近年全球市場出現一些以信用違約交換(CDS)為基礎來編列之信用指數(credit indices)，如DJ iTraxx Europe與DJ CDX.NA等，而以這些信用指數為參考資產組合之合成型擔保債權憑證(Synthetic CDO)契約也定期被推出，由於其為標準化契約，故次級市場相當具有流動性，使得全球合成型擔保債權憑證無論在交易量或發行量皆成長快速。 　　本研究在單因子相關性結構模型之架構下，利用Hull & White (2004)所提出之機率杓斗法則(Probability Bucketing Method)建立合成型擔保債權憑證之評價模型，並於評價之外增加分券(Tranche)風險衡量指標之計算，我們發現額外得到分券之風險衡量指標僅需增加約4%的程式運算時間。本研究之評價模型同時可用於分券避險參數之求算，且不會有蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation)之下避險參數不穩定的情形。 我們發現分券已實現之損失會使分券所面對之風險下降，而分券的信用增強(Credit Enhancement)遭受損耗則使分券所面對之風險上升，故權益分券(Equity Tranche)於契約前期所面對之信用風險大於契約後期，次償分券(Mezzanine Tranche)則是於契約後期面對較大之信用風險。關於分券避險，我們可選擇利用標的信用指數或單一資產信用違約(Single-name CDS)交換來進行避險。最後我們對分券進行違約相關性(Correlation)與違約回復率(Recovery Rate)之敏感度分析，發現權益分券的信用價差與資產違約相關性呈反向關係，而與違約回復率呈正向關係；相反的，先償分券(Senior Tranche)的信用價差則與相關係數呈正向關係，與違約回復率呈反向關係；兩參數對次償分券信用價差之影響則沒有一定的趨勢。

近年來，信用衍生性金融商品蓬勃發展，市場上陸續出現不同特色的信用擔保憑證。過去評價信用衍生性金融商品多採用Hull & White (2004)年所發表的因子相關結構型模型(factor copula approach)。由於因子相關模型在描述違約事件，可降低處理維度，使得計算更容易處理，更方便建立出損失分配，讓評價工作更順利進行。但是，降低維度的便利，卻犧牲了違約時點的動態描述，在因子模型中，我們無法掌握損失分配的期間結構，所以只能處理單一到期日的信用衍生性金融商品。 但市場上逐漸出現具有時間相關性的信用金融商品，例如：遠期生效型信用擔保憑證(Forward-starting CDO)、信用擔保憑證分券選擇權(Option on CDO tranches)、重設型信用擔保憑證等。其中遠期生效契約的特色在於，在生效日之前，標的資產若違約，並不構成損失的發生，只會將此商品從投資標的中剔除。故投資人在生效日之前，受到一層信用保護，所以相較於同天到期的信用擔保憑證，會使遠期契約的信用價差會比較低，可降低發行商的成本。在加上近年來，信用曲線出現越來越陡峭的情形，代表到期日相差越長，報酬差異越大，所以投資較長天期的商品，相對報酬提高較多。而次順位分券信用價差近年來下降許多，不少投資人為了達到報酬目標，轉而投資較長天期的信用投資產品。而且信用曲線過於陡峭，投資人預期未來違約環境會呈現平緩或變佳的趨勢，可以透過購買遠期契約，來獲得投資利潤。 由於我們不想放棄因子相關性結構模型在使用上簡便的優勢，所以試圖將跨期相關因子引入因子模型，將期間之間的相關性考慮進去，讓遠期生效信用擔保憑證的評價工作得以運行。除此之外，我們分析各分券對參數的敏感性，並加以探討其中的經濟意涵，最後以討論遠期信用擔保憑證避險的策略作結。