目前中國大陸金融市場伴隨著經濟體日趨成熟與影響力的情形之下，已逐漸開放，結構型理財產品多元化發展，使中國大陸的衍生性商品市場越趨活躍，相繼陸續開放承作各類型的金融商品，金融市場更加完備。不論是發行商或是投資人，皆應更深入了解結構型理財產品，才有助於中國大陸衍生性商品市場的拓展。 本文針對中國大陸金融市場上已發行的股票掛鈎型與利率掛鈎型的結構型理財產品進行個案評價與風險分析，第一個評價個案為「追蹤能源類股股權掛鈎結構型理財產品」，以封閉解作為評價基礎，並採用蒙地卡羅法模擬本商品的提前到期機率；第二個評價個案為「每日計息雙區間可贖回結構型理財產品」，採用BGM模型進行評價，並利用最小平方蒙地卡羅模擬法，考慮發行商提前贖回條款並計算每一期的配息；分別對兩個個案進行評價，針對評價結果分析發行商的利潤與避險策略，並給予投資人投資與避險的建議。

大陸的金融市場近年開放快速，推出的產品也漸趨多樣化，主要在市場上較為活躍的是股權衍生性商品與利率衍生性商品。在2007下半年，爆發次級房貸風暴，美國採取降息的手段來挽救經濟，美國的經濟仍屬疲弱，對於全球，乃至於大陸都有一定程度的影響。此時，對一般投資人而言，投資若能同時具有保本的功能，將具有相當的吸引力。 本文主要是針對大陸金融市場已發行的衍生性商品做為評價與分析，能夠讓一般的投資人知道目前大陸的金融產品發展的情況。並且分析商品適合的投資人，以及所面對的風險；對發行者來說，則探討其獲利表現與發行策略的分析。 分析的產品為興業銀行發行的掛鉤紅籌股的結構債與東亞銀行發行的每日區間計息債券以3個月期LIBOR標的。分別以蒙地卡羅模擬法與LIBOR Market Model(也稱為BGM模型)進行分析，探討發行者的利潤與何種投資人適合購買。

本文分別評價了中國大陸地區發行之利率結構型商品及股權結構型商品，並針對其風險及條款設計進行分析。文中所選的利率結構型商品為「每日計息利率連動理財產品」，在對數常態遠期LIBOR模型的假設下，我們先利用市場報價校準參數化之波動度及相關係數函數，再使用最小平方法蒙地卡羅模擬利率路徑，以處理此商品的提前贖回條件；為了產生非標準期間之遠期LIBOR利率，在模擬過程中加入了Brigo和Mercurio(2006)提到的漂移項插補法。另一個股權結構型商品為「人民幣A股多資產連結理財產品」，由於此商品連結標的多達五個，本文中使用風險中立下股價的動態過程，以及蒙地卡羅模擬來求算其合理價格。此外，針對這兩個商品所需要注意的風險，本文皆提出了建議。

近年來，智慧型互動電視是不少數位生活研究的焦點。我們認為，一個好的互動電視系統設計，必須了解使用者觀看電視時的行為與周遭情境。因此，在本研究中，我們以Windows Media Center為基礎，提出一套互動電視的實驗平台系統─「SITV」，希望可輔助我們找出使用者在觀看電視時的行為特徵以及主觀上的需求反應。在SITV上，實驗設計者可以模擬一般有線電視節目的瀏覽方式，安排頻道順序與節目流程，定義電視上的功能，收集使用者的操作資訊，以及整合其他外部應用系統。我們亦設計了幾個實驗來評估我們所設計的電視新功能之效用性，包括新的音量控制方式，快速地檢視最近觀看過的頻道，個人化的節目推薦功能以及幾個具情境感知的應用規則(以電腦視覺技術為主)。我們相信SITV將作為一個創新的實驗平台，可以使得智慧型互動電視的設計更為容易。我們也將持續的進行更多的心理實驗來了解使用者的行為，以及如何設計出有用的電視新功能。 / Smart interactive TV has been the focus of much research on digital life in recent years. We regard that a good design for interactive TV should be based on better understanding of user behaviors and viewing contexts in TV watching. Therefore, in this research, on top of the Windows Media Center, we propose to build an experimental platform called Smart Interactive TV (SITV) to help us find out the characteristics of user behavior and subjective needs when watching the kind of TV. On SITV, designers are allowed to emulate broadcasting programs, schedule the programs, define control functions, collect user interaction data, and incorporate external application systems. We have designed several experiments to evaluate the effectiveness of our new context-aware control functions including volume control, fast retrieval of newly viewed programs, personalized program recommendation, and rule-based context-aware functions by the use of computer vision techniques. We believe that SITV will serve as a novel experiment platform to facilitate the design of smart interactive TV. We will continue to conduct more psychological experiments to better understand user behaviors and how to design effective functions on this kind of TV environment.

本篇論文分為兩個部份。第一部份驗證隨機波動度SABR 模型以臺灣證券交易所發行量加權股價指數選擇權為驗證產品所描繪出來的波動度微笑曲線，分析其特色與值得關注的地方。由於長期以來研究者所使用的Black模型評價選擇權公式無法衡量波動度風險；雖然局部波動度模型(Local Volatility Models)能描繪出波動度所形成的波動度微笑曲線(Volatility Smile)，其動態走勢卻與標的資產價格相反，兩模型皆與真實情形不符，唯以SABR模型能順利的解決以上問題。 第二部份討論結構型商品。此部份以中國招商銀行發行的股權連結型商品作為範例，進行商品的拆解及評價，並分析其潛在風險，加以進行不同經濟情勢下的情境分析。評價個案為「掛勾香港地產股票人民幣理財計畫產品」，由於此商品連結標的達四個且有提前到期事件，並沒有封閉解。必須以風險中立下股價的動態過程模擬股價，使用蒙地卡羅模擬法來逼近合理價格。此外，亦針對評價結果進行避險參數及收益分析。

隨著低利率時代的來臨，投資人不能再從定存或證券中獲取高報酬率，在另一方面，許多的結構型商品相繼出現，如高收益票券、投資型定存、投資型保單等，打著高收益的稱號來吸引市場上的投資人購買。但是許多投資人持有負面的見解，認為此種商品並非無風險，甚至時常出現血本無歸的情形，究竟投資人如何在眾多商品中選擇出最有利的商品？另外，近年來金融業的商品朝向國際化與多元化發展，但是國內銀行及券商能夠承作金融商品創新及設計有限，不僅無法滿足國內投資人，對於證券商與銀行業來說也有不利的影響，因此健全結構型商品的發展才能使得金融業，證券商與一般投資人三贏的局面。 / 本文分別評價了ING銀行發行之利率結構型商品及元大證券之股權結構型商品，並針對其風險及條款設計進行分析。文中所選的利率結構型商品為「ING五年期目標贖回連動債券」，在對數常態遠期LIBOR模型的假設下，我們先利用市場報價校準參數化之波動度及相關係數函數，再使用最小平方法蒙地卡羅模擬利率路徑，以處理此商品的提前贖回條件。另一個股權結構型商品為「「絕對保富」結構型商品」，由於此商品連結標的多達三個，本文中使用風險中立下股價的動態過程，以及蒙地卡羅模擬來求算其合理價格。此外，針對這兩個商品所需要注意的風險，本文皆提出了建議。

本文分別評價了美元交換利率連結之結構型商品及在香港發行的一檔股權結構型商品，並針對其風險、報酬及條款設計進行分析與建議。文中所評價的利率結構型商品為「11倍利差連動債券」，在對數常態遠期LIBOR模型(LFM)的假設下，我們先利用市場報價的Swaption求出期初的殖利率，再以殖利率求算期初的遠期利率。而交換利率可由一連串的遠期LIBOR利率計算出來，模擬之前我們還需先校準模型的波動度函數及相關係數函數，再使用最小平方法蒙地卡羅模擬利率路徑，以處理此商品的提前贖回條件。另一個股權結構型商品為「Fortune Accumulator」，假設股價變動皆符合幾何布朗運動(Geometric Brownian Motion)，並且在風險中立的條件下，其動態過程可經由Ito’s Process轉換出其股價路徑，再利用蒙地卡羅模擬來求算其合理價格。

本文分別評價了目前市面上最常見的利率連動與股權連動之結構型商品，並針對其風險及條款設計進行分析。文中所選擇的利率結構型商品為「10年期長短期利差型連動債券」，在對數常態遠期LIBOR模型（LFM）的假設下，首先利用市場報價校準參數化之波動度及相關係數函數，再使用最小平方法蒙地卡羅模擬利率路徑，以處理此商品的提前贖回條件。另一個股權結構型商品為「美日爭鋒連動債」，由於此商品包含S&P500與Nikkei225兩個連結標的指數，文中針對兩指數套用不同的參數以利後續的蒙地卡羅模擬之進行，並依此求算其合理價格。文末，針對此兩商品所必須注意的風險，本文亦提出了建議。

本論文將信用風險模型CreditGrades model延伸至可轉債評價。相對 Hung and Wang (2002) 與 Chambers and Lu (2007), 本文信用風險模型的設定較有經濟意涵。除了結構式模型(structural models) 本身就比縮減式模型 (reduced-form models) 較具經濟意涵外, 本文模型在股價愈低時, 發生違約的機率愈高, 與在真實世界公司股價愈低愈有可能發生違約的現象一致。但是 Hung and Wang (2002) 與Chambers and Lu (2007) 的設定隱含假設公司股價高低於皆不影響違約發生機率。Ayache, Forsyth and Vetzal (2003) 雖然將違約強度設定為股價的遞減函數, 試圖捕捉股價愈低違約機率愈高的現象。卻沒有說明如何估計該設定的參數。本文模型的參數校準容易而且快速。 / 本研究選用最小平方蒙地卡羅法(Least Square Monte Carlo, LSM) 進行評價。相對於樹狀法與有限差分法, 蒙地卡羅法能夠輕易評價具有路徑相依性質條款的可轉債。此外, 未來如果需要新增其它隨機因子, 比起樹狀法與有限差分法更有彈性。蒙地卡羅法的缺點為評價時間冗長, 本文以準隨機亂數(quasi-random sequences) 輔助, 縮短評價時間。 / 本文有以下發現:考慮信用風險的模型價格比起未考慮信用風險更接近市場價格; 可轉債對波動度較不敏感, 與Brennan and Schwartz (1988) 的觀察一致; 股價波動度愈大會使得可轉債價值提高, 但具有贖回條款的可轉債, 提高幅度不如沒有贖回條款的可轉債; 加入賣回條款的可轉債對利率較不敏感, 利率上升會降低可轉債的價值, 但具有賣回條款的可轉債, 下跌幅度小於沒有賣回條款的可轉債。

本文的主要內容為評價JPMorgan Chase & Co.（美國摩根大通銀行）及UBS（瑞士銀行）所發行的兩檔結構型票券，共同的特色是票券為保本型且不付息，報酬條款中附有雙重界限觸及失效選擇權，其價值對於標的資產的波動程度相當敏感。一旦標的資產價格觸及任一界限，具有額外收益的選擇權將失效，投資人僅能拿回原始投資本金，相當於損失了原本可能獲得的無風險利息。 　　針對雙重界限觸及失效選擇權，我們使用顯式、隱式以及Crank-Nicolson三種有限差分法來進行評價，並比較蒙地卡羅模擬和封閉解的結果，藉以了解各種方法的準確性及效率。接著我們求算避險參數Greeks，分析發行商所面臨的風險。同時根據市場未來的情況，分析投資人的預期收益，進而了解這種商品在市場上廣為流通的原因，以及此類新奇結構型商品對於風險的重分配方式，如何締造買方賣方雙贏的局面。