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第五章 結論
Bolchwitz et al. (2003) 之 Extended traffic light test 提供一個具有彈性的 方法，監控銀行所提供之某一信用評等之下預測違約機率，其係基於假設違 約事件之間為獨立且違約事件並無時間先後之關係所設計，因此在該方法於 各種情境下之穩健性便有待商榷。對於銀行來說，銀行未低估預測違約機率，
然被違約機率驗證方法判斷為低估預測違約機率，會造成銀行需增加計提之 資本，以符合法令要求，因此型一誤差對於銀行係較為重要的，本文在不同 情境假設下，分別建議 ETLT-Poi 與 ETLT-BinGA 以改善 ETLT 在各種情境 下高估的型一誤差。由上一章節，本文所建議之改善方法所模擬出之型一誤 差均較 ETLT 接近設定之顯著水準，可以避免銀行增加計提資本之壓力。
在 Basel II 第二支柱架構下，監理機關為了使銀行滿足最低資本計提，
針對銀行使用低估之預測違約機率，但驗證的結果卻判定銀行並未低估預測 違約機率而通過驗證，當違約事件發生時，銀行所提列之資本可能無法因應 變動所造成之損失，此為監理機關之錯誤，因此監理機關較為重視型二誤差。
本文建議採用之 ETLT-Poi 與 ETLT-BinGA 較原始 ETLT 之方法所得出之檢 定力小，反映 ETLT 高估檢定方法之效用，有可能造成監理機關並未判斷出 原本應該判斷出的低估之預測違約機率，造成銀行在面對重大事件時營運風 險的增加。因此在監理機關之角度上，使用改良之 ETLT-Poi 與 ETLT-BinGA 始可有效判斷銀行所呈報之預測違約機率是否有低估之現象。
BCBS (2005) 推薦多期數違約機率驗證可以採用 ETLT 或 Normal test，
本文針對 ETLT 提出更為一般性之假設，違約事件之間可以具有相關性且違 約事件會受到時間前後之影響，亦不需要假設每期違約機率皆為相等，在此
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一般性之開放下，改良之 ETLT-Poi 及 ETLT-BinGA 在型一誤差上的表現比 原始 ETLT 更為接近設定之顯著水準，且檢定力的表現亦與之差異不大，可 避免增加銀行計提資本的壓力或在極端事件情況下營運的風險，因此本文所 建議之 ETLT-Poi 及 ETLT-BinGA 係值得使用之方法。
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II. 型一誤差情境說明：
情境 說明
I_SC 違約事件之間獨立，年度違約機率較小且每年相同 I_LC 違約事件之間獨立，年度違約機率較大且每年相同 I_SV 違約事件之間獨立，年度違約機率較小但每年均不相同 I_LV 違約事件之間獨立，年度違約機率較大但每年均不相同
DC_SC
違約事件有時間前後之關係，每年具相同之資產相關係數，
年度違約機率較小但每年均不相同
DC_LC
違約事件有時間前後之關係，每年具相同之資產相關係數，
年度違約機率較大但每年均不相同
DV_SV
違約事件有時間前後之關係，每年具不同之資產相關係數，
年度違約機率較小但每年均不相同
DV_LV
違約事件有時間前後之關係，每年具不同之資產相關係數，
年度違約機率較大但每年均不相同
III. 檢定力情境說明：
情境 說明
I_SV 違約事件之間獨立，年度違約機率較小但每年均不相同 I_LV 違約事件之間獨立，年度違約機率較大但每年均不相同
DV_SV
違約事件有時間前後之關係，每年具不同之資產相關係數，
年度違約機率較小但每年均不相同
DV_LV
違約事件有時間前後之關係，每年具不同之資產相關係數，
年度違約機率較大但每年均不相同
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IV. 模擬型一誤差之參數設定：
情境
時間 相關係數
資產 相關係數
預測之 PD(%) 真實之 PD(%)
I_SC 0 0;0;0;0;0
0.3;0.3;0.3;
0.3;0.3
0.3;0.3;0.3;
0.3;0.3
I_LC 0 0;0;0;0;0
3.0;3.0;3.0;
3.0;3.0
3.0;3.0;3.0;
3.0;3.0
I_SV 0 0;0;0;0;0
0.1;0.2;0.3;
0.4;0.6
0.1;0.2;0.3;
0.4;0.6
I_LV 0 0;0;0;0;0
1.0;2.0;3.0;
4.0;6.0
1.0;2.0;3.0;
4.0;6.0
DC_SC 0.2
0.05;0.05;0.0 5;0.05;0.05
0.3;0.3;0.3;
0.3;0.3
0.3;0.3;0.3;
0.3;0.3
DC_LC 0.2
0.05;0.05;0.0 5;0.05;0.05
3.0;3.0;3.0;
3.0;3.0
3.0;3.0;3.0;
3.0;3.0
DV_SV 0.2
0.05;0.06;0.0 7;0.08;0.09
0.1;0.2;0.3;
0.4;0.6
0.1;0.2;0.3;
0.4;0.6
DV_LV 0.2
0.05;0.06;0.0 7;0.08;0.09
1.0;2.0;3.0;
4.0;6.0
1.0;2.0;3.0;
4.0;6.0
V. 模擬單點檢定力之參數設定：
情境
時間 相關係數
資產 相關係數
預測之 PD(%) 真實之 PD(%)
I_SV 0 0;0;0;0;0 0.1;0.2;0.3; 0.15;0.25;0.35;
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0.4;0.6 0.45;0.65
I_LV 0 0;0;0;0;0
1.0;2.0;3.0;
4.0;6.0
1.5;2.5;3.5;
4.5;6.5
DV_SV 0.2
0.05;0.06;0.0 7;0.08;0.09
0.1;0.2;0.3;
0.4;0.6
0.15;0.25;0.35;
0.45;0.65
DV_LV 0.2
0.05;0.06;0.0 7;0.08;0.09
1.0;2.0;3.0;
4.0;6.0
1.5;2.5;3.5;
4.5;6.5
VI. I_LV & DV_LV Power Curve 的 true PD 與 ratio (用於計算)：
TruePD Ratio
T=1 T=2 T=3 T=4 T=5
1.0 0.010 0.020 0.030 0.040 0.060 1.1 0.011 0.022 0.033 0.044 0.066 1.2 0.012 0.024 0.036 0.048 0.072 1.3 0.013 0.026 0.039 0.052 0.078 1.4 0.014 0.028 0.042 0.056 0.084 1.5 0.015 0.030 0.045 0.060 0.090 1.6 0.016 0.032 0.048 0.064 0.096 1.7 0.017 0.034 0.051 0.068 0.102 1.8 0.018 0.036 0.054 0.072 0.108 1.9 0.019 0.038 0.057 0.076 0.114 2.0 0.020 0.040 0.060 0.080 0.120 2.1 0.021 0.042 0.063 0.084 0.126 2.2 0.022 0.044 0.066 0.088 0.132 2.3 0.023 0.046 0.069 0.092 0.138
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2.4 0.024 0.048 0.072 0.096 0.144 2.5 0.025 0.050 0.075 0.100 0.150 2.6 0.026 0.052 0.078 0.104 0.156 2.7 0.027 0.054 0.081 0.108 0.162 2.8 0.028 0.056 0.084 0.112 0.168 2.9 0.029 0.058 0.087 0.116 0.174 3.0 0.030 0.060 0.090 0.120 0.180
VII. I_SV & DV_SV Power Curve 的 true PD 與 ratio (用於計算)：
TruePD Ratio
T=1 T=2 T=3 T=4 T=5
1.0 0.0010 0.0020 0.0030 0.0040 0.0060 1.1 0.0011 0.0022 0.0033 0.0044 0.0066 1.2 0.0012 0.0024 0.0036 0.0048 0.0072 1.3 0.0013 0.0026 0.0039 0.0052 0.0078 1.4 0.0014 0.0028 0.0042 0.0056 0.0084 1.5 0.0015 0.0030 0.0045 0.0060 0.0090 1.6 0.0016 0.0032 0.0048 0.0064 0.0096 1.7 0.0017 0.0034 0.0051 0.0068 0.0102 1.8 0.0018 0.0036 0.0054 0.0072 0.0108 1.9 0.0019 0.0038 0.0057 0.0076 0.0114 2.0 0.0020 0.0040 0.0060 0.0080 0.0120 2.1 0.0021 0.0042 0.0063 0.0084 0.0126 2.2 0.0022 0.0044 0.0066 0.0088 0.0132 2.3 0.0023 0.0046 0.0069 0.0092 0.0138
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2.4 0.0024 0.0048 0.0072 0.0096 0.0144 2.5 0.0025 0.0050 0.0075 0.0100 0.0150 2.6 0.0026 0.0052 0.0078 0.0104 0.0156 2.7 0.0027 0.0054 0.0081 0.0108 0.0162 2.8 0.0028 0.0056 0.0084 0.0112 0.0168 2.9 0.0029 0.0058 0.0087 0.0116 0.0174 3.0 0.0030 0.0060 0.0090 0.0120 0.0180
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參 考 文 獻
中文部分
張揖平，洪明欽，尹晟龢 (2009), “違約機率驗證之檢定”, 中國統計學報, Vol.47 113–128
英文部分
Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) (2005), Studies on the Validation
of Internal Rating Systems.
Blochwitz, S., Hohl, S., Tasche, D., and When, C. S. (2004), “Validating default probabilities on short time series”, Working paper.
Blochwitz, S., Hohl, S., and When, C. S. (2005), “Reconsidering ratings”, Wilmott
magazine, May, 60–69.
Gordy, M. (2002), “A risk-factor model foundation for ratings-based bank capital rules”, Working paper.
Martin, R. and Wilde, T. (2002), “Unsystematic credit risk”, Risk magazine 15(11) 123–128.
Tasche D. (2003). “A traffic lights approach to PD validation”, Working paper.