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dc.contributor.author鄭維峻en_US
dc.contributor.authorCheng,Wei-Chunen_US
dc.contributor.author王克陸en_US
dc.contributor.authorKeh-Luh Wangen_US
dc.date.accessioned2014-12-12T03:08:34Z-
dc.date.available2014-12-12T03:08:34Z-
dc.date.issued2006en_US
dc.identifier.urihttp://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#GT009439501en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/81853-
dc.description.abstract近年來信用風險的議題倍受金融界關注。過去研究多集中在對個別授信戶違約預警模型的改良,較少針對投資組合整體違約率和違約相關係數的研究。而模型使用上,如KMV 或者單因子模型等,是透過資產相關性求違約相關性,以及使用資產價值與違約門檻的關係來判斷違約與否,基本上是正確的方向。但這兩者仍在定義、資料更新速度、波動度上皆存在問題。所以,本研究採用德國德意志聯邦銀行與雷根斯堡大學Hamerle, Liebig, Scheule, & Wildenauer(2005)等幾位學者發表的投資組合風險預測與研究模型與結果,以台灣上市櫃的資料為投資組合,作模型比較與實證研究。德國學者的多因子DB 模型,有幾個優點如下:第一、保留了資產價值與違約門檻的觀念,但模型中卻不需對其作定義和計算,而是直接利用非線性最大概似估計法對參數作估計。第二、在投資組合中加入違約相關性的估計,使模型在估計時可以考慮產業分類、風險區隔,以及增加估計的準確度。第三、估計參數時,模型可以即時考慮總體經濟風險因子的誤差,並在違約預測上作動態的修正。 本論文之研究目的主要有三:第一、進一步地比較德國學者2004 與2005 年與本研究之修正模型三者的估計上的能力與差異。第二、以總體經濟風險因子加入模型與否來瞭解因子對模型估計的影響。第三、利用模型對台灣上市櫃資料形成的投資組合作整體違約率預估和討論其違約相關性。相信本研究對於銀行資本適足的準備和信用風險的管控將有所幫助,實證的結果可有助於為金融機構對於投資組合違約率計算的參考與研究。zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject違約相關性zh_TW
dc.subject投資組合違約機率zh_TW
dc.subject信用風險zh_TW
dc.subject非線性最大概似估計法zh_TW
dc.subject總體經濟風險因子zh_TW
dc.subjectDefault Correlationen_US
dc.subjectCredit Risken_US
dc.subjectNon-linear Maximum Likelihood Estimationen_US
dc.title台灣上市櫃公司投資組合違約機率之模擬與預測zh_TW
dc.titlePrediction and Estimation of Credit Portfolio Default Rateen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.department財務金融研究所zh_TW
顯示於類別:畢業論文


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