本論文計一冊，約有五萬字，內分五章十六節其內容如下： 第一章：緒論 本章主要說明研究動機與目的、研究假設與研究限制。 第二章：文獻評述與理論探討 本章主要介紹市場模式的風險衡量、市場風險與會計變數關連性之文獻探討，認知風 險的觀念、及發展出本研究的架構。 第三章：研究設計與資料搜集 本章說明了本研究所使用的變數、資料收集的方法及分析資料所使用的技術與分析與 步驟。 第四章：資料驗證與結果 本章首先驗證會計變數與認知風險之關連性，其次再針對上項結果檢驗其對個別受測 者是否具有一致性，最後再檢驗認知風險是否可用來代表市場風險。 第五章：結論與建議 本章提出了本研究結論，並對後續研究者提出建議。

自從三十人集團(Group of 30)推薦"Value of Risk"(以下簡稱VAR)是一種衡量市場風險之最佳實務方法後，美國財務會計準則委員會(FASB)及美國證券管理委員會(SEC)業已提議運用VAR及其他方法來改善對於衍生性商品風險之揭露方式，同時國際清算銀行巴塞爾銀行監理委員會同意採VAR來衡量市場風險之方法，並以VAR之結果評斷銀行資本適足性問題後,VAR已成為現今風險管理實務界之最熱門話題.本研究之主要頁獻即將三十人集團,美國財務會計準則委員會(FASB),美國證券管理委員會(SEC),國際清算銀行(BIS)巴塞爾委員會(BASLE COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION)所一致規範或建議市場風險值之計算方式--Value-at-Risk(VAR)予以引進,並利用目前市場上唯一願意將其方法論及資料公開之JPMorgan所開發"RiskMetrics TM-Technical Document"所提供之資料集分別計算其VAR值,然依第五章之模擬分析結果,吾人可發現下列現象:一依JPMorgan之計算方式與依BIS之計算方式,即使相同之投資組合部位,其所計算之VAR值 並不相同,其原因乃係JPMorgan之持有期間假設為一天,而BIS則為十個營業日(即二週)二經改變投資組合部位後,比較二種計算VAR值之大小,發現某一投資組合之VAR值為JPMorgan 之計算值大於BIS之計算值,但若將投資組合加以更改,其結果則未必仍為JPMorgan之計算值 大於BIS之計算值,此與在Tanya Styblo Boder(1995)文章中以三種投資組合(利率工具,股 價工具及利率股價各半),並以八種模擬型態下計算VAR值,結果發現所計算之值有極大之差 距,可相呼應.Tanya Styblo Boder(1995)認為造成差距之原因,係使用模型中之參數,資料 ,假設及方法論之不同所致.三吾人在評估VAR值之大小時,切不可僅根據其絕對金額之大小,即判斷所持有組合部位之市場 風險值大小,尚須深入瞭解該VAR值背後隱函之假設,如其使用之資料集是否相同?及該衍生 性商品之報酬分配假設為何?在在影響VAR值之計算.否則,勢必影響決策之判斷,而產生不必 要之風險或虧損.

鑒於基金已成為國人主要投資工具，挑選基金當然是尋找投資績效優良的標的，但是除了績效以外，基金公司對於投資的風險管理，能否對基金的管理有所助益，本文探討投信公司可否藉由導入風險管理系統，設計相關規章，針對公司所管理的基金，研擬相關控管作業，管控基金風險進而能有效的創造公司管理績效，另外，對於管理國內股票型基金規模的前五大投信公司，其對於基金的風險管理究竟是透過工具或是導入系統還是有其獨到之處，均為本文探討的重點。 本文在研究之方法上，採用個案研究、質性研究法及實證分析，透過對於個案公司的探討及國內股票型基金管理規模前五大基金公司，進行深度訪談與觀察比較，並以投信投顧公會委由邱顯比及李存修教授所公布之基金風險評比資料實證探討，輔以文獻探討，進行次級資料分析。本研究的次級資料來源包括法令、投信投顧公會、期刊雜誌、論文、理財網站及政府主管機關網站等。以及個案公司研討，研討其對於國內股票型基金市場風險管理，借由訪談及個案公司導入風險管理系統，佐以訪談對象與個案公司風險相關資料實證，尋找其對市場風險管理的異同點，期能對於國內投信公司在風險管理上有一些建樹，尤其在台灣如此淺盤的市場，面對境外基金的強龍壓境，大量吸走了投資人的金錢，台灣與大陸簽署ECFA協定後，能否藉此風險管理的提升投信業界之風險管理並與境外基金相抗衡，進而讓台灣的基金信託業務可以走出台灣，替台灣甚至更多人做好基金管理的相關業務，提升業界管理水準。 本研究的目的是投信事業公司基金市場風險管理機制建構之探討，研究動機為基金公司導入風險管理系統對於風險管控是否有正面的助益，透過文獻探討及次級資料蒐集後訂定研究架構。經過產業分析及國內股票型基金前五大投信風險主管的深度訪談後，確立基金市場風險管理的主要成因，並希望藉由本文的研究，對於投信業界之風險管理，能有管理及設計上的助益。

有關銀行風險管理之研究多著重於信用風險的範疇，但隨著市場波動性之加劇，市場風險所可能對銀行造成的衝擊已不容忽視。VaR受到巴塞爾銀行監理委員會、美國財務會計準則委員會及美國證券管理委員會的認可並推薦使用。現今，VaR 已被許多著名的國際金融機構實際運用在其市場風險的管理。 本研究旨在模擬本國商業銀行資產組合資料，分別使用（一）Delta-Normal Model、（二）歷史資料模擬法以及（三）蒙地卡羅模擬法等三種內部模型來衡量其市場風險，依新法規範計算該部分所需計提之自有資本額度，藉以比較在採用不同的市場風險衡量方法下，對於各類型銀行資本計提所造成之影響。 而由本研究之實證結果可知，各類型銀行在採用上述三種內部模型時，其所需計提的資本額度均低於標準法下之結果。國內現行資本適足性規範參照巴賽爾銀行監理委員會之規定，將乘數因子的最小值訂為3，其將使得內部模型所衡量出之資本計提高於標準法。建議管理當局可針對該乘數因子之規定進行檢討，以免因此扼殺國內銀行自行發展內部模型之誘因。

由於金融事件層出不窮，控管風險已成為銀行、證券、保險各種金融產業的重要課題。其中Value-at-Risk(VaR)模型為銀行與證券業最常用來衡量其市場風險的模型。VaR模型中的蒙地卡羅模擬法是將投資組合持有部位以適當的市場風險因子來表示，接著產生市場風險因子的各種情境，再結合評價公式以求得投資組合在某一段持有期間內、某一信心水準之下的最低價值，再將最低價值減去原來之價值，便為可能的最大損失(Jorion, 2007)。 / 使用蒙地卡羅模擬法產生市場風險因子的各種情境，必須先估計市場風險因子的共變異數矩陣，再藉此模擬出數千種市場風險因子情境。本研究便是將蒙地卡羅模擬法加入隨著時間改變之共變異數矩陣(time-varying covariance matrix)的概念並減少市場風險因子個數，利用蒙地卡羅模擬法配合Constant模型、UWMA模型、EWMA模型、Orthogonal EWMA模型、Orthogonal GARCH模型、PCA EWMA模型、PCA GARCH模型來產生市場風險因子未來的情境並比較各方法對長天期與短天期風險衡量之優劣。結果顯示PCA EWMA模型的效果最好，因此建議各大金融機構可採用PCA EWMA模型來控管其投資組合短天期與長天期的市場風險。

銀行的存續有賴於能正確的評估有利的交易，以及能在經濟環境逆勢的時候仍然能夠有效的經營獲利。資本市場中的企業信用評級，影響著股票和債券的的價值，同時唯有完善的風險管理機制和資本，信評機構才可以正確的評價信用。 金融產品的市場價值決定了預期損益。在市價衡量法的基礎之上，銀行可以決定是否要持有該部位或是使用該部位建立一個避險的投資組合。也因此，銀行面臨了許多抉擇，包括怎麼轉換市場風險到不同的資本市場，以及有關市場風險的所有決策。 基於以上的原因，銀行也已經被要求需要回應巴塞爾協定的要求，必須揭露相關的風險測度予金融市場的監督機構。在1993年，G30建議銀行可以使用風險值系統來衡量風險。依據1996年的BaselⅡ，銀行則被要求使用內部模型法來測量資本充足率。然而，計算風險值包括許多工作，例如選擇合適的風險因子、產生零息曲線、金融產品的評價、敏感度分析、損失分配的估計、投資組合管理以及風險報告等。在過去幾年，更因為避險、套利的目的，銀行累積了巨大的投資在衍生性商品商場，也使得風險管理更加的困難。在2008年的金融風暴之後，BaselⅢ指出，金融機構必須強化其交易簿內信用衍生性商品的風險管理，並同時揭露壓力風險值。綜合以上原因，銀行通常會建置風險管理系統來滿足這所有的需求和報告。也因為這些工作的複雜性，銀行一般會採用系統供應商的解決方案來實施一個市場風險管理系統。 此論文從市場風險管理的歷史發展角度，完整回顧風險值理論及實務應用的相關文獻，涵蓋parametric及non-parametric 風險值模型。同時，對於市場風險管理系統以及實務建置的流程也有完整的介紹和探討，著重在趨勢、方法論及系統實務理論應用上。 / The existence of a bank involves evaluating the advantages of potential trade and with the bank’s ability to survive under adverse economic cycles, which causes market pressure. The credit rating of corporations in the market affects the market value of shares and bonds, and the rating agency requires high-risk management standards and the capitalization of the corporation to assess the proper credit rating. The market price of a financial product determines the expected profit and loss for a bank. Based on the market price, a bank may make a decision to hold the position for a while or to build a well-diversified portfolio for hedging purposes. Banks therefore face the challenges of having many choices that they can transfer their market risk into different capital markets, and all decisions are associated with the market risk. For these reasons, the bank has been responded to disclose the risk metrics that have been set by the financial system supervisor. In 1993, G30 advised that banks should evaluate the financial risk of derivatives financial instruments by the Value-at-Risk (VaR) system. According to Basel Ⅱ in 1996, banks were required to have an internal model to measure sufficient capital using VaR. However, the calculation of VaR involves many tasks, such as the selection of a large number of risk factors, the methodologies of generating zero curves, the valuation of financial instruments, sensitivity parameters, loss distribution estimations, portfolio management and risk management reports for compliance purposes. In recent years, because of hedging, arbitrage and speculation purposes, banks leverage a huge sum of money in the derivatives market and make the difficult for the risk management. After the 2008 global financial crisis, BaselⅢ was introduced which asked for financial institutions to strengthen credit derivatives in trading books and disclose the stressed VaR etc. It is common that a bank has set up a risk management system to fulfill the requirements of the regulatory compliance, governance and reporting. Usually, banks adopt the provider’s solution for the implementation of a market risk management system. This dissertation surveys the literature on VaR theory and practices from a historical perspective for market risk. An overall survey of parametric and non-parametric VaR models is provided. The market risk management system and its implementation practices were also surveyed. Emphasis is placed on recent trends and developments in methodologies and system practices.

基於SEC之要求，越來越多美國金融機構於其財務報表附註中揭露金融交易資產之風險值；然而計算風險值涉及到許多假設，於是導致過去部分文獻對於風險值資訊揭露之可靠性產生質疑。本研究以風險值之揭露對於報表使用者之資訊價值作為研究課題；為求與附註揭露之風險值資訊比較，本研究以公司帳列之金融交易資產(Trading Assets)、金融交易收入(Trading Revenue)為基礎，利用蒙地卡羅模擬法模擬帳列金融交易資產於次期可能產生之最大潛在損失，並且透過OLS regression及panel data model探討： (1)風險值及金融交易資產潛在可能損失是否可以預測次期金融交易收入波動 (2)風險值與金融交易資產潛在可能損失資訊之提供是否影響次期股票交易量 (3)風險值與金融交易資產潛在可能損失資訊是否可以有效預測次期股價報酬 率變異。 實證結果顯示，風險值之揭露與金融交易資產潛在可能損失之資訊對於預計次期金融交易收入之波動與股價報酬率變異均呈現顯著正相關；易言之，上述兩種資訊之揭露均提供增額之資訊價值。惟另方面，風險值之揭露與金融交易資產潛在可能損失之資訊卻與次期股票交易量呈正相關，也就是說上述兩種資訊的揭露反而會造成投資人降低長期投資持有的意願。 / Financial institutions in the United States are required by the Securities and Exchange Commission to disclose their Value at Risk (VaR) in the footnotes of the financial statements. Over the years, VaR has been used by institutional investors, industry consultants, and regulators as one of the key measures of market risk. However, there are a number of approaches to calculating VaR and some of them may involve various statistical models and assumptions. Due to the fact that different models and assumptions may be used, the VaR numbers produced by different institutions are difficult to compare with one another. The usefulness of these numbers is therefore decreased. This thesis examines the usefulness of disclosures of VaR information. In order to compare with VaR disclosures, the implied potential maximum losses of trading assets are simulated by using Monte Carlo simulation. We then employ the OLS regression and the panel data models to investigate the following research questions: (1)whether VaR and implied potential maximum losses of trading assets disclosed by financial institutions are instrumental in predicting the variability of trading revenue for the next quarter; (2)whether VaR and implied potential maximum losses of trading assets disclosed by financial institutions affect investors' investing decision; (3)how useful are VaR and implied potential maximum losses of trading assets in predicting the volatility of daily stock return next quarter. The empirical results indicate that VaR and implied potential maximum losses of trading assets are significantly related to the variability of trading revenue and the volatility of daily stock returns next quarter. This evidence suggests that both types of disclosures provide incremental information on predicting the variability of trading revenue and investment risk in the future. Nevertheless, we also find that both VaR disclosures and implied potential maximum losses of trading assets are positively associated with future average stock trading volume, implying that investors tend to trade stock more frequently when the market risk information is disclosed.

鑒於金融市場快速的變動與日趨複雜之金融商品種類，銀行經營管理中所面臨之風險，尤以因金融市場價格變動（如市場利率、匯率、股價及商品價格之變動）造成對銀行資產負債表內及表外部位可能產生之損失，其所因應而生之市場風險須及時管控與適時因應。然而2007年因次級房貸問題引發全球性金融危機，益加彰顯風險管理制度的重要性與其再精進之處。 本研究期能藉由新巴塞爾資本協定中市場風險管理規範的探討，個案銀行之實例探究，對國內銀行在建構符合其需要的市場風險管理系統時有所助益，在建置市場風險管理系統的考量因素以及該系統的建置與應用，循序周全建構質化與量化標準之風險管理機制。 本研究由新巴塞爾資本協定規範探討銀行市場風險管理系統建置與其實際應用，歸納出研究結論顯示，市場風險管理系統架構之依循須能符合新巴塞爾資本協定之基本規範，藉由系統內建模型計算風險值以有效衡量交易簿與銀行簿之部位，及其利率、權益證券、外匯及商品四大類風險因子。市場風險管理系統需求規畫與評估，須就應用面(系統相關模組功能)、資料面(系統執行所需資料及存取介面、資料庫建置及資料完整性)與技術面(系統運作之軟體與硬體環境)予以考量。系統專案建置須有高階管理階層對市場風險管理系統專案相關執行程序的支持，前檯、中檯、後檯、資訊單位主管之配合與溝通協調。市場風險管理系統架構應考量市場風險限額管理須至各交易層級(如總行別、部門單位別、交易簿與銀行簿產品別等)，因此系統功能模組設定與管理報表規畫設計則配合系統架構分級建立。市場風險管理制度之建立，應配合市場風險管理系統之應用與管理流程結合，訂定相關管理辦法，以規範市場風險管控機制運作及程序之確實執行。 關鍵字：新巴塞爾資本協定、市場風險、衍生性金融商品、風險值 / Recently, financial market is changed quickly and types of product are more and more complicated. Operation of Bank faces many risks that are losses of in or out balance sheet by price moving. Therefore, we need to manage and monitor the market risks that result from change in interest rate, exchange rate, equity price, commodity price in the time. In 2007, global financial crisis caused by subprime mortgage storm stands out the importance of risk management and needs of improving it. On one hand, this research hopes to benefit banks to build up its market risk system satisfied the need by discussing market risk management under Basel II and looking into case study on the bank. While constructing the system, we have to pay attention to its practicability which meets standards of quantification and quality. On the other hand, this research discusses system built up and reality applying through Basel II and indicates some useful conclusion. At first, market risk system not only meets mainly criteria under Basel II but creats the value at risk (VaR) which can effectively estimate interest rate, securities, foreign exchange and commodities risks.Secondly, technology of applying, data and information should be considered into when evaluating the demands of market risk management system. Moreover, risk system constructed needs support from senior management team and cooperation between relative departments. Besides, we need to take into account whether this mentioned system can implement market risk limit management to every transaction class, for example, trading books ,banking books, product type…etc.The system function and the management reports could be able to operate with the market risk limit management, accordingly. Most of all, market risk management regulation should be thought over the application and management process of market risk management system to make sure that market risk management could be implemented certainly. Keywords: New Basel Capital Accord, Market Risk, Derivatives,Value at Risk

自從美國於1999年11月通過金融現代化法案（Gramm-Leach-Bliley Act），排除銀行不得兼營證券及銀行控股公司不得兼營保險業務之規定，准許原銀行控股公司可申請改制為金融控股公司，並以此金融控股公司來經營銀行、證券及保險業務後，我國為尋求國內金融機構能與國際接軌，順應國際金融集團跨業經營之趨勢，遂於2000年通過「金融機構合併法」及「銀行法部分條文修正案」，隨後再於2001年6月26、27日通過包括「金融控股公司法」等之金融六法，期望透過金融機構間之合併與成立金融控股公司，整合銀行、證券、保險、票券等金融相關產業擴大金融機構之規模，透過金融控股公司之跨業平台來滿足客戶之需求，發揮金融資源整合之綜效(Synergy)，進而得以提升競爭力與獲利能力。 然而，本國金融控股公司自成立以來發展至今，有關金融控股公司之風險管理之組織、功能與執掌，除了金管會發布之「金融控股公司內部控制及稽核制度實施辦法」之第11條、第12條及第13條，規範金控須訂定適當之風險管理政策與程序，建立獨立有效風險管理機制、應設置獨立之專責風險控管單位，並定期向董事會提出風險控管報告及風險控管機制應包括之內容等原則性規範外，並未有其他較為詳盡之法令或可遵循之規範。 本論文以個案金融控股公司之實務運作為探討，期望可提供國內金融控股公司風險管理之運行之參考，吾人從此次2007及2008次貸風暴所形成之2008世紀金融大海嘯，亦可深知風險管理之重要性，金融機構之風險管理就如同蓋一棟大樓一樣，風險管理之制度與機制是該大樓之鋼樑與鋼柱，每個樓地板是金融機構之各項業務，而串連各樓層之樓梯或電梯為風險管理與各業務部門間之溝通管道，但要大樓不倒，重點在於地基的扎實與穩固，而此大樓之地基即是所謂的「風險管理文化」，透過該地基穩固的支撐每個鋼樑鋼柱及樓地板，才能有效防止並保護大樓能夠屹立不搖。因此，重視風險管理文化之深耕，建立金融機構全員之共識與確實遵循，乃是保有地位與安全之不二法門。

本文首次提出應用新的模擬方法：定態(stationary) bootstrap來估計涉險值(Value-at-Risk, 以下簡稱VaR)。VaR是衡量投資組合市場風險(market risk)的工具，由於1990年代以來國際間對市場風險管理的重視，且VaR較傳統風險衡量指標容易瞭解，又考慮整個投資組合資產間相關性降低風險的效果，加上VaR可作為企業內控、主管機關監督、以及投資人評估企業營運狀況等指標，故已廣為實務界及學界所接受。目前幾種主要衡量VaR的方法，包括變異數—共變數法、歷史模擬法、蒙地卡羅模擬法、classical bootstrap法以及壓力測試法等，各有其假設限制及優缺點。其中，classical bootstrap在衡量VaR時，使用的假設比較少，似乎非常適合衡量VaR。但是classical bootstrap會割裂了資料自我相關的性質，較適用於獨立且相同分配的樣本。我們在本文中介紹修正classical bootstrap的方法：移動區塊(moving block) bootstrap以及定態bootstrap，並利用統計模擬的方式證明定態bootstrap適合用於時間序列資料，對於捕捉真實分配的能力很強。接著我們選取11檔上市公司股票建構投資組合，並利用classical bootstrap以及定態bootstrap來衡量1999年共266個交易日的VaR。實證結果支持定態bootstrap能夠正確地衡量VaR，且其結果與classical bootstrap有明顯的不同。定態bootstrap法是個比較合理的衡量VaR方法，因此，我們建議風險管理者可採用定態bootstrap 衡量VaR。