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Na tiona
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第一章 緒論
第一節 研究背景
近年來金融市場動盪不安，尤以2008年的全球金融海嘯為最，因每次的金融 動盪對經濟發展影響深遠，於是人們越來越重視風險的管理。若有一指標能夠衡 量系統風險，將使投資人能夠在金融動盪發生前提早做準備，以便有效的減少損 失，此外亦能夠做為政府對金融監督管理的一個參考指標。
當系統風險上升時，各產業間互相影響的程度將會增加，產業間的連結性、
共動性亦會增加，若此現象持續發生，那麼市場未來崩盤的機率將會大增。以金 融海嘯為例，從一開始的雷曼兄弟事件爆發至房地美、房利美的倒閉，各產業都 受到嚴重的衝擊，最後甚至引發全球的金融危機，造成全球經濟困頓。隨著金融 市場的發展，衡量系統風險的方法也越來越多元，像是2010年Gray and Jobst提出 運用或有權利分析法(contingent claims analysis)從市場隱含的預期損失來衡量系 統風險，及2010年Kritzman and Li運用Merton在1937年提出的馬氏距離，將其延 伸至金融動盪等。
因為產業間高度的連動性，將會使風險更容易擴散，進而導致嚴重的金融危 機，因此本研究希望能夠透過預先觀察的風險衡量指標，以便能夠有效控管系統 風險，避免未來再度發生像亞洲金融風暴及金融海嘯等全球危機，並使金融市場 發展得以更趨健全。
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第二節 研究動機與目的
在2008年金融海嘯發生後，政府與金融機構更加重視金融風險控管，若能夠 預先防範系統風險所造成的金融災害，將會使金融市場的發展更為穩定。若風險 的來源較一致，那麼風險在各產業間的傳遞效果就越快，本研究希望能夠透過吸 納比率此一指標，觀察系統風險所造成各產業間緊密連結程度，與台灣股市的關 係，並能夠預先對系統風險做防範並降低其帶來的損害。
近年來，有許多衡量系統風險的指標，像是2012年Bisias, Flood, Lo, Valanis 在A Survey of Systemic Risk Analytics中整理出7種具有可預見風險的衡量方法，
像是Segoviano and Goodhart在2009年提出的違約的聯合機率(Joint Probability of Default)及Khandani, Lo, and Merton提出的嵌入式賣權以美金計價的變動
(dollar-delta of the embedded put option)做為房市的系統風險預先衡量指標等七種 衡量指標。此外，較常用來衡量系統風險的指標像是2010年Brunnermeier and Adrian提出的CoVaR模型，透過具有可預測未來的CoVaR值，對未來市場報酬落 入極端值的風險進行預測，此一方法對投資人的風險管理有很大的幫助。
本研究欲使用於2010年Kritzman, Li, Page and Rigobon提出的吸納比率 (absorption ratio, AR)，並將其應用至台灣的股票市場，本研究將吸納比率視為反 映系統風險的衡量指標，並觀察吸納比率與股市大盤月報酬率之間的關係。吸納 比率被定義為一系列資產報酬的總變異可被固定數量的特徵向量(eigenvectors) 所解釋或吸納的比率，其主要利用主成分分析方法盡可能解釋原始資料的總變 異，並得出特徵向量。
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本研究是以台灣證券交易所於民國 96 年 7 月 2 日前所使用舊制的 19 個產業 類別指數做為計算吸納比率的依據，本研究之樣本期間為 2005 年 1 月至 2014 年 12 月止，共 10 年，合計共有 120 筆月報酬資料。在股票大盤月報酬率方面，
則是以台灣新報資料庫中，代碼為 Y9999 的加權指數為代表，亦即股價指數之 月報酬率。
本研究共分為五個章節，首先為本研究的研究背景、研究動機與目的；接著 是有關具有可預見風險的衡量方法之文獻回顧；再者將介紹本研究主要的研究方 法─主成分分析與吸納比率；其後是將台灣股票市場應用至吸納比率的實證研 究；最後為本篇的結論與未來可研究的方向。
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Flood, Lo, Valanis(2012)在A Survey of Systemic Risk Analytics中整理出31種在經 濟與金融領域衡量系統風險的方法，分為六大部分，包括總體經濟的衡量、個別 基礎網絡指標(granular foundations and network measures)、可預見風險的衡量 (forward-looking)、壓力測詴(stress tests)、橫斷面的衡量及缺乏流動性與無償債 能力的衡量，其中有7種為具有可預見風險的衡量方法，這些方法橫跨不同的主 題，且將實證研究應用至不同的市場，由於可預見風險的衡量與本篇論文欲研究 的目的相同，故將此7篇文獻予以回顧，以下將分述之。Gray and Jobst (2010)提出運用或有權利分析法(contingent claims analysis, CCA)從市場隱含的預期損失來衡量系統風險，並可量化潛在的風險轉移至政府 的大小。CCA的方法是延續1973年Merton的研究，Gray and Jobst使用CCA，結合 Black-Scholes-Merton(BSM)的微分方程式，計算股票市場中每一金融機構的隱含