Page 16 - 臺大管理論叢第32卷第1期
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Extracting Liquidity Risk Factors by Credit Default Swap Quotation and Corporate Bond Yield:
An Experimental Investigation
最後，林丙輝、張森林與葉仕國 (2016，2017) 在其回顧與展望有關國內衍生性
金融商品相關文獻的論文便提及，過去衍生性金融商品的運用研究在信用風險管理
領域獲得了相當豐碩的成果，所以目前國外新發展的研究慢慢將視野放在流動性風
險上面。但是從這兩篇文獻所回顧的諸多論文可看到，雖然國內已有各自針對 CDS
或流動性風險的研究出現，但探討 CDS 的流動性風險衡量仍相當罕見，所以本研
究在國內屬於先驅型的研究課題。
本研究透過嚴謹的計量方法，並藉由充分且可靠的美國 CDS premium 與公司債
殖利率資料萃取新的流動性風險因子，在 CDS 流動性風險探討的相關領域上皆屬
創舉。我們期盼能對此一新研究課題提供更值得信賴的研究發現，並以此作為本研
究的貢獻之所在。在本文第二部分將介紹如何以無損卡爾曼濾波並結合最大概似估
計法的方法，進行違約因子估算以及 CDS premium 報價與公司債殖利率資料的處理
與整合。第三部分為實證結果與分析，除了介紹流動性風險因子萃取結果，也探討
新流動性風險因子與 CDS premium 買賣價差、公司債交易量的相關分析，並探討哪
一種方式所估計出來的新流動性風險因子對市場利率變數較有解釋能力，最後則是
結論。
貳、研究方法與資料整合處理
首先介紹本研究如何透過無損卡爾曼濾波的計量方法並結合最大概似估計法，
將違約風險因子估計出來，並解決 CDS premium 的報價資訊與公司債殖利率缺失數
據過多的問題。另外，由於本研究援用 CDS premium 報價與公司債殖利率等相關資
料進行實證，但這兩大類資料來源分屬不同資料庫系統，其公司代號有不同的編碼
系統，如何合併這兩個不同資料庫系統也是繁瑣的工作。因此，亦將在本節第二部
分說明相關內容。
一、實證模型建構
本研究希望透過實證分析的方式將違約風險與流動性風險分離，因此先使用無
損卡爾曼濾波與最大概似估計法的結合來建構實證模型進行違約風險的估算；此方
法近年來常使用在計量經濟學中的時間序列資料上，如 Kamga and Wilde (2017) 便
使用此模型來分離 CDS 報價中的違約風險與流動性風險。其運算邏輯主要是透過
迭代 (Iteration) 的方式，捕捉上個時點狀態的估計值和現在狀態的觀察值，便能估
計出當前狀態中更接近真實的數值。另外，卡爾曼濾波可透過觀察值方程式和狀態
方程式的關係而利用觀測值的資訊來估計每個時點上那些無法觀察到的狀態變數，
進而解決缺失數據的問題。
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