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dc.contributor.author楊子萱
dc.contributor.author李慶揚
dc.contributor.author林竑志
dc.contributor.author鐘偲玶
dc.contributor.author楊翎
dc.contributor.author陳廷婕
dc.contributor.author方亮騏
dc.date102學年度第一學期
dc.date.accessioned2015-06-15T08:30:20Z
dc.date.accessioned2020-07-30T07:07:05Z-
dc.date.available2015-06-15T08:30:20Z
dc.date.available2020-07-30T07:07:05Z-
dc.date.issued2015-06-15T08:30:20Z
dc.date.submitted2015-06-15
dc.identifier.otherD9923935、D9963870、D9923802、D0087795、D0162986、D9923876、D9963675
dc.identifier.urihttp://dspace.fcu.edu.tw/handle/2377/31486-
dc.description.abstract隨著經濟日益發展、生活水準提升,投資資訊也愈來愈普及與透明化,人民運用各種投資理財工具去創造更大的報酬,但是於1994年美國加州橘郡銀行與1995年英國霸菱銀行皆發生破產事件,起因於交易員的不當操作而宣告倒閉,所以風險管理也愈來愈受到重視,1988年巴賽爾銀行監理委員會開始允許銀行以風險值(VaR)模型計算市場風險資本,並於1996年提出回溯測試,準則是以250個營業日與估計值做比較,我們選定的樣本時間為2004年1月1日至2011年12月31日的日本東京日經225指數、香港恆生指數和美國紐約史坦普爾500股價指數來預測2012年1月1日後的250個營業日,其中以短期歷史模擬法(short term)、長期歷史模擬法(long term)、風險矩陣(RiskMetrics)、GARCH-N、GARCH-t、IGARCH-N與IGARCH-t來做分析預測,最後使用風險評估表來解釋各方法是否合適。
dc.description.abstractAlong with the economy develop increasingly, the standard of living improve fast, and investment information is also universal and transparent. People use financial management tools to create the largest rewards. But in 1994 and 1995, Orange County’s Bank at California and Barings Bank at UK went into bankruptcy because traders operated improperly, so they managed the risk much attention attention . In 1988, the Basel Committee on Banking Supervision began allowing banks to use value-at-risk model to calculate market risk capital. In 1996, it proposed backtesting guideline which compared with the estimated values and the 250 business days . The data set was collected in January 1, 2004 to December 31, 2011 which is available at TEJ. We collect Nikkei 225, Hang Seng and S&P500 index and predict the 250 business days after 1 January 2012. There are short-term historical simulation method, long-term historical simulation method, RiskMetrics, GARCH-N, GARCH-t, IGARCH-N and IGARCH-t in our final model to analysis and predict. Finally, we also use the risk assessment table to explain if methods are appropriate.
dc.description.tableofcontents第一章 緒論 6 第一節 研究背景、動機與研究目的 6 第二節 風險值源起 6 第三節 資料出處與風險值分析方法介紹 9 第二章 風險值評估分析 13 第一節 一般敘述統計、時間序列圖 13 第二節 無母數分析 15 第三節 有母數分析 18 第四節 檢定分析 23 第三章 結語 25 附錄一 參考文獻 27
dc.format.extent27p.
dc.language.isozh
dc.rightsopenbrowse
dc.subject風險值
dc.subject巴賽爾協定
dc.subject有母數方法
dc.subject無母數方法
dc.subject風險矩陣
dc.subjectGARCH
dc.subjectIGARCH
dc.subjectJ.P.Morgan
dc.subjectValue-at-Risk
dc.subjectBasel II
dc.subjectRiskMetrics
dc.subjectnonparametric method
dc.subjectparametric method
dc.title股價報酬之財務時間序列方法風險值評估
dc.title.alternativeValue-at-Risk Assessment of Financial Time Series Methods of the Stock Returns
dc.typeUndergraReport
dc.description.course統計專題(一)
dc.contributor.department統計學系, 商學院
dc.description.instructor陳婉淑
dc.description.programme統計學系, 商學院
分類:商102學年度

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