第1章風險值的興起-wenkub
2022-10-09 16:28:18 本頁面
【正文】 (EWMA) 波動度 ? GARCH 模型 ? 隱含波動度 ? 共變數(shù)和相關係數(shù)之預測 ? 共變數(shù)矩陣之預測 ?附錄 相關係數(shù)與連接函數(shù) 10 歷史波動度預測 ?歷史 (或相等權(quán)重 ) 移動平均估計值： ? 假設「真實的」波動度是固定的常數(shù)，且忽略規(guī)模調(diào)整因子。 ? 可以確保資產(chǎn)的價格 (或投資組合的價值 ) 永遠不會變成負值。 5 第 3章 市場風險衡量指標之估計 ? 資料 ? 估計歷史模擬 VaR ? 估計參數(shù)法 VaR ? 一致性風險衡量指標之估計 ? 估計風險衡量指標估計式之標準誤 ? 核心議題之概述 6 幾何報酬率 ? 針對較長的持有期間時，在處理長期的報酬率時，我們應當使用幾何報酬率。 ? 當稅賦存在時，進行風險管理能幫助減少公司的稅務帳單。1 第 1章 風險值的興起 ? 財務風險管理的出現(xiàn) ? 市場風險之衡量 ? 附錄 市場風險的類型 ? 風險值以前之風險衡量 ? 風險值 (VaR) 2 公司為何需要風險管理？ ? 當破產(chǎn)成本存在時，風險管理能幫助公司提高其價值，因為它能降低發(fā)生破產(chǎn)的可能性。 3 第 2章 財務風險之衡量 ? 以平均數(shù) ─變異數(shù)架構(gòu)衡量財務風險 ? 風險值 (Value at Risk) ? 一致性風險衡量指標 ?附錄 風險值在法規(guī)上之應用 4 風險衡量方法之演進 ? 三種主要架構(gòu)： ? 平均數(shù) ─變異數(shù) (meanvariance)架構(gòu)或投資組合理論 (portfolio theory) ? 風險值 (ValueatRisk, VaR) ? 一致性風險衡量指標 (coherent risk measures) ? 演進之層面： ? 將可以處理的 P/L或報酬分配之範圍予以擴大。 ? 當報酬率「很小」時， Rt ≒ rt。 ? 多期間的幾何報酬率等於每段期間幾何報酬率的加總 7 第 4章 無母數(shù)方法 ? 編譯歷史模擬資料 ? 歷史模擬法估計 VaR 和 ES ? 為 HS VaR 及 ES 估計信賴區(qū)間 ? 加權(quán)歷史模擬 ? 無母數(shù)方法之優(yōu)缺點 8 無母數(shù)方法 ? 基本假設：未來會與過去的走勢非常雷同，所以可使用最近的歷史資料預測未來的風險。 ? () ? 再假設處理的是日資料（報酬率的平均數(shù)非常低），且樣本數(shù)很大： ? () ? 重點：給予最後 n個觀測值相同的權(quán)重，但對其他任何更久遠的觀察值則未給予權(quán)重。 ? 如果所假設的密度函數(shù)無法適當?shù)嘏溥m於資料中，則參數(shù)法亦很容易發(fā)生錯誤。 ? 可能會使估計式的表現(xiàn)非常差。 ? 多變量 EVT ? 議題： ? 如何為極端事件的相依結(jié)構(gòu)建置適當?shù)哪Ｐ汀? ?但只有相對少數(shù)的極端觀測值可供估計時使用，估計值具相當大的不確定性 。 ? 重複進行這些模擬，直到相信模擬次數(shù)已經(jīng)可以讓投資組合價值的模擬分配非常接近實際投資組合的「真實」 (但未知的 ) 分配為止。一個簡便的選擇就是幾何布朗運動 ? 利率過程特別需要建置具有均數(shù)復歸特性的隨機過程，可選擇： Vasicek、 CoxIngersollRo
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