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給工程師的第一本理財書：程式金融交易的118個入門關鍵技巧【暢銷回饋版】

為了解決選擇權不履約的問題，作者酆士昌 這樣論述：

　　超好評！首版上市累積銷售數千本~ 　　感謝讀者熱情支持，再版推出暢銷回饋嘉惠更多朋友 　　好評再上市，回饋發行中！   　　專業的投資理財，需要金融知識、資料分析與資訊技術等三者的結合。而具備資訊技術的工程師學習金融理財，只欠東風，藉由本書提供的金融專業與資料分析的方法，將幫助工程師善用程式工具，來學習投資理財。   　　Python及R語言簡單好用，函數工具與套件齊全，延伸應用廣泛，並且在統計、圖形繪製、網路資料擷取上都很方便。藉由本書118個技巧與案例的逐步演練及說明，再加上工程師本身的資訊技能，學習金融科技理財，如獲降龍十八掌。   　　在資訊技術逐漸滲入金融領域的同時，傳統的交

易與理財工具也不斷的改變與進化。另外，隨著網路的普及，許多的資料與行為數據公開在網路上，可讓使用者分析與取用，形成金融科技應用的一個領域。   　　本書的第一章先介紹商品，使你對於市面的商品及其應用有初步的認知，接著第二、三章則介紹資料的取得方式，能將資料載入程式中使用。後續的章節內容繼續說明常見的投資商品與應用方式，並加上程式的輔佐應用介紹，最後介紹國內券商的即時報價與下單，可給你基礎的金融交易概念。   　　【工程師為何要學習理財？】 　　◎工程師具備資訊技能，能掌握資訊工具進行數據分析，易於進入量化與自動化的理財領域。 　　◎工程師喜歡探索問題，並找出解決方案，透過方法與工具的學習，可找

出屬於自己的理財方式，並交由程式執行。 　　◎工程師有自己的職能工作，無法像專業操盤手一樣，有很多時間盯盤，交給程式輔助判斷或是自動執行，是最合適的方式。

選擇權不履約進入發燒排行的影片

使用等級相依期望效用模型與資產森林結構推論實證之員工認股權發行決策

為了解決選擇權不履約的問題，作者鄧名勛 這樣論述：

員工認股選擇權 (ESO)是常見的權益連結型薪酬，我們建構了全面的資產森林評價 模型，以一名代表員工在等級相依期望效用模型 (RDEU)下進行最佳化決策。我們的模 型考慮了員工的跨期選擇、部分履約，以及不同種類的認股權 (分為 NQSO和 QSO)在 稅制上的差異，也考慮 ESO履約時的注資、稀釋效果 (還有 NQSO的稅盾效果 )，並加入機率加權函數，讓員工存在決策機率偏誤。有別過往文獻以 ESO確定等值 (CE)和成本的比較，我們觀察四種不同最佳決策下， ESO占最適薪酬組合的比例。在我們模型中的ESO可處理履約對資產結構的改變，並發現機率加權函數會對ESO評價有明顯的影響，且在「固定員

工感受度，極大化公司資產價值」最佳化下，能夠普遍解釋ESO在實證上觀察到的現象，諸如「市面上NQSO多於QSO」、「波動度越大的公司其發行ESO量越多」、「部分CEO拿接近零現金的薪酬組合」以及「員工部分履約」的現象。因此我們推論此最佳化可能是大多數的公司在訂定員工薪酬計畫時的主要策略。

選擇權高手30日養成術・基礎篇

為了解決選擇權不履約的問題，作者DaveC,吳西蒙,Amber 這樣論述：

　　以精簡的理論、簡約的數學公式、加上圖表架構、實務演練 　 　　你給我30天、我給你選擇權世界，帶你看懂選擇權、讀通選擇權、戰勝選擇權 　　諾貝爾經濟學獎獲得者、著名經濟學家米勒曾把期貨譽為“20世紀70年代以來最偉大的金融創新”。為什麼著名經濟學家如此稱讚期貨？一方面，從期貨本身來看，它帶來了現貨市場和期貨市場重大的制度創新和變革，並使兩個市場變成一個密不可分的投資避險管道；另一方面，期貨成為發展最快也最具影響力的金融衍生品之一。 　　一般說來，〝選擇權〞是一種衍生性金融工具，是某一目標物的買賣權或選擇權，看對行情的時候可以獲利，看錯的時候更可以保護，不像期貨非贏即輸，那麼的直接。

因此選擇權是一個很好的操盤工具，但是它需要有合理的評價基礎、適當的交易策略、以及充分的瞭解風險特性等等的專業知識，才能竟其功。這些專業知識要比期貨交易複雜得多，這也是一般人不太容易介入，使得選擇權市場變成法人的市場，而不是散戶市場最主要的原因。 　　但是由於現代的投資教育普及，加上電腦科技和資訊發達，上述選擇權交易的知識吸收，對年輕人而言並不困難；只要掌握了入門交易的訣竅，選擇權的確是比期貨更具挑戰性，更有魅力，這個現象在臺灣是可以觀察印證得到的。  

使用實證及森林評價結構推論高階認股權的發行策略

為了解決選擇權不履約的問題，作者劉易洲 這樣論述：

高階認股選擇權(Executive Stock Option，簡稱 ESO)是目前公司用於支付員工薪資的方式之一。員工認股選擇權主要有分 2 種，限制條件型(Qualified Stock Options or Incentive Stock Options，簡稱 QSO)和非限制條件型(Non-qualified Stock Options，簡稱 NQSO)，這兩種認股權差異的原因在於稅率不同及 NQSO 有稅盾而 QSO 無稅盾。為衡量認股權價值與對員工的效用，本文利用建構資產樹的模型對其評價，並且考慮了公司破產風險，與員工履約後帶來的注資、稀釋和稅盾效果，並利用森林結構模擬員工極大化效

用的履約策略。本文是基於巫伯宏(2020)模型做延伸，所以本文模型也滿足巫伯宏(2020)所做的敏感性分析，而本文著重說明公司做薪資組合配置策略的選擇。過往文獻(如Carpenter et al.(2010))外生給定財富與ESO張數，透過履約時間極大化員工效用，討論員工履約策略而非薪資組合的配置，在Oyer and Schaefer (2005)用固定成本極大化員工效用來分析員工是否偏好包含ESO的薪資組合，但沒有精確分析最適的薪資組合，而且有無法說明 #NQSO>#QSO。Spalt (2013)在給定薪資package效用大於確定等值前提下，透過調整ESO張數和薪水，找出讓薪資成本最小的

組合。但實務上不同公司對於CEO所做的薪資組合配置還有更多的選擇，所以本文作了另外五種薪資組合配置的方式，以限制式區分，第一個限制式在固定成本下，公司除了極大化員工效用外，還可以極大化公司資產價值與極大化股東權益價值；第二個限制式固定員工感受下，公司可以選擇極小化薪資組合成本、極大化公司資產價值與極大化股東權益價值。本文主要討論公司對於CEO薪資組合的最適配置，並驗證Oyer and Schaefer (2005)文中之排序效果與另外六種實證現象:第一，發行認股權的合理性，第二，NQSO數量遠多於QSO，第三，CEO薪資組合中大部分為非薪水，第四，CEO部分履約選擇權現象，第五，股價波動度高的

公司給予員工較多的認股權，第六，對於較樂觀的CEO，收到較少的激勵型報酬。Oyer and Schaefer (2005)文中之排序效果使用薪資組合配置策略為「固定薪資組合成本，極大化員工效用」，僅討論NQSO並區分出不同特質員工是否偏好包含認股權的薪資組合。本文進一步解出不同特質員工的最適認股權張數，並且做了NQSO和QSO的比較，發現QSO數量多於NQSO與實證資料不符，所以本文推論「固定薪資組合成本，極大化員工效用」並非公司決定薪資組合的主流配置策略。「股價波動度高的公司給予員工較多的認股權」實證現象為Spalt(2013)所提出，且著重在非高階主管。而本文著重高階主管的薪資配置，推論「

固定薪資組合成本，極大化公司資產價值」為公司主流配置CEO薪資組合的策略，此設略滿足其餘的實證現象。