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題名 衡量銀行市場風險-VaR與ETL模型的應用
作者 陳嘉敏
Chen, Jia Min
貢獻者 李桐豪
陳嘉敏
Chen, Jia Min
關鍵詞 期望尾端損失值
風險值
回顧測試
巴塞爾協定
Expected Tail Loss(ETL)
Value-at-Risk(VaR)
Back Testing
Basle Accord
日期 2006
上傳時間 17-Sep-2009 19:05:21 (UTC+8)
摘要 本文提出了一個新興風險衡量的工具的概念-期望尾端損失值(ETL)，其有別於風險值為百分位數且未考慮報酬分配的尾部風險(Tail Risk)，本研究期望能透過ETL的估計可以更完整表達投資組合所有可能面臨的風險，對於市場風險能更有效控管。
本文實證討論有關VaR與ETL穩定度的部分，VaR雖然在理論上證明無法滿足次可加性這個條件，但是在本研究實證中，即使在分配具厚尾狀況下，VaR仍滿足次加性的性質。這也表示，我們在現實生活中很難因VaR理論上缺乏次可加性，而捨棄VaR這個風險衡量工具，然ETL也有其貢獻性，其較VaR多考慮尾部資訊，可視為風險值外另一參考指標，此為本文貢獻一。
本文實證也探討移動窗口中歷史資料長度的不同，是否造成VaR與ETL估算準確性的差異，本文由實證結果發現：在歷史窗口的資料長度越長(1000日)下，並沒有正確預估VaR與ETL，而本研究中以移動窗口為500日下，使用內部模型較具正確性，故在使用風險值模型時，應謹慎選擇移動窗口之長度，此為本文貢獻二。
參考文獻 1.胡婷俐,”市場發生巨幅變動下涉險值指標平均值之低估效果,”銘傳大學金融研究所未出版碩士論文,民國91年。
2.張世杰,”運用拔靴複製法建構風險值(VaR)估計量之分配,”銘傳大學管金融研究所未出版碩士論文,民國79年。
3.傅家齊,”運用參數型非中心t分配之拔靴估計模型改進涉險值評估模式,”銘傳大學管理科學研究所未出版碩士論文,民國89年。
4.林金鈴,”銀行資本風險之評估-風險值與期望尾端損失值(ETL)之應用,”國立中興大學企業管理所未出版碩士論文,民國93年。
5.林政寬,”台灣金控公司的RAROC評估：VaR與ETL之應用,”國立中興大學企業管理所未出版碩士論文,民國93年。
6.林鼎堯,”本國商業銀行風險性資產管理之研究,”國立政治大學經營管理碩士學程財管組未出版碩士論文,民國93年。
7.劉美纓,”銀行風險值模型之回顧測試與壓力測試-保守性、準確度及效率性,”2003商情資料分析庫分析與建置研究之成果發表會,東吳大學,民國92年。
8.周大慶等編著,”風險管理新標竿-風險值之理論與應用,”初版,智勝文化事業有限公司出版,民國91年。
9.Alexander, C. O. and C. T. Leigh, 1997, “On the Covariance Matrices Used in Value at Risk Models,” The Journal of Derivatives 4(3): 50-62.
10.Artzner, P,. F. Delbaen, J-M. Eber, and D. heath, 1999, “Coherent Measures of Risk,” Mathematical Finance 9(November), 203~228.
11.Danielsson, J., Jorgensen, B.N., Samorodnitsky, G., Sarma, M., and de Vries,C.G.,2005, “ Subadditivity re-examined: the case for value-at risk,” Financial Market Group.
12.Danielsson,J. and G. de Vries, 1997, “Tail index and quantile estimation with vary high frequency data,” Journal of Empirical Finance 4, 241~257.
13.Dowd K., 2002, “Measuring Market Risk,” John Wiley and Sons, N.Y.
14.Hendricks, D., 1996, “Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data,” Economic Policy Review, Federal Reserve Bank of New York, Vol.2, 39-70.
15.Jorion, P., 1995, “Predicting Volatility in the Foreign Exchange Market,” Journal of Finance, 50: 507-528.
16.Kupiec, P. H., 1995, “Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models,” The Journal of Derivatives, Vol.3, No.2, 73-84.
17.Pflug, G. C., 2000, “Some remarks on the value-at-risk and the conditional value-at-risk,” Probabilistic Constrained Optimization: Methodology and Applications, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 272~281.
18.Yamai, Y. and T. Yoshiba, 2002, “On the validity of value-at-risk: comparative analyses with expected shortfall,” Bank of Japan Institute of Monetary and Economic Studies Discussion Paper.
描述 碩士
國立政治大學
金融研究所
94352029
95
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094352029
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 李桐豪zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 陳嘉敏zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Chen, Jia Minen_US
dc.creator (作者) 陳嘉敏zh_TW
dc.creator (作者) Chen, Jia Minen_US
dc.date (日期) 2006en_US
dc.date.accessioned 17-Sep-2009 19:05:21 (UTC+8)-
dc.date.available 17-Sep-2009 19:05:21 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 17-Sep-2009 19:05:21 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0094352029en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/34010-
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) 94352029zh_TW
dc.description (描述) 95zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 本文提出了一個新興風險衡量的工具的概念-期望尾端損失值(ETL)，其有別於風險值為百分位數且未考慮報酬分配的尾部風險(Tail Risk)，本研究期望能透過ETL的估計可以更完整表達投資組合所有可能面臨的風險，對於市場風險能更有效控管。
本文實證討論有關VaR與ETL穩定度的部分，VaR雖然在理論上證明無法滿足次可加性這個條件，但是在本研究實證中，即使在分配具厚尾狀況下，VaR仍滿足次加性的性質。這也表示，我們在現實生活中很難因VaR理論上缺乏次可加性，而捨棄VaR這個風險衡量工具，然ETL也有其貢獻性，其較VaR多考慮尾部資訊，可視為風險值外另一參考指標，此為本文貢獻一。
本文實證也探討移動窗口中歷史資料長度的不同，是否造成VaR與ETL估算準確性的差異，本文由實證結果發現：在歷史窗口的資料長度越長(1000日)下，並沒有正確預估VaR與ETL，而本研究中以移動窗口為500日下，使用內部模型較具正確性，故在使用風險值模型時，應謹慎選擇移動窗口之長度，此為本文貢獻二。		zh_TW
dc.description.tableofcontents 第一章 序論.................................................1
1.1 研究動機與目的……………………………………………………......…1
1.2 研究流程…………………………………………………………………..…3
第二章與文獻回顧…………………………………………………………..…..4
2.1. 風險值(VaR)的定義與計算……………………………………………….4
2.2 VaR的規範……………………………………………….………………….5
2.3 VaR的優點及限制……………………………………………………….….5
2.4 衡量VaR模型的文獻……..6
2.5 期望尾端損失值(ETL，Expected Tail Loss)之定義與計算……….7
2.6 ETL的特性……………………………………………………………….….8
2.7 探討ETL的文獻………………………………………………...……….11
第三章 研究方法……………………………………………………….….….13
3.1 VaR與ETL之估計方法……………………………………..……….….13
3.1.1歷史模擬法(Historical Simulation) ……………….……………13
3.1.2拔靴法(Bootstrap Method)……………………………………….…15
3.2 回顧測試……………………………………………………………………17
第四章 實證結果與分析………………………......…………………………20
4.1 實證設計與研究限制………………………………………………………20
4.2 資料來源與基本統計性質分析……………………………………………21
4.2.1 資料來源………………………………………………………….……..21
4.2.2 研究期間………………………………………………………………...23
4.2.3 銀行資產組合報酬之基本統計性質分析……………………………...23
4.3 VaR與ETL實證結果……………………………………………………….26
4.3.1 不同窗口下，VaR與ETL實証結果…………26
4.3.2 回顧測試…………………………….…………………………….….28
4 .4 檢驗VaR與ETL的穩定性………………………………………………..31
4.4.1 原始投資組合資料檢驗VaR 與 ETL的穩定性……………………...32
4.4.2 報酬分配加大尾部變異下檢驗VaR 與 ETL的穩定性……………...33
第五章 結論與建議…………………………………………………………….…38
5.1 研究結論…………………………………………………………………….38
5.2 研究建議………………………………………………………………….…40
參考書目…………………………….…………………………………………….41		zh_TW
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dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0094352029en_US
dc.subject (關鍵詞) 期望尾端損失值zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 風險值zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 回顧測試zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 巴塞爾協定zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Expected Tail Loss(ETL)en_US
dc.subject (關鍵詞) Value-at-Risk(VaR)en_US
dc.subject (關鍵詞) Back Testingen_US
dc.subject (關鍵詞) Basle Accorden_US
dc.title (題名) 衡量銀行市場風險-VaR與ETL模型的應用zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 1.胡婷俐,”市場發生巨幅變動下涉險值指標平均值之低估效果,”銘傳大學金融研究所未出版碩士論文,民國91年。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 2.張世杰,”運用拔靴複製法建構風險值(VaR)估計量之分配,”銘傳大學管金融研究所未出版碩士論文,民國79年。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 3.傅家齊,”運用參數型非中心t分配之拔靴估計模型改進涉險值評估模式,”銘傳大學管理科學研究所未出版碩士論文,民國89年。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 4.林金鈴,”銀行資本風險之評估-風險值與期望尾端損失值(ETL)之應用,”國立中興大學企業管理所未出版碩士論文,民國93年。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 5.林政寬,”台灣金控公司的RAROC評估：VaR與ETL之應用,”國立中興大學企業管理所未出版碩士論文,民國93年。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 6.林鼎堯,”本國商業銀行風險性資產管理之研究,”國立政治大學經營管理碩士學程財管組未出版碩士論文,民國93年。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 7.劉美纓,”銀行風險值模型之回顧測試與壓力測試-保守性、準確度及效率性,”2003商情資料分析庫分析與建置研究之成果發表會,東吳大學,民國92年。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 8.周大慶等編著,”風險管理新標竿-風險值之理論與應用,”初版,智勝文化事業有限公司出版,民國91年。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 9.Alexander, C. O. and C. T. Leigh, 1997, “On the Covariance Matrices Used in Value at Risk Models,” The Journal of Derivatives 4(3): 50-62.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 10.Artzner, P,. F. Delbaen, J-M. Eber, and D. heath, 1999, “Coherent Measures of Risk,” Mathematical Finance 9(November), 203~228.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 11.Danielsson, J., Jorgensen, B.N., Samorodnitsky, G., Sarma, M., and de Vries,C.G.,2005, “ Subadditivity re-examined: the case for value-at risk,” Financial Market Group.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 12.Danielsson,J. and G. de Vries, 1997, “Tail index and quantile estimation with vary high frequency data,” Journal of Empirical Finance 4, 241~257.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 13.Dowd K., 2002, “Measuring Market Risk,” John Wiley and Sons, N.Y.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 14.Hendricks, D., 1996, “Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data,” Economic Policy Review, Federal Reserve Bank of New York, Vol.2, 39-70.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 15.Jorion, P., 1995, “Predicting Volatility in the Foreign Exchange Market,” Journal of Finance, 50: 507-528.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 16.Kupiec, P. H., 1995, “Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models,” The Journal of Derivatives, Vol.3, No.2, 73-84.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 17.Pflug, G. C., 2000, “Some remarks on the value-at-risk and the conditional value-at-risk,” Probabilistic Constrained Optimization: Methodology and Applications, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 272~281.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 18.Yamai, Y. and T. Yoshiba, 2002, “On the validity of value-at-risk: comparative analyses with expected shortfall,” Bank of Japan Institute of Monetary and Economic Studies Discussion Paper.zh_TW