| dc.contributor.advisor | 沈中華 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | 周瑞文 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 周瑞文 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2004 | en_US |
| dc.date.accessioned | 18-Sep-2009 17:23:19 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 18-Sep-2009 17:23:19 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 18-Sep-2009 17:23:19 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0922580371 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/36175 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 經濟研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 92258037 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 93 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 傳統用變異數─共變異數法來衡量投資組合的風險，當投資組合的資產項目很多時，則影響此投資組合價值變動的因素來自不同的市場，而每個市場又可能不只包含一個影響因子，所以，影響這個投資組合變動的因子可能非常複雜。不僅如此，當投資組合的資產項目很多時，則此投資組合的共變異數矩陣會變的十分龐大，在計算此共變異數矩陣會產生一些問題，如共變異矩陣可能為負，以及線性重合的問題，因此本研究希望能應用主成份分析 (Principal Component Analysis)，解決上述的問題，提供一個快速又不失準確的方法，來衡量投資組合的風險。 本研究的實證結果發現，主成份分析法計算出來的風險值，在95%信心水準下，若移動窗口為60天，其穿透次數比簡單加權移動平均法多一次，與指數加權移動平均法有相同的預測能力，若移動窗口為250天，其穿透次數比簡單加權移動平均法多一次，比指數加權移動平均法多五次；在99%信心水準下，若移動窗口為60天，與簡單加權移動平均法和指數加權移動平均法有相同的預測能力，若移動窗口為250天，其穿透次數比簡單加權移動平均法多一次，比指數加權移動平均法多三次。由此可知，運用主成份分析法來計算投資組合的風險值，不僅可以解決共變異數矩陣過於龐大所帶來的問題，且在預測投資組合的風險值上，也有很好的結果。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的 2 第三節 研究架構 3 第二章 文獻回顧 4 第一節 VaR定義 4 第二節 VaR模型之簡介與優缺點比較 5 第三節 VaR文獻討論 10 第四節 VaR模型檢定方法 14 第三章 研究方法 17 第一節 變異數─共變異數法 17 第二節 主成份分析法 22 第四章 實證結果分析 28 第一節 投資組合的資料選取及期間設定 28 第二節 資料的敘述統計 29 第三節 實證分析 33 第五章 結論與建議 38 第一節 研究結論 38 第二節 研究限制與建議 39 第三節 總結 40 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0922580371 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 投資組合 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 主成份分析 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | VAR | en_US |
| dc.title (題名) | 投資組合之風險管理 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 一、 中文部份 | zh_TW |
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| dc.relation.reference (參考文獻) | 二、 英文部分 | zh_TW |
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