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1	台灣產險業實施風險基礎資本額制度之適當風險係數探討 / An Analysis of Risk Factors of RBC System for Property-Liability Industry in Taiwan 連婉儀, Lien, Wan-I Unknown Date (has links) 行政院會於民國八十八年十二月十六日通過保險法修正草案，修正草案中針對強化保險業之監理機制與增進保戶大眾之權益係以強化其資本適足性為其修法目標，所採之方法即建立風險基礎資本額制（Risk-based Capital, RBC）。而保險法修正案於民國九十年六月二十六日業已經立法院三讀通過，基於保險法相關條文規定，RBC制度將於民國九十二年中實施。另一方面，美國經濟、社會及投資環境和台灣不盡相同，若將此制度直接或稍加修改即套用於台灣，將可能造成不切實際與誤導的作用，其結果不僅可能無法有效規範及避免保險公司失卻清償能力，亦可能因而造成龐大的社會成本，反而和當初建立RBC制度之原意背道而馳。因此，本論文即依循台灣產險業之產業特性制訂一套合宜之產險RBC制度，其中包括各個適當之風險項目及所屬之風險係數。本論文在資產風險部分結合風險值（Value at risk, VaR）來計算資產之風險係數；在準備金風險以及自留保費收入風險則依照美國RBC制度之原始公式重新計算得來，惟準備金風險部分實因資料取得限制無法順利求出，為求模型完整性此部分本論文以財政部草案取代之；而於自留保費收入風險方面是採險種別及公司別。研究結果發現：台灣產險的風險係數確實和美國產險的風險係數是有相當的差異，並且須根據台灣產業的經驗及配合我國的社會、經濟、投資環境並經由實際的運算才能得到適切的風險係數；而以論文所建立之RBC模型試算於各公司之風險基礎資本比則多有偏低之情形。 / Legislative Yuan has pass the draft of Insurance Law on June 26, 2001. In order to strengthen insurance regulation mechanism and to protect the insureds' benefit, the Risk-based Capital will be implemented in Taiwan Insurance market in 2003. On the other way, the economic environment and investment markets in United State are different from those in Taiwan. If we directly imitate their RBC system in Taiwan, the outcome would be impractical. It not only can't regulate the insurers effectively, but also may cause huge social cost. Therefore, the purpose of the thesis is to establish a suitable risk items and suitable risk factors for Property-Liability insurance in Taiwan by our own empirical data. This study finds that risk factors are significant different between Taiwan and American for Property-Liability insurance industry. The risk factors of the RBC system in Taiwan must depend on our own empirical data. I used the RBC model built in the thesis to test every Property-Liability company in Taiwan, and found that calculated Risk-based Capital ratios were relatively low. 風險基礎資本額制度固定資本額制度風險項目風險係數風險值 Risk-based Capital RBC Fixed capital requirement Risk Factor Value at Risk (VaR)
2	台指選擇權之市場指標實證分析吳建民, Wu,Jian-Min Unknown Date (has links) 本研究有系統地收集了2003年8月12日到2005年9月30日止共495個交易日的台指期貨、選擇權市場裡P/C量、P/C倉、隱含波動率(AIV)、不同天數的歷史波動率等收盤資料，進行這些因素與行情走勢間的關係，以及因素彼此的互動性。結果證實分析台指選擇權指標是需要區分金融重大衝擊前後期間，以及區分漲勢、跌勢、盤整的各期間，各期間的選擇權指標均會有不同意涵。本論文證實使用結構轉換的Chow-ARMA(2,1)模型可能比較符合模擬指數實況，且GARCH(1,1) 模型也很適合描述台期指貨波動度預測力。在選擇權指標方面：P/C量與AIV與台指期貨呈現負相關，P/C倉與台指期貨正相關。其中以P/C倉對指數漲跌的影響程度最大、P/C量的影響程度次之、AIV影響程度最小。若把隱含波動率區分成買權與賣權之各個波動率更有效地預測行情走勢，在大跌期間的買賣權隱含波動率更能表現出優越的預測能力，其中前兩期的賣權隱含波動率(PIV)更是效率性指標，實證結果使用20天的歷史波動率比較能貼近選擇權市場的變化，跟過去教科書慣用的90天不同。若比較歷史波動率與隱含波動率間的關係，結論是當「大跌期」歷史波動率大於買權隱含波動率(CIV)時，買權是會被低估的，其他的各種假設條件均不成立。理由有二：一是市場效率性決定了是否可使用隱含波動率與歷史波動率之間的高低關係。二是「大跌時期」相對於「大漲時期」的市場資訊被反應的更敏銳，而在「大跌時期」的賣權價格反應比買權價格反應更快速敏銳。本研究推論的Chow-ARMA(2,1) 台指期貨模型、GARCH(1,1) 波動率模型、P/C量-P/C倉-AIV的多變數模型、FMA20/XIV模型等等在研判指數變化上具有參考價值，進一步均可以做為選擇權操作策略參考依據之一。選擇權歷史波動率隱含波動率 Chow結構轉變選擇權風險係數移動平均線自我相關單根檢定時間序列金融衝擊未平倉量隱含波動率指數 Option Historical Volatility Implied Volatility ARMA(p,q) GARCH Option Greeks Moving Average Stationary ADF(Augmented Dickey-Fuller Test) RMSE P/C Ratio Time Series

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