近幾年來，全球經濟處於結構性的轉變，投資人已經很難從定存或股票中獲利。在利率出現持續走低的情況下，促使傳統固定收益工具的報酬率太低，因此固定收益工具對投資人的吸引力也就大為降低。在這種情況下，各式結構型債券（Structure Notes）便開始蓬勃發展，使得原本從公司債及定期儲蓄存款流失的資金迅速回流，更加吸引部分原本未參與債券商品的投資者之目光，均將結構型債券視為低利率時代的最佳投資工具。 　　由於現在國內發行商都可以自行設計連動式債券並發行，因此，如何設計出吸引投資人的商品，在這個競爭激烈的市場中脫穎而出，便是發行商最關注的焦點。大部分連動式債券所連動的選擇權是屬於傳統的選擇權，由於傳統的選擇權可能會因為波動度過大而使其價值較高，進而降低連動債券的保息率或參與率； 新奇選擇權的出現使得連動式債券的設計出現了更多的變化，而且由於新奇選擇權有許多不同的特性，因此能夠比傳統的選擇權更加滿足投資人的需求。所以本論文針對目前市場上搭配新奇選擇權的連動債券進行分析，讓投資人更能瞭解此種連動債券的報酬與風險，避免投資人因不瞭解此種連動債券的特性而遭受到損失；也讓發行商能夠瞭解此種連動債券的條款設計，如何針對投資人的需求，設計出吸引投資者前來投資的新金融商品，並從中獲取合理利潤，以及分析發行商發行連動式債券時會面臨到的風險以及可行的避險方式，確保發行商的獲利。 　　結構型債券的發行商在設計結構型商品時，不但要顧慮到產品是否能夠吸引投資者的目光，最主要的仍是要考慮到發行該產品可獲得的利潤與後續的避險方式與可行性。

隨著債券市場愈趨成熟，如何管理債券投資部位的風險成為一項重要的課題。而風險衡量的工具很多，除了存續期間(duration)之外，較常被使用的方法有風險值(VAR；RiskMetrics , 1995)、主要利率存續期間(key rate duration；Ho , 1992)、主成份分析，本論文則是嘗試利用風險值的概念來衡量債券投資部位的風險，並比較了Golub&Tilman(1997)與網狀蒙地卡羅模擬法這兩個模型在使用上的優劣。

本研究共有三個目的。第一個目的為了解2004年「台灣322事件」的來龍去脈，並推測當時投資人對於市場的看法。第二個研究目的，則是了解選擇權市場對於此類事件的反應情形，以作為投資人日後投資策略應用的參考。第三個研究目的，即是探討2004年3月23日當天，台指買權與台指賣權價格變動方向相對應台灣加權量股價指數變動方向兩者間的關係，實際觀察到的互動與理論提出的關係不相符背後可能的原因。 而所謂的「台灣322事件」是指2004年3月22日當天台灣加權量股價指數下跌了6.67%，同時台指選擇權市場方面，四月份到期各履約價格的買權價格都下跌，四月份到期各履約價格的賣權價格都上漲，呈現大起大落的現象。 至於3月23日當天所觀察到台指選擇權價格變動和理論不合的背後原因，本研究推測為投資人提高對台股指數未來的預期報酬率，故利用蒙地卡羅模擬法，模擬出3月22日及3月23日對應台股指數在依據理論模型下應有的價格，也模擬出投資人預期報酬率提高後3月23日會產生的價格。在整體市場投資人期望報酬率改變為65.13%下，比較模擬結果顯示，3月23日各履約價台指買權合約的價格的確都比3月22日的價格來得高，且各履約價台指賣權合約的價格也都比3月22日的價格還要低，這樣的結果和實際在3月23日當天所觀察到的結果相去不遠。

由於整體金融環境的改變，資金的放款與融貸業務日益蓬勃，信用風險造成的呆帳問題成為銀行所承擔最大的風險來源之一，巴塞爾資本適足協定要求各銀行對其債權訂定風險權數，本文提出的同質性估計法即為內建評等法的應用。 　　為探討投資組合在發生極大損失的尾端機率，我們從估計損失分配的尾巴衰退率著手，先以Glasserman於2004提出的同質法估計為基礎，並將獨特風險改變為t分配的假設下進行估計。此外，考慮到經濟現象的損失大多偏向厚尾分配，故導入Fréchet分配於獨特風險中，並藉以調整同質法進行估計。進一步我們使用蒙地卡羅模擬法來做為配適好壞比較的依據，模擬次數為100000次，以瞭解在常態分配、t分配及Fréchet分配的假設下尾端機率估計的優劣。 　　結果發現，不同的獨特風險分配假設下，並沒有一致最佳的估計方法，在各群體同質性很高的投資組合中，t分配的估計是較為準確的，而且對於假設獨特風險在Fréchet分配時，不管何種投資組合，t分配同質法都能表現得不錯，相形之下，常態分配同質法的估計往往過於高估損失機率。另外，在損失設定在很小的水準時，不管何種同質估計法對損失機率都不太能估計得很準確。

可轉換公司債是一種複雜且擁有許多風險的商品，而對於台灣的可轉債市場來說，信用風險佔了評價裡很重要的一部份。本篇論文使用縮減式評價模型，考慮信用風險及股價跳躍。跳躍模型使用Pareto-Beta Jump-Diffusion模型，並且利用信用價差之動態過程，來對可轉換公司債作評價，而為了解決提前轉換的問題，也使用了最小平方蒙地卡羅法來處理。本篇論文分別對宏碁與新光金之可轉債做實證研究，實證結果顯示，加入了股價跳躍之後，的確可以使理論價格更貼近市場真實價格。

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。

隨著低利時代的來臨，投資人不能再從定存及證券中獲得高報酬率，此時一連串的保本型基金、高收益型票券、投資型定存、投資型保單等相繼出現，吸引許多定存族及投資人的青睞。近來市場上有些金融機構大肆鼓吹其產品利基者。但有些投資人則持負面見解，強調其並非無風險，容易血本無歸，究竟投資人在五花八門的產品中該如何篩選出真正有利的商品？ 目前在國內市場上結構性票券的評價與分析等相關資訊較少，本論文的研究成果是： 1.分析四種結構型票券產品的特性並推導其評價模型。 2.對於定價模型作敏感度分析，瞭解券商發行結構型性票券的風險何在。 3.利用理論模型來設計商品並創造獲利。 所推導的公式利用1994年由Gerber and Shiu推導出來的Esscher機率轉換過程(Esscher Transform) ，利用此法可以推導出新奇選擇權與債券結合的結構型票券組合的封閉解。以本文的分析方法可以很清楚瞭解發行商與投資人的收益分析，很適合作為選擇投資結構型金融商品的參考工具。

近兩年來，全球經濟處於結構性的轉變，投資人已難單從定存與股票中獲得利潤。利率的持續低迷，也使得傳統固定收益工具的報酬率太低。在這種情況下，結構性債券漸成為投資人爭相追逐的熱門商品。在國內連動債券的熱賣，掀起了投資的風潮。但一般的投資大眾往往在不了解的情況下，因為銀行行員的推薦就任意的購買，卻不知風險到底有多大，是否真的如同廣告上所說那樣高報酬。因此，本論文希望藉由簡單的介紹與說明，使投資人對連動式債券有初步的認識。另外從投資人的角度，藉由本論文對於保本型票券的分析，使投資人能夠更加了解投資保本型票券可能面臨的報酬與風險，避免投資人因為不了解保本型票券的特性而遭受損失，或是因為不了解可能的風險而降低投資保本型票券的意願。由發行商的角度，使發行商了解發行保本型票券產品條款的設計，如何針對投資者的需求，設計出吸引投資者前來投資的新金融商品並從中獲取合理利潤，並且分析可能的風險與可行的避險方式，確保發行商的獲利。

近年來，投資理財已經成為全民運動，昔日的定存族早已不復見，投資人在進行資產配置時，除了希望能有固定的保障本金及配息之外，更希望能在市場走勢看好時同時享有增值的利益，而投資組合保險便能滿足這些投資人的需求，部分的投資者及基金經理人，也開始運用投資組合保險進行資產配置。 為了更進一步瞭解投資組合保險策略實際上的運作及其特性，本研究利用蒙地卡羅模擬法，針對不同市場（多頭、空頭、盤整）以及資產間相關係數不同下（高度正相關、低度正相關），模擬多支股票所形成的投資組合，探討「複製性賣權策略（SPO）」、「固定比例投資組合保險策略（CPPI）」、「時間不變性投資組合保險策略（TIPP）」、「固定比例策略（CM）」、「買入持有策略（BH）」在不同市場走勢下相對的績效，並找出在不同市場下最適合各種策略的調整法則。此外，針對CPPI與TIPP策略提出動態調整風險參數m值的概念（MCPPI、MTIPP策略），試著改進此兩種策略在傳統上風險參數固定不動的缺點。在實證部分，除了驗證MCPPI與MTIPP的績效是否真的較佳，並檢驗蒙地卡羅模擬中模擬適合不同策略的調整方式的結果是否正確。 經由模擬可發現：多頭時期，SPO與CPPI策略以每日調整為佳，TIPP及CM策略以5%落差調整為佳，而且SPO策略的平均報酬最高；盤整時期，SPO、CPPI、TIPP策略以5%落差調整較好，CM策略以1%落差調整較好，期末報酬以TIPP策略為佳；空頭時期，SPO與TIPP策略以每日調整為佳，CPPI策略以1%落差調整較好，CM策略以5%落差調整較佳，期末報酬也以TIPP策略為優。經由實證可以證明，不論市場走勢為何，MCPPI、MTIPP策略的績效均比傳統的CPPI、TIPP來的好，顯示動態調整風險參數確實能增加投資組合的績效；此外，若能正確預測市場走勢，並依照蒙地卡羅模擬的結果選擇正確的調整法則，將能有效的提升投資組合保險策略的績效。 / In order to find out the characteristic and operation of portfolio insurance strategies, this study makes an extensive Monte Carlo simulation comparison of five portfolio insurance strategies (Synthetic put option (SPO), Constant Proportion Portfolio Insurance (CPPI), Time-Invariant Portfolio Protection (TIPP), Constant Mix (CM), Buy and Hold (BH) ) . For each strategy, some measures (average return, standard deviation, protection error and opportunity cost) are calculated to compare its performance. Besides, these strategies are compared in different market situations (bull, bear, no-trend markets) and with different asset correlation (highly correlated, low correlated), taking into account transaction costs and the price limit. The Monte Carlo simulations show the optimal rebalancing discipline of different portfolio insurance strategies in different markets; moreover, via the simulation process, we can find out a dominant role of TIPP strategies in bear and no-trend markets and a preference for SPO strategies in bull markets. These results are independent of the asset correlation. In historical simulations, we bring out an extended method for CPPI and TIPP strategies, called MCPPI and MTIPP strategies, which increase the risk multiplier (m) when market price goes up and decrease the risk multiplier when market price goes down. Comparing the portfolio insurance strategies mentioned above (SPO, CPPI, TIPP, CM, BH, MCPPI, MTIPP) ,we can find out that MCPPI and MTIPP strategies can dominate CPPI and TIPP strategies in all market ; besides, if we can use the optimal rebalance discipline correctly, it will effectively enhance the performance of portfolio insurance strategies. Although in historical and Monte Carlo simulations, we can’t conclude any strategy which is dominant in all market situations, but we can summarize that SPO strategy can dominate other strategies in bull market, and MTIPP and TIPP strategies can dominate other strategies in bear and no-trend market.

本研究針對國內勞工保險基金進行最適資產配置與風險管理之實證研究。首先以效率前緣法分析勞保基金最適配置，發現目前基金配置並沒有在效率前緣線上，因此建議勞保基金進行配置之調整。此外利用蒙地卡羅以及歷史資料模擬法進行勞保基金清償能力分析，發現在目前法規限制下，需將費率調高到9％時才能確保未來基金50年有90％的機率不會破產。又費率9％之下5種配置都可達到100％不會破產，因此配置可選擇風險最小之組合作為最適配置。若考慮放寬投資限制，則將費率調高至8.5％時有4種配置可達到上述之要求，此時可選擇不破產機率最高的組合，即報酬率9％下之配置作為最適配置。 接著本文利用風險值（Value at Risk）對勞保金進行風險管理，風險值分析可知國內股票與國外有價證券是主要的風險值來源，在信心水準95％和99％之下，利用三種方法所計算風險值約118億以及181億元。若某一資產損失金額超過其個別風險值貢獻時，管理者應立即監控且通報上層主管，必要時改變資產投資內容，降低其風險。一旦損失金額超過總體風險值時，就需要改變基金的配置比例，減少整體風險，直到基金的風險降低到可允許的範圍之內。降低風險值方面可以利用邊際風險值進行調整，若風險值超過可容忍範圍時，可增加邊際風險值為負值的資產類別比重來降低風險值，同時應注意基金之整體報酬率會因此下降，是否能維持基金清償能力須再一次進行評估，如果無法達到要求時，最佳的方法為尋找品質更佳之資產，即報酬率高但是風險相對來說較低之標的，因此在投資標的之選擇就很重要，而選擇的方法也考驗著基金管理者的功力。