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研究生: 林晏正
Lin, Yan-Jeng
論文名稱: 具學習性之模糊專家系統於 權證發行商避險策略的應用
指導教授: 陳梁軒
Chen, Liang-Shiuan
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 工業與資訊管理學系
Department of Industrial and Information Management
論文出版年: 2005
畢業學年度: 93
語文別: 中文
論文頁數: 83
中文關鍵詞: 隱含波動率模糊專家系統認購權證
外文關鍵詞: call warrant, implied volatility, fuzzy expert system
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  • 隨著台灣認購權證市場逐漸擴大,權證發行券商的避險行為,也越來越受到重視,但過去券商因金融商品未臻完備,往往只能對賣出認購權證的資產,進行一階資產避險的動作,即僅僅只能達到Delta風險中立,而對於其他風險,如二階風險的Gamma風險及Vega風險,因需買賣同一標的物的認購權證來達到風險中立的目標,故執行上有相當大的困難,也因此,在實務上往往沒有辦法有效的規避Gamma風險及Vega風險,達到完全風險中立的目標。而為減少此類風險,券商往往也只能夠給予避險交易員一自行判斷的避險區間,由交易員的經驗來判斷是否進行超額與不足額避險,藉以降低Delta風險外其他風險的影響。但此法卻因為並無一明確的交易策略,且決策過程過於主觀,也因此讓券商暴露了更多的風險。本研究將嘗試利用現有的避險標的﹙即標的物股票﹚,進行降低Gamma風險及Vega風險的目標,並建立一系統化的模式,以降低人為主觀操作的錯誤。本研究利用具學習性之模糊專家系統,作為本研究的發展核心,除了和過去實務上常用的日間斷避險法與吳秉寰﹙1999﹚所建議的4%避險帶避險法作一比較外,並將對本研究的系統參數加以探討,實証結果發現,在本研究的研究樣本與所選擇的參數之中,模糊專家系統避險法確實較前述兩種避險法為佳,同時,建議在資料庫參數的選擇上選擇database=10將會有最佳的績效。

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    摘要 I 誌謝 II 目錄 III 表目錄 Ⅳ 圖目錄 V 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的 4 第三節 研究限制 5 第四節 研究架構 6 第二章 理論基礎與文獻回顧 7 第一節 本研究所利用之Black-Scholes模型及波動率參數估計 7 一、 Black-Scholes模型 7 二、波動率之估計法及其相關文獻 10 第二節 避險理論 15 一、 Delta風險與Delta風險中立避險策略 16 二、 Gamma風險與Vega風險 18 三、 Delta-Gamma-Vega風險中立避險策略 20 四、其他風險 23 第三節 避險策略相關文獻 24 第四節 模糊理論與模糊專家系統 28 一、模糊理論 28 二、具學習性之模糊專家系統 29 第三章 研究假說與模型設計 31 第一節 研究假說 31 一、參數選擇 31 二、資料庫大小的選擇 34 第二節 模型之建立 35 第三節 績效測量指標 54 第四節 實証流程設計 55 第四章 實証分析 56 第一節 研究樣本選取條件與其基本資料 56 第二節 研究標的參數之探討 59 第三節 FEH vs. DH與FEH vs. 4%HB之績效比較 62 一、FEH vs. DH績效報酬之比較 62 二、FEH vs. 4%HB績效報酬之比較 66 第四節 FEH vs. DH與FEH vs. 4%HB之報酬/風險值比較 69 一、FEH vs. DH R/L之比較 70 二、FEH vs. 4%HB R/L之比較 73 第五章 結論與建議 77 第一節 實証結論 77 第二節 後續研究建議 78 參考文獻 80

    中文部分
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    吳秉寰﹙1999﹚,「認購權證最適避險策略之研究」,國立政治大學碩士論文。
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    下載圖示 校內:2010-08-11公開
    校外:2015-08-11公開
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