Modelowanie ryzyka kredytowego MODELOWANIE ZA POMOCA HAZARDU cz. II: CDS y - swapy kredytowe

Podobne dokumenty
r u du. Proces wartości aktywów firmy V. Proces bariery v wykorzystywany do zdefiniowania defaultu. moment defaultu τ.

Modelowanie ryzyka kredytowego Zadania 1.

Modelowanie ryzyka kredytowego MODELOWANIE ZA POMOCA HAZARDU cz.i

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LV Egzamin dla Aktuariuszy z 13 grudnia 2010 r. Część I

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXII Egzamin dla Aktuariuszy z 10 grudnia 2012 r.

Modelowanie ryzyka kredytowego MODELOWANIE ZA POMOCA HAZARDU

Inżynieria finansowa Wykład IV Kontrakty OIS/IRS/CRIS

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIX Egzamin dla Aktuariuszy z 6 kwietnia 2009 r.

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r.

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXIII Egzamin dla Aktuariuszy z 25 marca 2013 r. Część I

Ogólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia Aktuarialne - Teoria i praktyka Warszawa, 9 11 czerwca 2008

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. L Egzamin dla Aktuariuszy z 5 października 2009 r.

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXIX Egzamin dla Aktuariuszy z 8 grudnia 2014 r. Część I

Parametr Λ w populacji ubezpieczonych ma rozkład dany na półosi dodatniej gęstością: 3 f

Elementy matematyki finansowej

Wzory matematyka finansowa

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVII Egzamin dla Aktuariuszy z 5 grudnia 2005 r.

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 15 grudnia 2008 r.

Inżynieria Finansowa - Egzamin - 28 stycznia Rozwiązania zadań Wersja z dnia 1 marca 2005, z drobnymi poprawkami

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVII Egzamin dla Aktuariuszy z 26 maja 2014 r. Część I

Modelowanie ryzyka kredytowego: MODEL BLACK-COX A

8. Papiery wartościowe: obligacje

Dokumentacja Analityczna wycena instrumentów pochodnych na stopę procentową

Inżynieria Finansowa: 4. FRA i Swapy

Wstęp do analitycznych i numerycznych metod wyceny opcji

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXXIII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 marca 2016 r. Część I

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXIX Egzamin dla Aktuariuszy z 5 czerwca 2006 r. Część I. Matematyka finansowa

4.5. Obligacja o zmiennym oprocentowaniu

Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k =

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LVII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 czerwca 2011 r.

Inżynieria Finansowa: 4. FRA i IRS

REZERWY UBEZPIECZEŃ I RENT ŻYCIOWYCH

Inżynieria finansowa Wykład IV Kontrakty OIS/IRS/CIRS

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXV Egzamin dla Aktuariuszy z 30 września 2013 r.

Quantile hedging. czyli jak tanio i dobrze zabezpieczyć opcję. Michał Krawiec, Piotr Piestrzyński

Matematyka finansowa w pakiecie Matlab

Zadanie 1. Zmienne losowe X 1, X 2 są niezależne i mają taki sam rozkład z atomami:

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LXX Egzamin dla Aktuariuszy z 23 marca 2015 r. Część I Matematyka finansowa

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LVI Egzamin dla Aktuariuszy z 4 kwietnia 2011 r. Część I

Zatem, jest wartością portfela (wealth) w chwili,. j=1

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIV Egzamin dla Aktuariuszy z 3 grudnia 2007 r. Część I. Matematyka finansowa

Jak wybrać kredyt? Waldemar Wyka Instytut Matematyki Politechniki Łódzkiej. 22 listopada 2014

5.1 Stopa Inflacji - Dyskonto odpowiadające sile nabywczej

Materiały do samodzielnego kształcenia Inżynieria finansowa i zarządzanie ryzykiem. Temat wykładu: Wycena kontraktów swap

Opcje podstawowe własności.

Zadanie 1. Ilość szkód N ma rozkład o prawdopodobieństwach spełniających zależność rekurencyjną:

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 3 października 2011 r.

Inżynieria finansowa Wykład II Stopy Procentowe

Papiery wartościowe o stałym dochodzie

F t+ := s>t. F s = F t.

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy XXXV Egzamin dla Aktuariuszy z 16 maja 2005 r. Część I Matematyka finansowa

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXIII Egzamin dla Aktuariuszy - 11 października 2004 r.

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLV Egzamin dla Aktuariuszy z 17 marca 2008 r. Część I. Matematyka finansowa

Stochastyczne równania różniczkowe, model Blacka-Scholesa

Opcje - wprowadzenie. Mała powtórka: instrumenty liniowe. Anna Chmielewska, SGH,

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

UBEZPIECZENIA NA ŻYCIE

1. Ubezpieczenia życiowe

Matematyka finansowa, rozkład normalny, Model wyceny aktywów kapitałowych, Forward, Futures

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Metody iteracyjne dla hiperbolicznych równań różniczkowo-funkcyjnych

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXIV Egzamin dla Aktuariuszy z 17 czerwca 2013 r.

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXXI Egzamin dla Aktuariuszy z 15 czerwca 2015 r.

21 maja, Mocna własność Markowa procesu Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

Modele długości trwania

28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

Wycena equity derivatives notowanych na GPW w obliczu wysokiego ryzyka dywidendy

Inwestycje finansowe. Wycena obligacji. Stopa zwrotu z akcji. Ryzyko.

Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014

Instrumenty pochodne Instrumenty wbudowane

Ćwiczenia 7 - Zmienna losowa i jej rozkład. Parametry rozkładu.

OPCJE NA GPW. Zespół Rekomendacji i Analiz Giełdowych Departament Klientów Detalicznych Katowice, luty 2004

Proces rezerwy w czasie dyskretnym z losową stopą procentową i losową składką

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Prof. nadzw. dr hab. Marcin Jędrzejczyk

8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów

Strategie zabezpieczaj ce

dr hab. Marcin Jędrzejczyk

N ma rozkład Poissona z wartością oczekiwaną równą 100 M, M M mają ten sam rozkład dwupunktowy o prawdopodobieństwach:

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 czerwca 2004 r. Część I. Matematyka finansowa

mgr Katarzyna Niewińska; Wydział Zarządzania UW Ćwiczenia 2

Weryfikacja hipotez statystycznych

- zabezpieczanie za pomocą opcji

Analiza instrumentów pochodnych

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

Dokumentacja. Portal Mathfinance Wycena opcji paryskich metoda. Wiktor Madejski

Zmienne losowe. dr Mariusz Grządziel Wykład 12; 20 maja 2014

Sposób wyliczania depozytów zabezpieczających oraz zasady wyceny instrumentów pochodnych i transakcji repo

Wycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne

Opcje giełdowe. Wprowadzenie teoretyczne oraz zasady obrotu

ZARZĄDZANIE RYZYKIEM STOPY PROCENTOWEJ. dr Grzegorz Kotliński; Katedra Bankowości AE w Poznaniu

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Inżynieria finansowa Ćwiczenia III Stopy Forward i Kontrakt FRA

INSTRUMENTY POCHODNE OPCJE EUROPEJSKIE OPCJE AMERYKAŃSKIE OPCJE EGZOTYCZNE

Modelowanie krzywej dochodowości

Greckie współczynniki kalkulowane są po zamknięciu sesji na podstawie następujących danych:

dr hab. Renata Karkowska 1

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Transkrypt:

Modelowanie ryzyka kredytowego MODELOWANIE ZA POMOCA FUNKCJI HAZARDU cz. II: CDS y - swapy kredytowe Mariusz Niewęgłowski Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych, Politechniki Warszawskiej Warszawa 2014 hazardu Warszawa 2014 1 / 23

CDS - Swapy kredytowe (Credit Default Swap) CDS jest kontraktem pomiędzy dwoma stronami (kontrahentami) A i B zwiazanym z defaultem firmy C, B umawia się, że w momencie τ wypłaci wypłatę Z stronie A w przypadku defaultu firmy C przed upływem terminu wygaśnięciem kontraktu. Jeżeli nie będzie defaultu przed terminem wygaśnięcia kontraktu strona B nic nie płaci. Strona A płaci pewne ustalone kwoty za ochronę przed defaultem. Opłaty dokonywane sa w regularnych momentach czasu do momentu wygaśnięcia kontraktu lub defaultu (jeżeli ten nastapi pierwszy). Zwykle opłaty składaja się z kwoty c i wypłacanej w T i (stała noga CDS a). Wypłata na wypadek defaultu jest nazywana noga defaultu. hazardu Warszawa 2014 2 / 23

CDS - Swapy kredytowe (Credit Default Swap) Strona A zwykle nie może anulować kontraktu. Może natomiast przenieść kontrakt na stronę D. D będzie wpłacać opłaty za ochronę i otrzyma wypłatę w przypadku defaultu. Może się zdażyć, że strona D może zarzadać(lub zapłacić) pewnej dodatkowej opłaty za zgodę na przeniesienie kontraktu. hazardu Warszawa 2014 3 / 23

Stylizowane CDS y Założenie C : Załóżmy, że stopy procentowe sa zerowe, r = 0. Definicja Stylizowanym CDS em o stałym spreadzie κ i wypłata zastępcza w momencie defaultu δ nazywamy wypłatę (0, A,, Z, τ), gdzie Z (t) = δ(t), A t = κt Lemat Funkcja δ : [0, T ] R reprezentuje zabezpieczana wypłatę. Stała κ nazywa się spreadem (premia) CDS a (stopa CDS a). Cena ex-dividend CDS a wygasajacego w T o spreadzie κ jest dany wzorem ( ) S t (κ) = E Q δ(τ)1 {t<τ T } + 1 {t<τ} κ(τ T t) H t hazardu Warszawa 2014 4 / 23

Stylizowane CDS y Lemat Cena ex-dividend CDS a wygasajacego w T o spreadzie κ jest dany wzorem ( 1 T T ) S t (κ) = 1 {t<τ} δ(u)dg(u) κ G(u)du. G(t) t t Widzimy, że mamy S t (κ) = 1 {t<τ} St (κ), t [0, T ], gdzie S t (κ) jest cena ex-dividend przed defaultem CDS a hazardu Warszawa 2014 5 / 23

Rynkowy CDS spread Załóżmy że kontrakt CDS był zawarty w s t w taki sposób, że jego cena poczatkowa była 0. Rynkowym CDS em rozpoczętym w s jest kontrakt CDS którego wartość w momencie rozpoczęcia jest równa 0. Rynkowym CDS Spread dla momentu T nazywamy taki poziom spreadu κ = κ(s, T ) który sprawia, że kontrakt CDS rozpoczynany w s o terminie wygaśnięcia T jest warty 0 w momencie rozpoczęcia. Rynkowy CDS spread jest więc określony przez równanie S s (κ(s, T )) = 0 hazardu Warszawa 2014 6 / 23

Rynkowy CDS spread Rynkowy CDS κ(s, T ) jest więc rozwiazaniem równania ( 1 T T ) δ(u)dg(u) κ(s, T ) G(u)du = 0 G(s) s s Stad mamy dla każdego s [0, T ]: κ(s, T ) = T s T s δ(u)dg(u) G(u)du hazardu Warszawa 2014 7 / 23

Rynkowy CDS spread - przykład Niech δ(t) = δ, F(t) = 1 e γt przy mierze Q. Wtedy Z ostaniego wzoru mamy Z ostaniego wzoru mamy S t (κ) = 1 {t<τ} (δγ κ)γ 1 (1 e γ(t t) ) κ(s, T ) = δγ, s [0, T ). κ(s, T ) = δγ, s [0, T ). Czyli rynkowy CDS spread jest niezależny of s!! W konsekwencji cena rynkowego CDS a rozpoczętego w s jest równa zero w dowolnym momencie t [s, T ]. Tak nie jest w rzeczywistości! hazardu Warszawa 2014 8 / 23

Kalendarzowy - rynkowy CDS spread Cena ex-dividend dla t [0, T ] kontraktu CDS zawartego w s t po rynkowym spreadzie może być zwiazana z aktualnym rynkowym spreadem Istotna wielkościa jest tzw. kalendarzowy spread t.j. Mamy S t (κ(s)) = 1 {t<τ} (κ(t) κ(s)) Interpretacja T t 1 {t<τ} ν(t, s) = κ(t, T ) κ(s, T ) G(u)du G(t) T t G(u)du G(t) = 1 {t<τ} ν(t, s) T t ( T ) = 1 {t<τ} E Q 1 {u<τ} du H t t G(u)du G(t) hazardu Warszawa 2014 9 / 23

Dynamika cen CDS ów Załóżmy że τ ma funkcję intensywności γ, tzn t G(t) = Q(τ > t) = exp( γ(u)du) 0 Jaka jest dynamika ceny ex-dividend CDS a o spreadzie κ rozpoczętego w s < T? Dynamika na przedziale [s, T ] jest ds t (κ) = S t (κ)dm t + (1 H t )(κ δ(t)γ(t))dt gdzie M jest H-martyngałem przy mierze Q, zadanym wzorem M t = H t t 0 (1 H u )γ(u)du, t 0. hazardu Warszawa 2014 10 / 23

Strategie inwestycji z CDS ami Definicja Strategia φ = (φ 0, φ 1, C) jest samofinansujaca się jeżeli proces bogactwa V (φ) zdefiniowany spełnia V t (φ) = φ 0 t + φ 1 t S t (κ) dv t (φ) = φ 1 t ds t (κ) + φ 1 t dd t dc t gdzie S(κ) jest cena ex-dividend CDS a z procesem dywidend D. Jeżeli mamy V 0, φ 1, C to można znaleźć φ 0 (jedyne) takie że strategia (φ 0, φ 1, C) jest samofinansujaca. Jest ona dana wzorem φ 0 t = V 0 + t 0 φ 1 uds u (κ) + t 0 φ 1 udd u (C t C 0 ) φ 1 t S t (κ) hazardu Warszawa 2014 11 / 23

Replikacja za pomoca CDS ów Definicja Strategia (φ, C) replikuje wypłatę (X, A, Z, τ) jeżeli Proces φ = (φ 1, φ 2 ) oraz V (φ, C) sa zatrzymane w τ T C(τ t) = A(τ t), t [0, T ]. φ jest samofinansujaca się. V τ T (φ, C) = X1 {τ>t } + Z (τ)1 {τ T } hazardu Warszawa 2014 12 / 23

Replikacja: Wstęp Cena ex-dividend wypłaty (X, A, Z, τ) ma postać π t = 1 {t<τ} π(t), gdzie π(t) = Z (t) + Ã(t), t [0, T ), gdzie Z (t) = 1 ( T XG(T ) G(t) Ã(t) = 1 G(t) T t G(u)dA(u). Mamy π 0 = π(0) = π 0 ponadto mamy dynamiki d π(t) = γ(t)( π(t) Z (t))dt da t, t ) Z (u)dg(u), dπ t = π(t )dm t γ(t)(1 H t )Z (t)dt da(t τ), d π t = (Z (t) π(t ))dm t. hazardu Warszawa 2014 13 / 23

Replikacja/Hedging Proposition Załóżmy, że S t (κ) δ(t) dla kazdego t [0, T ]. Niech φ 1 t = φ 1 (t τ) gdzie φ 1 jest funkcja na [0, T ] dana wzorem φ 1 (t) = Z (t) π(t ) δ(t) S t (κ), ponadto niech t τ φ 0 (t) = π(0) + φ 1 (u)dsu(κ) c A(t τ) φ 1 t S t (κ). 0 Wtedy strategia ((φ 0, φ 1 ), A) replikuje wypłatę (X, A, Z, τ). hazardu Warszawa 2014 14 / 23

Replikacja za pomoca CDS ów: Dowód Wystarczy szukać, V 0, φ 1, C. Załóżmy, że mamy strategie replikujac a (φ, C) wtedy C = A. Stad dv t (φ, A) = φ 1 t dst c (κ) dc(t τ) Biorac φ 1 jak w założeniach = φ 1 t (δ(t) S t (κ))dm t da(t τ) dv t (φ, A) = (Z (t) π(t))dm t da(t τ) Jeżeli dodatkowo V 0 = π(0) to V (φ, A) = π na [0, T τ) Pozostaje pokazać, że V T τ (φ, A) = X1 {τ>t } + Z (τ)1 {τ T } hazardu Warszawa 2014 15 / 23

Replikacja za pomoca CDS ów : Dowód cd. W tym celu rozpatrzmy dwa przypadki Jeżeli τ T to V τ = V τ + V τ = π(τ) + (Z (τ) π(τ)) = Z (τ) Jeżeli τ > T to V T = π(t ) = X hazardu Warszawa 2014 16 / 23

CDS - rzeczywista implementacja Notacja t 0 data zawarcia kontraktu, T termin wygaśnięcia, Moment defaultu - zmienna losowa τ Spread CDS a jest oznaczany κ(t ), wypłata zastępcza R, {t j : j = 0, 1,..., N}, gdzie 0 = t 0 i T N = T oznacza terminy płatności premi (tzw. tenory), okres naliczania premi jest t j t j 1 (jako część roku) tzn. że płatności sa wielkości κ(t )(t j t j 1 ) jeżeli nie było defaultu w okresie (t j 1, t j ] Proces indykatora defaultu H t = 1 {t τ} Czynnik dyskontujacy β ( t ) β(t) = exp r(s)ds 0 hazardu Warszawa 2014 17 / 23

CDS - rzeczywista implementacja Zdyskontowane przepływy skumulowane z nogi premii CDS a Noga premii = κ(t ) co jest czasami przybliżane Noga premii κ(t ) N j=1 tj β(t j ) (1 H u )du t j 1 N β(t j )(t j t j 1 )1 {τ>tj } j=1 hazardu Warszawa 2014 18 / 23

CDS - rzeczywista implementacja Zdyskontowane skumulowane przepływy z nogi zabezpieczanej CDS a ProtectionLeg = Jak wyceniamy? T 0 (1 R)β(t)dH t = β(τ)(1 R)1 {τ T } hazardu Warszawa 2014 19 / 23

CDS - rzeczywista implementacja Zakładamy istnienie miary martyngałowej/wyceniajacej P. Zakładamy niezależność τ od stóp procentowych przy P Wartosc nogi premii κ(t ) oraz N B(0, t j )(t j t j 1 )P (τ > t j ) j=1 N Wartosc nogi zab. (1 R) B(0, t j )(P (τ > t j 1 ) P (τ > t j )) j=1 hazardu Warszawa 2014 20 / 23

CDS - rzeczywista implementacja Uczciwy (rynkowy) spread κ 0 (T ) w momencie 0 κ 0 (T ) (1 R) N j=1 B(0, t j)(p (τ > t j 1 ) P (τ > t j )) N j=1 B(0, t j)(t j t j 1 )P (τ > t j ) Spread κ 0 (T ) nie zależy od nominału, ale zależy od R oraz maturity T P (τ > t j ) można wyznaczyć na podstawie np. cen obligacji Nie należy stosować historycznych estymacji prawdopodobieństw defaultu! hazardu Warszawa 2014 21 / 23

CDS - rzeczywista implementacja Martyngałowe prawdopodobieństwa P (τ > t j ) można również wyznaczyć na podastawie cen CDS-ów )(zamiast cen obligacji) Możne ich następnie użyć do wyceny bardziej skopmlikowanych instrumentów Załóżmy, że obserwujemy kwotowania CDS ów o różnych maturity T 1, T 2,..., T m oraz tenorach gdzie t0 i = 0 i t N i czyli mamy {t i j, j = 0, 1,... N i} = T i dla i = 1,..., m κ 0 (T 1 ), κ 0 (T 2 ),..., κ 0 (T m ) hazardu Warszawa 2014 22 / 23

Implikowane rozkład τ z CDS-ów:Bootstrapping Możemy teraz skalibrować model intensywności z przedziałami stała intensywnościa tzn. ( t ) P (τ > t) = exp γ(u)du 0 gdzie γ jest stała pomiędzy datami T i 1 oraz T i, gdzie T 0 = 0, używajac κ 0 (T i ) (1 R i) N i j=1 B(0, t j)(p (τ > tj 1 i ) P (τ > tj i)) Ni j=1 B(0, ti j )(ti j tj 1 i )P (τ > tj i) możemy wyznaczyć implikowana intensywność defaultu (tzw. Bootstrapping) kładac κ(t i ) = η(t i ) gdzie η(t i ) sa rynkowymi kwotowaniami spreadów. hazardu Warszawa 2014 23 / 23