dc.contributor.advisor | 李桐豪 | zh_TW |
dc.contributor.author (作者) | 陳嘉敏 | zh_TW |
dc.contributor.author (作者) | Chen, Jia Min | en_US |
dc.creator (作者) | 陳嘉敏 | zh_TW |
dc.creator (作者) | Chen, Jia Min | en_US |
dc.date (日期) | 2006 | en_US |
dc.date.accessioned | 17-九月-2009 19:05:21 (UTC+8) | - |
dc.date.available | 17-九月-2009 19:05:21 (UTC+8) | - |
dc.date.issued (上傳時間) | 17-九月-2009 19:05:21 (UTC+8) | - |
dc.identifier (其他 識別碼) | G0094352029 | en_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) | 94352029 | zh_TW |
dc.description (描述) | 95 | zh_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.................................................11.1 研究動機與目的……………………………………………………......…11.2 研究流程…………………………………………………………………..…3第二章與文獻回顧…………………………………………………………..…..42.1. 風險值(VaR)的定義與計算……………………………………………….42.2 VaR的規範……………………………………………….………………….52.3 VaR的優點及限制……………………………………………………….….52.4 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……….72.6 ETL的特性……………………………………………………………….….82.7 探討ETL的文獻………………………………………………...……….11第三章 研究方法……………………………………………………….….….133.1 VaR與ETL之估計方法……………………………………..……….….133.1.1歷史模擬法(Historical Simulation) ……………….……………133.1.2拔靴法(Bootstrap Method)……………………………………….…153.2 回顧測試……………………………………………………………………17第四章 實證結果與分析………………………......…………………………204.1 實證設計與研究限制………………………………………………………204.2 資料來源與基本統計性質分析……………………………………………214.2.1 資料來源………………………………………………………….……..214.2.2 研究期間………………………………………………………………...234.2.3 銀行資產組合報酬之基本統計性質分析……………………………...234.3 VaR與ETL實證結果……………………………………………………….264.3.1 不同窗口下,VaR與ETL實証結果…………26 4.3.2 回顧測試…………………………….…………………………….….284 .4 檢驗VaR與ETL的穩定性………………………………………………..314.4.1 原始投資組合資料檢驗VaR 與 ETL的穩定性……………………...324.4.2 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…………………………………………………………….…385.1 研究結論…………………………………………………………………….385.2 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/#G0094352029 | en_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 Testing | en_US |
dc.subject (關鍵詞) | Basle Accord | en_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) | thesis | en |
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