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題名 以單因子拉普拉斯關聯結構模型評價合成型抵押擔保債券憑證
Pricing the Synthetic CDOs for One Factor models in Laplace Distributions作者 黃信源 貢獻者 劉惠美
黃信源關鍵詞 合成型抵押擔保債券
單因子關聯結構模型
NIG分配
拉普拉斯分配日期 2013 上傳時間 21-Jul-2014 15:36:53 (UTC+8) 摘要 以往在評價合成型抵押擔保債券時，最常使用的方法為應用大樣本一致性資產組合(large homogeneous portfolio, LHP)假設的單因子常態關聯結構，但會造成評價與市場報價間差異過大的問題，且會造成相關性微笑曲線現象。單因子常態關聯結構模型會有上述的問題是因為其缺少厚尾度或偏斜性，因此若能在單因子關聯結構模型中加入具厚尾度或偏斜性的分配，就能改善以上的問題，像是Kalemanova et al.(2007)提出應用LHP假設之單因子NIG關聯結構模型來對合成型CDO進行評價，該模型的評價結果遠優於單因子常態關聯結構模型。本文使用單因子拉普拉斯關聯結構模型對合成型抵押擔保債券作評價，並與其它單因子關聯結構模型的配適結果做比較，探討在評價上單因子拉普拉斯(Laplace)關聯結構模型是否能有其特有的優點與更好的配適效果。由最後的實證分析結果可得到幾個結論，第一，高斯(Gaussian)及拉普拉斯(Laplace)關聯結構模型皆能反應負報價。第二，單因子NIG(2)關聯結構模型是本文使用的關聯模型中配適結果最好的，其在各年度合成型抵押擔保債券商品的絕對誤差和都是最小。第三，對於本文所使用的全部模型，它們在各分券的隱含相關震盪幅度很大，因此這些模型都不符合LHP假設。 參考文獻 1. Dezhong, W. Rachev S.T., Fabozzi F.J. (October 2006).Pricing Tranches of a CDO and a CDS Index: Resent Advances and Future Research. Working paper. 2. Dezhong W., Rachev S.T., Fabozzi F.J. (November 2006). Pricing of Credit Default Index Swap Tranches with One- Factor Heavy-Tailed Copula Models. Working paper. 3. Kalemanove, A., Schmid, B., and Werner, R (spring2007). “The Normal Inverse Gaussian Distribution for Synthetic CDO pricing.” The Journal of Derivatives, Vol. 14, pp. 80-93.4. Karlis, D. and Papadimitriou, A. (2004). Inference for the Multivariate Normal Inverse Gaussian Model. Working paper5. Hull, J. and White, A. (winter 2004) “Valuation of a CDO and an n-th to Default CDS without Monte Carlo Simulation.” The Journal of Derivatives, Vol. 12, pp. 8- 23. 6. Li, D.X. (April 2000). On Default Correlation: A Copula Function Approach. Working Paper.7. D. O’Kane and L. Schloegl., M. (2001). Modeling Credit: Theory and Practice. Quantitative Credit Research, Lehman Brothers.8. Black, Fischer and John C. Cox, "Valuing Corporate Securities: Some Effects of Bond Indenture Provisions", Journal of Finance, Vol. 31, No. 2, (May 1976), pp. 351- 367.9. Merton, R. C (1974) . On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, Journal of Finance, 29, pp. 449-470. 10. O.E. Barndor®-Nielsen. (1978). Hyperbolic distributions and distributions on hyperbolae. Scandinavian. Journal of statistics, 5, 151-157.11. Karlis. D. (2000). An EM type algorithm for maximum likelihood estimation of the normal–inverse Gaussian distribution. Statistic & Probability Letters , 57, 43-52.12. 林聖航(民101)。探討合成型抵押擔保債券憑證之評價。國立政治大學統 計學系碩士論文，台北市。13. 邱嬿燁 (民 97) 。探討單因子複合分配關聯結構模型之擔保債權憑證之 評價 。國立政治大學統計學系碩士論文，台北市。 描述 碩士
國立政治大學
統計研究所
101354021
102資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0101354021 資料類型 thesis dc.contributor.advisor 劉惠美 zh_TW dc.contributor.author (Authors) 黃信源 zh_TW dc.creator (作者) 黃信源 zh_TW dc.date (日期) 2013 en_US dc.date.accessioned 21-Jul-2014 15:36:53 (UTC+8) - dc.date.available 21-Jul-2014 15:36:53 (UTC+8) - dc.date.issued (上傳時間) 21-Jul-2014 15:36:53 (UTC+8) - dc.identifier (Other Identifiers) G0101354021 en_US dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/67589 - 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) 101354021 zh_TW dc.description (描述) 102 zh_TW dc.description.abstract (摘要) 以往在評價合成型抵押擔保債券時，最常使用的方法為應用大樣本一致性資產組合(large homogeneous portfolio, LHP)假設的單因子常態關聯結構，但會造成評價與市場報價間差異過大的問題，且會造成相關性微笑曲線現象。單因子常態關聯結構模型會有上述的問題是因為其缺少厚尾度或偏斜性，因此若能在單因子關聯結構模型中加入具厚尾度或偏斜性的分配，就能改善以上的問題，像是Kalemanova et al.(2007)提出應用LHP假設之單因子NIG關聯結構模型來對合成型CDO進行評價，該模型的評價結果遠優於單因子常態關聯結構模型。本文使用單因子拉普拉斯關聯結構模型對合成型抵押擔保債券作評價，並與其它單因子關聯結構模型的配適結果做比較，探討在評價上單因子拉普拉斯(Laplace)關聯結構模型是否能有其特有的優點與更好的配適效果。由最後的實證分析結果可得到幾個結論，第一，高斯(Gaussian)及拉普拉斯(Laplace)關聯結構模型皆能反應負報價。第二，單因子NIG(2)關聯結構模型是本文使用的關聯模型中配適結果最好的，其在各年度合成型抵押擔保債券商品的絕對誤差和都是最小。第三，對於本文所使用的全部模型，它們在各分券的隱含相關震盪幅度很大，因此這些模型都不符合LHP假設。 zh_TW dc.description.tableofcontents 謝辭 i摘要 ii表目錄 v圖目錄 v第一章 緒論 1 第一節 前言 1 第二節 研究目的 1 第三節 抵押擔保債券 (Collateralized Debt Obligation ,CDO) 2 第四節 合成型抵押擔保債券(Synthetic CDOs) 3 第五節 信用違約交換(Credit Default Swaps ,CDS) 4 第六節 信用違約指數(Credit Default Indexes) 5第二章 文獻回顧 8 第一節 關聯結構模型(Copula Model) 8 第二節 單因子關聯結構模型(One Factor Copula Model) 9 第三節 Normal Inverse Gaussian Distribution (NIG) 14第三章 以單因子關聯結構模型評價合成型抵押擔保債券 15 第一節 評價合成型抵押擔保債券 15 第二節 LHP假設下之單因子高斯關聯結構模型 18 第三節 NIG分配性質 23 第四節 LHP假設下之單因子NIG關聯結構模型 24第四章 單因子拉普拉斯分配之關聯結構模型 27 第一節 拉普拉斯(Laplace)分配 27 第二節 LHP假設下之單因子拉普拉斯關聯結構模型 28 第三節 應用LHP假設之單因子雙指數與標準常態關聯結構模型 31第五章 實證分析 33 第一節 比較在不同時期各模型對DJ iTraxx之分券的評價 34 第二節 觀察不同時期各模型在DJ iTraxx的隱含相關性 39第六章 結論與建議 45參考文獻 48 zh_TW dc.format.extent 1268814 bytes - dc.format.mimetype application/pdf - dc.language.iso en_US - dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0101354021 en_US dc.subject (關鍵詞) 合成型抵押擔保債券 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 單因子關聯結構模型 zh_TW dc.subject (關鍵詞) NIG分配 zh_TW dc.subject (關鍵詞) 拉普拉斯分配 zh_TW dc.title (題名) 以單因子拉普拉斯關聯結構模型評價合成型抵押擔保債券憑證 zh_TW dc.title (題名) Pricing the Synthetic CDOs for One Factor models in Laplace Distributions en_US dc.type (資料類型) thesis en dc.relation.reference (參考文獻) 1. Dezhong, W. Rachev S.T., Fabozzi F.J. (October 2006).Pricing Tranches of a CDO and a CDS Index: Resent Advances and Future Research. Working paper. 2. Dezhong W., Rachev S.T., Fabozzi F.J. (November 2006). Pricing of Credit Default Index Swap Tranches with One- Factor Heavy-Tailed Copula Models. Working paper. 3. Kalemanove, A., Schmid, B., and Werner, R (spring2007). “The Normal Inverse Gaussian Distribution for Synthetic CDO pricing.” The Journal of Derivatives, Vol. 14, pp. 80-93.4. Karlis, D. and Papadimitriou, A. (2004). Inference for the Multivariate Normal Inverse Gaussian Model. Working paper5. Hull, J. and White, A. (winter 2004) “Valuation of a CDO and an n-th to Default CDS without Monte Carlo Simulation.” The Journal of Derivatives, Vol. 12, pp. 8- 23. 6. Li, D.X. (April 2000). On Default Correlation: A Copula Function Approach. Working Paper.7. D. O’Kane and L. Schloegl., M. (2001). Modeling Credit: Theory and Practice. Quantitative Credit Research, Lehman Brothers.8. Black, Fischer and John C. Cox, "Valuing Corporate Securities: Some Effects of Bond Indenture Provisions", Journal of Finance, Vol. 31, No. 2, (May 1976), pp. 351- 367.9. Merton, R. C (1974) . On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, Journal of Finance, 29, pp. 449-470. 10. O.E. Barndor®-Nielsen. (1978). Hyperbolic distributions and distributions on hyperbolae. Scandinavian. Journal of statistics, 5, 151-157.11. Karlis. D. (2000). An EM type algorithm for maximum likelihood estimation of the normal–inverse Gaussian distribution. Statistic & Probability Letters , 57, 43-52.12. 林聖航(民101)。探討合成型抵押擔保債券憑證之評價。國立政治大學統 計學系碩士論文，台北市。13. 邱嬿燁 (民 97) 。探討單因子複合分配關聯結構模型之擔保債權憑證之 評價 。國立政治大學統計學系碩士論文，台北市。 zh_TW
