淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
進階搜尋


下載電子全文限經由淡江IP使用) 
系統識別號 U0002-1706200800513700
中文論文名稱 資產風險值估計方法之探討與比較
英文論文名稱 Comparisons of the Portfolio Value-at-Risk Estimation Methods
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 統計學系碩士班
系所名稱(英) Department of Statistics
學年度 96
學期 2
出版年 97
研究生中文姓名 吳旻珊
研究生英文姓名 Min-Shan Wu
學號 695650274
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2008-05-23
論文頁數 55頁
口試委員 指導教授-林志娟
委員-張慶暉
委員-鄧文舜
中文關鍵字 風險值  指數加權移動平均  Cholesky分解法  厚尾分配  回溯測試 
英文關鍵字 Value-at-Risk  Cholesky Decomposition  Exponentially Weighted Moving Average  Heavy-Tailed Distribution  Backtesting 
學科別分類 學科別自然科學統計
中文摘要 較常被使用來估計風險值的方法有歷史模擬法、變異數─共變異數法以及蒙地卡羅模擬法,本研究亦以這些方法來建構風險值模型,其中變異數─共變異數法計算中所需的變異數─共變異數矩陣之估計是利用指數加權移動平均;而蒙地卡羅模擬法又細分為考慮投資組合中各資產間相關性的模擬,在此使用Cholesky分解法的技巧擬合;另一方面,因為投資組合其損益報酬率之分配通常具有厚尾特性,故本研究採用一般化誤差分配(Generalized Error Distribution, GED),來描述報酬率的分配,以它的厚尾特性來捕捉其尾部機率,最後,為了比較以上四種估計風險值的方法,因此利用實證的資料,對風險值的估計模式進行回溯測試並且比較各方法資金運用的效率性。實證結果顯示,無論是回溯測試的檢定或是資金運用效率性方面,皆以變異數─共變異數法中的指數加權移動平均法最佳,其次為蒙地卡羅法下的一般化誤差分配法。
英文摘要 The objective of the research is to study the risk measurement Value-at-Risk (VaR) that is most relevant to financial institutions worldwide. Modeling and estimating techniques for measuring risks is quite a challenge. Four VaR estimation methods are studied in this research and they are (1) Historical simulation, (2) Variance-covariance method incorporating the exponential weighted moving average (EWMA) method, (3) Monte Carlo simulation under normal distribution incorporating Cholesky decomposition and (4) Monte Carlo simulation under generalized error distribution (GED), correspondingly.
Backtesing and Christoffersen (1998) tests are adapted to validate the accuracy of the four estimation approaches. At last, a case study of the mutual fund is provided to increase clarity of the VaR estimation methods and deliver actionable results. The empirical results obtained shows that exponential weighted moving average (EWMA) model in variance-covariance method out performs the GED model in Monte Carlo method and the historical simulation method.
論文目次 目錄
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與背景 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究架構與流程 4
1.4 研究限制 5
第二章 文獻探討 6
2.1 風險值(Value-at-Risk)的定義 6
2.2風險值相關研究 9
第三章 研究方法 15
3.1 報酬率的估計 15
3.2 歷史模擬法(Historical Simulation Method) 17
3.3 變異數─共變異數法(Variance-Covariance Method) 19
3.3 蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation Method) 22
3.3.1 幾何布朗運動(Geometric Brownian Motion, GBM) 22
3.3.2 多項資產價格之模擬 25
3.3.3 資產厚尾特性之模擬 29
3.4 風險值模式績效之評估 32
3.4.1 回溯測試(Backtesting) 33
3.4.2資金運用效率性之衡量 39
第四章 實證分析 41
4.1 資料的收集與說明 41
4.2 風險值的估計 45
4.3 回溯測試結果與比較 46
第五章 結論與建議 51
參考文獻 53
附錄 55


圖目錄
圖1.1 研究流程圖 4
圖2.1 .VaR定義示意圖 7
圖2.2 相對風險值和絕對風險值示意圖 8
圖3.1 過去 期資產 報酬率計算方式之示意圖 18
圖3.2 投資組合報酬率計算方式之示意圖 19
圖3.3 不同形狀參數下GED之圖形 30
圖4.1 移動窗口與風險值估計之示意圖 43
圖4.2 投資組合真實報酬之直方圖 44
圖4.3 各方法估計風險值與實際報酬率之比較圖(信賴水準:95%) 47
圖4.4 各方法估計風險值與實際報酬率之比較圖(信賴水準:99%) 47


表目錄
表2.1 .Jorion(2005)估計風險值方法的比較* 10
表3.1 .(Jorion, 2005)巴賽爾懲罰區域(The Basel Penalty Zone)34
表3.2 獨立性檢定之狀態表示(次數) 37
表3.3 獨立性檢定之狀態表示 37
表4.1 投資組合真實報酬之敘述統計量與常態檢定 44
表4.2 ..VaR回溯測試檢定結果 49
表4.3 各模型風險值之資金運用效率性比較 50
附表A 投資組合中,各股投資比例 55






參考文獻 李命志、李彥賢、張智超 (2005),“原油價格風險值的估計─拔靴法的應用”,金融風險管理季刊,第一卷,第二期,57-74。

李曉菁、林彥豪、林朝陽 (2006),“市場風險值模型之驗證及比較分析-以股票、外匯、債券為例”,貨幣觀測與信用評等,風險管
理專題,29-42。

劉美纓 (2006),“銀行投資組合風險值模型之測試與應用─個案分
析”,金融風險管理季刊,第二卷,第一期,1-27。

Alexander, C. O. and Leigh, C. T. (1997), “On the Covariance Matrices Used in Value at Risk Models”, The Journal of Derivatives, Vol. 4, No. 3, 50-62.

Basle Committee on Banking Supervision. (1996), “Amendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risks”, Basle, Switzerland: BIS.

Beder, T. S. (1995), “ VaR:Seductive but Dangerous”, Financial Analysis Journal, Vol. 51, No. 5, 12-24.

Box, G. E. P. and Tiao G. C. (1973), Bayesian Inference in Statistical Analysis, Reading, MA: Addison-Wesley Publishing Co.

Chan, N. H. and Wong, H. Y. (2006), Simulation Techniques in Financial Risk Management, Hoboken, NJ : Wiley-Interscience.

Christoffersen, P. (1998), “Evaluating Interval Forecasts”, International Economic Review, Vol. 39, 12-24.

Christoffersen, P. and Diebold, F. (2000), “How Relevant is Volatility Forecasting for Financial Risk Management”, Review of Economics and Statistics, Vol. 82, 12-22.

Engel, J. and Gizycki, M. (1999), “Conservatism, Accuracy & Efficiency: Comparing Value-at-Risk Models”, Working Paper Series Number wp0002, Australian Prudential Regulation Authority.

Harvey, E. J. (1981), The Econometric Analysis of Time Series, Oxford: Philip Allan.

Hendricks, D. (1996), “Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data”, Economic Policy Review, Vol. 2, No. 1, 39-70.

Jorion, Philippe (2001), Value at Risk – The New Benchmark for Managing financial Risk, 2nd edition, McGraw-Hill.

Jorion, Philippe (2005), Financial Risk Manager Handbook, 3rd edition, Wiley.

JPMorgan (1996), RiskMetricsTM – Technical Document, 4th Edition, New York.

Kupiec, P. (1995), “Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models”, Journal of Derivatives, Vol. 3, No. 2, 73-84.

Sarma, M., Thomas, S. and Shah, A. (2003), “Selection of Value-at-Risk Models”, Journal of Forecasting, Vol. 22, 337-358
論文使用權限
  • 同意紙本無償授權給館內讀者為學術之目的重製使用,於2010-06-24公開。
  • 同意授權瀏覽/列印電子全文服務,於2010-06-24起公開。


  • 若您有任何疑問,請與我們聯絡!
    圖書館: 請來電 (02)2621-5656 轉 2281 或 來信