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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
現金流量風險值之估計
書刊名:
管理與系統
作者:
潘聖潔
/
黃永昇
/
吳博欽
作者(外文):
Pan, Sheng-chieh
/
Huang, Yong-sheng
/
Wu, Po-chin
出版日期:
2011
卷期:
18:1
頁次:
頁35-70
主題關鍵詞:
現金流量風險值
;
平滑轉換自我迴歸
;
外生平滑轉換自我迴歸
;
蒙地卡羅模擬
;
Cash flow at risk
;
STAR
;
STAR X
;
Monte Carlo simulation
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(
1
) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
2
點閱:50
本文分別建立線性的AR與多元迴歸模型,以及非線性的STAR與STARX等四種模型,以求得公司的最適現金流量預測模型,並透過蒙地卡羅模擬估計公司的CFaR,以期更精確地評估公司營運的風險衝擊。研究對象爲台灣50指數中,上市長達十年以上的21家非金融公司,研究期間爲1996年第4季至2007年第3季。實證結果顯示,無論就時間序列或多元迴歸模型而言,絕大多數公司的現金流量變化爲一非線性過程,且與景氣領先指標綜合指數、消費者物價指數、新台幣兌美元匯率與一銀三個月期定期存款利率等總體經濟變數落後期間存在非線性關係。在樣本內估計結果上,STAR模型與STARX模型較線性的AR模型與多元迴歸模型皆提供較佳的配適度;惟樣本外預測結果則顯示,超過70%的樣本公司適合採用線性模型估計CFaR。
以文找文
This paper first sets up linear AR and multiple regression, nonlinear STAR and STARX models to find out the optimal cash flow forecasting model, then utilizes Monte Carlo simulation to evaluate company's CFaR. The sample objects are 21 non-financial component companies in TSEC Taiwan 50 index. Sample period spans from the 1996. 4Q to 2007. 3Q. Empirical result shows that for time series or multiple regression models almost all companies’ cash flow are fitted by nonlinear process and the relationship between cash flow and macroeconomic variables (Composite Leading Index, Consumer Price Index, TWD/USD Exchange Rate, and 3-month Deposit Rate) is also nonlinear. STAR and STARX models provide better goodness of fit than linear models. But for over 70% companies are suitable to adopt linear model to forecast their CFaRs.
以文找文
期刊論文
1.
吳博欽、申志偉、潘聖潔(20090300)。匯率的非線性調整、套利與經濟價值可預測性。人文及社會科學集刊,21(1),101-142。
延伸查詢
2.
Andrén, N.、Jankensgård, H.、Oxelheim, L.。Exposure-based Cash-Flow-at-Risk: An Alternative to VaR for Industrial Companies。Journal of Applied Corporate Finance,17(3),76-86。
3.
Brooks, C.(1997)。Linear and Nonlinear Forecastability of High-Frequency Exchange Rates。Journal of Forecasting,16(2),125-145。
4.
Dacco, R.、Satchell, S.(1999)。Why do Regime Switching Models Forecast so Badly?。Journal of Forecasting,18(1),1-16。
5.
Engle, C.、Hamilton, J. D.(1990)。Long Swings in the Dollar: Are They in the Data and Markets Know It?。The American Economic Review,80(4),689-713。
6.
Ku, A.(2001)。Value at risk: Variations on a Theme。Global Energy Business,12-19。
7.
Largay, A.、Stickney, P.(1985)。Pitfalls in Calculating Cash Flow from Operations。The Accounting Review,60(2),314-328。
8.
Linsmeier, Thomas J.、Pearson, Neil D.(2000)。Value at Risk。Financial Analysis Journal,56(2),47-67。
9.
Michael, P.、Nobay, A. R.、Peel, D. A.(1997)。Transactions Costs and Nonlinear Adjustment in Real Exchange Rate: An Empirical Investigation。Journal of Political Economy,105(4),862-879。
10.
Öcal, N.、Osborn, D. R.(2000)。Business Cycles Non-linearities in UK Consumption and Production。Journal of Applied Econometrics,15(1),27-43。
11.
Shimko, D.(1998)。Cash before Value。Risk,11(7),45。
12.
Skalin, J.、Teräsvirta, T.(1999)。Another Look at Swedish Business Cycles, 1861-1988。Journal of Applied Econometrics,14(4),359-378。
13.
Stein, J. C.、Usher, S. E.、LaGattuta, D.、Youngen, J.(2001)。A Comparables Approach to Measuring Cash Flow at Risk for Non-financial Firms。Journal of Applied Corporate Finance,13(4),100-109。
14.
Teräsvirta, T.、van Dijk, D.、Medeiros, M. C.(2005)。Linear Models, Smooth Transition8 Autoregressions, and Neural Networks for Forecasting Macroeconomic Time Series: A Re-examination。International Journal of Forecasting,21(4),755-774。
15.
Turner, C.(1996)。VaR as an Industrial Tool。Risk,9(3),38-40。
16.
Brooks, Christopher(1996)。Testing for Non-linearity in Daily Sterling Exchange Rates。Applied Financial Economics,6(4),307-317。
17.
Chen, S. L.、Wu, J. L.(2000)。A Re-examination of Purchasing Power Parity in Japan and Taiwan。Journal of Macroeconomics,22(2),271-284。
18.
Stulz, René M.(1996)。Rethinking Risk Management。Journal of Applied Corporate Finance,9(3),8-25。
19.
Meese, Richard A.、Rogoff, Kenneth S.(1983)。Empirical Exchange Rate Models of the Seventies: Do They Fit Out of Sample?。Journal of International Economics,14(1/2),3-24。
20.
Lin, Chien-Fu Jeff、Teräsvirta, Timo(1994)。Testing the Constancy of Regression Parameters against Continuous Structural Change。Journal of Econometrics,62(2),211-228。
21.
Chow, Gregory C.(1960)。Tests of Equality Between Sets of Coefficients in Two Linear Regressions。Econometrica,28(3),531-534。
22.
Teräsvirta, Timo(1994)。Specification, Estimation, and Evaluation of Smooth Transition Autoregressive Models。Journal of the American Statistical Association,89(425),208-218。
23.
Teräsvirta, T.、Anderson, H. M.(1992)。Characterizing Nonlinearities in Business Cycles Using Smooth Transition Autoregressive Models。Journal of Applied Econometrics,7(2),119-136。
24.
McMillan, D. G.(2001)。Nonlinear predictability of stock market returns: evidence form nonparametric and threshold models。International Reviews of Economics and Finance,10,353-368。
25.
Sarantis, Nicholas(1999)。Modeling Non-linearities in Real Effective Exchange Rates。Journal of International Money and Finance,18(1),27-45。
26.
Sarno, L.、Taylor, M. P.、Peel, D. A.(2003)。Nonlinear equilibrium correction in U.S. real money balances, 1869-1997。Journal of Money, Credit, and Banking,35(5),787-799。
27.
Lehn, Kenneth、Poulsen, Annette(1989)。Free Cash Flow and Stockholder Gains in Going Private Transactions。The Journal of Finance,44(3),771-787。
28.
Jensen, Michael C.(1986)。Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeovers。The American Economic Review,76(2),323-329。
學位論文
1.
岑宜潔(2006)。現金流量風險值之研究(碩士論文)。朝陽科技大學。
延伸查詢
2.
許弘杰(2005)。企業評價模式與財務危機公司之投資風險預警(碩士論文)。國立中山大學。
延伸查詢
3.
陳宏裕(2005)。估計現金流量風險值之比較模型-台灣資料實證(碩士論文)。國立成功大學。
延伸查詢
4.
黃珮純(2007)。總體因素與現金流量風險值 —台灣半導體產業之實證分析(碩士論文)。中原大學。
延伸查詢
圖書
1.
Hayt, G.、Song, S.(1997)。Handle with Sensitivity, VAR: Understanding and Applying Value-at-Risk。London:Risk Publications。
2.
Lecocq, D.(2003)。Cash Flow at Risk Models: Principle, Application and a Case Study。The Institute of Actuaries in Australia Biennial Convention。
3.
Morgan , J. P.(1994)。RiskMetrics-Technical Document。New York:J. P. Morgan Bank。
4.
Morgan , J. P.(1999)。Corporate Metrics Technical Document。New York:Risk Metrics Group。
5.
Jorion, P.(2001)。Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk。McGraw-Hill。
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