| dc.contributor.advisor | 饒秀華 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | 陳俊宏 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | 陳俊宏 | zh_TW |
| dc.date (日期) | 2001 | en_US |
| dc.date.accessioned | 18-Sep-2009 18:57:07 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 18-Sep-2009 18:57:07 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 18-Sep-2009 18:57:07 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G91NCCU2642012 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/36603 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國際經營與貿易研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 89351024 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 90 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 論文名稱：非齊質變異下尾端風險的衡量 校所組別：國立政治大學國際貿易學研究所 指導教授：饒秀華博士 研究生：陳俊宏 關鍵字：風險值、極值理論、厚尾、GPD、GEV、HILL、GARCH模型 論文摘要 台灣加入世界貿易組織(WT0)之後，也相對宣示了國內企業邁向國際化與自由化的向前邁進一步，對於銀行、進、出口商在匯率使用上將會更加的頻繁，因此面對匯率的風險將是無法避免，本研究的目標為每一塊美元兌換台幣的即期匯率資料，以基本的歷史模擬法、變異數－共變異數法，比較極值理論所使用的方法是否有差異存在，而平常使用的非條件模型與條件的GARCH模型比較，條件模型是否能夠比非條件的模型更能正確地估計風險值；另外，條件模型在多日風險值的估計時是否還保有其適用性。 實證結果顯示：整體上而言，在1日風險值估計的模型上，條件模型上的假設確實比非條件的模型較好。在1日的風險值估計下，條件極值理論的使用上比條件變異數－共變異數法或歷史模擬法所估計出來的風險值表現的結果好。在多日的風險值估計下，1日風險值估計模型表現最佳的條件極值理論的模型，卻沒有依然表現的很好，原因是GARCH模型可能無法在時間拉長時，依然做到最好的估計，此時，或許使用非條件的Hill模型以λt的方法來估計風險值，就可以達到不錯的結果。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 目錄 第一章 緒論-----1 第一節 研究背景與動機-----1 第二節 研究問題與目的-----2 第三節 文章架構-----3 第二章 文獻探討-----4 第一節 風險值(VAR)與風險值估計-----4 第二節 國內、外文獻-----6 第三章 研究理論與方法-----10 第一節 極值理論-----10 第二節 風險值的估計-----14 第三節 GARCH模型與風險值的估計-----18 第四章 實證結果與分析-----24 第一節 資料來源敘述統計分析-----24 第二節 風險值估計前之檢驗-----25 第三節 回溯測試結果-----30 第五章 結論與建議-----39 參考文獻：-----41 1 英文部分：-----41 2 中文部分：-----42 圖目錄 圖4-1 第一個（左）及最後一個（右）樣本窗戶匯率報酬風險值(*x)的估計-----26 圖4-2 報酬之ACF（左）及報酬平方之ACF（右）-----27 圖4-3 標準化殘差之ACF（左）及標準化殘差平方之ACF（右）-----27 圖4-4 匯率報酬走勢圖（上）及條件標準差走勢圖（下）-----28 圖4-5 標準化殘差之QQPL0T-----29 圖4-6 條件標準常態(STDN)與條件HILL之95%風險值估計與1日報酬率-----33 圖4-7 條件標準常態(STDN)與條件HILL之99.5%風險值估計與1日報酬率-----33 圖4-8 非條件HILL(L)與條件GPD(L)之95%的10日風險值估計與10日報酬率-----37 圖4-9 非條件HILL(L)與條件GPD(L)之99%的10日風險值估計與10日報酬率-----37 圖4-10 非條件HILL(L)之95%的10日風險值估計與10日報酬率走勢圖-----38 圖4-11 非條件HILL(L)之99%的lO日風險值估計與l0日報酬率走勢圖-----38 表目錄 表4-1 外匯報酬的敘述統計量-----25 表4-2 匯率(1990~2001)報酬之AR(1)-GARCH(1，1)係數-----29 表4-3 回溯測試1日VAR估計（WINDOW SIZE=1500；重複次數=1804）-----32 表4-4 回溯測試lO日VAR估計（WINDOW SIZE=1500；重複次數=1795）-----36 表4-5 回溯測試15日VAR估計（WINDOW SIZE=1500；重複次數=1790）-----36 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G91NCCU2642012 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 風險值 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 極值理論 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 厚尾 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | GPD | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | GEV | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | HILL | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | GARCH模型 | zh_TW |
| dc.title (題名) | 非齊質變異下尾端風險的衡量 | zh_TW |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
