結構型商品的出現讓投資人多了許多投資的選擇，但要如何在眾多的商品中尋找到適合本身的投資商品，對投資人而言相當重要。本論文提出CMS連動債券與保本型股權連結商品兩個個案分析，做細部的商品評價與分析。其中，評價CMS連動債券所使用的模型是LIBOR 市場模型。利用目前市場上的交換利率(Swap Rate)與LIBOR利率，並經由蒙地卡羅法模擬出各個時點的遠期利率，進而求得各個時點的指標利率，用以計算各付息日的配息率，再將各時點的現金流量折現後，便可得到期初的債券合理價格。爾後利用最小平方蒙地卡羅模擬法進一步分析贖回條款對本商品價值的影響。在分析保本型股權連結商品方面，則是先將商品做拆解，再做進一步的評價與分析。之後做相關避險參數的分析，探討各因子對於商品價格的影響程度。此外，針對這兩種商品的風險，本文均提出相關之建議。

責任準備金的風險管理是人壽保險公司營運的重要課題之一，其牽涉到保單現金流量的數階動差及分佈之估計，為此我們必須清楚的設定隨機脫退和隨機利率模型，並將保單之重要特性—利率敏感性現金流量納入考慮，否則將誤導保險公司過度規避利率風險及高估其破產的危險性。 本文採用蒙地卡羅模擬法進行責任準備金的模擬，在模擬模型中考慮三個風險因子：死亡率風險、利率風險和解約率風險。透過死亡率的變異數估計死亡率風險對責任準備金的影響；透過隨機利率模型估計隨機利率對責任準備金的影響；於解約率模型中考慮利率與解約率的關係，估計解約率對責任準備金的影響；當中並將隨機利率模型與解約率模型的參數風險納入考慮。最後，將五個險種的現金流量加權平均，以建構保險商品組合，而具有最小的最大分散（maximum dispersion）的保險商品組合即為最佳商品組合，所謂責任準備金的最大分散即責任準備金之第95個百分位數與其平均數之差距。 由模擬結果發現，保險公司應密切注意其責任準備金之利率風險管理，但這並不表示保險公司可忽視解約率風險對責任準備金的影響，而過度規避利率風險，此模擬結果幫助保險公司評估其業務之風險。 / One of the major topics in insurance companies’ operations is the risk management of the reserves. Sound risk management of reserves involves the estimation of the moments and distribution of cash flows associated with sold policies. To estimate the moments or the distribution of future cash flows, one must model stochastic decrements and stochastic discount rates explicitly. Besides, one must consider an important feature of insurance policies: future cash flows may be interest-rate-sensitive. Ignorance of such characteristic may mislead the insurer to over-hedge the interest rate risk and jeopardize the solvency of insurers. In this paper we use Monte Carlo simulation to estimate reserve. We identify three risk factors embedded in life insurers’ reserves in our simulation model: mortality risk, interest rate risk, and lapse rate risk. We use the mortality risk to decide the reserve from the variances of mortality rates. We choose a term structure to decide the reserve from the interest rate risk. Furthermore, we incorporate lapse rate risk into the decision of reserve by recognizing the relationship between lapse rates and interest rates. We also estimate the parameter risk associated with the parameter estimation errors in the term structure model and the lapse rate model. Finally, we construct insurance portfolios by summing weighted cash flow of five insurance policies. According to the minimum maximum dispersion, we intend to find the optimal portfolio and identify that the maximum dispersion of the distribution of terminal reserve is the difference between reserve’s 95th percentile and mean. We find that the maximum dispersion generated from mortality risk is insignificant while maximum dispersion from interest rate risk is substantial. This result is consistent with the observation that life insurers suffer more from the interest rate risk than from the mortality rate risk. The marginal contribution of lapse rate risk to the maximum dispersion, surprisingly, is negative. One possible reason is that the duration of the reserve decreases if policies lapse and lower duration means less interest rate related risk. This seemingly surprising result implies that we would overestimate the maximum dispersion if we neglect the lapse rate risk. We also find that the parameter risks of the interest rate model and the lapse rate model are significant. Our findings suggest that life insurers should pay close attention to interest rate risk management. However, be careful not to neglect the effect of lapse rate and over-manage the interest rate risk. In addition, insurers should be aware of the significance of parameter estimation risks in pricing models. The results of portfolios show that the maximum dispersion is deeply affected by the considered risk and the diversification effect. Our results can help life insurers to access the riskiness of their business.

『勞工退休金條例』於民國94年7月1日施行後，我國的勞工退休金經營管理模式有了根本上的變化。原來舊的制度下，退休金是以確定給付的方式經營，而在新制下則是以確定提撥的模式營運。新制由於不必考慮負債面，其資產配置的自由度相對來說大幅提高。然而，為了滿足法規『投資報酬率不得低於兩年期定存利率』之限制、以及達成高所得替代率的理想，退休基金的管理者將面臨追求短期穩定、以及長期高報酬兩項互為抵換目標的困難抉擇。 如何用一套較為實務上可行的方法，為新制下的退休基金擬定一套合乎其投資目標的長期策略性資產配置，是本研究所關心的課題。本文採用的方法是以多元蒙地卡羅模擬法（Monte Carlo Simulation），依據實際的資本市場假設來模擬整個投資組合期望報酬率的機率分配，並根據結果分析各種配置的優劣、提供決策者做參考。 本研究建議新制下退休基金的理想資產配置區間為：美國股票30%~40%、國際股票20%~30%、固定收益證券20%~30%、不動產5%~15%、以及私募股權0%~10%。其中，由於退休基金在成立前期的流動性需求較低，可以配置較高的比重於股票和不動產；後期則為了定期支付退休金、可以提高固定收益證券的比重。然而，本研究發現：『提高固定收益證券比重所帶來的短期穩定之加分、將不如其所犧牲的長期高報酬之減分』，因此不建議退休基金的管理人太早提高固定收益證券的投資比重。 此外，透過情境分析與敏感性分析，本研究認為長期而言，不動產是最為穩定、且又能同時達成長期高報酬目標的最佳投資標的。至於在戰略性配置上，如果基金管理者預期未來市場可能會出現長期動盪，則應該降低私募股權的比重。

金融風暴過後，在預期全球景氣轉佳之下，將帶動原物料市場價格之走揚。故能源及基礎金屬商品等的投資需求增加，近年來也出現不少連結能源及商品的投資工具。加上現今低利率之經濟環境，使得投資人希望尋求有較市場利率高之獲利率的金融商品。 本論文採用市場上銷售的結構型商品來進行評價與分析，其為連結一籃子商品之保本型票券。本文以蒙地卡羅模擬法作產品之評價及分析，讓讀者充分瞭解產品結構、報酬型態與成本以及所面臨的風險；此外也從發行商的角度，並分析其可運用的避險策略。

結構型商品，這種風險介於固定收益證券和股票之間的產品，甫上市以來，便廣受投資人的青睞，不僅提供保障本金的需求，更賦予參與股市上漲的獲利。且自從2004年之後，隨著目前景氣逐步回升，股票市場也預期會跟著上揚，於是連結股權的結構型商品也不斷地被推出，而其所隱含選擇權逐漸以連動多資產和具有新奇路徑相依條款為主，而使得在評價上，我們所面對的是高維度的問題，一般在處理高維度問題上，皆以傳統蒙地卡羅模擬法來因應。但因其緩慢的收斂速度，成為應用上的最大缺點，而且在處理高維度問題上所需耗費的模擬時間更為顯著。 本論文主要貢獻可分為兩點：第一，在應用準蒙地卡羅法來對多資產結構型商品評價，並採用Silva(2003)和Acworth, Broadie, and Glasserman(1998)的方法，來對準蒙地卡羅法作改善，並利用二檔市面上存在的結構型商品---高收益鎖定型連動債券和優選鎖定連動債券進行評價，結果發現改善後的準地卡羅法，其評價效率高於蒙地卡羅法和反向變異蒙地卡羅法。第二，本文還對高收益鎖定型連動債券提出delta避險策略，透過先計算選擇權對報酬率的delta，再轉換為所需持有股票的部位，最後發現所建立的避險組合能夠完全支應每年到期時所應付給投資人的債息，以及在避險時所需借款的部份，表示此一策略應為可行的避險策略，可供券商作避險上的參考。

本論文將針對不同證券化標的型態和考量房貸戶提前清償差異之情況下，來推導MBS的評價公式。其中可發現任何證券化標的型態的MBS評價過程都能從可調整利率住宅抵押貸款的角度來進行，因此建構出的一般化評價模型便可作為其他新奇房貸設計的參考依據。並且透過蒙地卡羅法來模擬可調整利率住宅抵押貸款的理論價值，同時採用反向變異法來達到加速模擬過程的目的，以便於更趨近於真正的理論價值。而且也針對建構模型中的各項參數、誘因函數參數以及其他影響MBS理論價值的因素進行敏感度分析。

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。

本篇論文主要是在考慮實質選擇權觀念下的專案投資決策的調整彈性；以及在考慮發行成本與過度投資代理問題下的舉債方式，以模擬的方式觀察兩者之間的交互影響。假設一個兩期的模型中將投資決策調整能力分為可在第一期期末時放棄、縮減、維持與擴增投資計劃的規模，而將舉債方式分為短期債券、長期債券與可轉換公司債等三種工具，以倒推（backward induction）的方式先解出第一期期末時投資決策的決策準則，再進一步的模擬出在第零期的最適舉債方式。 模擬的結果顯示，依融資活動與投資活動的交互作用來看，若舉債方式不恰當的話，則可能原本應採較積極的投資決策下，因發行成本或過度投資問題下而抵銷了其獲利的能力，造成投資調整能力受縛。同樣地，若投資調整決策不適當的話，則可能將原本債券的特性（例如以短債籌資下卻執行擴增投資規模的決策，如此大符浪費了發行成本）運用不當，也會降低企業的獲利。 第一章 緒論--------------------------------------1 第一節 研究動機---------------------------------1 第二節 研究目的--------------------------------3 第三節 研究架構--------------------------------3 第二章 文獻探討----------------------------------5 第一節 發行成本相關研究------------------------5 第二節 負債代理問題-自由現金流量相關研究-------6 第三節 可轉換公司債相關研究--------------------9 一、企業發行可轉換公司債之動機---------------9 二、可轉換公司債提前贖回政策----------------20 第四節 實質選擇權相關研究---------------------23 第三章 研究方法---------------------------------30 第一節 模擬方法-------------------------------30 一、模擬方法概說----------------------------30 二、蒙地卡羅模擬法--------------------------30 第二節 模型建立-------------------------------33 一、模型------------------------------------33 二、模型假設--------------------------------35 三、變數符號說明----------------------------36 四、模式設定--------------------------------37 第三節 模擬程序-------------------------------39 第四章 研究結果-----------------------------------43 第一節 案例分析-------------------------------43 一、給予變數特定值--------------------------43 二、模擬過程--------------------------------44 第二節 敏感性分析-----------------------------48 一、成長率之敏感性分析----------------------48 二、發行成本之敏感性分析--------------------51 三、可轉債稀釋效果的敏感性分析--------------53 四、預期未來利率的敏感性分析----------------56 五、成長率變異性的敏感性分析----------------59 第五章 結論與建議--------------------------------61 第一節 結論-----------------------------------61 第二節 建議------------------------------------62 參考資料------------------------------------------65 一、英文部份-----------------------------------65 二、中文部份-----------------------------------68