75. Основные показатели чувствительнсти для рынка производных финансовых инструментов

В процессе использования инструментов срочного рынка обязательно возникают некоторые побочные эффекты. Один из них – это риск применимости производных финансовых инструментов, который измеряется рядом показателей, обозначаемых в основном греческими буквами.

Первым из этих показателей является дельта (Δ, delta). В свою очередь дельта измеряет величину изменения стоимости данного инструмента V при незначительном либо малом изменении базисного ценового фактора S. Так, величина изменения стоимости финансового инструмента V может быть вычислена при помощи следующей формулы: Delta = ΔV/ ΔS; где ΔV – изменение стоимости финансового инструмента; ΔS – изменение стоимости базисного актива. Как и цена базисного пункта, так и дюрация, в том числе и дельта, будут отражать тот же самый риск, т.е. чувствительность стоимости инструмента V к изменению величины инструмента V, а также к изменению процентной ставки r.

Показатель гамма (Г, gamma), который измеряет изменение дельты при изменении базисного ценового фактора. В целом показатель гамма имеет некий нейтральный характер, который позволяет его использовать в различных целях при расчётах на рынке финансовых производных.

Вега (vega) – это ещё один показатель риска производных финансовых инструментов, который измеряет изменение стоимости инструмента при изменении волатильности базового ценового фактора. В целом показатель вега работает довольно просто, при резком или внезапном изменении базового фактора, когда показатель Δ находится в запредельном значении, также с довольно большой амплитудой начинает изменяться значение волатильности базового ценового фактора. Это происходит во время возникновения и развития кризисных явлений на рынке. Показатель тета (θ, theta), который измеряет стоимость финансового инструмента при изменении срока, оставшегося до его исполнения. Показатель тета позволяет нам сформировать мнение о том, каким образом будет изменяться цена базисного актива в течение определённого промежутка времени. Показатель ро (ρ, rho) очень часто используется для обозначения изменения стоимости процентных опционов при изменении процентной ставки. В случае изменения данных стоимости опционов при изменении величины дивидендов мы можем обратиться к другому показателю - лямбда (λ, lambda).

Другим не менее важным показателем изменения состояния рынка финансовых производных представляется значение изменения скорости цены базисного актива: «скорость» (speed) или омега (ω, omega). Цвет (color) - показатель показывает изменение гаммы по мере изменения времени до исполнения контракта. Показатель показывает небольшие изменения цены базисного актива, которые могут повлиять на хеджирование контракта при его приближении к моменту исполнения. Показатель вомма (vomma) отражает чувствительность значения переменной вега к изменению предполагаемой волатильности опциона.

76.ОСНОВНАЯ ИДЕЯ МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО И ПРАКТИКА ЕГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БАНКАМИ. Метод Монте-Карло представляет собой метод моделирования значений случайной величины с помощью статистических испытаний или "разыгрывания" случайной величины. Случайную величину можно моделировать либо непосредственно, проводя с ней требуемый эксперимент, либо в рамках специального эксперимента с требуемой вероятностной структурой. Первый подход часто трудно реализуем. В области финансов используют второй подход. Испытания проводят на основе модели, характеризующей динамику случайной величины. Параметры модели оценивают на основе предыдущих статистических данных. По результатам большого количества испытаний делают вывод о распределении случайной величины. Закон распределения случайной величины предполагается известным. Среднее значение смоделированных значений случайной величины принимается за ее будущее значение. Метод Монте-Карло используют в тех случаях, когда невозможно получить приемлемый результат более простыми способами.

Искомую случайную величину моделируют с помощью другой случайной величины. Она представляет собой непрерывную случайную величину с равномерным распределением на отрезке [0,1]. Случайные числа получают с помощью так называемого "генератора случайных чисел" на компьютере или из специальных таблиц случайных чисел.

Метод Монте-Карло в первую очередь используют при расчете VaR портфелей, включающих активы с нелинейными зависимостями. При расчете VaR портфеля методом Монте-Карло определяют распределение его стоимости на конец интересующего периода и строят гистограмму выигрышей и проигрышей. Величина потерь, отвечающих квантили (персентилю) для требуемого уровня доверительной вероятности и является показателем VaR. Ключевым моментом данного метода является моделирование будущей стоимости портфеля.

Преимущества: не использует конкретную модель определения параметров и может быть легко перенастроен в соответствии с экономическим прогнозом; моделирует не конечную стоимость портфеля, а целый сценарий развития ситуации, что позволяет отслеживать изменение стоимость портфеля в зависимости от пути развития ситуации; возможность анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Разные типы проектов имеют разную уязвимость со стороны рисков, что выясняется при моделировании. Недостаток метода - его медленная сходимость, что приводит к существенным временным и вычислительным затратам; для оценок и выводов используются вероятностные характеристики, что не очень удобно для непосредственного практического применения и не удовлетворяет менеджеров проекта. Однако, несмотря на указанные недостатки, этот метод дает возможность выявить риск, сопряженный с теми проектами, в отношении которых принятое решение не претерпит изменений.