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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 郭震坤 | |
| dc.contributor.author | Chao-Chuan Chiu | en |
| dc.contributor.author | 邱櫂詮 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-08T05:57:43Z | - |
| dc.date.copyright | 2007-12-29 | |
| dc.date.issued | 2007 | |
| dc.date.submitted | 2007-12-19 | |
| dc.identifier.citation | 參考文獻
第一節、英文部分： 1.Alexander,C and A.Chibumba(1998),“Orthogonal-GARCH: An Empirical Validation on Equities,Foreign Exchange and Interest Rates,”Working Paper ,www.netexposure.co.uk. 2.Bender,T.S.(1995),“VAR: Seductive but Dangerous ,”Financial Analyst Journal ,Sep-Oct,pp.12-24. 3.Bollerslev,T.(1990),“Modeling the Coherence in Short-Run Nominal Exchange Rates: A multivariate generalized ARCH Model,”The review of Economics and Statistics,72(3), pp498-505 4.Bollerslev, T., R. Chou and K. Kroner(1992),“ ARCH Modeling in Finance, ”Journal of Econometrics, 52, pp.5-59. 5.Boudoukh,J.,M.Richardson and R. Whitelaw(1997), “Investigation of a Class of Volatility Estimators,” Journal of Derivatives, 4, pp.63-71. 6.Boudoukh,J.Ridhardson,M. and Whitelaw,R.(1998),“The Best of Both world,”Risk 1998,11(5),pp.64-67. 7.Cassidy,C.and M.Gizycki(1997),“Measuring Traded Market Risk :Value at Risk and Backtesting Techniques,”Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper,no.9708. 8.Danielsson, J. and C.G. de Vries(1997),“ Tail Index and Quantile Estimation with High Frequency Data,” Journal of Empirical Finance, 4,pp .241-257. 9. Danielsson, J. and C.Vries(1997),“Extreme Returns,Tail Estimation ,and Value-at-Risk,”Institute of Economics Studies Working Paper Series,no.97-105,Iceland University. 10.Engle, J. and M. Gizycki(1999), “Conservatism, Accuracy and Efficiency: Comparing Value-at-Risk Models,” Working Paper 2, March. 11.Goorbergh, R.V.D. and P. Vlaar (1999), “Value-at-Risk Analysis of Stock Returns Historical Simulation, Variance Techniques or Tail Index Estimation ,” Econometric Research and Special Studies Dept. De Nederlandsche Bank. 12.Guermat, C. and Richerd D.F. Harris(2002), “Robust Conditional Variance Estimation and Value-at-Risk,”The Journal of Risk 2,4,pp.25-41. 13.Hendricks, D.(1996),“Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data, Economic Policy Review,”Federal Reserve Bank of New York 2(April), pp.39-69. 14.Hill,B(1975),“A simple Gneral Approach to Inference About the Tail of a Distribution,”Analysis of Statistics,35 ,pp1163-1173. 15.Hull, J. and A. White(1998),“ Incorporating Volatility Updating into the Historical Simulation Method for Value-at-Risk, ”Journal of Risk, 1, pp.5-19. 16.Jorion, P.(2000),Value at Risk.McGraw Hill. 17.JP Morgan(1996), RiskMetrics Technical Document.4th edition. 18. Kupiec, P.(1995),“ Technique for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models,” Journal of Portfolio Management, pp.73-84. 19.Lopez,J.(1998),“Methods for Estimating Value-at-Risk Estimates,” Federal Reserve Bank of New York, Research Paper no.9802. 20.Pritsker,M.(1997),“Evaluating Value at Risk Methodologies: Accuracy versus Computational Time,” Journal of Financial Services Research, 12, 3,pp.201-243. 21.Vlaar,P.( 2000), “Value at Risk Models for Dutch Bond Portfolios,” Journal of Banking and Finance, 24, 7, pp.1131-1154. 第二節、中文部分： 1、「金融風險管理：衍生性商品-金融工程-價值最大化」，Charles W.Smithson著，寰宇證券投資顧問公司譯，初版，美商麥格羅希爾公司出版，民國八十九年一月。 2、財政部金融局儲委會金融研究小組編，「BIS 風險管理-市場風險與利率管理」，民國八十六年十月。 3、風險管理學報 第七卷第二期 2005年 7月 | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/24879 | - |
| dc.description.abstract | 本研究引用傳統上歷史模擬法，蒙地卡羅模擬法
以及Hull and White (1998)、Boudoukh, Richardson and Whitelaw (1998)模型，以外匯資產的投資組合進行實證研究，再依模型評估指標，做準確性、保守性、效率性分析，並以此標準為評估準則作綜合 性的評比。 本研究結果摘要如下： (1) 蒙地卡羅模擬法在整體而言是相對適合外匯資產的模型。 (2) Hull and White (1998)所提出的HW模型普遍上對於風險值的估計品質優於傳統歷史模擬法。 (3) Boudoukh ,Richardson and Whitelaw (1998)所提出的HY模型在顯著水準越高下，表現比傳統的歷史模擬法好。 (4) 不論各指標顯示如何，隨著顯著水準的改變，模型的績效與品質也會因此變動，在做風險管理的決策時需注意此點。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | Abstract
This study made comparisons among the two revised historical simulation methods, Boudoukh, Richardson and Whitelaw’s (1998) hybrid method,Hull and White’s (1998) method, traditional historical method ,and Monte Carlo simulation for estimating Value-at-Risk. Using 10 years of 4 foreign exchange rates , the empirical results show that Hull and White’s (1998) method is a relative improvement for three confidence levels,based on the analysis of conservativeness, accuracy and efficiency. The results of the research are as following: 1. Among four models in my research, Monte Carlo model gets the best performance in all dimensions. 2. Changing confidence interval affects models’ performance, from which we should take it into consideration. 3. From the conservativeness point of view, Monte Carlo method performs well than Hull-White model in the average. 4. Hybrid method performs the worst in average, but it may have the best performance from the conservativeness perspective. 5. When performing risk measures such as VaR , it is necessary for portfolio managers to consider the features of underlying assets ,the restrictions of various VaR models ,and the significance level. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T05:57:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-96-R94724043-1.pdf: 417064 bytes, checksum: 6f14f32f648665be9e5552bf8e01d8b1 (MD5) Previous issue date: 2007 | en |
| dc.description.tableofcontents | 目錄
口試委員會審定書 中文摘要 3 英文摘要 4 第一章 緒論 10 第一節 研究背景動機 10 第二節 研究流程與架構 12 第二章 風險值模型 15 第一節 風險值定義 15 第二節 風險值模型探討與比較 17 第三節 風險值模型變數討論 28 第四節 風險值模型評估指標 31 第五節 風險值模型指標特性 40 第三章 修正歷史模擬法模型 49 第一節 修正歷史模擬法模型背景與簡介 49 第二節 修正歷史模擬法模型架構 57 第三節 修正歷史模擬法模型指標特性 61 第四章 實證結果探討 64 第一節 實證資料介紹與實證步驟 64 第二節 實證結果分析 65 第五章 結論與建議 85 第一節 結論 85 第二節 後續研究建議 87 參考文獻 88 圖、表次： 圖(1A)：本研究整體流程………………………………………………13 圖(1B)：本研究實證分析流程…………………………………………13 圖(2A)：風險值圖例…………………………………………………. 16 表(2B)：歷史模擬法之優缺點……………………………………….25 表(2C)：蒙地卡羅模擬法之優缺點………………………………….26 表(2D)：變異數-共變異數法之優缺點………………………………27 表(2E)：極值估計法之優缺點……………………………………… 27 表(2F)：1%顯著水準下傳統模型準確性分析……………………… 41 表(2G)：5%顯著水準下傳統模型準確性分析……………………… 41 表(2H)：10%顯著水準下傳統模型準確性分析……………………… 42 表(2I)：1%顯著水準下傳統模型保守性與效率性分析………………44 表(2J)：5%顯著水準下傳統模型保守性與效率性分析……………..44 表(2K)：10%顯著水準下傳統模型保守性與效率性分析……………45 表(3A)：歷史模擬法的沿革與背景………………………………….55 表(4A)：1%顯著水準下準確性指標……………………………………65 表(4B)：5%顯著水準下準確性指標…………………………………..67 表(4C)：10%顯著水準下準確性指標…………………………………70 表(4D)：1%顯著水準下保守性與效率性指標………………………72 表(4E)：5%顯著水準下保守性與效率性指標………………………74 表(4F)：10%顯著水準下保守性與效率性指標…………………… 75 表(4G)：1%顯著水準下各模型表現排序……………………………78 表(4H)：5%顯著水準下各模型表現排序………………………… .78 表(4I)：10%顯著水準下各模型表現排序………………………….79 表(4J)：Kupiec檢定表……………………………………………. 80 表(4K)：1%顯著水準下綜合VaR模型之績效評估結果……………80 表(4L)：5%顯著水準下綜合VaR模型之績效評估結果……………82 表(4M)：10%顯著水準下綜合VaR模型之績效評估結果…………. 83 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 風險值 | zh_TW |
| dc.subject | value at risk | en |
| dc.title | 以修正歷史模擬法估計風險值 | zh_TW |
| dc.title | Revised Historical Simulation Methods for Estimating VaR | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 95-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 雷立芬,李顯峰 | |
| dc.subject.keyword | 風險值, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | value at risk, | en |
| dc.relation.page | 92 | |
| dc.rights.note | 未授權 | |
| dc.date.accepted | 2007-12-19 | |
| dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 國際企業學研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 國際企業學系 | |
文件中的檔案：
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|---|---|---|---|
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