本文介紹匯率選擇權在OTC市場實務上波動度的交易策略 及利用隱含相關係數方法求算波動度的報價。分別介紹波動度的 三種交易策略—Risk Reversal﹙R/R﹚、Strangle、Butterfly﹙Fly﹚ 如何運作並採用UBS報價，自2000年1月1日至2004年3 月31日美金對歐元﹙USD/EUR﹚，美金對日幣﹙USD/JPY﹚ 、歐元對日幣﹙EUR/JPY﹚的即期匯率及選擇權隱含波動度實 際日資料來計算USD/EUR及USD/JPY之相關係數。利用餘弦 定理﹙cosine rule﹚推導出EUR/JPY的隱含波動度作為報價， 以供實務上交易員及風險管理者的參考。

在匯率選擇權交易實務中，交易員不只要考慮到波動率（Volatility）、即期匯率、換匯點（Swap point），到期日、利率等。除此之外，還必須把波動率的微笑曲線（Smile Curve）的扭曲現象也考慮進去；在評價實務上我們稱這種扭曲現象為「風險反轉」（Risk Reversal）。Risk Reversal不僅數量化了預期心理的程度，同時也反映出市場需求的偏好狀況。 本研究希望達成以下幾項目的： 一、介紹及探討匯率選擇權實務上的Risk Reversal。 二、介紹台幣選擇權市場之發展與現況。 三、探討台幣匯率預測模型之相關文獻。 四、嘗試用日圓匯率，韓圜匯率，NDF，Risk Reversal等變數及ARIMA來建構一個預測台幣匯率的移轉函數模型（Transfer Function Model）。其結果如下式： D(TWD)=0.0002252430227+0.006647597961*D(JPY)+0.005759961592*D(KRW)+0.3298996275*D(NDF1M)+0.1127037329*D(RR1M)+[AR(1)=0.8075813542,MA(1)=-0.750473549,BACKCAST=4/03/2002] 在這個模型中，我們看到了不錯的解釋及預測能力。尤其，針對Risk Reversal的部份，本研究發現Risk Reversal在預測匯率的確有顯著的相關性。

本研究利用GARCH動態過程的優點捕捉匯率報酬率之異質變異與波動度叢聚性質，並以GARCH動態過程為基礎，考慮跳躍風險服從Lévy過程，再利用特徵函數與快速傅立葉轉換方法推導出GARCH-Lévy動態過程下的歐式匯率選擇權解析解。以日圓兌換美元(JPY/USD)之歐式匯率選擇權為實證資料，比較基準GARCH選擇權評價模型與GARCH-Lévy選擇權評價模型對市場真實價格的配適效果與預測能力。實證結果顯示，考慮跳躍風險為無限活躍之Lévy過程，即GARCH-VG與GARCH-NIG匯率選擇權評價模型，不論是樣本內的評價誤差或是在樣本外的避險誤差皆勝於考慮跳躍風險為有限活躍Lévy過程的GARCH-MJ匯率選擇權評價模型。整體而言，本研究發現進行匯率選擇權之評價時，GARCH-NIG匯率選擇權評價模型有較小的樣本內及樣本外評價誤差。 / In this thesis, we make use of GARCH dynamic to capture volatility clustering and heteroskedasticity in exchange rate. We consider a jump risk which follows Lévy process based on GARCH model. Furthermore, we use characteristic function and fast fourier transform to derive the currency option pricing formula under GARCH-Lévy process. We collect the JPY/USD exchange rate data for our empirical analysis and then compare the goodness of fit and prediction performance between GARCH benchmark and GARCH-Lévy currency option pricing model. The empirical results show that either in-sample pricing error or out-of-sample hedging performance, the infinite-activity Lévy process, GARCH-VG and GARCH-NIG option pricing model is better than finite-activity Lévy process, GARCH-MJ option pricing model. Overall, we find using GARCH-NIG currency option pricing model can achieve the lower in-sample and out-of sample pricing error.

本論文的研究目的是在於分析在現階段的大環境下，即在利率低迷且經濟不景氣中，發行銀行如何針對投資者的需求，設計出可以吸引投資者前來投資的結構性新金融商品並從中獲取合理利潤。 本文以避險及保本兩大方向為出發點，選取了三個個案分析，分別是荷蘭銀行推出的『荷銀110%保證回報金價連動債券』、中國信託商業銀行推出的『中國信託商業銀行三個月期美元理財專案』、以及中國信託商業銀行推出的『中國信託商業銀行六個月期歐元理財專案』。 個案分析方式著重於在不同的利率下，計算出發行銀行發行商品之利潤、投資者之投資收益率、以及商品之避險部位分析，並針對商品之設計提出建議。