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系統識別號 U0002-2206201200573500
中文論文名稱 應用GARCH-極值理論於台灣商業銀行作業風險的評估。
英文論文名稱 A GARCH-Extreme Value Theory Approach for Modeling Operational Risk Evidence from Taiwan Commercial Bank.
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 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 蔡倍禎
研究生英文姓名 Pei-Chen Tsai
學號 699530381
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2012-05-18
論文頁數 44頁
口試委員 指導教授-李沃牆
共同指導教授-池秉聰
委員-林維峘
委員-李篤華
委員-陳鴻崑
中文關鍵字 作業風險  GARCH  極端值  預期損失 
英文關鍵字 Operational risk  GARCH  Extreme value  Expect shortfall 
學科別分類 學科別社會科學商學
中文摘要 近年來世界金融環境快速發展,銀行業務廣泛而複雜,導致控管作業風險的重要性越來越高。由於作業風險資料的厚尾特性,本研究除了以極值理論(Extreme-value Theory)模型來評估其風險值外。更進一步嘗試結合GARCH模型與極值理論模型的方法評估其風險值,除了抓住資料尾端特性之外,也希望能掌握風險值隨著時間變動的特性。本文實證研究期間為1995年至2009年,共19年期間台灣商業銀行的作業風險資料。實證結果發現: GARCH的極值理論模型能更精確的抓住作業風險隨時間變化的特性,充分掌握損失的變化,達到更精確的效果。
英文摘要 Because of the fast-developing of finance environment recently, the importance of risk management in banking business has been heightened. This article takes several commercial banks in Taiwan during the period from 1995 to 2009 as example, analyses the tails’ characteristics of operational risk loss event. It measures the fat-tail loss by the POT model of EVT. We further use GARCH-EVT model to capture time varying feature of data, so that we can better understand the characteristic of operational risk.
論文目次 目 錄
論文提要內容: I
目 錄 III
表目錄 IV
圖目錄 V
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究架構與流程 4
第二章 理論與相關文獻回顧 6
第一節 作業風險 6
第二節 極值理論 11
第三節 動態極值理論 12
第三章 研究方法 14
第一節 資料的來源與內容 14
第二節 極值理論模型估計 20
第三節 動態極值理論模型估計 25
第四節 配適度檢定 26
第四章 實證結果分析 27
第一節 極值理論模型的結果分析 27
第二節 動態極值理論模型的結果分析 30
第三節 模型的配適度 35
第五章 結論及建議 38
第一節 結論 38
參考文獻 40

表目錄
【表 2-1】作業風險分類表 7
【表 2-1】作業風險分類表(續) 8
【表 2-1】作業風險分類表(續) 9
【表 3-1】作業風險的來源因素與事件型態 14
【表 3-2】作業風險事件型態分類的資料統計 15
【表 3-2】作業風險事件型態分類的資料統計(續) 16
【表 3-3】損失的敘述統計量 17
【表 4-1】GPD門檻值和模型參數對應表 28
【表 4-2】風險值與預期損失表 30
【表 4-3】殘差的敘述統計量 31
【表 4-4】GARCH-GPD門檻值和模型參數對應表 34
【表 4-5】GARCH-GPD風險值與預期損失表 35

圖目錄
【圖 1-1】研究流程 5
【圖 3-1】損失之時間序列 18
【圖 3-2】累積損失之時間序列 18
【圖 3-3】損失之機率密度分配 19
【圖 3-4】損失之累積次數分配 19
【圖 3-5】BMM法示圖 20
【圖 3-6】 POT法示圖 21
【圖 4-1】損失資料之平均餘額函數 27
【圖 4-2】損失資料之Hill Plot 29
【圖 4-3】殘差時間序列 31
【圖 4-4】殘差機率分配 32
【圖 4-5】殘差累積機率分配 32
【圖 4-6】殘差資料之平均餘額函數 33
【圖 4-7】殘差資料之Hill Plot 33
【圖 4-8】1.1805的QQ Plot 35
【圖 4-9】1.2046的QQ Plot 36
【圖 4-10】1.0245的QQ Plot 36
【圖 4-11】0.4037的QQ Plot 37
【圖 4-12】0.4313的QQ Plot 37
【圖 4-13】0.2939的QQ Plot 37
參考文獻 一、 中文部分
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二、 英文部分
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三、 相關網站
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2. 行政院金融監督管理委員會銀行局,http://www.banking.gov.tw/。
3. 國際清算銀行(BIS)網站,http://www.bis.org/index.htm。
4. 元大風險管理,http://riskmgmt.yuanta.com.tw/。
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