第四章、 實證結果與分析
第一節、 資料敘述與統計分析
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第四章、實證結果與分析
本章分為三大部分，分別為資料敘述與統計分析、CoVaR 估計模型實證研 究結果分析及 預測模型實證研究結果分析。第一節為資料敘述與統計分 析，將依序介紹研究對象、CoVaR 估計模型之狀態變數及 預測模型之狀 態變數。第二節為 CoVaR 估計模型實證研究，將說明模型一與模型二的結果，
並比較兩者的顯著性與配適度。第三節為 預測模型實證研究，將比較各 狀態變數在不同預測區間與尾部分配機率不同時估計係數之差異，並比較預測結 果與第二節估計結果之走勢。
第一節、資料敘述與統計分析
壹、研究對象
本文分析之金融機構對象為台灣十四家上市櫃金融控股公司（以下簡稱金控 公司），台灣金控因未上市，故不包含在本研究對象內。此十四家金控 2010 年 12 月底資產總計約 246,780 億，佔台灣所有金融機構資產總值 52.17%，在台灣 金融市場佔有相當重要地位，為總體審慎監理原則下之個別系統性金融機構。
本文的研究期間為 2003 年 3 月至 2010 年 12 月。資料來源為台灣經濟新報 資料庫、AREMOS 經濟統計資料庫與 Global Financial Data 資料庫。一般來說估 計 VaR 風險值時主要考量其為估計市場風險，故估計的 VaR 期間大多為一天至 兩周。但本研究目的為藉由 VaR 風險概念延伸至 CoVaR 以衡量系統風險，加上 受限於台灣利率市場資料取得限制，因此採用月資料，估計金控公司一個月損失 機率為 1%及 5%之可能損失。
本研究使用各金控合併報表資料，採用集團總資產做為研究根據，並依各金 控公司組成特性分為證券主體、保險主體、銀行主體三大類，國票金因主要組成 公司為票券公司，故在此歸類為其他。
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表 3-2：各金控資產市值報酬之基本統計量表格(續)
玉山金 永豐金 台新金 元大金 開發金 日盛金 國票金 平均值 1.1967 0.5696 0.9275 1.6666 0.3228 0.1841 0.7876 中位數 1.3131 0.1279 0.5759 2.2110 1.1144 0.3526 1.0452 標準差 8.8409 9.8011 12.2206 11.9211 9.3666 13.0230 8.7087 偏態 -0.2031 0.1002 0.1482 0.2441 -0.1215 -0.1111 -0.3513 峰度 6.5986 3.6904 6.0224 4.7041 7.2244 3.8103 7.0434 最大值 26.7019 28.4598 46.2723 48.4204 38.6807 35.3689 29.0144 最小值 -35.2770 -25.9056 -45.3586 -27.9235 -35.5808 -41.1853 -36.5191
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提高資產市值報酬，但對於下一期的影響則無法判定，故我們對此狀態變數影響 方向保持中立。
隱含波動度變動
選擇權之隱含波動度被視為投資人對市場的波動度預期，以隱含波動度為基 礎編製之 VIX 指數則被視為投資人恐慌指數，在景氣蕭條時隱含波動度較景氣 活絡時高。Christoffersen, Hahn, and Inoue (2001)以隱含波動度做 VaR 估計模型中 之波動度，發現用在估計 時顯著。台灣市場實證研究發現賣權的隱含波動 度比買權隱含波動度更能預估未來市場的波動，故在此我們選用賣權最近月價平 合約之隱含波動度，並取其一階差分做為狀態變數，預期隱含波動度變動會與 VaR 及 CoVaR 反向變動。
参、未來 預測模型之狀態變數
在未來 預測模型中，我們選用 VaR、槓桿比例、資產負債到期不對 稱比例、市值帳面比及相對規模等金融機構特性相關之狀態變數做為解釋變數，
其計算方式如表 3-4 所示。在下文中我們將逐一說明各狀態變數並預期狀態變數 對市場風險貢獻之影響方向。
表 3- 4： 預測模型之狀態變數
解釋變數 計算方式
VaR VaR 估計模型之結果
槓桿比例 總資產帳面價值／股東權益帳面價值
資產負債到期不對稱比例 (流動負債─現金及約當現金) ／總負債
市值帳面比 股東權益市值／股東權益帳面價值
相對規模 總資產帳面價值／所有金融機構總資產帳面價值