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不同結構信用風險模型之違約預測實證分析
(2007)
李漢星
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Lee Han-Hsing
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國立交通大學財務金融研究所
自Black 與 Scholes (1973) 以及 Merton (1974)以來，結構信用風險模型已然發展成為財務中一主要研究領域。然而大部分現有的實證研究皆集中在債券與信用衍生性金融商品的定價上，因此，本研究試圖檢驗現有複雜的結構信用風險模型在違約預測上的能力以及相較於Merton (1974)模型的改善程度。在本研究中，我們將測試不同的結構信用風險模型並找出影響違約預測最重要的因素。我們主要測試的模型在於以下三方面對Merton (1974)模型的延伸；依據債券保護條款為基礎的連續時間違約監管(Brockman 與 Turtle, 2003; Black-Cox, 1976)、以股票持有者對公司是否繼續營運的判斷處理為基礎所建構的內生違約邊界模型 (Leland, 1994; Leland 與 Toft, 1996)、以及隨機利率的假設(Briys and de Varenne, 1997)，以Merton 模型為基礎，我們可以比較這些因素對違約預測表現上的改善。現有的實證研究大都指出結構信用風險模型的實證表現並不理想。Ericsson 與 Reneby (2004)指出結構信用風險模型的較差表現，可能是來自於傳統實證估計方式，而 reduced-from 模型較佳的表現，可能來自於估計方法而非模型本身。因此，本研究採用 Duan (1994) 所發表的最大概似估計法(MLE)，此方式將可觀察到的公司股票總值時間序列資料，透過定價公式，視為無法實際觀察之公司價值的轉換。此估計方法經Ericsson 與 Reneby (2005)以模擬實驗，已證實較傳統所採用的波動性限制方法(volatility restriction approach)為佳。而另一個採用MLE 的原因，則為此方法僅需要為普通股的資料，而普通股資料相較債券，於在市場微結構(microstructure)上有較少的問題。
交易對手風險,信用傳染與財務危機預測
(2009)
李漢星
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Lee Han-Hsing
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國立交通大學財務金融研究所
由次貸危機所引起的全球金融風暴，已對全球金融系統產生顯著的衝擊，亦使投資組合信用風險模型的建模更加受重視。違約叢集(Default clustering，也稱為違約感染 credit contagion)的現象，可能導致更多銀行在發生財務危機時破產，以及擔保債權憑證的損失超過其原始最保守估計。因此，學者嘗試建立更符合實際狀況的違約相關模型，以冀望改善投資組合信用風險模型。先前的學者已經檢視許多可能的違約叢集解釋原因，然而，現有信用風險模型中的因子或產業效用似乎無法產生符合實際的違約叢集模式。本研究係針對其中一特別不同於其他違約感染的管道，亦即交易對手風險進行實證分析，由於資料難以取得，以及確認直接公司交易對手的困難性高，目前在交易對手風險的實證分析上研究非常稀少。本研究將首先針對違約相關、信用感染以及交易對手風險的理論與實證研究進行文獻探討，繼而採取Jorion 與Zhang (2008)的研究方式，針對市場對於破產宣告中的最大的二十家無擔保債權公司進行事件分析，檢視市場反應。接下來，我們將針對事件發生後債權公司的財務危機進行分析，檢視其與結構信用風險模型隱含的違約機率之關連，嘗試建立交易對手風險與財務危機的直接關聯。此外，各個不同結構信用風險模型的違約預測能力亦可再做進一步的探討，我們主要將Merton(1974)、Black and Cox (1976)與Leland (1994)模型進行實證分析。
供應鏈聯繫與產業間風險–報酬率預測性與信用風險之探究
(2015)
李漢星
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Lee Han-Hsing
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國立交通大學資訊管理與財務金融學系
供應鏈聯繫與產業間風險–報酬率預測性與信用風險之探究
(2014)
李漢星
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Lee Han-Hsing
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國立交通大學資訊管理與財務金融學系
常數彈性變異數過程下考量破產程序的資本結構模型與實證分析
(2010)
李漢星
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Lee Han-Hsing
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國立交通大學財務金融研究所
在資本結構模型中，最具代表性的Leland (1994) 以及Leland and Toft (1996)模型提供了一些關於資本結構問題的深入分析，然而此二模型的最適槓桿與利差並非十分符合歷史平均。因此，近期的研究模型，加入了較符合實際狀況的特性，以改善模型預測的槓桿與利差，例如，Hilberink and Rogers (2002) 以及Chen and Kou (2009) 加入了資產跳躍的過程。然而，在選擇權訂價模型中廣泛使用的隨機波動度，卻幾乎未應用於資本結構模型。除此之外，為了求公司證券的解析解，學者必須加入一些不符合實際的假設，以排除公司證券與時間的相關性。儘管與實際不符，大多數的資本結構模型假設無限期的債券，或是假設債券到期時可續發同面額債券，此假設在公司陷入財務困境時將更不合理。相反的，具到期日的債券，在考量破產程序具寬限期下，通常並無解析解。為克服此困難，Broadie and Kaya (2007)首先將選擇權訂價文獻中廣泛使用的二元樹方法引進結構風險模型的訂價。因此，本研究將延續Broadie and Kaya (2007)的研究，發展一個常數彈性變異數過程下，考量破產程序的資本結構模型。常數彈性變異數模型的複雜度可允許波動度變動，同時在二元樹應用上，僅需使用二維的格子樹。儘管常數彈性變異數模型不如隨機波動度模型具有彈性，但應用在考量破產程序的模型中，隨機波動度模型所需的高維度二元樹執行的成本將非常高。本研究首先將進行文獻探討，接下來我們將發展一個常數彈性變異數過程下，考量破產程序的資本結構模型。詳細分析數值方法的收斂，以及資產過程對公司債以及公司破產決策所造成的影響。最後，於實證分析中，我們將常數彈性變異數過程下，巴黎選擇權架構中所包含的六個模型，進行違約預測能力分析。
常數彈性變異數過程與其應用
(2008)
李漢星
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Lee Han-Hsing
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國立交通大學財務金融研究所
本研究的目的在於測試Cox (1975) 與 Cox and Ross (1976)發展之常數彈性變異數過程模型(Constant–Elasticity-of-Variance (CEV) process)實證上之表現。近期關於CEV 過程的研究包括了 path-dependent 選擇權與信用風險金融商品的定價。雖然CEV 模型並未如隨機波動(stochastic volatiltiy)模型與數量繁多的選擇定價模型一般化，然而其簡單的特性與較低的計算成本，仍然值得研究探討，特別於美式選擇權與新奇選擇權的定價應用上。 CEV 模型簡約的設定解釋了眾所熟知的leverage effect，亦即報酬樣本變異數與股價間的負相關。在應用到美式選擇權定價時，需要高維度的lattice models，其計算成本在實際應用上幾乎為不被允許的。而CEV 模型卻僅需要單一維度的lattice (Nelson and Ramaswamy (1990) and Boyle and Tian (1999))。此外，在信用風險上，CEV 過程也有優於幾何步朗運動的特性，直觀上來說，CEV 過程在低股價時波動性增加，因此可接觸到零，而幾何步朗運動中，股價將永遠維持在零以上。本研究將首先回顧文獻上關於CEV 選擇權模型的實證分析結果，並整理近期關於CEV 過程在 path-dependent 選擇權與信用風險金融商品的定價上的研究發展。接下來我們進行CEV 模型在美式選擇權訂價上的實證分析，並與Black-Scholes 模型與隨機波動模型做比較。最後，我們將實證檢驗由Carr and Linetsky (2006)所提出在CEV 併跳躍至違約過程下的整合架構，其於選擇權訂價上的表現與隱含違約機率上的分析。表
產品市場競爭對破產預測與信用傳染之影響
(2011)
李漢星
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Lee Han-Hsing
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國立交通大學財務金融研究所
近來的全球金融危機已對金融市場產生顯著的衝擊，亦使信用事件預測的重要性更加受重視。前所未見的大規模公司違約影響了整體金融系統，也使信用傳染受到學術界與業界的高度重視。先前的研究已指出，產業特性足以影響破產機率以及信用風險的傳播方式。然而，目前盛行的縮減式(reduced-form)模型卻很少考慮此重要因子。因此，在本研究中，我們嘗試研究產品市場競爭對破產預測以及信用違約的影響。在產品市場競爭的文獻中，競爭強度是最常被使用的因子。在信用事件的預測上，除競爭強度外，產業公司之間的互動模式亦非常重要，因為並非所有產業中的破產事件，都對生存下的公司都有相同的重要性。學者指出個別公司與整體產業的利潤，將可經由公司間的互動來決定。因此，公司可透過策略性的行為，經由本身行動與產業競爭對手有利的反應來增加其價值。本研究將於縮減式模型應用以上所列之競爭強度以及策略互動。本研究將首先進行理論與實證的文獻探討。接下來我們將採用雙重隨機卜瓦松 (doubly-stochastic Poisson) 與 Hawkes 過程，來探討產業因素對破產預測以及信用傳染的影響。我們可透過實證分析建立違約強度與產品市場競爭的直接關聯，以清楚的闡述產業困境因子與違約事件。接下來我們研究策略互動指標可能如何影響公司違約強度對違約事件的反應。我們亦將研究公司對不同破產形式的反應。最後，我們將進行樣本外破產預測績效之分析，以檢驗加入產品市場競爭因素可否增進破產預測之正確性。
產業關聯風險、財務危機與公司債收益率價差
(2013)
李漢星
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Lee Han-Hsing
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國立交通大學財務金融研究所
計畫名稱：產業關聯風險、財務危機與公司債收益率價差研究者：李漢星經費來源：行政院國家科學委員會近十來的金融危機已提升了信用事件預測與發展制定適切系統風險衡量指標的重要性。先前的研究已指出資產關聯性在金融危機與熊市時增強 (Longin and Solnik, 2001; Chordia, Goyal, and Tong (2011))，雖然此現象於文獻已充記載，但對其背後所產生的原因仍未有一致結論，金融危機時攀升的報酬相關性並無法被基本因子如總體經濟與公司特徵所完整解釋。因此，學者們提出在機構處於財務危機條件下的系統風險的衡量指標(Adrian and Brunnermeier, 2011; Acharya et al., 2010)。過去文獻亦已指出產業特性可影響證券報酬與信用傳遞的方式(Hou and Robinson, 2006; Acharya, Bharath, and Srinivasan, 2007)。然而，僅有非常少的研究導入產業內的相關性風險進行公司債收益率價差與信用分析。因此，在本研究中，我們嘗試研究產業內的相關性風險對公司債收益率價差與破產預測影響。本研究將首先進行理論與實證的文獻探討。我們將檢驗產業內關聯風險對公司債收益率價差與違約預測的影響性。由於公司同時可能有發行超過一種以上的債券，我們採用Petersen(2009)與Cameron, Gelbach and Miller (2011)等學者提出的方式，計算兩個維度叢集的穩健標準誤以處裡時間序列以及異質變異問題。接下來，我們採用Duan et al. (2012) 的遠期違約強度模型，檢驗產業內關聯風險是否可在其他控制變數存在下仍顯著影響公司違約風險。最後，我們將進行樣本外破產預測績效之分析，以檢驗加入產業關聯風險因素可否增進破產預測之正確性
財務危機、相關性風險與高階動差權益風險
(2012)
李漢星
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Lee Han-Hsing
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國立交通大學財務金融研究所
財務危機相關之研究在財務理論中有重要的地位。多年來財務危機風險被視為規模與淨值市價(book-to-market)效應的可能因素之一，然而，違約風險與股價報酬的實證分析結果卻是不一致且令人困惑的。許多美國市場研究指出違約風險與股價報酬呈負相關，此關係明顯違反了財務理論中的風險報酬替換原則，也吸引了許多財務研究者針對此異象進行分析。資產報酬的相關性顯著隨時間改變，因此，投資人為因應未來之低風險分散狀態，需求可提供高收入之證券，近期實證研究已指出相關性具有顯著之負價格風險，無法被現有風險因子所解釋。此外，研究亦發現投資人持有低分散度與低資產數之投資組合，學者認為可能為投資人關注其投資組合之高階動差風險緣故，因此，許多資產定價研究已開始加入權益之高階動差風險。本研究將首先進行理論與實證的文獻探討。接下來我們將於現有資產定價之 Fama-French、動能與流動性風險因子外，引入相關性風險與高階動差風險因子，並進而統整分析，嘗試發掘哪些風險因子對違約風險溢酬具有最佳解釋能力。此外，為處理相關性風險與投資人偏好隨時間變化之狀況，亦納入投資人情緒與總體經濟狀況進行分析。最後，我們亦將考量加入高階動差風險與投資人情緒因子，進行公司財務危機預測分析。