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Showing 21 to 23 of 23 (0.012 seconds)| 21 |
探討單因子複合分配關聯結構模型之擔保債權憑證之評價 / Pricing CDOs with One Factor Double Mixture Distribution Copula Model邱嬿燁, Chiou, Yan ya Unknown Date (has links)
依據之前的文獻研究，市場上主要是在LHP (Large Homogeneous Portfolio) 假設下利用單因子常態關聯結構模式(One factor double Gaussian copula model) 評價擔保債權憑證 (Collateralized debt obligation, CDO)。但這會造成擔保債權憑證的評價與市場報價的差距過大，且會造成base correlation偏斜的情況。Kalemanova et al. (2007) 提出用Normal inverse Gaussian (NIG) 取代常態分配評價擔保債權憑證，此模型不但計算快速而且可以準確估計權益分券 (equity tranche) 的價格，但是它也過於高估了其它的分券的價格。
在本文中使用多變量封閉常態分配(Closed skew normal, 簡稱CSN) 分配取代NIG分配作擔保債權憑證分券的評價，CSN分配具有常態分配的性質，其線性組合仍具有封閉性的特質，且具有較多的參數以控制分配的偏態與峰態。但是與單因子常態關聯結構模式相同，多變量封閉常態分配的單因子關聯結構模式仍然無法估計的很準確，僅有在最高等級分券(senior tranche)的評價上有明顯的改進。
因此在本文中我們使用NIG與CSN複合分配之單因子關聯結構模式評價擔保債權憑證分券，在實例分析時得到極佳的評價結果，並且比單因子常態關聯結構模型具有更多的的參數以使模型更符合實際的需求。 / This article extends the Large Homogeneous Portfolio (LHP) and one factor double Gaussian copula approach for pricing CDOs. In the literature, the one factor double Gaussian copula model under LHP assumption fails to fit the prices of CDO tranches, moreover, it leads to the implied base correlation skew. Some researchers proposed using one factor double NIG copula model to price CDO tranches. It not only economizes on time but also fits the equity tranches exactly, but NIG models do not price other tranches well simultaneously. On the other hand, we substitute the NIG distribution with the Closed Skew normal (CSN) distribution. This family also has properties similar to the normal distribution, which is closure under convolution, and has extra parameters to control the shape. By using this model we get a better fit in the senior tranches, but it seriously overprices subordinate tranches. Thus we consider a mixture distribution of NIG and CSN distributions. The employments of this mixture distribution are comparatively well, and furthermore it brings more flexibility to the dependence structure.
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考量隨機回復率與風險因子承載係數之CDO評價模型 / Pricing CDO with random recovery rate and random factor loading李慎, Li, Shen Unknown Date (has links)
本研究以Amraoui & Hitier (2008)隨機回復率模型(BNP model)以及Andersen and Sidenius(2004)隨機風險因子承載係數模型(RFL model)為基礎，進行對分劵信用價差、債劵群組累積損失機率分配，以及對基準違約相關係數的影響等分析。我們發現當回復率改成動態後可以反映更多系統風險，權益分劵信用價差絕大多數都會下降。在累積損失機率分配方面加入BNP後變為較平滑；改用RFL則會使機率分配在小額損失處又產生一次起伏；同時考量BNP與RFL會使小額損失發生機率減少、極端損失機率增加。實作三組市場資料時，發現不管市場違約機率高或低，共同考慮BNP與RFL的模型在四個模型中是最適合擬和市價的，顯示在市價的校準上有更多彈性，特別是在承擔名目本金60~100%先償分劵的校準上只有共同考慮BNP與RFL的模型能發揮功效。
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從美國次級房貸談台灣金融業可能遭受之影響及省思 / How Could We Succeed In The Aftermath of U.S.Subprime Crises徐雪蓉, Hsu, Hsueh Jung Unknown Date (has links)
美國次級房貸在1990年代中期曾經十分興盛，不過之後因LTCM危機，加上Fed採取連續升息政策，許多次級房貸放款的業者面臨資金流動性問題，以及次級房貸利潤不夠高，迫使許多業者退出這個市場，1998年亞洲金融風暴,美國雖未受波及,然自2000年開始因網路科技泡沫影响及2001年911恐怖攻擊,經濟衰退連續降息後，次級房貸在美國持續降息期間再度大幅成長，原因包括當時美國房價上升速度快、不動產市場流動性充裕，投資人增加對收益率較高產品的需求，導致更多次級房貸需求。
國際資金游動頻繁，衍生性產品及不動產證券化盛行，信用卡債、擔保債權憑證(CDO)、資產抵押證券被分割、包裝成證券或基金產品賣出，次級房貸風暴發生，間接亦影響到全球投資在上列產品之銀行、避險基金、機構法人、退休金等等…導致全球股票市場大跌，引發整個金融信用環境惡化，可能引發不良金融連鎖反應，從而導致更大的經濟金融危機。
美林證券、花旗銀行、歐美各大銀行相繼宣布資產減損,台灣國內銀行、保險公司亦陸續出現認列資產減損金額,只要一有次級房貸不利之消息出現,全球股市應聲而倒,截至目前問題所在雖略知一二,然國外金融業界因資訊較透明,其影響已漸公佈及擴大中,國內金融業則仍多採取保守態度,但亦逐漸依規定認列財產損失,然而問題是否已近尾聲,風險是否完全受控制則說法不一。
次級房貸問題的主要原因是相關金融商品證券化,層層包裝成各種衍生性產品,於次級房貸風暴發生後,信用風險連鎖反應造成相關產品無流動性,被隱藏的風險暴露後原有的信評機制幾乎全部失效,層層包裝的風險因事先未被定價,風暴後更無法估算其所會波及之影響,Mark to Market及34號公報迫使全球企業對次級房貸投資相關產品之損失提列資產減損,更加重各項產品流動性之停滯,信用危機造成信心危機，層層結構性產品及再轉投資,造成信用無虞的公司也遭魚池之殃,次級房貸衍生之金融商品,因主要購買者多為金融業或保險業或再包裝後出售予投資客,其後繼影響更是難以估計。
本論文內容除探討美國次級房貸定義、對美國國內及全球之影響、美國政府及各國政府的因應政策、截至目前影響及預計可能還會再出現影響,及因次級房貸之崩潰及衍生之金融產品之跌價所影響的層面與近年來國內外銀行爭相推展個人金融事業及財富管理事業的成立,是否有相當之關係,信用評等、風險控管、及定價在此風暴是否扮演重要角色,但卻又明顯失控?為避免類似情況再發生,應如何因應與防範?進而以提出個人對此事件探討之結論及省思後之建議。
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