學術產出-Theses

題名 多維異質變異模型於結構型商品評價上之應用研究
作者 王俊欽
貢獻者 陳松男<br>蔡紋琦
王俊欽
關鍵詞 波動度模型
Cholesky Decomposition
結構商品評價
蒙地卡羅法
日期 2007
上傳時間 8-Dec-2010 14:46:34 (UTC+8)
摘要 近年來市面上的結構型商品日新月異,其中的股權連結型商品,其報酬收益形態往往因為與多檔標的資產連結而造成封閉解的不易求得。在評價此類商品時,常需要藉由撰寫電腦程式語言來模擬各標的股價的未來路徑 (例:Monte Carlo Simulation) ,並對未來期望現金流量折現求解。但因為各標的股價間彼此相關,在模擬股價時,需要對其相關係數矩陣 (correlation matrix) 做Cholesky Decomposition的操作,以便藉由獨立的常態隨機變數造出彼此相關的多元常態隨機變數。

由過去的歷史資料和實證分析得知,各股價報酬間的相關係數矩陣和波動度 (volatility) 皆是隨著時間改變 (time-varing) 而非固定不變的常數 (constant) ,故本論文在模擬股價時,不直接以過去歷史資料所求算之樣本變異數、樣本相關係數來做為模擬股價所需參數,而是考慮使用時間序列中的多維異質變異模型 (Multivariate Conditional Heteroscedastic Models) 或稱多維的波動度模型 (Multivariate Volatility Models) 來預測 (forecast) 未來商品存續期間各時點連結標的資產報酬間的相關係數矩陣和波動度,以便做為模擬股價所需之參數。

本文實際將波動度模型套用在兩件於中國發行的多標的股權連動債券的評價上,發現因為經由波動度模型所預測而得之未來波動度和相關係數皆有均數回歸性質 (mean reversion),造成最後的評價結果與直接使用歷史波動度和歷史相關係數所得之結果無太大的差異,故認為將來處理相同問題時,可直接使用歷史資料所估得之參數代入模擬程序即可。

關鍵詞:波動度模型、Cholesky Decomposition、結構商品評價、蒙地卡羅法。
參考文獻 中文文獻:
1.吳佳貞 (1998),波動度預測模型之探討。國立政治大學金融研究所碩士
論文 (未出版)。
2.陳松男 (2004),結構型金融商品之設計及創新,新陸書局。
3.陳松男 (2005),金融工程學,第二版,新陸書局。
4.陳松男 (2005),結構型金融商品之設計及創新(二),新陸書局。
5.曹金泉 (1999),隨機波動度下選擇權評價理論的應用—以台灣認購權證為
例。國立政治大學金融研究所碩士 (未出版)。
英文文獻:
Bollerslev, T. (1986). “Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity.”
Journal ofEconometrics 31: 307-327.
Bollerslev, T., Engle, R. F., and Wooldridge, J. M. (1988). “A capital-asset pricing
model with time-varying covariances.” Journal of Political Economy 96: 116-131.
Engle, R. F. (1982). “Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of
the variance of United Kingdom inflations.” Econometrica 50: 987-1007.
Engle, R.F. and Kroner, K.F. (1995). “Multivariate simultaneous generalized ARCH.”
Econometric Theory 11: 122-150.
Engle, R.F.,and Sheppard, K. (2001). “Theoretical and Empirical Properties of
Dynamic Conditional Correlation Multivariate GARCH”, NBER Working Paper 8554, National Bureau of Economic Research.
Engle, R.F. (2002). “Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariate
GARCH models.” Journal of Business and Economic Statistics 20: 339-350.
Hull, J.C. (2006). Options, Futures, and Other Derivatives, 6th edition. Prentice Hall,
International, Inc.
Ruey, S. Tsay. (2005). Analysis of Financial Time Series, 2nd edition. Wiley
Interscience.
Strang, G. (1980). Linear Algebra and Its Applications, 2nd edition. Harcourt Brace
Jovanovich, Chicago.
描述 碩士
國立政治大學
統計研究所
95354004
96
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0095354004
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 陳松男<br>蔡紋琦zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 王俊欽zh_TW
dc.creator (作者) 王俊欽zh_TW
dc.date (日期) 2007en_US
dc.date.accessioned 8-Dec-2010 14:46:34 (UTC+8)-
dc.date.available 8-Dec-2010 14:46:34 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 8-Dec-2010 14:46:34 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0095354004en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/49595-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 統計研究所zh_TW
dc.description (描述) 95354004zh_TW
dc.description (描述) 96zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 近年來市面上的結構型商品日新月異,其中的股權連結型商品,其報酬收益形態往往因為與多檔標的資產連結而造成封閉解的不易求得。在評價此類商品時,常需要藉由撰寫電腦程式語言來模擬各標的股價的未來路徑 (例:Monte Carlo Simulation) ,並對未來期望現金流量折現求解。但因為各標的股價間彼此相關,在模擬股價時,需要對其相關係數矩陣 (correlation matrix) 做Cholesky Decomposition的操作,以便藉由獨立的常態隨機變數造出彼此相關的多元常態隨機變數。

由過去的歷史資料和實證分析得知,各股價報酬間的相關係數矩陣和波動度 (volatility) 皆是隨著時間改變 (time-varing) 而非固定不變的常數 (constant) ,故本論文在模擬股價時,不直接以過去歷史資料所求算之樣本變異數、樣本相關係數來做為模擬股價所需參數,而是考慮使用時間序列中的多維異質變異模型 (Multivariate Conditional Heteroscedastic Models) 或稱多維的波動度模型 (Multivariate Volatility Models) 來預測 (forecast) 未來商品存續期間各時點連結標的資產報酬間的相關係數矩陣和波動度,以便做為模擬股價所需之參數。

本文實際將波動度模型套用在兩件於中國發行的多標的股權連動債券的評價上,發現因為經由波動度模型所預測而得之未來波動度和相關係數皆有均數回歸性質 (mean reversion),造成最後的評價結果與直接使用歷史波動度和歷史相關係數所得之結果無太大的差異,故認為將來處理相同問題時,可直接使用歷史資料所估得之參數代入模擬程序即可。

關鍵詞:波動度模型、Cholesky Decomposition、結構商品評價、蒙地卡羅法。
zh_TW
dc.description.tableofcontents 目次
謝辭 II
摘要 III
第一章、緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究架構 2
第二章、文獻探討 3
2.1 單維異質變異模型 4
2.2 多維異質變異模型 7
第三章、研究方法 11
3.1 標的價格動態過程 11
3.2 標的報酬率 12
3.3 多元常態隨機變數 13
3.4 Cholesky Decomposition 14
3.5 標的價格波動度和相關係數矩陣 16
3.6 未來股價路徑 18
第四章、評價方法 19
4.1 蒙地卡羅法 19
4.2 模擬與評價步驟 20
4.3 商品評價流程圖 22
第五章、港幣保本股權連動債券 23
5.1 商品說明 23
5.2 投資人風險 26
5.3 商品特色及優點 27
5.4 假設性範例試算 30
5.5 商品解析 33
5.6 保本型股權連動債券評價 34
第六章、港幣保本保息股票連動債券 48
6.1 商品說明 48
6.2 投資人風險 50
6.3 商品特色及優點 51
6.4 假設性範例試算 52
6.5 商品解析 53
6.6 保本保息股權連動債券評價 55
第七章、結論 69
參考文獻 70
附錄一 72
附錄二 73


圖次
圖 1-1 研究架構 2
圖 4-1 評價流程圖 22
圖 5-1 發行商收益分析 (DCC) 38
圖 5-2 零息債券、利息收益現值、利潤佔票面價格百分比 (DCC) 38
圖 5-3 發行商收益分析 (BEKK) 40
圖 5-4 零息債券、利息收益現值、利潤佔票面價格百分比 (BEKK) 41
圖 5-5 發行商收益分析 (HISTORICAL) 42
圖 5-6 零息債券、利息收益現值、利潤佔票面價格百分比 (HISTORICAL) 43
圖 5-7 DCC和BEKK所計算出的相關係數比較 45
圖 5-8 DCC和BEKK所計算出的相關係數比較 46
圖 6-1 利率期間結構 57
圖 6-2 發行商收益分析 (DCC) 61
圖 6-3 付息債券、平均式買權、利潤佔票面價格百分比 (DCC) 61
圖 6-4 發行商收益分析 (BEKK) 63
圖 6-5 付息債券、平均式買權、利潤佔票面價格百分比 (BEKK) 64
圖 6-6 發行商收益分析 (HISTORICAL) 65
圖 6-7 付息債券、平均式買權、利潤佔票面價格百分比 (HISTORICAL) 66
圖 6-8 發行日至到期日的預測波動度 67
圖 6-9 發行日至到期日的預測相關係數 67


表次
表 5-1 產品說明書 23
表 5-2 投資人的投資風險 26
表 5-3 保本型股票連動債券特微 29
表 5-4 假設性範例 – 利息收益為 0% 的情況 30
表 5-5 假設性範例 – 利息收益為 16% 的情況 32
表 5-6 港幣保本型連動債券評價分析 (DCC) 37
表 5-7 港幣保本型連動債券評價分析 (BEKK) 39
表 5-8 港幣保本型連動債券評價分析 (歷史波動度、相關係數) 42
表 5-9 三種評價方法的結果比較 44
表 6-1 產品說明書 48
表 6-2 投資人的投資風險 50
表 6-3 保本保息股票連動債券特微 51
表 6-4 假設性範例 52
表 6-5 HIBOR報價 和 IRS報價 56
表 6-6 港幣保本保息連動債券評價分析 (DCC) 60
表 6-7 港幣保本保息連動債券評價分析 (BEKK) 62
表 6-8 港幣保本保息連動債券評價分析 (歷史波動度、相關係數) 65
表 6-9 三種評價方法的結果比較 66
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/#G0095354004en_US
dc.subject (關鍵詞) 波動度模型zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Cholesky Decompositionzh_TW
dc.subject (關鍵詞) 結構商品評價zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 蒙地卡羅法zh_TW
dc.title (題名) 多維異質變異模型於結構型商品評價上之應用研究zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 中文文獻:zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 1.吳佳貞 (1998),波動度預測模型之探討。國立政治大學金融研究所碩士zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 論文 (未出版)。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 2.陳松男 (2004),結構型金融商品之設計及創新,新陸書局。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 3.陳松男 (2005),金融工程學,第二版,新陸書局。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 4.陳松男 (2005),結構型金融商品之設計及創新(二),新陸書局。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 5.曹金泉 (1999),隨機波動度下選擇權評價理論的應用—以台灣認購權證為zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 例。國立政治大學金融研究所碩士 (未出版)。zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 英文文獻:zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Bollerslev, T. (1986). “Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity.”zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Journal ofEconometrics 31: 307-327.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Bollerslev, T., Engle, R. F., and Wooldridge, J. M. (1988). “A capital-asset pricingzh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) model with time-varying covariances.” Journal of Political Economy 96: 116-131.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Engle, R. F. (1982). “Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates ofzh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) the variance of United Kingdom inflations.” Econometrica 50: 987-1007.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Engle, R.F. and Kroner, K.F. (1995). “Multivariate simultaneous generalized ARCH.”zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Econometric Theory 11: 122-150.zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) Engle, R.F. (2002). “Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariatezh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) GARCH models.” Journal of Business and Economic Statistics 20: 339-350.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Hull, J.C. (2006). Options, Futures, and Other Derivatives, 6th edition. Prentice Hall,zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) International, Inc.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Ruey, S. Tsay. (2005). Analysis of Financial Time Series, 2nd edition. Wileyzh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Interscience.zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Strang, G. (1980). Linear Algebra and Its Applications, 2nd edition. Harcourt Bracezh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) Jovanovich, Chicago.zh_TW