English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文筆數/總筆數 : 62822/95882 (66%)
造訪人次 : 4017675      線上人數 : 661
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library & TKU Library IR team.
搜尋範圍 查詢小技巧:
  • 您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
  • 若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
  • 進階搜尋
    請使用永久網址來引用或連結此文件: https://tkuir.lib.tku.edu.tw/dspace/handle/987654321/31705


    題名: 信用評等與選擇權評價之有效性分析 : 以電子業為例
    其他題名: The effective analysis in credit score model and option pricing model : for example by electric industry
    作者: 陳耿輝;Chen, Keng-hui
    貢獻者: 淡江大學財務金融學系碩士在職專班
    李進生;Lee, Chin-shen;林允永;Lin, Yun-yung
    關鍵詞: 信用分數;選擇權評價;財務危機預測模型;信用風險;預期違約機率;羅吉斯迴歸分析;檢定力曲線;Credit Scoring;Option Pricing;Financial Distress Forecasting Model;Credit Risk;Expected Default Frequency;Logistic Regression;Power Curve
    日期: 2006
    上傳時間: 2010-01-11 01:09:26 (UTC+8)
    摘要: 隨著全球金融市場的變遷與巴塞爾協定的實施,信用風險的問題日漸受重視,衡量信用風險的模型亦不斷推陳出新,而在眾多衡量信用風險的模型中,信用評分法及選擇權評價法被廣泛地運用,本研究旨在比較此兩種信用風險衡量模式在預測台灣上市、櫃電子公司之財務危機上何者較為準確,其中以Altman(1968)所提出的Z-Score作為信用評分法的代表;而選擇權評價模式則以KMV模型(選擇權訂價模型)為代表。實證的對象為2000年至2005年台灣上市上櫃電子公司。
    在模型比較上採用Logistic迴歸分析以及檢定力曲線做比較。經由實證結果發現,二種比較方法均顯示選擇權評價法在預測公司財務危機上優於信用評分法。
    With the flourishing development of the financial market, and the Basel Agreement is dispensed, the measurement and management of the credit risk becomes more and more important. There are many approachs to measure the credit risk, credit scoring model and option pricing model are used extensively. This paper compares two major credit risk model: “Altman’s Z-Score (credit scoring) and KMV model (option pricing model).” Using the data of Taiwan’s listed companies from 2000 to 2005, and we adopt two major comparative laws: logistic regression and power curve to test these two models. The empirical results of two kinds of comparative methods all get the similiar conclusion that option pricing model is better than Z-Score.
    顯示於類別:[財務金融學系暨研究所] 學位論文

    文件中的檔案:

    檔案 大小格式瀏覽次數
    0KbUnknown232檢視/開啟

    在機構典藏中所有的資料項目都受到原著作權保護.

    TAIR相關文章

    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library & TKU Library IR teams. Copyright ©   - 回饋