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風險值估計：修正後的StressVaR模型 = Value-at-Ris...

侯雅文

風險值估計：修正後的StressVaR模型 = Value-at-Risk Estimation : Modified StressVaR Approach

Record Type:	Language materials, printed : monographic
Paralel Title:	Value-at-Risk Estimation : Modified StressVaR Approach
Author:	侯雅文,
Secondary Intellectual Responsibility:	國立高雄大學
Place of Publication:	[高雄市]
Published:	撰者;
Year of Publication:	2015[民104]
Description:	28面圖，表 : 30公分;
Subject:	StressVaR模型
Subject:	StressVaR model
Online resource:	http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/64244451976087426293
Notes:	104年10月31日公開
Notes:	參考書目：面27-28
Summary:	本研究主要針對Coste, Douady與Zovko於2009年提出的風險值評估模型─StressVaR,並利用Carhart(1997)用來解釋股票報酬之四因子(市場因子、規模因子、淨值市值比因子及動能因子)來修正Coste等人提出的StressVaR模型。我們以2010年1月至2014年12月美國摩根大通(J.P. Morgan)銀行的每日股票報酬為研究樣本,且根據Danielsson(2002)的風險值模型測試方法─風險值波動度(VaR volatility)及風險值預測範圍(VaR range)來檢驗風險值模型的預測能力。實證結果顯示修正後StressVaR模型的表現顯著優於GARCH模型和變異數─共變異數法的估計結果。 In this study, we modify the StressVaR model proposed by Coste et al. (2009). We adopt Carhart(1997)four-factor approach(i.e., market risk factor, size factor, book-to-market factor and price momentum factor)to improve the efficiency of the model. We use JP Morgan’s daily stock return as a sample, and Danielsson’s(2002)VaR volatility and range approaches to test the predictive ability of our models. The empirical results show that the performance of modified StressVaR model is significantly better than the GARCH and Variance-Covariance models.

風險值估計：修正後的StressVaR模型 = Value-at-Risk Estimation : Modified StressVaR Approach
侯, 雅文

風險值估計：修正後的StressVaR模型 = Value-at-Risk Estimation : Modified StressVaR Approach / 侯雅文撰 - [高雄市] : 撰者, 2015[民104]. - 28面 ; 圖，表 ; 30公分.
104年10月31日公開參考書目：面27-28.
StressVaR模型StressVaR model

風險值估計：修正後的StressVaR模型 = Value-at-Risk Estimation : Modified StressVaR Approach
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300 $a 104年10月31日公開
300 $a 參考書目：面27-28
314 $a 指導教授：王功亮博士
328 $a 碩士論文--國立高雄大學金融管理學系碩士班
330 $a 本研究主要針對Coste, Douady與Zovko於2009年提出的風險值評估模型─StressVaR,並利用Carhart(1997)用來解釋股票報酬之四因子(市場因子、規模因子、淨值市值比因子及動能因子)來修正Coste等人提出的StressVaR模型。我們以2010年1月至2014年12月美國摩根大通(J.P. Morgan)銀行的每日股票報酬為研究樣本,且根據Danielsson(2002)的風險值模型測試方法─風險值波動度(VaR volatility)及風險值預測範圍(VaR range)來檢驗風險值模型的預測能力。實證結果顯示修正後StressVaR模型的表現顯著優於GARCH模型和變異數─共變異數法的估計結果。 In this study, we modify the StressVaR model proposed by Coste et al. (2009). We adopt Carhart(1997)four-factor approach(i.e., market risk factor, size factor, book-to-market factor and price momentum factor)to improve the efficiency of the model. We use JP Morgan’s daily stock return as a sample, and Danielsson’s(2002)VaR volatility and range approaches to test the predictive ability of our models. The empirical results show that the performance of modified StressVaR model is significantly better than the GARCH and Variance-Covariance models.
510 1 $a Value-at-Risk Estimation $e Modified StressVaR Approach $z eng
610 0 $a StressVaR模型 $a Carhart四因子模型 $a 風險值波動度 $a 風險值預測範圍
610 1 $a StressVaR model $a Carhart four-factor model $a VaR volatility $a VaR range
681 $a 008M/0019 $b 343408 2770 $v 2007年版
700 1 $a 侯 $b 雅文 $4 撰 $3 119628
712 0 2 $a 國立高雄大學 $b 金融管理學系碩士班 $3 354008
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