保險是個非常專門的行業，它所包括的範圍很廣，而再保險又為保險之保險，其經營猶是難上加難，再保險計劃中，最困難的即為自留額的釐訂，而自留額的多寡，不僅直接影響公司營運的結果，甚至波及被保險人的權益，社會的安定。因此當公司決定自留額時應慎加考慮。影響自留額的因素很多，以往自留額的釐訂是靠人為的直覺判斷，而今由於數學與統計的發展，將其應用在保險上，希望經由可依據的資料，用數理的方法發展出合理可信的自留額模式，以輔佐主觀的缺失。 本文中所使用的資料為火險臨分，依承保範圍分為普通火險和火險附加險兩部份。在決定損失函數時我們所採用的方法有蒙第卡羅模擬法，及為統計方法中之最適測試法，其中蒙第卡羅法是由歷史的資料中整理出可用的資訊，再由電腦模擬的方法，估算出在各種可能情形下的平均 總理賠金額的分配。最適測試法是利用危險理論的觀念推算平均總理賠金額。希望經由這兩種;一為實驗，一為理論所求得的結果，互相補助，找出在假設情況下之最適自留額。 將理論與實務結合起來分析，保險公司對於已結案的歷史保單來討論，若採取上述方法所得超額賠款再保險之最適自留額是否的確比當初傳統經驗法則所訂之自留額產生之淨賠款額度低。本文即舉一例，得知險別的特性，對於再保險的方式影響很大，當該險適用超額賠款再保險時，由科學依據所發展出的自留額模式的確較人為判斷佳。

隨著結構型商品市場日漸成熟、競爭增加，面對投資人多樣化的報酬需求，發行商必須迎合不同投資人、設計出不同報酬型態的商品，以吸引其來投資所發行的結構型商品，並從中獲取合理利潤。 作為一個發行機構，除了銷售外，更應著重於商品的分析、訂價及避險。因此，本篇論文選定兩個有平均式條款的股權連結型保本商品：「雙元高益債券」與「大展鴻圖保本型商品」為例來作分析。首先詳細介紹商品特性，這兩者皆是看多的保本商品，為買權加上債券的組合，而由於這兩個商品內含選擇權的設計，前者是回顧最高指數的平均，後者是多資產中後段報酬的平均，皆無法推導出公式解，所以使用蒙地卡羅模擬來加以評價及作後續分析，並討論其可能避險方法，最後在結論部分針對兩個商品之設計提出建議。

本論文的研究目的是提供路徑相依利率結構型債券一個簡便而實用的評價模型，透過機率測度的轉換，推導出遠期LIBOR利率的動態過程，藉以進行蒙地卡羅的模擬，使用BGM蒙地卡羅法的好處在於只要模擬出未來時點的利率期間結構，無論產品條件如何改變，都可經由調整最後的收益型態，就可快速評價出產品價格。 在實證上，本文評價的商品，為市場上實際發行與銷售的路徑相依利率連動債券，其特色為履約價格的重設為一個路徑函數的型態，藉由推導出的模型方法，對產品訂出理論價格，並建構發行商的避險策略，與避險參數的分析，探討實務上產品發行與風險管理的執行方法。

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。

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。

隨著中國人民所得增加，政府實施金融改革，中國理財產品市場愈來愈蓬勃發展，產品種類繁多，投資人可選擇的產品種類相對增加，但如何從令人眼花撩亂的產品中選擇適合自己且可獲得利潤的產品是相當重要的。 本文針對中國已發行之理財產品進行評價與分析，首先採用蒙地卡羅模擬法評價招商銀行發行之“金葵花”08中國系列之行業領袖港幣理財計劃，本產品是股權連動商品。接著以LFM利率模型評價與分析中國銀行發行之0501B美元聚寶盆理財產品。分別模擬出產品的理論價格，最後針對評價的結果探討發行商之發行策略及投資人所面臨的風險。

本文整理市場上已發行結構債的現金流量型式，且利用風險中立評價法推導多資產Quanto模型，並以蒙地卡羅模擬法模擬外幣計價的結構型商品的理論價格，除了計算使用Quanto模型所求得的理論價格外，本文也比較使用Quanto模型與沒有使用Quanto模型評價商品時理論價格的差異，此外也進行商品的利率敏感度分析和相關係數敏感度分析；其後找到有效的控制變數，利用變異數縮減技術克服蒙地卡羅模擬法收斂不易的缺點，增進模擬的效率與精準程度，最後並做變異數縮減的Rubust分析，討論在何種參數的設定下變異數縮減的效果會最好，及如何透過參數的選取，如參與率與保本率，設計商品與成本分析。

本文分為兩部分，首先針對中國結構型商品作分析，接著對交換率之波動度作研究。中國結構型商品方面，選定中國大陸招商銀行所發行金葵花寶礦掘金理財產品作介紹，並針對其產品條款進行評價，最後作敏感度分析。由於此產品連結五檔標的股票，且產品條款中含有多重新奇選擇權特性，包含多因子選擇權、履約價平均式選擇權、界限選擇權、數據選擇權，因此沒有封閉解，所以在假設所連結標的股票價格為對數常態分配下，選擇蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation)進行評價。交換率(Swap Rate)之波動度方面，利用Fabio Mercurio與Andrea Pallavicini所發表文章中提出的一套波動度校正方法，根據Hagan等人在2002年文章提出的SABR模型(SABR Model)，從利率交換選擇權的波動度之市場報價與固定期利率交換的價差之市場報價，校正出市場與非市場報價的利率交換選擇權的交換率之波動度，接著估計出固定期交換率之凸性調整項(Convexity Adjustment, CA)，進而求算出固定期利率交換之價差的模型價格，並與利用Black模型(Black Model)所進行的波動度校正方法作比較。