臺灣股票市場風險值估測模型之實證研究__臺灣人文及社會科學引文索引資料庫

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題名：	臺灣股票市場風險值估測模型之實證研究
書刊名：	管理學報
作者：	林楚雄／陳宜玫
作者(外文)：	Lin, Chu-hsiung／Chen, Yi-mei
出版日期：	2002
卷期：	19:4
頁次：	頁737-758
主題關鍵詞：	風險值；尾部指數；GARCH模型；VaR-x法；Value at risk；Tail index；GARCH model；VaR-x method
原始連結：	連回原系統網址
相關次數：	被引用次數:期刊(5) 博士論文(2) 專書(0) 專書論文(0) 排除自我引用:2 共同引用:52 點閱:32

本研究主要在評估參數法（簡單移動平均法、指數加權移動平均法、GARCH-normal法、波動轉換GARCH-normal法、GARCH-t法、波動轉換GARCH-t法）、極值法（VaR-x法）以及蒙地卡羅模擬法在估計風險值（Value at Risk, VaR）之預測能力。本研究以台灣股票店頭市場與集中市場之股價指數做為比較風險值估測模型的研究對象，研究期間為1995年11月1日到1999年12月28日。由累積失敗次數與Kupiec (1995)檢定結果顯示，並不存在一個同時適合預測店頭市場與集中市場的最好VaR模型。整體而言，簡單移動平均法與指數加權移動平均法之表現不甚理想，究其原因為簡單移動平均法與指數加權移動平均法不能捕捉波動的行為特性所致。然而，VaR-x法、GARCH族模型與蒙地卡羅法因為較能捕捉尾部機率分配與波動的行為，估計的VaR較準確而增進市場風險的管理效能。本研究結果說明了資產價格機率分配與波動行為的掌握，是估計VaR的關鍵。

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The purpose of this study is to assess three approaches, which are parametric method （such as Simply Weighted Moving Average Approach, Exponentially Weighted Moving Average Approach, GARCH-normal Model, Volatility-Switching GARCH-normal Model, GARCH-t Model, and Volatility-Switching GARCH-t Model）, extreme value theory（VaR-x）, and Monte Carlo simulation method, for measuring VaR precision. We collected the data of Taiwan OTC and TSE stock market index to evaluate these three VaR approaches. The sample period is from November 1, 1995 to December 28, 1999. Based on failure rates and Kupiec test (1995), we can’t find the best VaR model for the TSE and OTC markets. On average the SMA and EWMA can’t pass through Kupiec test (1995) because they can’t cope with the phenomenon of the volatility cluster. The VaR-x method, GARCH models, and Monte Carlo simulation method, in contrast, create more precise estimates of VaR and improve the efficiency of the market risk management. These results indicate that the tail of the asset price distribution and the volatility behavior are extremely important in estimating VaR.

以文找文

期刊論文
1.	Huisman, R.、Koedijk, K. G.、Pownall, R. A. J.(1998)。VaR-x: Fat Tails in Financial Risk Management。Journal of Risk，1(1)，47-61。
2.	Boothe, P.、Glassman, P. D.(1987)。The Statistical Distribution of Exchange Rates: Empirical Evidence and Economic Implication。Journal of International Economics，22(3)，297-320。
3.	Lopez, J.(1998)。Methods for Evaluating Value-at-Risk Estimates。FRBNY Economic Policy Review，119-124。
4.	Jansen, D. W.、De Vries, C. G.(1991)。On the Frequency of Large Stock Returns: Putting Booms and Busts into Perspectives。The Review of Economics and Statistics，73，18-24。
5.	Venkataraman, S.(1997)。Value at Risk for a Mixture of Normal Distributions: The Use of Quasi-Bayesian Estimation Techniques。Economic Perspectives，21(2)，2-13。
6.	Beder, Tanya Styblo(1995)。VAR: Seductive but Dangerous。Financial Analysts Journal，51(5)，12-24。
7.	Billio, M.、Pelizzon, L.(2000)。Value-at-Risk: A Multivariate Switching Regime Approach。Journal of Empirical Finance，7(5)，531-554。
8.	林楚雄、劉維琪、吳欽杉(19990300)。臺灣股票店頭市場股價報酬波動行為的研究。企業管理學報，44，165-191。延伸查詢
9.	Hull, John C.、White, Alan D.(1998)。Value at risk when daily changes in market variables are not normally distributed。Journal of Derivatives，5(3)，9-19。
10.	Duffie, D.、Pan, J.(1997)。An Overview of Value at Risk。The Journal of Derivatives，4(3)，7-49。
11.	Danielsson, J.、De Vries, C. G.(1997)。Tail Index and Quantile Estimation with Very High Frequency Data。Journal of Empirical Finance，4(2/3)，241-257。
12.	Guermat, Cherief、Harris, Richerd D. F.(2002)。Robust Conditional Variance Estimation and Value at Risk。The Journal of Risk，4(2)，25-41。
13.	沈大白、柯瓊鳳、鄒武哲(19980900)。風險值衡量模式之探討--以臺灣上市公司權益證券為例。東吳經濟商學學報，22，57-76。延伸查詢
14.	王甡(19950100)。報酬衝擊對條件波動所造成之不對稱效果--臺灣股票市場之實證分析。證券市場發展，7(1)=25，125-161。延伸查詢
15.	Jorion, P.(1996)。Risk 2: measuring the risk in value at risk。Financial Analysts Journal，52(6)，47-56。
16.	Fornari, F.、Mele, A.(1997)。Sign- and volatility-switching ARCH models: Theory and applications to international stock markets。Journal of Applied Econometrics，12(1)，49-65。
17.	Alexander, C. O.、Leigh, C. T.(1997)。On the Covariance Matrices Used in Value at Risk Models。Journal of Derivatives，4(3)，50-62。
18.	Engle, Robert F.、Ng, Victor K.(1993)。Measuring and testing the impact of news on volatility。The Journal of Finance，48(5)，1749-1778。
19.	Hendricks, Darryll(1996)。Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data。Federal Reserve Bank of New York Economic Policy Review，2(1)，39-69。
20.	Hull, John、White, Alan(1998)。Incorporating Volatility Updating into the Historical Simulation Method for Value-at-risk。Journal of Risk，1(1)，5-19。
21.	Bollerslev, Tim(1986)。Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity。Journal of Econometrics，31(3)，307-327。
22.	Christoffersen, Peter F.(1998)。Evaluating Interval Forecasts。International Economic Review，39(4)，841-862。
23.	Kupiec, Paul H.(1995)。Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models。Journal of Derivatives，3(2)，73-84。
24.	Simons, Katerina(1996)。Value at Risk - New Approaches to Risk Management。New England Economic Review，Sep/Oct，3-13。
25.	Hill, B. M.(1975)。A Sample General Approach to Inference About the Tail of a Distribution。The Annals of Statistics，3(5)，1163-1173。
26.	江景清、陳淑玲(1999)。淺談資本風險值（CAR）－一個衡量銀行資本適足性之新觀念。貨幣觀測與信用評等，16，80-87。延伸查詢
27.	吳友梅(1997)。衡量衍生性商品市場風險之探討－以VAR (Value-at-Risk) 方法為例。證券管理，15(3)，1-16。延伸查詢
28.	Schuermann, T.、Diebold, F. X.、Christoffersen, P. F.(1998)。Horizon Problems and Extreme Events in Financial Risk Management。FRBNY Economic Policy Review，4(3)，109-117。
29.	Danielsson, J.、De Vries, C. G.、Jorgensen, B. N.(1998)。The Value of Value at Risk: Statistical Financial, Financial and Regulatory Considerations。FRBNY Economic Policy Review，4(3)，107-117。
30.	Fama, E. F.、Roll, R.(1968)。Some Properties of Symmetric Stable Distribution。Journal of the American Statistical Association，63，817-846。
31.	Lucas, A.、Klaassen, P.(1998)。Extreme Return, and Optimal Asset Allocation。The Journal of Portfolio Management，71-79。

會議論文
1.	Black, Fisher(1976)。Studies of Stock Price Volatility Changes。The 1976 Meeting of Business and Economic Statistics Section。American Statistical Association。177-181。
2.	沈中華、謝孟芬(1998)。風險值的風險--以美元匯價、臺灣加權股價指數、臺積電及聯電股價為例。1998中國財務學會年會暨學術研討會，343-360。延伸查詢
3.	王甡(1999)。VaR風險管理效能及其未來發展。沒有紀錄。延伸查詢
4.	陳炎信(1999)。考慮極端事件之VaR風險管理模式。沒有紀錄。延伸查詢
5.	賀蘭芝(1999)。風險值－極值理論於亞洲金融危機之應用。沒有紀錄。延伸查詢
6.	鄭義(1999)。VaR風險值評估模型之研究。沒有紀錄。延伸查詢

研究報告
1.	Kool, K. G.、Huisman, R.、Palm, F.(1997)。Fat Tail in Small Samples。0。
2.	Huisman, R.、Kool, K. G.、Palm, F.(1998)。The Fat-Tailedness of FX Returns。0。
3.	Koedijk, K. G.、Pownall, R. A. J.(1998)。VaR-x: Risk Management in Emerging Markets。0。
4.	Schacter, B.、Butler, J. S.(1996)。Improving Value-at-Risk Estimates by Combining Kernel Estimation with Historical Simulation。Washington, DC。
5.	Danielsson, J.、De Haan, L.、Peng, L.、De Vries, C. G.(1997)。Using Bootstrap Method to Choose the Sample Fraction in Tail Index Estimation。0。
6.	Danielsson, J.、De Vries, C. G.(1998)。Beyond the Sample: Extreme Quantile and Probability Estimation。0。

學位論文
1.	王佳真(1998)。風險值觀念的介紹與應用--以臺灣股票市場為例(碩士論文)。國立台灣大學。延伸查詢
2.	高志明(1999)。核心密度函數法在風險值估計的應用與評估(碩士論文)。銘傳大學。延伸查詢
3.	宋文仁(1998)。投資組合之關聯度分析與使用Value-at-Risk模型衡量其市場風險(碩士論文)。中原大學。延伸查詢
4.	翁勝彬(1999)。認購權證發行人市場風險值之衡量與評估(碩士論文)。東吳大學。延伸查詢
5.	康倫年(1999)。Value at Risk與無母數方法，0。延伸查詢
6.	張士杰(1999)。運用拔靴複製法構建VaR估計量之分配，0。延伸查詢
7.	陳彥如(1998)。亞太地區投資組合風險值之評估，0。延伸查詢
8.	黃冠瑋(1999)。結合蒙地卡羅模擬法與波動性模型之涉險值分析，0。延伸查詢
9.	呂自勇(1997)。金融資產投資組合風險值衡量－以臺灣股市債市投資組合為例，0。延伸查詢
10.	翁德耀(1998)。以VaR風險計量模型衡量外幣持有部位之市場風險，0。延伸查詢
11.	廖益誠(1998)。市場風險控管：Value at Risk - Orthogonal Grach的應用，0。延伸查詢
12.	邱裕元(1998)。臺灣地區風險值之評估－分別以股票、利率及匯率市場為例，沒有紀錄。延伸查詢

圖書
1.	Jorion, P.(1997)。Value at Risk: The New Benchmark for Controlling Market Risk。McGraw-Hill。
2.	Morgan, J. P.(1995)。Technical Document。Morgan Guaranty Trust Company。
3.	Campbell, John Y.、Lo, Andrew W.-C.、MacKinlay, A. Craig(1997)。The Econometrics of Financial Markets。Princeton University Press。
4.	Campbell, A.、Beckstrom, R.(1995)。An Introduction to VaR。An Introduction to VaR。沒有紀錄。
5.	Hopper, G.(1996)。Value at Risk: A New Methodology for Measuring Portfolio Risk。Business Review。Philadelphia, PA。

其他
1.	Goorbergh, R. V. D.，Vlaar, P.(1999)。Value-at-risk Analysis of Stock Returns Historical Simulation, Variance Techniques or Tail Index Estimation?，0。
2.	Danielsson, J.，De Vries, C. G.(1997)。Value at Risk and Extreme Returns，0。

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