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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
paper
5. 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) 2013en_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) G0101354021en_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) 101354021zh_TW
dc.description (描述) 102zh_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/#G0101354021en_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 Distributionsen_US
dc.type (資料類型) thesisen
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
paper
5. 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