淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-0806201015201300
中文論文名稱 應用基因演算法於KMV模型違約點定義之檢討
英文論文名稱 Applying Genetic Algorithms in the Definition of KMV Model’s Default Point
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 財務金融學系碩士班
系所名稱(英) Department of Banking and Finance
學年度 98
學期 2
出版年 99
研究生中文姓名 洪世庠
研究生英文姓名 Shih-Hsiang Hung
學號 697530300
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2010-05-16
論文頁數 75頁
口試委員 指導教授-李沃牆
委員-聶建中
委員-陳達新
委員-古永嘉
中文關鍵字 KMV模型  基因演算法  違約間距  違約機率  違約點 
英文關鍵字 KMV  Genetic Algorithms  Distance to Default  Default Point 
學科別分類 學科別社會科學商學
中文摘要 本研究之目的在於針對KMV模型對於違約點之設定,並檢定此違約點是否適合於台灣上市、櫃公司的違約預測。而最適違約點的預測在文獻上非常少,因此,本研究提出以基因演算法(Genetic Algorithms;簡稱GA.)為基礎的KMV模型求解最適違約點。在實證上,我們比較了GA-KMV及KMV模型,結果顯示,前者無論在樣本內或樣本外、全產業、電子業或非電子業,其績效均優於KMV模型。我們進一步使用ROC曲線比較,結果還是GA-KMV優於KMV模型,這結果說明了GA-KMV有較高的適合度,此違約點適合應用台灣地區的上市、櫃公司,有助於我們預測違約機率和銀行授信風險管理的建構。
英文摘要 The purpose of this article is to investigate the optimal default point of Moody’s KMV model. We will test whether the default point is suitable for Taiwan’s list and OTC Companies or not and propose a new method based on genetic algorithms to be able to solve the optimal default point of KMV model. In empirical study, we have compared the GA-KMV with the KMV model. Results demonstrated that the percentage of correct either in-sample or out-sample, full industries, electronic industries or non-electronic industries, the GA-KMV model seems to be better than the KMV model. In order to find these results, we further to use the ROC curve to test these two models. Similar results show that the GA-KMV model can outperforms the KMV model which means that the GA-KMV model is a best-fit. In consequence, we obtained the optimal default point of Taiwan’s list and OTC companies. This will help us predict the optimal default point and improve the performance of risk management of banks.
論文目次 目    錄
第壹章 緒 論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究架構 5
第四節 研究流程 6
第貳章 理論基礎與相關文獻探討 7
第一節 信用風險與違約事件的定義 7
第二節 信用風險模型的發展 9
第三節 KMV公司的Credit Monitor Model與相關文獻 16
第叁章 研究方法 24
第一節 Black & Sholes選擇權定價理論 24
第二節 Merton's Model 27
第三節 KMV之EDFTM信用風險模型 35
第四節 基因演算法 38
第五節 模型績效比較之方法 47
第肆章 實證結果與分析 51
第一節 研究對象、研究期間與資料處理 51
第二節 變數來源及操作性定義 53
第三節 GA參數設定與實證流程圖 56
第四節 GA-KMV之實證結果 59
第五節 KMV與GA-KMV之績效比較 63
第伍章 結論與建議 68
第一節 研究結論 68
第二節 後續研究之建議 69
參 考 文 獻 70
一、國內文獻 70
二、國外文獻 71

表   目   錄
表3 - 1 AUC值說明表 50
表4 - 1 違約公司之產業統計表 53
表4 - 2 違約公司之產業分類統計表 53
表4 - 3 全產業之樣本內資料之最佳違約點係數 60
表4 - 4 電子產業之樣本內資料之最佳違約點係數 61
表4 - 5 非電子產業之樣本內資料之最佳違約點係數 62
表4 - 6 全產業下,KMV與GA-KMV之預測正確率 63
表4 - 7 電子產業下,KMV與GA-KMV之預測正確率 64
表4 - 8 非電子產業下,KMV與GA-KMV之預測正確率 64
表4 - 9  全產業下,KMV與GA-KMV之AUC比率 65
表4 - 10 電子產業下,KMV與GA-KMV之AUC比率 66
表4 - 11 非電子產業下,KMV與GA-KMV之AUC比率 67

圖   目   錄
圖1 – 1 研究流程圖 6
圖3 – 1 選擇權模型示意圖 28
圖3 – 2 預期違約機率與違約間距示意圖 29
圖3 – 3 單點交配示意圖 43
圖3 – 4 雙點交配示意圖 43
圖3 – 5 突變示意圖 44
圖3 – 6 CAP曲線圖 47
圖3 – 7 ROC曲線圖 49
圖4 – 1 GA-KMV之實證流程圖 58
圖4 – 2 全產業之最佳收斂代(門檻為0.3) 60
圖4 – 3 全產業之最佳收斂代(門檻為0.5) 60
圖4 – 4 全產業之最佳收斂代(門檻為0.8) 60
圖4 – 5 電子產業之最佳收斂代(門檻為0.3) 61
圖4 – 6 電子產業之最佳收斂代(門檻為0.5) 61
圖4 – 7 電子產業之最佳收斂代(門檻為0.8) 61
圖4 – 8 非電子產業之最佳收斂代(門檻為0.3) 62
圖4 – 9 非電子產業之最佳收斂代(門檻為0.5) 62
圖4 – 10 非電子產業之最佳收斂代(門檻為0.8) 62
圖4 – 11 全產業之ROC曲線圖(門檻值為0.3) 65
圖4 – 12 全產業之ROC曲線圖(門檻值為0.5) 65
圖4 – 13 全產業之ROC曲線圖(門檻值為0.8) 65
圖4 – 14 電子產業之ROC曲線圖(門檻值為0.3) 66
圖4 – 15 電子產業之ROC曲線圖(門檻值為0.5) 66
圖4 – 16 電子產業之ROC曲線圖(門檻值為0.8) 66
圖4 – 17 非電子產業之ROC曲線圖(門檻值為0.3) 67
圖4 – 18 非電子產業之ROC曲線圖(門檻值為0.5) 67
圖4 – 19 非電子產業之ROC曲線圖(門檻值為0.8) 67
參考文獻 一、中文部分
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二、英文部分
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