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資產負債管理之研究分析

為了解決listed price中文的問題，作者宣葳 這樣論述：

本研究由三篇關於保險業資產負債管理議題的論文所構成。本文第二章檢視在台灣地區銷售之典型利率變動型壽險之公平定價問題。假設資產過程滿足Heston隨機變動模型、利率過程為CIR 模型，保險給付將為一系列遠期起點期權之總和。本文就台灣財務市場之資料進行模型參數估計，再利用蒙地卡羅法計算契約公平價格，同時計算風險值（VaR, ES）。本文第三章闡述國際板債券評價系統的實作細節。台灣保險業總資產近兩成之國際板債券在IFRS-9 會計準則下非為純債務工具，必須以公允價值衡量。在此我們敘述以美國固定期限公債收益率或美元LIBOR及ICE利率交換率校正的利率期限結構，配合芝加哥期貨交易所的歐式利率交換選擇

權隱含波動度資料估計Hull-White 短期利率模型之評價理論細節，並使用開放原始碼程式語言Python 與函式庫QuantLib 及三元樹演算法實作國際板債券評價系統。除與櫃買中心系統價格輸出結果相比較外，我們展示本系統在給定利率期限結構與市場現有商品規格下可贖回債券期初價值與隱含年利率、不可贖回期間與可贖回頻率關係之計算。本文第四章探討copula-GARCH 模型在變額年金保證價值計算上的應用。有效的風險管理前提在於推估各種資產間的機率關係，並計算反映系統狀態的各種定量指標的能力。現代計算技術的進步使得更符合實際、不須過份簡化的多變量機率模型運用變為可能，而copula 正是如此的多變

量機率模型。結合GARCH 時間序列模型，我們利用一系列基於無母數統計與經驗過程理論的穩健統計檢定方法，針對給定S&P500 與S&P600 指數時間序列選擇並匹配最適copula-GARCH 模型，進而推估變額年金保證價值。

CEO面貌與中英年報語調差異之關聯

為了解決listed price中文的問題，作者鍾旻岳 這樣論述：

有鑑於以臉部基礎之特徵能夠反映出管理者於決策制定的個人特性。本研究乃探討 CEO面貌對於公司中英年報語調差異之影響。由於台灣政府要求公司自 2018 年起開始揭露英文版本之年報，故以 2018 年至 2019 年有揭露中英年報的上市公司為樣本。本研究採用以機器學習為基礎人臉檢測和識別方法來衡量 CEO 臉部可信度。研究結果顯示看起來較值得信賴的 CEO 與中英年報語調差異間呈負向關聯。再者，CEO能力會影響CEO面貌與公司中英年報語調差異之負向關係。總體而言，本研究彰顯CEO 的臉部可信度是影響公司資訊揭露品質決策制定中的一項重要因素。