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1	合成型擔保債權憑證之評價-考量異質分配與隨機風險因子承載係數張立民 Unknown Date (has links) 本文以Hull and White(2004)與Anderson and Sidenius(2004)之理論模型為基礎，在單因子連繫結構模型(one-factor copula model)下，探討風險因子改變其分配之假設或考慮隨機風險因子承載係數(random factor loading)時，對擔保債權憑證之損失分配乃至於各分券信用價差所造成之影響。此外，文中亦將模型運用於實際市場資料上，對兩組Dow Jones iTraxx EUR 五年期之指數型擔保債權憑證(index tranches)與一組Dow Jones CDX NA IG指數型擔保債權憑證進行評價與分析。我們發現在三組資料下，使用double t-distribution 連繫結構模型(double t-distribution copula model)與隨機風險因子承載係數模型(random factor loading model)皆能比使用高斯連繫結構模型(Gaussian copula model)更接近市場上之報價。最後，在評價指數型擔保債權憑證外，本研究亦計算各分券之隱含違約相關係數(implied correlation)與基準違約相關係數(base correlation)。擔保債權憑證 CDO random factor loading base correlation implied correlation
2	考量隨機回復率與風險因子承載係數之CDO評價模型 / Pricing CDO with random recovery rate and random factor loading 李慎, Li, Shen Unknown Date (has links) 本研究以Amraoui & Hitier (2008)隨機回復率模型(BNP model)以及Andersen and Sidenius(2004)隨機風險因子承載係數模型(RFL model)為基礎，進行對分劵信用價差、債劵群組累積損失機率分配，以及對基準違約相關係數的影響等分析。我們發現當回復率改成動態後可以反映更多系統風險，權益分劵信用價差絕大多數都會下降。在累積損失機率分配方面加入BNP後變為較平滑；改用RFL則會使機率分配在小額損失處又產生一次起伏；同時考量BNP與RFL會使小額損失發生機率減少、極端損失機率增加。實作三組市場資料時，發現不管市場違約機率高或低，共同考慮BNP與RFL的模型在四個模型中是最適合擬和市價的，顯示在市價的校準上有更多彈性，特別是在承擔名目本金60~100%先償分劵的校準上只有共同考慮BNP與RFL的模型能發揮功效。回復率風險因子承載係數基準違約相關係數擔保債權憑證隨機回復率隱含違約相關係數權益分券先償分劵信用價差校準 CDO recovery rate random factor loading base correlation credit spread equity tranche senior tranche implied correlation BNP super senior tranche

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合成型擔保債權憑證之評價-考量異質分配與隨機風險因子承載係數

考量隨機回復率與風險因子承載係數之CDO評價模型 / Pricing CDO with random recovery rate and random factor loading