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研究生: 林彥丞
Lin, Yen Cheng
論文名稱: 衡量信用違約交換的利率風險與信用風險
Measuring Interest Rate Risk and Credit Risk of Credit Default Swaps
指導教授: 鍾經樊
Chung, Ching-Fan
徐南蓉
Hsu, Nan-Jung
口試委員: 張焯然
Chang, Jow-Ran
鍾經樊
Chung, Ching-Fan
徐南蓉
Hsu, Nan-Jung
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 理學院 - 統計學研究所
Institute of Statistics
論文出版年: 2015
畢業學年度: 103
語文別: 中文
論文頁數: 54
中文關鍵詞: 信用違約交換違約強度違約機率利率期限結構DNS模型損失分配風險衡量
外文關鍵詞: Credit Default Swap, Default Intensity, Default Probability, Term Structure of Interest Rates, Dynamic Nelson-Siegel, Loss Distribution, Risk Measurement
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  •   銀行或券商交易金融商品除了面對市場利率風險外,在商品持有期間中,金融商品債務人信用下降造成違約機率上升的損失也不可忽視,如何同時衡量與控管利率風險與信用風險是銀行風管的重要課題。

      本文研究如何從信用違約交換中(CDS) 推導違約強度與對應的違約機率,進而與無風險利率結合為包含利率與信用風險的利率期限結構,並採用Dynamic Nelson-Siegel模型對此利率期限結構進行實證估計,最後使用蒙地卡羅模擬十日損失分配與風險值,做為銀行對其風險性資產計提資本的參考。


      When a bank trades financial instruments, what it faced is mainly interest rate risks. But it also cannot ignore the potential loss caused by debtors’ credit downgrades. How to accurately measure and manage both types of risks is an important task for all banks.

      In this thesis, we examine how to derive the default intensity and corresponding probability of default in the credit default swap (CDS), and then combine it with the risk-free rate. We then use Dynamic Nelson-Siegel model to estimate this combined structure. In the last stage, we use Monte Carlo method to simulate ten day Value at Risk as a measure for Banks' risk-based capital requirement.

    第一章 研究動機與目的 1 第二章 文獻回顧 2 2.1 信用違約交換 2 2.1.1 信用違約交換定價公式 3 2.1.2 Brigo Model與JP Morgan Model差異比較 5 2.2 違約機率的期限結構 6 2.2.1 違約機率的期限結構 6 2.2.2 無風險利率 7 2.2.3 有信用風險的利率期限結構 7 2.3 Nelson-Siegel模型 11 2.3.1 Nelson-Siegel模型 11 2.3.2 Dynamic Nelson-Siegel模型 12 2.4 風險值與損失分配 13 2.4.1 風險值 (VaR, Value at Risk) 13 2.4.2 預期短缺 (ES, Expected Shortfall) 14 2.4.3 推導損失分配的方法 14 第三章 研究方法 17 3.1 由CDS推導違約強度 17 3.1.1 方法一:違約強度因時而變 18 3.1.2 方法二:違約強度因時不變且權利金連續支付 19 3.1.3 方法比較 20 3.1.4 風險中立測度與真實世界測度 21 3.2 Dynamic Nelson-Siegel模型設定 22 3.2.1 殖利率曲線配置 22 3.2.2 平穩性(Stationary) 23 3.2.3 多變量自迴歸模型的模擬方法 25 3.3 債券損失分配 26 3.3.1 無信用風險的債券損失分配 27 3.3.2 有信用風險的債券損失分配 28 第四章 實證與模擬 29 4.1 資料篩選與研究對象 30 4.2 違約強度與DNS模型 31 4.2.1 違約強度 31 4.2.2 DNS模型 33 4.2.3 多變量自迴歸模型 36 4.3 損失模擬與風險衡量 39 4.3.1 零息債券損失分配 39 4.3.2 付息債券損失分配 41 第五章 結論 44 參考文獻 45 附錄 46

    [1] Beinstein, E., & Scott, A. (2006). Credit derivatives handbook. JP Morgan Corporate Quantitative Research, 1-180.
    [2] Brigo, D., & Mercurio, F. (2007). Interest rate models-theory and practice: with smile, inflation and credit. Springer Science & Business Media.
    [3] Diebold, F. X., & Li, C. (2006). Forecasting the term structure of government bond yields. Journal of econometrics, 130(2), 337-364.
    [4] Hull, J. C., Predescu, M., & White, A. (2005). Bond prices, default probabilities and risk premiums. Default Probabilities and Risk Premiums (March 9, 2005).
    [5] Hull, J. (2012). Risk Management and Financial Institutions,+ Web Site (Vol. 733). John Wiley & Sons.
    [6] Schönbucher, P. J. (2003). Credit derivatives pricing models: models, pricing and implementation. John Wiley & Sons.
    [7] Raunig, B., & Scheicher, M. (2008). A value at risk analysis of credit default swaps. ECB Working Paper.
    [8] Shaw, F., Murphy, F., & O’Brien, F. (2014). The forecasting efficiency of the dynamic Nelson Siegel model on credit default swaps. Research in International Business and Finance, 30, 348-368.
    [9] 鍾經樊. (2014). 商業銀行風險管理、審慎監理與巴塞爾資本協議. 財務風險管理課程講義
    [10] 鍾經樊. (2014). 信用風險模型與管理課程講義

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