在針對投資組合之信用風險模擬時，如何選取適當的模型來解釋資產間的相依程度是非常重要的。最常用來解釋投資組合的模型為常態關聯結構模型，但近年來發現t關聯結構模型更適合用在解釋投資組合間的相依程度。蒙地卡羅法在針對信用風險模擬上是一個很實用的工具，但是其缺點是模擬時間久且對於發生極端情況時，將不易得到結果，導致其效率過低。而此時，重要性取樣法則是一個很適合用來針對信用風險模擬所使用的工具，其優點在於模擬時間短，且針對極端值也能夠模擬出結果。 本篇文章將蒙地卡羅法作為比較的基準，以Glasserman, and Li (Management Science, 51(11), 1643-1656, 2005) 所提出的二階段重要性取樣法，我們稱為GIS，以及將Chiang et al. (Journal of Derivatives, 15(2), 8-19, 2007) 所提出的重要性取樣法加以改良，我們稱為MIS，針對bassamboo et al. (Operations Research, 56(3), 593-606, 2008) 所提出的極值相依模型，也就是t關聯結構模型進行模擬研究，並根據模擬出來的數值結果判斷重要性取樣法的估計效益，此外，我們也會對常態關聯結構模型進行模擬。依據模擬結果我們發現到，整體而言，在模擬時間上，MIS法所花費的時間較GIS法來得少，在準確率方面，MIS法一樣是比GIS法來的準確，也較為穩定，且MIS法所達到的變異數縮減效果更佳。

（一）前言：說明輸出貿易是台灣經濟命脈之所在，且外貿付款條件已逐漸由Ｌ╱Ｃ 轉向託收方式（Ｄ╱Ｐ、Ｄ╱Ａ），為了克服貿商以Ｄ╱Ｐ、Ｄ╱Ａ輸出所可能遭遇 之信用與政治風險，託收方式輸出保險愈形重要。 （二）理論篇：主要介紹託收方式之意義、特性、風險與各國之使用情形，以及輸出 保險之沿革、特性、種類與各國辦理之特色。 （三）實務篇：介紹中、日、韓三國有關託收方式（Ｄ╱Ｐ、Ｄ╱Ａ）輸出保險之歷 史、營運組織體系、保險內容與徵信作業概況並作一簡單比較表。 （四）結論：訪問貿商、輸出入銀行、政府官員及專家學者，綜合其意見並參考各國 之辦理情形來說明我國辦理託收方式輸出保險目前所面臨之一些問題與指出未來應有 之改善方向。

為因應金融環境及經營風險日益複雜化，改進現行資本協定缺點，及鼓勵銀行加強風險管理，巴賽爾銀行監理委員會（以下簡稱巴賽爾委員會）於1999年6月發布「新巴賽爾資本協定」(The New Basel Capital Accord)第一版草案，在歷經2001年1月第二版修訂草案及三次量化影響評估後，2003年4月29日發布第三版修訂草案，預計2004年中正式定案，自2006年開始實施。 「新巴賽爾資本協定」主要修訂內容包括：1.強調「最低資本需求」、「監理審查程序」及「市場制約機能」等三大支柱；2.除原有信用風險及市場風險外，增加作業風險應計提資本；3.修訂及增訂信用風險及作業風險資本計提方法，除標準法外，允許銀行使用內部風險模型計提信用風險所需資本，並對信用風險抵減及資產證券化作進一步規範。本次修訂幅度頗大，預期對我國銀行業及金融監理機關均將產生重大影響。 美國實施新資本協定預計採雙軌制，亦即國際性大型銀行採用信用風險IRB法及作業風險AMA法，其他銀行則沿用現行資本計提方法，惟其強調原有之槓桿比率及立即導正措施(PCA)仍將繼續適用，將進行量化影響評估以分析公平競爭議題，並已陸續發布企業授信內部評等系統及作業風險進階衡量法之監理準則。英國則採不強迫、不禁止原則，由銀行自行衡酌成本效益，決定是否採用進階方法，並將進一步研擬相關規範。我國係由財政部金融局及銀行公會組成共同研究小組，其下分六組：信用風險標準法組、信用風險IRB法組、作業風險組、市場紀律及資產證券化組、監理審查組、市場風險組，分四階段研究與現行規範之差異、可能衝擊、我國可採行內容及研擬法規修訂。依據中央銀行金檢處92年12月對49家本國銀行進行調查，6家銀行計畫採用內部評等基礎法計提信用風險所需資本，43家銀行則採標準法或簡化標準法；作業風險則19家將採標準法，30家採基本指標法。 為協助我國順利推動新資本協定，研擬實施建議如下： 一、 成立監理機關專責小組，統籌實施事宜及彙整各界建議形成決策 二、 評估確定實施範圍及時程 三、 實施第一支柱 (一) 進行量化影響評估 (二) 儘早研擬監理機關裁量項目 (三) 瞭解銀行風險管理實務及準備狀況 (四) 鼓勵銀行檢視資料庫，增進風險管理資訊系統 (五) 建置全國性信用資料庫，建立我國信用風險指標 (六) 研擬我國適用之新資本協定草案及監理審查原則 (七) 加強監理機關間資訊共享 四、 實施第二支柱 (一) 要求銀行加強資本適足性自我評估 (二) 訂定銀行資本適足性審查標準及建立溝通機制 (三) 提高銀行資本適足性目標比率，建立資本緩衝 (四) 採行及早干預及立即導正措施 五、 實施第三支柱 (一) 評估我國揭露現況及銀行產生新資本協定揭露資訊之可行性 (二) 採兩層次揭露，並定期評估銀行揭露情形 六、 檢視我國資本適足性有關法規及計算方法說明 七、 其他監理議題 (一) 成立風險模型評估小組，加強監理人員專業能力訓練 (二) 金融監理架構改以風險為導向

本論文推導具有特殊條款的高階經理人員工認股權的評價模型與避險比率，依序為績效評估型員工認股權、指數型員工認股權、重設型員工認股權。相對於一般的員工認股權，本論文探討的員工認股權給予發行公司更多的調整彈性，也提供高階經理人與股東更多的保障。接著更進一步推導信用風險下的評價模型，並且比較無信用風險與信用風險下評價模型之間的差異。本論文完成前尚無任何學術研究於信用風險下高階經理人員工認股權的評價模型與避險比率，這是一個重要的貢獻。

授信風險分析是決定授信品質的關鍵。不管是聯合貸款、企業授信或消費性貸款，所有申貸案件必定經過徵信程序(credit analysis)來評估授信風險，再決定是否准予貸放。尤其企業授信一般貸放金額甚高，必須藉著嚴謹的審查過程來分析授信戶的借款用途是否合理、還款來源是否無虞。而這又必須瞭解其財務狀況、產銷情形、產業前景、研發創新、營運模式、經營者專業素養、管理能力等構面來分析風險成分。 傳統授信風險分析方法、理論，如五P分析、產業分析、財務分析等已行之多年，亦是國內商業銀行最普遍採用。然而隨著統計學、計量工具的發展，各種衡量信用風險的模型model被架構推出，世界知名銀行亦投注人力物力發展計量分析為主的風險管理部門，建立授信風險量化指標。除消費金融業務已藉著評分(credit scoring)作為准駁依據外，企業授信則因basel II即將公佈實施，亦使銀行業近幾年亦積極投入發展計量模型以建立IRB。然而計量分析與專家分析目前在國內銀行並未結合。我們將在文中探討主要授信分析工具並以89-92年間發生下市及打入全額交割股事件之公司為選樣範圍作為倒帳率分析基礎。

本文所使用信用風險評價模型為KMV公司用以衡量未上市公司之違約風險的PFM模型(Private Firms Model)，主要的研究標的為美國未上市產險公司。此模型最主要的目的在求出公司的資產市值及資產市值報酬率波動度，並假設資產市值的變動遵循標準幾何布朗運動，因此在產險公司的資產市值小於某值後，該公司即算違約，其中資產市值平均與該值的距離稱為違約距離。而未上市產險公司缺少股價資訊，因此無法用一般的選擇權評價公式求得資產市值及資產市值報酬率波動度，所以先使用可以衡量上市產險公司資產市值的KMV模型(Moody's KMV EDF□)，找出上市公司的資產市值及資產市值報酬率波動度，再找出財務比率與兩者的關係，最後再將這層關係套用到未上市產險公司，如此可以求得未上市產險公司之資產市值及資產市值報酬率波動度。 本文經過實證研究過後，發現套用從1991年到2000年上市產險公司資料中找出的關係，代入2000年的未上市產險公司資料來預測公司於2001年是否違約，其結果發現準確度並不高；接著且再以違約距離和少部份財務變數做為預測模型，代入2001年資料，以預測2002年未上市產險公司的違約與否，其準確率也與先前相近，兩者的解釋能力約都只有六成到七成，雖然如此，還是可以發現違約距離在解釋能力上還是有一定之貢獻，如果可以將違約的樣本群數量□加，應該可以提升預測的準確度。 / This theme is to measure the default probabilities of private P&C firms’ default in the U.S A. The model this paper used is called PFM (Private Firms Model). The asset value and asset volatility could be found by this model, but we must assume that the asset value will follow General Brownian Motion. After finding asset value and asset volatility, the next step is to find the default point. The distance between the expected asset value and the default point is DD (Distance to Default). However, the private P&C firms lack the relative stock information, so the Black-Scholes Option Pricing Model couldn’t be used. In order to find the relationship between the private firms’ asset value and asset volatility, we can use Moody's KMV EDF□ (Expected Default Frequency) credit risk pricing model to measure the public P&C firms’ asset value and its volatility and find the relationship between those and firms’ financial ratios. Using the public firms’ relationship on private firms, the distance to default of the private firms can be found. Through the empirical research, the correct rate of this model on the private P&C firms in the U.S.A is low. Besides, let DD and other financial ratios be the variables to forecast the next year, the correct rate is still low, but we can find that DD’s ability to explain the default probability is 60~70%. Therefore, we can say DD is still the useful variable and if the sample size of default firm can be increase, the correct rate may be promoted.

本論文將信用風險模型CreditGrades model延伸至可轉債評價。相對 Hung and Wang (2002) 與 Chambers and Lu (2007), 本文信用風險模型的設定較有經濟意涵。除了結構式模型(structural models) 本身就比縮減式模型 (reduced-form models) 較具經濟意涵外, 本文模型在股價愈低時, 發生違約的機率愈高, 與在真實世界公司股價愈低愈有可能發生違約的現象一致。但是 Hung and Wang (2002) 與Chambers and Lu (2007) 的設定隱含假設公司股價高低於皆不影響違約發生機率。Ayache, Forsyth and Vetzal (2003) 雖然將違約強度設定為股價的遞減函數, 試圖捕捉股價愈低違約機率愈高的現象。卻沒有說明如何估計該設定的參數。本文模型的參數校準容易而且快速。 / 本研究選用最小平方蒙地卡羅法(Least Square Monte Carlo, LSM) 進行評價。相對於樹狀法與有限差分法, 蒙地卡羅法能夠輕易評價具有路徑相依性質條款的可轉債。此外, 未來如果需要新增其它隨機因子, 比起樹狀法與有限差分法更有彈性。蒙地卡羅法的缺點為評價時間冗長, 本文以準隨機亂數(quasi-random sequences) 輔助, 縮短評價時間。 / 本文有以下發現:考慮信用風險的模型價格比起未考慮信用風險更接近市場價格; 可轉債對波動度較不敏感, 與Brennan and Schwartz (1988) 的觀察一致; 股價波動度愈大會使得可轉債價值提高, 但具有贖回條款的可轉債, 提高幅度不如沒有贖回條款的可轉債; 加入賣回條款的可轉債對利率較不敏感, 利率上升會降低可轉債的價值, 但具有賣回條款的可轉債, 下跌幅度小於沒有賣回條款的可轉債。

為了符合國際清算銀行在 2006 年通過的新巴賽爾資本協定，且有鑑於近年 來整體經濟環境欠佳，銀行業者面對外部的規定以及內部的需求，積極地尋求 信用風險模型的建置方法，希望將整個融資的評等過程系統化以提高對信用風 險的控管。 本研究希望利用 92 至94 年未上市上櫃中小企業之營造業的資料，依循新 巴賽爾資本協定之規定並配合資料採礦的技術，擬出一套信用風險模型建置與 評估的標準流程，其中包含企業違約機率模型以及信用評等系統的建置，前者 能預測出授信戶的違約情形以及違約機率；後者則是能利用前者的分析結果將 授信戶分成數個不同的等級，藉此區別授信戶是否屬於具有高度風險的違約授 信戶，期待能提供銀行業者作為因應新巴賽爾協定中內部評等法的建置，以及 中小企業的融資業務上內部風險管理的需求一個參考的依據。 研究結果共選出 5 個變數作為企業違約機率模型建立之依據，訓練資料以 及原始資料的AUC 分別為0.799 以及0.773，表示模型能有效的預測違約機率 並判別出違約授信戶以及非違約授信戶。接著，經過回顧測試與係數拔靴測試， 證實本研究的模型具有一定的穩定性。另外，透過信用評等系統將所有授信戶 分為8 個評等等級，並藉由等級同質性檢定以及敏感度分析的測試，可以驗證 出本研究之評等系統具有將不同違約程度的授信戶正確歸類之能力。最後，經 由轉移矩陣可以發現，整體而言，營造業在2003 年到2005 年間的表現有逐漸 好轉的趨勢，與營造業實際發展情形相互比較之下，也確實得到相互吻合的結 論。 / In order to conform to the New Basel Capital Accord passing in 2006 by the Bank for International Settlements and due to the slump faced by economies globally and the rise in the number of defaulters in the recent years, the banking industry has aggressively looked for ways to establish the reliable credit risk model that can accommodate required regulations set forth by the Accord as well as the internal banking procedure demands. The banking industry attempts to standardize the process of evaluating credit rating in regards to capital risk in the loan business to enhance the control of credit risks. The attempt of this research is to perform the process of the establishment and evaluation of the credit risk model which includes the default risk model of companies and the credit rating system within the framework of the New Basel Capital Accord using the statistical tool known as data mining. The data adopted in this study is taken from the construction industry of the SMEs from 2003 to 2005. The default risk model assesses the probability whether a company is at risk of being defaulted. In addition the credit rating system assigns credit scores to a company in question based on the application result from the default risk model to differentiate those who have high risk of being defaulted. More importantly this research provides banking industry of varying degrees of complexity to monitor its risk assessment as well as becoming a reference basis of the loan business in the SMEs. Based on the result of this study, five variables are selected as the default probability model basis. The AUC for the training data is 0.799 and for the raw data is 0.773 which represents the accuracy and reliability of the model in predicting the probability of default risk and determining the likelihood of the companies to default. After series of testing, our model stability plays a key role in determining whether the algorithm produces an optimal model in this study. The credit rating system formulates credit scores of the companies into 8 credit ratings. Applying homogeneity test and sensitive analysis, this study is able to verify the validity and accuracy of the rating system to correctly classify different levels of credit risk that could have jeopardized the companies to default. Finally, through the transformation matrix, there has been an improvement trend of performance in the construction industry from 2003 to 2005 which coincides with the result of this study.

在金融海嘯之後, 信用風險的重要性益發為銀行金融業所重視。 為深入探索此議題, 本文以 CreditMetrics(TM) 模型為基底, 設定台灣 458 間上市櫃公司為虛擬資產組合, 做出其資產組合價值分配與資產組合損失分配, 以估量信用風險的大小, 提供銀行業計提資本時一個適當的方向。 在模型上, 本文採納 CreditMetrics(TM) 考量交易對手資產報酬率相關性的優點, 此點使我們交易對手評等的移轉產生相關性, 不致低估信用風險; 並修正其以外部評等機構所提供的無條件移轉矩陣為模型參數的設定, 使用排序普羅比模型 (Ordered Probit Model) 在移轉矩陣上引入總體因子, 搭配 Svensson 四因子模型所估計的放款殖利率, 做出條件情境的的經濟資本, 增加資本計提的準確度。 此外, 為了解總體因子的重要性, 本文將之與評等因子做比較。 實證結果發現, 加入總體因子會對信用風險造成一定程度的衝擊, 銀行業實不宜再以無條件情境做為計提資本的標準。 而在評等與曝險額呈現正相關的條件下, 評等因子的重要性比起總體因子有過之而無不及。 銀行業在計提資本時, 與其費盡心思在模型中納入總體因子, 也許應該先看看評等是否已經納入考量。

商業銀行是以借貸為主的金融機構，銀行獲利的主要來源，是從存款大眾手中取得短期資金，再將資金貸放給政府或企業進行長期投資。銀行「借短貸長」的業務，常使得其資產與負債產生存續期間不一致的問題，當利率非預期變動時，會改變資產與負債的真實價值，進而影響到銀行的淨值及股票報酬率。此外，匯率變動的風險也是銀行常常面臨的問題，尤其是當銀行涉足國際業務時，匯率的變動常常會使銀行所持有的外幣部位價值改變，進而影響到銀行的真實價值。另外一個會影響到銀行資產與負債價值的因素，就是信用風險的問題，總體經濟環境的信用品質變動，常常會影響銀行放款的還款機率，進而改變銀行放款的實質價值。 本文採用過去學者們所研究過的銀行股價三因子模型，即市場因子、債券因子、匯率因子，並加入代表總體信用風險的第四個因子，以及代表抵押品價值變動的第五個因子，成為銀行股價五因子模型。以日本銀行業的股價報酬為研究對象，實證結果顯示:新加入的總體信用風險因子，對於銀行股價報酬率的確產生顯著的負向影響，也就是當借貸市場信用品質愈差（信用風險越高）時，整體銀行股價的報酬率下降。且在四種類型的銀行中，地方銀行所估計出的信用風險顯著的比例最高，代表資產規模較小、放款業務較集中的地方銀行，其信用風險確實較其他類型的銀行為高。另外，在日本泡沫經濟破滅以後的銀行危機時期，以股價多因子模型來衡量的銀行信用風險也有上升的現象。