English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文筆數/總筆數 : 80990/80990 (100%)
造訪人次 : 42709445      線上人數 : 1427
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
搜尋範圍 查詢小技巧:
  • 您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
  • 若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
  • 進階搜尋


    請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/12251


    題名: 鞍點近似法於擔保債權憑證之評價與避險;Saddlepoint Approximation for Pricing and Hedging Synthetic CDO
    作者: 許書銘;Shu-Ming Hsu
    貢獻者: 財務金融研究所
    關鍵詞: 擔保債權憑證評價;損失分配函數;鞍點近似法;因子聯繫模型;擔保債權憑證避險;Hedging CDO;Loss Distribution;Pricing CDO;Factor copula;Saddlepoint approximation
    日期: 2008-06-19
    上傳時間: 2009-09-22 14:43:29 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 本文在單因子高斯連繫結構模型下, 使用鞍點近似法求算損失函數, 以及計算擔保債權憑證分券的公平價差, 分券現值, 以及其對信用價差的敏感度, 及分券避險比例。 傳統上利用遞迴方法計算分券現值敏感度時, 假設信用價差變動 1 個基點, 求算其分券現值變化量, 但此法計算效率較低。 本文主要的貢獻在於利用鞍點近似法導求公平價差及分券現值敏感度之半解析公式解。 This paper utilizes the saddlepoint approximation method to calculate loss distribution in the one factor Gaussian copula model, and evaluates the fair spread and mark-to-market of CDO tranches. Moreover, we analyze the sensitivity of the fair tranche spread to the changes of underlying portfolio spreads and work out the mark-to-market and hedge ratios for the tranches. Traditionally, using recursive method to calculate the sensitivity of mark-to-market has assumed a parallel shift of 1 basis point in the spread of the single name CDS or the underlying portfolio spreads. The recursive approach makes computation of mark-to-market and hedge ratios less efficient due to computing burden. Hence, the main contribution of this paper is to use saddlepoint approximation method to get semi-analytic formula for the sensitivity of fair spread and mark-to-market.
    顯示於類別:[財務金融研究所] 博碩士論文

    文件中的檔案:

    檔案 大小格式瀏覽次數


    在NCUIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.

    社群 sharing

    ::: Copyright National Central University. | 國立中央大學圖書館版權所有 | 收藏本站 | 設為首頁 | 最佳瀏覽畫面: 1024*768 | 建站日期:8-24-2009 :::
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - 隱私權政策聲明