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姓名 陳達生(Ta-Sheng Chen)  查詢紙本館藏   畢業系所 財務金融學系在職專班
論文名稱 商業銀行如何藉由信用衍生性商品規避信用風險
(How could commercial banks avoid credit risk by using credit derivatives)
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摘要(中) 摘要
國際清算銀行將於2006年實施BASEL II ,新協定對信用風險的計算及評估方法做了大幅修改,也允許銀行採用信用風險抵減技術來降低信用風險。故可預見商業銀行信用風險管理能力及技術的提升,以及信用風險抵減技術的運用對銀行營運績效及資本的節省舉足輕重。
本研究探討商業銀行(1)如何建立避險篩選機制並運用信用風險模型來選擇適當標的,據以利用信用衍生性商品來規避信用風險(2)探討信用違約交換此一具保障功能之信用衍生性商品的定價與市場報價(3)信用違約交換及信用連結債券二種信用衍生性商品對資本計提的影響。
實證結果摘要如下:
一、信用衍生性商品的標的資產應挑選具有公開資訊的公司,故挑選上市上櫃達三年者,另挑選非十足擔保授信,金額達新台幣一億元以上或產業授信集中度已達銀行淨值80%者之授信客戶,利用KMV法及Logit模型計算違約機率,再用CreditManager計算信用風險值,選擇信用風險值較大之授信客戶做為規避信用風險之標的。
二、CDS的定價較放款收益為高,致使信用保障承買人,不願意支付該遠高於放款信用加碼的價格,故會再參考其他產品市場報價,例如資產交換(Asset Swap)的價格來找出一低於CDS理論價格,但可能為市場信用保障承買人及提供人雙方所接受的價格,做為實際報價。
三、信用衍生性金融商品在資本計提的節省效果會因信用衍生性商品契約與標的資產之授信契約二者不同到期日或不同幣別而有所不同。基本上,在銀行簿使用CDS,計算風險性資產的權數是20%;在銀行簿使用CLN,因具有現金保障效果,計算風險性資產的權數是0%,二者均有明顯資本計提的節省效果。
摘要(英) Abstract
The Bank for International Settlement will implement BASEL II on 2006. This new Accord has made some big changes on the calculation and evaluation of the credit risk. It also allows banks to employ some credit risk mitigation skills. Thus, it is foreseeable that, among the commercial banks, the improvement of credit risk management ability and skill and the application of the credit risk mitigation skills will have some critical effects on bank performance and its capital savings.
This research studied the commercial banks(1)how to establish selection system for hedging and use credit risk model to select proper loan assets to avoid credit risk by using credit derivatives;(2)how to price Credit Default Swap;(3)how to evaluate the effect of –Credit Default Swap and Credit Linked Note - on its’ capital charges.
The empirical results are summarized below:
The underlying assets of the credit derivatives shall be companies with open information. Thus, we picked companies that are openly traded in the security markets for more than 3 years. We also selected companies with non-fully secured loan exceeded NT$ 100 millions, or those with industry-specified loan ratio reached 80% of bank’s net asset value. We then used KMV and Logit model to calculate for their probability of default, and CreditManager for credit value-at-risk, to select those customers with higher credit risk to be the target of credit risk avoidance.
CDS price is higher than the loan yield spread. Thus the protection buyer, unwilling to pay for this credit spread, will consider market prices for other products, such as Asset Swap, to find a price that is lower than the theoretical CDS price yet acceptable to both the protection buyer and the protection seller, to be the actual offer price.
Saving effect of capital charges on the credit derivatives will be affected by different maturity dates or currency between credit derivatives contract and loan contract of underlying assets. Basically, using CDS on the banking book, weighted index in calculating risk asset is 20%, whereas the CLN, due to its cash protection effect, has a weighted index of 0%. Both provide significant saving effect on capital charges.
關鍵字(中) ★ 信用衍生性商品
★ 信用違約交換
★ Logit 模型
★ KMV法
★ 信用連結債券
關鍵字(英) ★ Logit Model
★ KMV
★ Credit Linked Note
★ Credit Default Swap
★ Credit Derivatives
論文目次 目錄
第一章 緒論.......................................................1
第一節 研究動機與目的.........................................1
第二節 研究內容與架構.........................................3
第二章 文獻回顧...................................................6
第一節 傳統信用風險衡量方法...................................6
第二節 類神經網路分析法.......................................8
第三節 機構法人開發之現代信用風險模...........................8
第四節 信用衍生性商品.........................................9
第三章 避險篩選機制與研究模型....................................15
第一節 避險篩選原則..........................................16
第二節 KMV法.................................................17
第三節 Logit模型.............................................24
第四節 Kolmogorov-Smironov Test...............................25
第五節 信用計量法(CreditMetrics)..............................29
第六節 CreditManager系統介紹.................................32
第七節 信用衍生信商品之定價方法...............................33
第四章 實證結果..................................................39
第一節 KMV法之違約機率.......................................39
第二節 K-S法之實證結果.......................................40
第三節 Logit模型計算出之違約機率.............................42
第四節 CreditManager計算出之結果.............................44
第五節 信用衍生性商品之定價...................................46
第五章 CDS及CLN對銀行資本計提之影響.............................51
第一節 銀行簿信用風險性資產之計算............................51
第二節 交易簿風險性資產之計算................................55
第三節 CDS及CLN交易對銀行資本計提的影響.....................57
第六章 結論及建議.................................................61
第一節 結論..................................................61
第二節 研究限制及後續研究建議................................62
參考文獻..........................................................64
附錄..............................................................67
參考文獻 參考文獻
中文部分
1.中央銀行網站(www.cbc.gov.tw)
2.王柏祥(2000),信用交換契約的評價與運用,國立台灣大學財務金融研究所碩
士論文。
3.行政院金融監督管理委員會銀行局網站(www.boma.gov.tw)
4.何宜芳(2003),金融資產信用風險控管及移轉的探討,國立中山大學財務管理學系碩士在職專班碩士論文。
5.吳振雄(2004),信用衍生性金融商品定價與產品介紹,淡江大學財務金融學系碩士在職專班碩士論文。
6.李沃牆、許峻賓(2004),「銀行授信的風險管理-KMV模型於財務預警之實證研究」,建華金融季刊,第二十六期,頁97-138。
7.沈中華(2004),「非預期損失與經濟資本」,貨幣市場雙月刊,第八卷第一期,
頁1-16。
8.林景春、陳達新、林允永、邱志偉(2000),「銀行的授信風險評估:KMV實質選擇權理論的運用」,產業金融季刊,108期,頁28-37。
9.林妙宜(2002),公司信用風險之衡量,國立政治大學金融研究所碩士論文。
10.林秀玫(2003),選擇權基礎企業信用風險評估-以台灣地區上市公司實證研究,淡江大學財務金融學系金融碩士在職專班碩士論文。
11.邱淑婉(2004),「信用衍生性金融商品對於銀行資本管理的提升」,信用資訊,第四卷,第八期,頁1-5。
12.孫銘誼、王思芳(2004),「信用評等模型驗證之初探-相關方法與文獻整理」,金融風險管理季刊,第一卷第一期,頁111-125
13.張大成、黃建隆、陳漢沖(2003),「市場價格信用風險模型之修正與運用」,貨幣觀測與信用評等,第38期,頁86-94。
14.陳孟雅(2003),Basel II對銀行信用風險管理之影響,東吳大學國際貿易學系碩士論文。
15. 陳建良(2004),違約機率與銀行信用風險管理之探討,國立中山大學財務管理學系碩士班碩士論文。
16. 陳思翰(2004),商業銀行如何利用Logit及KMV模型檢視授信政策,國立中央大學財務金融研究所尚未公開碩士論文。
17. 陳浩誠(2002),選擇權架構下公司債信用風險溢酬之探討,輔仁大學金融研究所碩士論文。
18. 陳錦村(2001),商業銀行風險管理,新陸書局。
19. ______(2003),風險管理概要-個案與實務,新陸書局。
20. ______(2004),銀行管理概要,新陸書局。
21. 陳鴻蓮(2004),資產交換交易類型之定價、效益評估與風險控管,國立中央大學財務金融研究所碩士論文。
22. 敬永康、黃建隆(2003),「市場價格信用風險模型之架構與實施方式」,貨幣觀測與信用評等,第37期,頁60-72。
23. 廖四郎(2004),「信用衍生性商品評價課程講義」,證券及期貨發展基金會主辦。
24. 蕭珍隆(2003),銀行授信風險溢酬之衡量,國立中山大學財務管理研究所碩士論文。
25. 戴文彬(2004),違約企業償還率的實證研究,國立中央大學財務金融研究所尚未公開碩士論文
26. 聶志弘(2002),公司債信用風險之評估--運用選擇權評價模式,淡江大學
財務金融學系碩士班碩士論文。
英文部分
1. Altman, E.I.(1968), “Financial Ratios Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy,” Journal of Finance 23, pp.589-609
2. Beaver, W.H.(1966), “Financial Ratios as Preditctors of Failure,” Journal of Accounting Research, 4, pp.71-111
3. Black, F. and M. Scholes(1973), “The Price of Option and Corporate Liabilities,” Journal of Political Economy, 81, pp.637-654
4. Credit Suiss Financial Products(1997), CreditRisk: a Credit Risk Managemant Framework, technical document..
5. Das,Satyajit(2000), Credit Derivatives and Credit Linked Notes,
John Wiley
6. Jarrow, R.A.and Turnbull S.M. (1995),”Pricing Derivatives on Financial Securities Subject to Credit Risk,” Journal of Finance, 50, pp.53-85
7. J.P. Morgan(1997), “CreditMetrics-Technical Document,” first edition
8. Merton, R.C.(1974), “On the Pricing of Corporate Debt: the Risk Structure of Interest Rates,” Journal of Finance, 29, pp.449-470
9. Odom, M.D.(1989),”A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction,” IJCNN 89,II, pp.163-168
10. Rose, P.S. (2002), Commercial Bank Management, fifth edition, McGraw Hill Co.
11. Saunders, A. and Cornett, M. M.(2003), Financial Institutions Management, fourth edition, McGraw Hill Co.
12. Tavakoli, J.M.(1998), Credit Derivatives-A Guide to Instruments and Applications, Wiley & Sons, Inc.
13. Wilson, T. C. (1997), “Measuring and Managing Credit Portfolio Risk: part 1: Modeling Systemic Default Risk,” The Journal of Lending & Credit Risk Management, July, pp.61-72; part 2, Aug., pp.67-78
指導教授 陳錦村(Jing-Twen Chen) 審核日期 2005-7-19
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