過去針對動態相關係數的模擬多是固定條件相關(Constant Conditional Correlation; CCC)模型或動態條件相關(Dynamic Conditional Correlation; DCC)模型，且大多只針對權益風險相關係數。 本研究參照台灣RBC之C1風險與EIOPA (2014)對Solvency II的規範「The underlying assumptions in the standard formula for the Solvency Capital Requirement calculation」，針對市場風險：權益風險、利率風險、外匯風險，探討各類別間的相關係數是否顯著具動態性質。首先以Orthogonal-GARCH(O-GARCH)模型，對各個風險因子配適單變量的時間序列模型，此方法除了可縮減資料維度，也可改善多變量時間模型估計較不精準的問題。最後，以蒙地卡羅模擬出的動態相關係數情境，與原始非條件相關係數做比較。結果顯示許多相關係數顯著為動態序列，因此推斷保險公司的市場風險衡量，採用動態相關係數較為準確，更能符合保險監理本質。

本文主要針對金融海嘯前後，亞洲國家資本市場報酬動態相關性的變化進行研究，過去對國際資本市場變化研究，著重於股票市場的關係且多假設相關係數為固定。 本研究應用Cappiello, Engle and Sheppard（2006）提出的AG-DCC GARCH模型（Asymmetric Generalized Dynamic Conditional Correlation GARCH），探討亞洲國家股票與債券市場的動態相關性變化。除了股票市場間報酬相關性的變化之外，同時考量危機發生時可能有flight-to-quality效果，而將台灣、韓國日本之債券市場進行研究，並將資本市場面對正面與負面衝擊時，所可能產生之不同反應納入評估，並採用國際投資者常作為投資參考的MSCI指數與J.P.Morgan指數作為研究資料來源。 研究發現台灣、中國、韓國及日本的股票指數與台灣、韓國及日本的債券市場的相關係數會隨時間變動而變動，並進一步藉由AG-DCC GARCH發現各指數在金融海嘯前後的相關係數趨勢且市場間在金融海嘯後動態相關性有顯著的差異。 投資者進行國際投資組合配置或者投資標的選擇，應考量市場間的動態相關性改變所帶來的影響，並配合本身風險傾向找出最適當的避險方式，避免因忽略市場訊息可能產生的投資風險。對政府而言，制訂政策同時尚需考量國際資本移動產生的衝擊，以及其對政策實際執行的效果影響，進而制訂有效的政策。