns”, Annales d`Economie et de Statistique, pp.239-270.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Fisher, R. and L. Tippett (1928), “Limiting Forms of the Frequency Distribution of the Largest or Smallest Member of a Sample,” Proceedings of the Cambirdge Philosophical Society, 180-190zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Ghosh, S (1989),” Extreme value theory : a non-standard approach”zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) Huisman, R., K. Koedijk, C. Kool and F. Palm, (1997), “Fat Tails in Small Samples”, Social Science Research Network.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Huisman, R., K. Koedijk, C. Kool and F. Palm, (1998), “The Fat-Tailedness of FX Returns”, Working Paper, Limburg Institute of Financial Econimics, Maastricht University, 1-31.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Huisman, R., K. Koedijk and R. Pownall, (1998) “VaR-x: Fat Tails in Financial Risk Management”, Journal of Risk, 1, pp.47-62.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Huisman, R., K. Koedijk, C. Kool and F. Palm, (2001), “Tail-Index Estimates in Small Samples”, Journal of Business & Economic Statistics, 19(2), pp.208-216zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Hill, B.M. (1975), “A Simple General Approach to Inference about the Tail of a Distribution”, Annals of Statistics 3, 1163-1174zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) Husler, J. ,Reiss, R.D.(1987) “Extreme value theory : proceedings of a conference held in Oberwolfach”, Dec. 6-12, 1987zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Jondeau, E. and Rockinger, M. (2001), “Testing for Differences in the Tails of Stock-Marker Returns,” Working Paper Series, 1-17zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Jorion, Philippe( 1997). “VALUE AT RISK: The New Benchmark for Controlling Market Risk.” IRWIN publishing.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Koedijk, K. and R. Pownal, (1999), “Capturing Downside Risk in Financial Markets: the Case of the Asian Crisis”, Journal of International Money and Finance, 18, pp.853-870zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Koedijk, K., M. Schafgans and Casper G. de Vries (1990), “The Tail Index of Exchange Rate Returns,” Journal of International Economics, 29, 93-108zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Koedijk, K., P. Stork and Casper G. de Vries (1992), “Differences between foreign exchange rate regimes: the view from the tails,” Journal of International Money and Finance, 11, 462-473zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Kupiec, P. (1995), “Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models”, The Journal of Derivatives, winter, pp. 73-84.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Longin, F. M. (1996), “The Asymptotic Distribution of Extreme Stock Market Returns”, Journal of Business 69, 383-408zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) Pickands, J., (1975), “Statistical Inference Using Extreme Order Statistics”, The Annals of Statistics, 3(1), pp.119-131zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Sean D. Campbell(2005),” A Review of Backtesting and Backtesting Procedures”zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 陳學華,楊輝耀(2003),「應用極值理論和APARCH模型估測股市風險」, 《中華管理評論國際學報》2003年10月Vol.6, No.5zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 陳佩鈴(2002),「匯率條件風險值之估計與比較」, 中原大學國際貿易學系碩士學位論文zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 陳炎信(1999),「考慮極端事件之VaR風險管理模式」銘傳大學金融研究所碩士論文zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 邱正仁,高蘭芬,盧素珍(2003), 「從財務報表揭露探討我國金融機構衍生性金融商品之操作」, 《中華管理評論國際學報》2003年4月Vol.6,No.2zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 黃玉娟 林帛靜,「期貨市場報酬分配之厚尾型態與風險值衡量模式之探討-臺灣臺指期貨與新加坡摩根臺指期貨」, 國立高雄第一科技大學財務管理系zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 林楚雄, 陳宜玫(2002),「台灣股票市場風險值估測模型之實證研究」,《管理學報第》2002年Vol.19,No.4 ,p.737-p.758zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 林楚雄,高子荃,邱瓊儀(2004),「結合GARCH模型與極值理論的風險值模型」, 《管理學報》2005年,Vol.22,No.1,133-154zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 林志坤(2006),「VaR-x在股票、外匯及投資組合之應用」,國立政治大學財政所碩士論文zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 莊筑因,許溪南,「新興風險管理工具—風險值(VaR)之探討」,國立成功大學企管系碩士論文zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 施能仁(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」,中原大學會計學系碩士論文zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 蒲建亨(2001),「整合VaR 法之衡量與驗證∼以台灣金融市場投資組合為例」,國立政治大學國際貿易學所碩士論文zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 游依霖(2004) ,「在小樣本下,利用極端值理論衡量作業風險」,東吳大學經濟學系碩士論文zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 曾耀慶(2002),「銀行隔夜拆款風險值模型估測之研究─ 歷史模擬法」,高雄第一科技大學財務管理學系碩士論文zh_TW