| dc.contributor.advisor | 廖四郎 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Liao, Szu Lang | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 宋彥傑 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Song, Yen Jieh | en_US |
| dc.creator (作者) | 宋彥傑 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Song, Yen Jieh | en_US |
| dc.date (日期) | 2012 | en_US |
| dc.date.accessioned | 3-Mar-2014 15:33:22 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 3-Mar-2014 15:33:22 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 3-Mar-2014 15:33:22 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G1003520131 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/64337 | - |
| 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) | 100352013 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 101 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 本論文在Li(2000)的Gaussian Copula的背景之下，將資產價值服從常態分配的假設改為服從Variance Gamma分配，利用Copula模型模擬債權群組內各個標的資產的違約時點，並利用蒙地卡羅抽取亂數的方法，取平均之後求得信用連結債券所連結的資產債權組合價值。除此之外，本論文比較假設資產價值服從常態分配、Student t分配和Variance Gamma分配下，計算求得的資產池價值。實證結果顯示，假設服從Variance Gamma分配最接近市場的真實違約資料。這是由於Variance Gamma分配具備Student t分配的厚尾性質，能有效捕捉常態分配缺少的尾端損失機率，並可調整偏態係數和峰態係數，可以求出更接近市場價值的評價結果。最後，在敏感度分析方面，改變影響資產池價值的兩大因子：平均違約回收率和資產間相關係數。結果顯示，當平均違約回收率高於0.7時，相關係數越高的債權群組，其資產池價值亦越高。若平均違約回收率越低且資產間相關係數越高的話，越容易出現一起違約的現象，因此資產池價值會下降。因此投資人在挑選信用連結債券時，應注意所連結的標的資產群組內資產報酬的相關性，最好避免相關性高的資產群組，以免金融海嘯來臨的時候，多個資產同時違約的情形發生。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1 第一節 研究動機與目的 2 第二節 研究架構 4 第二章 商品介紹 5 第一節 傳統型CDO 6 第二節 合成型CDO 7 第三節 信用連結債券(Credit Linked Note,CLN) 8 第三章 研究方法 9 第一節 Gaussian Copula 9 第二節 Factor Copula 11 第三節 Variance Gamma的介紹 12 第四章 實證分析 15 第一節 資料描述 15 第二節 實證步驟 17 第三節 比較不同分配下的資產池價值 23 第四節 敏感度分析 25 第五章 結論與建議 26 參考文獻 27 | zh_TW |
| dc.language.iso | en_US | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G1003520131 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 信用連結債券 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Variance Gamma分配 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Copula模型 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | credit-linked notes | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Variance Gamma distribution | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Copula model | en_US |
| dc.title (題名) | 在Variance Gamma分配下信用連結債券評價模型 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Valuation of a Credit Linked Note on the Implementation of the Variance Gamma Distribution | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 1. Duan, J.C.(2010), “Clustered Defaults”, Working Paper, National University of Singapore, p. 87-91 2. Duffie, D. and N. Garleanu (2001), “Risk and valuation of collateralized debt obligations”, Finance Analysis Journal, Vol 57, p. 41-59 3. Hwang, R.-C. (2012), “A varying-coefficient default model. International Journal of Forecasting”, Vol 28, p. 675-688. 4. Hull, John and White, Alan (2004), “Valuation of a CDO and nth to default CDS without Monte Carlo simulation”, Journal of Derivatives, Vol 12, p. 8–23. 5. Li, David (2000), “On default correlations: a copula approach”, Journal of Fixed Income, Vol 9, p. 43–54 6. Longstaff, F., S. Mithal, and E. Neis (2004), “Corporate Yield Spreads: Default Risk or Liquidity? New Evidence from the Credit-Default Swap Market”. Working Paper. 7. Thomas Moosbrucker (2006), “Pricing CDOs with Correlated Variance Gamma Distributions.” Working paper. | zh_TW |
