• 沒有找到結果。

研究限制與後續研究建議

第五章 實證結果分析

6.2 研究限制與後續研究建議

由於本研究資料無法自銀行取得,只能從台灣經濟新報自行形成投資組合。

外加上台灣信用評等等起步較晚。所以,必須要自行估計各別公司的狀況與違約 可能。並且因為研究時間不足,在公司個別因子、總體經濟風險因子等處理上也 不完善,有很多可以改善和加強的空間。另外,對於違約率預估與相關性的部分,

如果資料更充足,應該對未來時點作更多的預測。甚至針對景氣狀況、信用評等、

產業類別、集團股或非集團股等作分類,或者公司市值、投資多角化、公司存在 上下游關係與否等,去作更進一步的分析和討論。對於未來的研究建議,如下:

1、希望能跟金融機構合作,取得較長時間的數據資料,或者以國外市場的 資料作研究,相信可以更多更明顯的結果。

2、未來如果可以取得較多的資料來源,可以按照產業分類並且分別估計其 相關係數,並且研究不同產業之間的相關性。

3、對於公司個別因子和總體經濟風險因子的選定,可以作更進一步的探討,

尋求更好更具解釋力的變數。

參考文獻

中文部分

1. 沈中華、張家華(2003),「產業違約率及景氣循環」,金融風險管理季刊,1(4),

91-105。

2. 沈中華、張家華(2004),「違約率與總體經濟相關性」,信用資訊月刊,3。

3. 沈中華(2005),「資產組合風險預測:Default Corrlation 及 Asset Correlation

」,金融風險管理季刊,1(1),102-110。

4. 洪明欽、張揖平、孫銘儀、王思芳(2006),「資產相關性在信用投資組合風 險管理上之運用-以台灣市場為例」,金融風險管理季刊,2(1),83-96。

5. 李正福、王克陸、劉大安(2006),「考量總體經濟環境之信用評等移轉矩陣 --信用投資組合法及信用循環指標法之比較研究」,發表於 2006 台灣財務工 程學會年會暨風險管理研討會。

6. 黃博怡、張大成、江欣怡(2006),「考慮總體經濟因素之企業危機預警模型」, 金融風險管理季刊,2(2),75-89。

7. 葉金江(1998),「退票率與經濟景氣之關係-影響退票率因素之實證分析」,

貨幣觀測與信用評等,11,78-85。

英文部分

1. Altman, E. (1968). “Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy.” The Journal of Finance, 23(4), 589-609.

2. Credit Suisse, (1997). “CreditRisk+: A Credit Risk Management Framework.”

Credit Suisse Financial Products.

3. Crouhy, M., Galai, D., & Mark, R. (2000). “A comparative analysis of current credit risk models.” Journal of Banking & Finance, 24(1-2), 59-117.

4. Das, S.R., Feed, L., Geng, G., & Kapadia, N. (2002). “Correlated default risk.”

Working paper, Santa Clara University, California, America.

5. Dietschi, M., & Petey, J. (2003). “Should SME exposure be treated as retail or corporate exposure? A comparative analysis of probabilities of default and asset correlation in French and German SMEs.” Journal of Banking & Finance, 28, 778-788.

6. Gordy, M. B. (2000). “A comparative anatomy of credit risk models.” Journal of Banking & Finance, 24(1-2), 119-149.

7. Gordy, M. B. (2003). “A risk-factor model foundation for rating-based bank capital rules.” Journal of Financial Intermediation, 12(3), 199-232.

8. Hamerle, A., Liebig, T., & Rosch, D. (2004). “Credit risk factor modeling and Basel II IRB approach.” Discussion Paper Series 2: Banking and Financial Supervision No.01/2003, Deutsche Bundesbank.

9. Hamerle, A., Liebig, T., & Scheule, H. (2004). “Forecasting credit portfolio risk.”

Working paper, University Regensburg, Deutsche Bundesbank.

10. Hamerle, A., Liebig, T., Scheule, H., & Wildenauer, N. (2005). “Incorporating prediction and estimation risk in point-in-time credit portfolio models.” Working paper, University Regensburg, Deutsche Bundesbank.

11. Hamerle, A., & Rosch, D. (2004). “Parameterizing credit risk models.” working paper, University Regensburg, Deutsche Bundesbank.

12. Merton, R., (1974), “On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates.” Journal of Financial and Quantitative Analysis, 9(3), 423-446.

13. Morgan, J.P. (1997). “CreditMatricsTM-Technical Document.” First Edition.

14. Rabe-Hesketh, S., & Skrondal, A. (2002). “Reliable estimation of generalized linear mixed models using adaptive quadrature.” The Stata Journal, 2(1), 1-21.

15. Schonbucher, P. J. (2000). “Factor models for portfolio credit risk.” Bonn University.Bonn, Germany.

16. Wilson, T. C. (1997). “Portfolio credit risk.” Risk Magazine, 47(9-10), 71-82.

相關文件