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時間數列模型應用於合成型抵押擔保債務憑證之評價與預測 / Time series model apply to price and predict for Synthetic CDOs張弦鈞, Chang, Hsien Chun Unknown Date (has links)
根據以往探討評價合成型抵押擔保債務憑證之文獻研究，最廣泛使用的方法應為大樣本一致性資產組合(large homogeneous portfolio portfolio；LHP)假設之單因子常態關聯結構模型來評價，但會因為常態分配的厚尾度及偏斜性造成與市場報價間的差異過大，且會造成相關性微笑曲線現象。故像是Kalemanova et al.在2007年提出之應用LHP假設的單因子Normal Inverse Gaussian(NIG)關聯結構模型以及邱嬿燁(2007)提出NIG及Closed Skew Normal(CSN)複合分配之單因子關聯結構模型(MIX模型)皆是為了改善其在各分劵評價時能達到更佳的評價結果
，然而過去的文獻在評價合成型抵押擔保債務憑證時，需要將CDS價差、各分劵真實報價之資訊導入模型，並藉由此兩種資訊進而得到相關係數及報價，故靜態模型大多為事後之驗證，在靜態模型方面，我們嘗試使用不同概念之CDS取法以及相對到期日期數遞減之概念來比較此兩種不同方法與原始的關聯結構模型進行比較分析，在動態模型方面，我們應用與時間序列相關之方法套入以往的評價模型，針對不同商品結構的合成型抵押擔保債券評價，並由實證分析來比較此兩種模型，而在最後，我們利用時間序列模型來對各分劵進行預測。
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