台灣建議模型與估計方法

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上述新加坡模型方法中，與歐盟差異為 Trigger 設計。以在 ^𝐶𝐼

𝐴𝐼 超出 Trigger 部分才進行調整，並設有上限(Upper Limit)、下限(Lower Limit)。所以需估計得 參數為 g、Trigger、Upper Limit、Lower Limit。

估計方式依序為，依先計算成長率 g，依新加坡報告之建議選擇方式為全 段資料或近 20 年資料之成長率，考量台灣與新加坡成長率皆在近 20 年趨緩，

未如同 1976 年至近 20 年水準，是以用近 20 年算術平均年化成長率計算之。接 者以調整機率接近 30%之水準，來估計合適的 Trigger，此調整機率之限制乃本 研究建議的調整機率及模型參考準則，其設定將於下節(3.2.4)討論之。Upper Limit、Lower Limit 於新加坡報告為沿襲歐盟報告之設定，訂定為各 10%，未 使用參數校準之方式。但因考量後續模型選用標準以往上調整幅度及往下調整 幅度相除為 1 之考量，所以本研究將新加坡模型之上、下限參數部分改進為不 同參數，以利模型選用，所以設上下限為參數估計之一以 5%~20%為參數選用 範圍測試之。

3.2.3 台灣建議模型與估計方法

下列台灣建議模型乃本報告改良新加坡模型之缺點為調整的門檻設定過 高，同時在景氣更極端狀況時已觸及上限，所以納入雙層調整的制度，以反映 不同景氣變化中，更多調整程度變化。在新加坡模型中，公式僅能以一種景氣 變化情形來調整，或在極端景氣與尋常景氣中取中介值，於本研究認為以雙層 調整模式，假以不同幅度來反映其變化較適合。當景氣較一般情形下所適用的 調整及較極端情況下所適用不同的調整方式理應不同。

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Trigger1 down、Trigger2 up 、Trigger2 down)、第一層上下限(Upper Limit1、

Lower Limit2) 、第二層上下限(Upper Limit2、Lower Limit2)。

情形 逆景氣循環調整

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首先以移動算術平均年化成長率計算成長率(g)，此參數不同於新加坡及歐 盟成長率計算方式僅為 20 年平均年化成長率計算，而改以動態調整的方式計 算，以移動 20 年平均估計之，因需扣除前 20 年資料做計算，在考量全段資料 長度衡量下，於估計模型則採用台灣加權指數作計算。於此台灣建議模型中，

本研究認為因應資料期間不同成長率的變化所適用的模型參數也應不同的情 形。在設計上採用雙層調整方式作調整，並將上限、下限拆開採用作分開校 準，並依以下步驟校準參數。

估計方式為依模型設定模型第一層調整機率 30%、第二層調整機率 15%，

由機率回推，可計算出可行的(Trigger1、Trigger2)組合，並依新加坡監理機關 (MAS)官方報告所建議之模型準則來做考量，以往上除以往下調整次數相除越 接近 1 者為優，同時調整強度往上及往下相除接近 1 為佳，兩者為調教作後續 參數之選擇，並以上下限門檻 5%~20%為選用的參數進行選擇，透過整數參數 選取，最後可得到本研究建議之台灣建議模型雙層上下限參數，即得到所有台 灣建議模型適用的參數。

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