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  • 學位論文

台灣指數期貨盤後交易開放對風險值的影響

The Influence of the After-Hours Trading System Value at Risk of Taiwan Index Futures

指導教授 : 李顯峰
本文將於2024/11/04開放下載。若您希望在開放下載時收到通知,可將文章加入收藏

摘要


近二十年來,國際知名的金融機構相繼發生重大金融危機,如2009年次貸危機擴散傳遞速度比以往都快,80年代延續好幾年,90年代延續數個月,2007年9月15日到10月7日間倒了超過14家銀行,24個國家身受其害。為何如此快?主因是隨著衍生性金融商品不斷創新,金融機構所面臨的風險也跟著增加,一般而言,高報酬會帶來相對高風險,因此如何有效的監督與控制風險,政府當局,首要就是風險評估及風險管理。 以往研究對於波動度的測量,是以傳統波動度(標準差)來計算,本研究資料期間為2003年4月1日至2019年3月30日分鐘資料,透過算術平均數計算出5分鐘資料,採realized volatility) (將日內報酬率平方加總即得到波動度的估計值)並配合高頻資料,將已實現波動率當成外生變數應用在GARCH模型與AFRIMA模型。 比較各模型在樣本內適合度檢定、各模型樣本外預測績效。最後透過移動視窗分析法,從樣本外VaR預測以找出255天、510天及1000天,信賴水準在90%、95%與99%下,尋找最適合的參數,並進行回溯測試。 本研究驗證臺指期貨的已實現波動度具有緩長記憶的效果,在不同參數的ARFIMA(p, d, q)模型中,d值分別介於0.2779~0.483並顯著。在樣本內模型配適度的比較中,在AFRIMA模型中,AHT實施前以ARFIMA(1, 1)、AHT實施後以ARFIMA(2,2)為最配適模型;而樣本外預測績效。MSE、RMSE之中,以ARFIMA(1,2)、ARFIMA(2,2)模型誤差小,為最配適模型。 在樣本內模型配適度的比較中,在GARCH模型中,AHT實施前以GARCH(1,2)、AHT實施後以GARCH(1,1)為最配適模型;而樣本外預測績效。MSE、RMSE,MAE之中,以GARCH(1,1)模型誤差小,為最配適模型。 AHT制度實施前,信賴水準99%及95%下,不論是用ARFIMA模型或GARCH-RV模型皆無通過回溯測試,在AHT制度實施前僅有GARCH-RV在預測天期為255天、510天,信賴水準90%下,有通過回溯測試。 AHT制度實施後,在90%及95%的信賴水準下,不論是ARFIMA模型或GARCH-RV模型皆有通過回溯測式;在99%的信賴水準下,模型皆無法通過回溯測試。

並列摘要


Different from previous research about volatility model. This study adopted realized volatility model combine high frequency data, the variance of realized volatility is an exogenous variable, that added the GARCH model and the AFRIMA model. This study aims to investigate whether the after-hours trading (AHT) system the changes of the value at risk (VaR) of the Taiwan stock index futures before and after the AHT system opened. and be used to estimate the VaR with the window rolling method by four models which are ARFIMA and GARCH-RV models. The sample were retrieved 5 minutes in data from TAIFEX, and the research period is from Apr 1, 2003 to March 29, 2019, totally 306,760 observations. The whole data is divided into two periods which are the normal-trading time before the AHT system opened, the normal-trading time after the AHT system opened. In the empirical part, the real volatility model has a slow memory effect, For In- Sample-Test , ARFIMA(1, 1)、GARCH(1,2) are best fit model in time before the AHT system. ARFIMA(2,2) GARCH(1,1) are best fit model in time after the AHT system. For Out- Sample-Test, The standard error of the mean at ARFIMA(1,2)、ARFIMA(2,2) ,GARCH(1,1) are best fit model in MSE, RMSE. Further, under the confidence level of 99% and 95%, ARFIMA model or GARCH-RV model unacceptable back-testing in time before the AHT system. However ARFIMA model or GARCH-RV model acceptable back-testing at time before the AHT system in confidence level of 95% and 90%

參考文獻


中文文獻
Mutsuo Hatano (2009),全球金融危機之處理經驗與啟示國際研討會,存款保資訊季刊,第23卷,第1期,1-24頁。
西村友作(2011),基於高頻數據的ARCH類模型波動預測比較分析,對外經濟貿易大學國際經貿學院,北京。
張宏豪(2012),Realized GARCH 模型於風險值衡量之應用(未出版之碩士論文),清華大學統計研究所,新竹。
陳旭昇(2013),時間序列分析: 總體經濟與財務金融之應用,東華書局。

延伸閱讀