被動式管理是指共同基金採用追蹤市場指數或特定標的指數的投資策略，這類型的共同基金近年來廣受投資人的歡迎。其建構方式係從股票市場內選定少數代表性股票種類，希望利用少數股票種類即可代表被追蹤指數的整體績效，使其與被追蹤指數的報酬率的追蹤誤差(tracking error)降至最低。風險值(Value-at-Risk, VaR)是近年來風險控管的新趨勢，是一種衡量與預測風險的指標，用來預測潛在可能的損失預估值。本論文結合指數追蹤與VaR之概念，將指數報酬率與投資組合報酬率的偏差視為損益，目標函數為最小化偏差之VaR，建立一兼具指數追蹤與控管VaR的投資組合選擇模型。最後使用台灣股票市場的歷史資料做為實證的資料，用以驗證模型之可行性與效能。實證結果顯示當被追蹤指數呈現盤整震盪與持續下跌趨勢時，本模型所建立之投資組合的表現能有效超越被追蹤指數。

在這篇論文中，我們運用馬可夫鏈蒙地卡羅(MCMC)方法來估計沒有價格限制下的白銀期貨價格。接著我們採用FIGARCH模型來計算VaR值，以進而評估估計成果。在本文中我們分別對三種不同分配下的FIGARCH模型計算VaR值，而實證結果顯示出在沒有價格限制下，白銀期貨有較好的估計結果。 / In this paper, we try to implement the MCMC method to simulate the price of the silver futures without price limits. Then we compute the VaR by using the FIGARCH model because of the long memory properties in our data. There are three distributions we use to estimate model and compute VaR. The empirical results show that the silver futures without price limits performs better in computing in-sample VaR.

利用獨立成份分析的功能，解決求解投組分配的困難，再用LAVE,GARCH,跟RiskMetrics 三種不同的變異數方法去配適獨立成份的動態過程，並利用台股指數進行一天的風險值預期，共一千天，最後用回顧測試檢定模型的優劣 / The Value at Risk (VaR) measures the potential loss in value of risky asset or portfolio over a defined period for a given confidence interval. The traditional way needs to estimate corresponding distribution and process of portfolio, which is very difficult. Independent component analysis (ICA) is designed for detection of blind folded signals and retrieves out of a high-dimensional time series stochastically independent source components. We can use the property of independence to estimate distribution of portfolio easily. This paper uses three different volatility estimate methods in conjunction with independent component process to calculate value at risk.

壽險業過去在計算風險值時，通常未將負債面的影響納入考量，這對擁有龐大保單的壽險業，將造成相當程度的誤差。本研究以會計第三十四號公報的精神，研究壽險業同時納入資產面及負債面風險值的計算方法；並且依據Basel II的資本適足標準，檢驗人壽保險公司的清償能力。另外，為達到全方位風險管理的目標，本研究探討風險值與資產配置相結合的作法以及進一步將風險管理與投資策略結合，藉以提高人壽保險公司進行風險管理的誘因，確保風險管理得以真正落實。 本文的結論如下： 1.根據實證結果發現，以國際標準檢驗台灣壽險公司的資本適足性時，若計入負債面風險之後，有資本適足率偏低的情形。即使如個案A之大型壽險公司，在未計入信用風險與作業風險之前，合格資本也僅能小幅超過三倍風險值的最低門檻。然而個案B之壽險公司，在未計入信用風險與作業風險之前，已無法滿足合格資本超過三倍風險值的最低門檻。若計入信用風險與作業風險之後，資本適足比率不足的情形勢必更加嚴重。 2.實證結果顯示，經指數加權平均修正，使風險值較符合近期金融市場的變化情形後，與以均等加權移動平均法計算之風險值有將近30%的差異。因此，在計算風險值時若忽略波動度的時間因素，將造成風險值相當程度的差異。 3.人壽保險公司可以透過資產配置來達到分散風險以及自然避險的效果。實證結果不論個案A或是個案B之人壽保險公司，同樣皆產生可觀的風險分散及自然避險的效果。

隨者政府多年來推動中央公債無實體化政策、新興交易商與自營商之加入，及法人投資者的參與買賣，公債買賣斷交易量日益擴增，政府為能架構合理之殖利率曲線並與國際市場接軌，故積極針對國內債券初次級市場進行多項制度面的改革及新產品開放，發行面如中央政府公債電子投標系統、政府公債增額發行機制及建立主要市場公債交易商制度，交易面則有櫃買中心所主導之債券電腦成交系統的建置、債券遠期交易、融借券、利率期貨、債券選擇權交易等多項配套措施，其中新業務之開放又以債券選擇交易之開放最具成效，至94年4月30日止，短短9個月的時間，交易量即突破4,000億元，已成為業者避險交易、投機交易、套利交易之重要工具、本研究除說明債券選擇權交易之現況並回顧各項債市政策的重大措施外，再以實證的方法( Z test )檢視債券市場於2004年8月起開放債券選擇權交易後，是否對台灣債市現貨市場交易效能有實質性的影響，以作為未來主管機關訂定債市相關政策或開放相關產品之參考依據。實證結果如下 一、流動性方面，Z檢定所得的結果拒絕前後日週轉率相等的假設，且實 施選擇權交易業務以後日週轉率明顯提高，對市場流動性有正面的效 果。 二、在波動性方面，Z檢定所得的結果拒絕前後日波動全距相等的假設， 且開放債券選擇權交易後，平均日波動全距明顯降低，降低波動性風 險。 三、在報酬性方面，指標公債的平均日報酬率略高於實施選擇權交易業務 以前，但兩平均數非常接近，且Z檢定所得的結果並不能推翻前後平 均報酬相等的假設，即開放選擇權交易業務以後並未使得公債市場報 酬性產生顯著的提高或下降。 四、在市場風險值方面， Z檢定所得結果拒絕前後平均日風險值相等的假 設，且選擇權交易業務開放後平均日風險值降低，顯示單日市場風險 下降。 整體而言，台灣開放債券選擇權交易業務以後，指標公債報酬率方面並沒有發生明顯的差異，但市場風險及波動性下降，而流動性明顯提高，顯然此一業務之開放對台灣債市交易效能有正面的影響，對整體債券市場的發展、建構合理的殖利率曲線並與國際接軌，又往前邁進一大步。

因應國際接軌，台灣在風險管理上將採用國際清算銀行所公佈的規範，其中，在市場風險方面，巴塞爾銀行監理委員會(BaselCommittee on Banking Supevision, BCBS)允許銀行能夠使用風險值(Value at Risk, VaR)模型來衡量市場風險，同時明文規定可透過事後的回顧測試作模型適合度的檢查，若模型有不正確的疑慮，監理機構可給予較高的乘數因子，以要求銀行提高資本保留。本研究嘗試以四種模型，包含EWMA、AR(1)-GARCH(1,1)、AR(1)-EGARCH(1,0)、AR(1)-TAR-GARCH(1,1)搭配兩種分配(常態分配、拔靴法)計算風險值並進行回顧測試。透過實證結果，發現一般金融資產在假設常態分配下使用GARCH-type估算風險值時，有低估風險的現象，伴隨著的是，進行回顧測試時會有較高的例外數(exception)。本文建議以拔靴法搭配GARCH-type模型進行風險值的估算，更能表達金融資產厚尾(fat tail)高峰的特性，此為本文貢獻之一。同時，實證結果亦指出透過不同模型估算出的風險值，對相同的投資組合能產生不同的資本提列，並且，更進一步發現，對於某些低估風險的模型，即使已經透過增加乘數的方式，其提撥的資本仍舊較低。對銀行來說，能藉著選取模型來節約成本追求利潤極大；相反的，對金融監理機構而言，則表示在目前的規範下，並無法有效的促使銀行提列足夠的資本保留。

我們期待利用一種更為接近報酬分配實際情況的模型來估計風險值，以期望獲得較佳的風險值估計結果，由於市場上的波動因具有異質變異，易產生波動聚集現象(Volatility Clustering)，因此我們嘗試以GARCH模型捕捉波動起伏，並結合一般化極端值分配來捕捉財務資料常具有的厚尾現象。 研究中，更進一步地利用模擬比較Frechet與GEV估計尾端係數的優劣，結果發現在資料具有厚尾現象時，利用Frechet分配所估計的尾端係數結果的確比用GEV的結果好，不過利用係數結果估計風險值時，我們卻發現兩者的結果差異不大。而我們亦認為，在窗口大小為1800時，block size為63是合適的。 而實證結果中，除了更加驗證模擬結果外，我們亦發現利用AR(k)-GARCH(p,q)模型與一般化極端值分配作為估計風險值的方法的確可以考慮到波動的趨勢及厚尾現象，因而可以獲得較理想的風險值估計結果。 關鍵字：風險值、一般化極端值分配、厚尾、GARCH模型

論文名稱：非齊質變異下尾端風險的衡量 校所組別：國立政治大學國際貿易學研究所 指導教授：饒秀華博士 研究生：陳俊宏 關鍵字：風險值、極值理論、厚尾、GPD、GEV、HILL、GARCH模型 論文摘要 台灣加入世界貿易組織(WT0)之後，也相對宣示了國內企業邁向國際化與自由化的向前邁進一步，對於銀行、進、出口商在匯率使用上將會更加的頻繁，因此面對匯率的風險將是無法避免，本研究的目標為每一塊美元兌換台幣的即期匯率資料，以基本的歷史模擬法、變異數－共變異數法，比較極值理論所使用的方法是否有差異存在，而平常使用的非條件模型與條件的GARCH模型比較，條件模型是否能夠比非條件的模型更能正確地估計風險值；另外，條件模型在多日風險值的估計時是否還保有其適用性。 實證結果顯示：整體上而言，在1日風險值估計的模型上，條件模型上的假設確實比非條件的模型較好。在1日的風險值估計下，條件極值理論的使用上比條件變異數－共變異數法或歷史模擬法所估計出來的風險值表現的結果好。在多日的風險值估計下，1日風險值估計模型表現最佳的條件極值理論的模型，卻沒有依然表現的很好，原因是GARCH模型可能無法在時間拉長時，依然做到最好的估計，此時，或許使用非條件的Hill模型以λ_t的方法來估計風險值，就可以達到不錯的結果。

金融市場的激烈震盪，往往會造成投資大眾與企業的重大損失，甚而危及企業的生存及整體金融市場的穩定與發展。而每當金融市場發生變化時首當其衝者常為金融證券相關產業。證券商所面臨之經營風險雖可區分為市場風險、信用風險、流動性風險、作業風險、法律風險及系統風險等六類，但以市場風險為最主要的風險來源，由近年來國內外多起金融機構的重大損失案例可為證。大型化，國際化及多元化為國內證券商之發展趨勢，由於業務多元化、大型化，將使證券商所持有之金融資產部位增加，業務複雜度、組織運作與管理難度增加，相對的經營風險亦提高。因此適當的風險管理機制，以維持良好的風險管理能力，與適當的資源配置是證券商在致力於追求業務擴展之餘，應加以特別注意的重要事項。 本研究主要在探討國內證券商所面對的經營風險有那些，以及其在風險管理上存在的問題與建議，並對主要的市場風險管理問題尋求解決方案及進行個案分析。風險控管的內涵主要包括：風險管理的組織運作、風險衡量之技術、風險管理之策略、風險管理政策與執行等。除探討一般風險管理之策略運用(風險分散、風險移轉、風險承擔及動態避險等的原理與方法)外，並就近年來頗受注目的，風險值風險衡量管理技術的運用與模型進行研究，包括一般所定義之風險值的說明與實務運用外，進一步討論個別模型（包括歷史模擬法、蒙地卡羅模擬法、變異數-共變異數法及波動度之衡量方式等）的計算方法、特點。而在證券商之現行風險管理政策方面，則著重於證券商風險控管之外部規範與內部制度及其所存在的問題。 而就國內證券商所面對的風險管理問題與對策，本文以為除了必須要注重人才的培育召募及落實管理制度的執行外，還必須要有一具效率的風險管理工具及符合風險管理需要的組織與運作模式。就『有效率的風險管理工具』的問題，由於財務工程的原理與資訊科技的技術，可以幫助企業在市場環境快速變化下，迅速掌握企業在經營各項業務與投資決策時所面臨的風險大小與風險承擔能力進而採取適當的避險策略以規避風險。本文建議以建構『風險值風險管理資訊系統』以為解決對策，而就『符合風險管理需要的組織與運作模式』的問題，本文則建議以建構『專業分工、權力制衡、風控獨立、風險績效衡量』的組織運作模式為解決方案。

在台灣即將加入WTO的前提下，各家券商、銀行等金融業者為了提升本身的競爭力不斷追求利潤最大化以及風險最小化為其首要目標，因此風險控管的重要性便與日遽增，風險管理的方法也不斷推陳出新，在眾多的方法中，如何尋求最適自身的方法，便是各家金融業者刻不容緩研究的課題，風險值（Value at Risk）便是近期發展出來的一種風險控管工具。 　本研究以台灣債券組合為例，建構短期與長期公債的投資組合進行評估，研究方法採用一階、二階常態法、偏態修正法、蒙第卡羅模擬法及歷史資料模擬法，並配合不同的信賴水準、移動視窗及不同的利率期間結構及標準差估計法，對債券投資組合進行比較分析與驗証。在風險值驗證方面，則採用回溯測試與前向測試兩種驗證方法加上統計學上的平均值與變異數兩種方法，分別對上述不同的模型方法作驗證。