本論文將信用風險模型CreditGrades model延伸至可轉債評價。相對 Hung and Wang (2002) 與 Chambers and Lu (2007), 本文信用風險模型的設定較有經濟意涵。除了結構式模型(structural models) 本身就比縮減式模型 (reduced-form models) 較具經濟意涵外, 本文模型在股價愈低時, 發生違約的機率愈高, 與在真實世界公司股價愈低愈有可能發生違約的現象一致。但是 Hung and Wang (2002) 與Chambers and Lu (2007) 的設定隱含假設公司股價高低於皆不影響違約發生機率。Ayache, Forsyth and Vetzal (2003) 雖然將違約強度設定為股價的遞減函數, 試圖捕捉股價愈低違約機率愈高的現象。卻沒有說明如何估計該設定的參數。本文模型的參數校準容易而且快速。 / 本研究選用最小平方蒙地卡羅法(Least Square Monte Carlo, LSM) 進行評價。相對於樹狀法與有限差分法, 蒙地卡羅法能夠輕易評價具有路徑相依性質條款的可轉債。此外, 未來如果需要新增其它隨機因子, 比起樹狀法與有限差分法更有彈性。蒙地卡羅法的缺點為評價時間冗長, 本文以準隨機亂數(quasi-random sequences) 輔助, 縮短評價時間。 / 本文有以下發現:考慮信用風險的模型價格比起未考慮信用風險更接近市場價格; 可轉債對波動度較不敏感, 與Brennan and Schwartz (1988) 的觀察一致; 股價波動度愈大會使得可轉債價值提高, 但具有贖回條款的可轉債, 提高幅度不如沒有贖回條款的可轉債; 加入賣回條款的可轉債對利率較不敏感, 利率上升會降低可轉債的價值, 但具有賣回條款的可轉債, 下跌幅度小於沒有賣回條款的可轉債。

影響海外可轉換公司債的因素有許多，包括股價、國內利率、國外利率、匯率，若將時間變數也加入計算，其變動因子高達5階，這種「高維度」的問題已非有限差分法或樹狀方法能處理；且海外可轉債常附有平均式條款、回顧式條款等「路徑相依」性質的選擇權，更是格狀結構數值法(Lattice)難以處理的問題。若使用蒙地卡羅模擬，雖然可以處理高維度及路徑相依的問題，但遇到美式契約時，則會有無法判斷轉換時點的問題，更遑論還必須處理的重設條款或界限型契約。 本論文研究海外可轉換公司債的評價，特點是可以處理其契約中各種可能的複雜條款，本文所使用的最小平方蒙地卡羅模擬，由Longstaff and Schwartz [2000]提出，對於美式契約、路徑相依及高維度問題皆可處理。本文並以Hull and White利率三元樹配適公司債利率符合市場利率期間結構。此外本研究加入海外可轉換公司債評價中最重要的信用風險因素，過去可轉債文獻理論價格大都高於實際市價，這是由於忽略了公司的信用風險溢酬，本文所使用的信用風險模型是由Lando [1998]所提出，特點是不以信用等級作為考量，探討公司特性與所屬產業，並考慮總體因素對違約機率的影響，從市場價格中估計違約密度參數，進而求得信用價差。 本研究對仁寶電腦在2002年所發的ECB做實證研究，比較LSM理論價格與實際市價之誤差，及對Takahashi[2001]所提出之歐式模型做比較，發現本文提出模型之評價結果相當不錯，誤差僅有0.83%；此外並對建華金控2002所發之ECB，探討各種複雜新奇條款對ECB價格的影響，發現市場上嚴重低估了重設條款所提高的價值，而實際市價卻十分接近僅含賣回條款的理論價格。