<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>InvesTHOUGHT(dot)com &#187; волатильность</title>
	<atom:link href="http://blog.investhought.com/archives/tag/%d0%b2%d0%be%d0%bb%d0%b0%d1%82%d0%b8%d0%bb%d1%8c%d0%bd%d0%be%d1%81%d1%82%d1%8c/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>http://blog.investhought.com</link>
	<description>Биржевой курс зависит от того, кого на данный мо­мент больше: акций или идиотов. (c) Андре Костолани</description>
	<lastBuildDate>Thu, 09 Dec 2010 17:22:34 +0000</lastBuildDate>
	<language>en</language>
	<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
	<generator>http://wordpress.org/?v=3.0</generator>
		<item>
		<title>Справка по оценке волатильности</title>
		<link>http://blog.investhought.com/archives/301</link>
		<comments>http://blog.investhought.com/archives/301#comments</comments>
		<pubDate>Tue, 05 Jan 2010 22:51:36 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Nicholas</dc:creator>
				<category><![CDATA[Модели]]></category>
		<category><![CDATA[BIS]]></category>
		<category><![CDATA[RiskMetrics 1994]]></category>
		<category><![CDATA[RiskMetrics 2006]]></category>
		<category><![CDATA[volatility]]></category>
		<category><![CDATA[волатильность]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.investhought.com/?p=301</guid>
		<description><![CDATA[Справка к отчету по волатильности Единичный интервал времени &#8211; единичный горизонт, соответствует одному бизнес дню. Горизонт прогнозирования &#8211; один бизнес день. Горизонт расчета (N) &#8211; 253 единичных интервала.   Equal Weight Equal Weight (EqW) &#8211; Simple Historical Volatility (SHV) — волатильность рассчитываемая методом простой (равновзвешенной) скользящей средней (SMA). Формула расчета: Где:   Exponential Weighted Moving Average [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>Справка к <a href="http://blog.investhought.com/vol">отчету</a> по волатильности</p>
<p>Единичный интервал времени &#8211; единичный горизонт, соответствует одному бизнес дню. Горизонт прогнозирования &#8211; один бизнес день. Горизонт расчета (<em>N</em>) &#8211; 253 единичных интервала.</p>
<p> </p>
<p><strong>Equal Weight</strong><br />
Equal Weight (EqW) &#8211; Simple Historical Volatility (SHV) — волатильность рассчитываемая методом простой (равновзвешенной) скользящей средней (SMA). Формула расчета:<span id="more-301"></span></p>
<p style="padding-left: 30px;"><img class="alignnone" title="Equal Weight (EqW)" src="http://investhought.com/IMGSTORAGE/rm2006/SEqW.GIF" alt="" /></p>
<p>Где:</p>
<p style="padding-left: 30px;"><img class="alignnone" title="Returnable" src="http://investhought.com/IMGSTORAGE/rm2006/xi.GIF" alt="" /></p>
<p style="padding-left: 30px;"><img class="alignnone" title="Mean Returnable (EqW)" src="http://investhought.com/IMGSTORAGE/rm2006/meaneqw.GIF" alt="" /></p>
<p style="padding-left: 30px;"> </p>
<p><strong>Exponential Weighted Moving Average (EWMA)</strong><br />
RiskMetrics 1994 (RM1994) &#8211; Exponential Historical Volatility (EHV) — волатильность рассчитываемая методом экспоненциально-взвешенной скользящей средней. Формула расчета:</p>
<p style="padding-left: 30px;"><img class="alignnone" title="EWMA" src="http://investhought.com/IMGSTORAGE/rm2006/ewma.GIF" alt="" /></p>
<p>Где:</p>
<p style="padding-left: 30px;"><img class="alignnone" title="Sigma(1)" src="http://investhought.com/IMGSTORAGE/rm2006/ewma1.GIF" alt="" /></p>
<p style="padding-left: 30px;"><img class="alignnone" title="Mean Returnable (EWMA)" src="http://investhought.com/IMGSTORAGE/rm2006/ewmamean.GIF" alt="" /></p>
<p> </p>
<p>За значение &laquo;лямбды&raquo; принимается 0.06. Значение &laquo;единичка минус лямбда&raquo;, сообтветственно равняется 0.94, что является значением по умолчанию для коэффициента при волатильности за предыдущий период.</p>
<p><strong> </strong> </p>
<p><strong>The RiskMetrics 2006 methodology</strong></p>
<p>RM2006. &laquo;Механизм&raquo; оценки:</p>
<p style="padding-left: 30px;"><img class="alignnone" title="RM2006" src="http://investhought.com/IMGSTORAGE/rm2006/rm2006.GIF" alt="" /></p>
<p>Где</p>
<p style="padding-left: 30px;"><img class="alignnone" title="Default (rm2006)" src="http://investhought.com/IMGSTORAGE/rm2006/default.GIF" alt="" /></p>
<p>EWMA &#8211; волатильность для k определяется аналогично модели rm1994.</p>
<p> </p>
<p><strong>R e f e r e n c e :</strong><br />
_____________________________________________________________</p>
<ul>
<li>Gilles Zumbach The RiskMetrics 2006 methodology – Geneva: RiskMetrics Group, 2006</li>
<li>RiskMetrics (ТМ) —Technical Document Fourth Edition, 1996: New York December 17, 1996</li>
</ul>
<p> </p>
<address>Disclaimer: Информация, содержащаяся в данном документе, представлена исключительно с академическим интересом и не является публичной офертой, советом или рекомендацией к купле/продаже каких-либо финансовых инструментов или принятию каких-либо решений относительно инвестирования в те или иные инструменты. При этом автор документа не несёт ответственности за возникшие убытки в связи с использованием содержащейся в документе информации и приложений. Инвестирование всегда сопряжено с риском, в связи с чем инвесторам необходимо провести самостоятельный анализ ситуации и объектов инвестирования перед вложением средств. Любое использование представленных материалов и приложений подразумевает согласие пользователя с заявлением автора о снятии с него ответственности.</address>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>http://blog.investhought.com/archives/301/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>Репликация колл-опциона американского стиля (описание алгоритма)</title>
		<link>http://blog.investhought.com/archives/276</link>
		<comments>http://blog.investhought.com/archives/276#comments</comments>
		<pubDate>Fri, 25 Dec 2009 14:30:34 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Nicholas</dc:creator>
				<category><![CDATA[Деривативы]]></category>
		<category><![CDATA[Модели]]></category>
		<category><![CDATA[derivatives]]></category>
		<category><![CDATA[Financial Engineering]]></category>
		<category><![CDATA[option]]></category>
		<category><![CDATA[quantitative finance]]></category>
		<category><![CDATA[replication]]></category>
		<category><![CDATA[волатильность]]></category>
		<category><![CDATA[опцион]]></category>
		<category><![CDATA[репликация]]></category>
		<category><![CDATA[Финансовый инжиниринг]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.investhought.com/?p=276</guid>
		<description><![CDATA[Дискретная модель. Время действия опциона, от момента когда он выписывается и заканчивая моментом экспирации, разбивается на N периодов (этапов). По завершению периода N, то есть в момент экспирации цена опциона совпадает с его внутренней стоимостью. Далее, по окончанию периода N-1, цена опциона определяется, согласно модели Блэка-Шоулза для простого европейского ванилла колл-опциона, со страйком равным страйку [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>Дискретная модель. Время действия опциона, от момента когда он выписывается и заканчивая моментом экспирации, разбивается на <em>N</em> периодов (этапов). По завершению периода <em>N</em>, то есть в момент экспирации цена опциона совпадает с его внутренней стоимостью. Далее, по окончанию периода<em> N</em>-1, цена опциона определяется, согласно модели Блэка-Шоулза для простого европейского ванилла колл-опциона, со страйком равным страйку моделируемого американского колл-опциона. <a href="http://blog.investhought.com/archives/260">Вычисляется &laquo;барьер&raquo;</a>, то есть точка, в которой дельта опциона впервые (при увеличении цены, начиная со страйка) принимает значение в &laquo;единичку&raquo;. <span id="more-276"></span></p>
<p>В реальной жизни, цена опциона до экспирации не может быть меньше его внутренней стоимость, иначе возникает возможность арбитража. Чтобы &laquo;искусственно&raquo; избежать данной &laquo;аномалии&raquo;, при не противоречии модели Блэка-Шоулза, к рассматриваемому европейскому опциону в количестве одной единицы <a href="http://blog.investhought.com/archives/222">добавляют еще один европейский ванилла колл-опцион </a>со страйком, равным цене &laquo;барьера&raquo; и экспирацией в по завершению <em>N</em>-1 периода, в количестве «единичка» за минусом дельта рассматриваемой европейской опции в точке &laquo;барьера&raquo;.</p>
<p>Таким образом, имеем портфель из двух европейских колл-опционов, если конечно существует в &laquo;барьер&raquo;, в противном случае портфель будет состоять из одного опциона.</p>
<p>Рассмотрим момент завершения периода <em>N</em>-2. Вычислим &laquo;барьер&raquo; теперь уже для портфеля опционов, экспирация первого через два этапа, второго (если он существует) через один этап. Если на данном этапе &laquo;барьер&raquo; существует, то к имеющимся опционам добавляют еще один, со страйком в цене &laquo;барьера&raquo; и в количестве, равном &laquo;единичка&raquo; за минусом дельта портфеля в точке &laquo;барьера&raquo;.</p>
<p>Увеличиваем время до экспирации опционов на один этап, и рассматриваем завершение <em>N</em>-3 периода по рассмотренной схеме.</p>
<p>И так далее &#8230; пока не дойдем до окончания первого периода.</p>
<p><em>Пример</em>: free risk rate 10% годовых, волатильность цены базового актива (например, бездивидендого фьючерса акцию) 30%, цена андерлаинга 100$, страйк 100$, время до экспирации ровно один год. Десятипериодная модель.</p>
<table style="width: 192pt; border-collapse: collapse;" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0" width="256">
<colgroup span="1">
<col style="width: 48pt;" span="4" width="64"></col>
</colgroup>
<tbody>
<tr style="height: 26.25pt;" height="35">
<td style="width: 48pt; height: 26.25pt; text-align: center;" width="64" height="35"><strong>No</strong></td>
<td style="width: 48pt; text-align: center;" width="64"><strong>Strike, $</strong></td>
<td style="width: 48pt; text-align: center;" width="64"><strong>Expiry, years</strong></td>
<td style="width: 48pt; text-align: center;" width="64"><strong>Quantity, units</strong></td>
</tr>
<tr style="height: 13.5pt;" height="18">
<td style="height: 13.5pt; text-align: center;" height="18">1</td>
<td align="right">100.00</td>
<td align="right">1</td>
<td align="right">1.0000</td>
</tr>
<tr style="height: 12.75pt;" height="17">
<td style="height: 12.75pt; text-align: center;" height="17">2</td>
<td align="right">117.61</td>
<td align="right">0.9</td>
<td align="right">0.0490</td>
</tr>
<tr style="height: 12.75pt;" height="17">
<td style="height: 12.75pt; text-align: center;" height="17">3</td>
<td align="right">134.74</td>
<td align="right">0.8</td>
<td align="right">0.0362</td>
</tr>
<tr style="height: 12.75pt;" height="17">
<td style="height: 12.75pt; text-align: center;" height="17">4</td>
<td align="right">138.57</td>
<td align="right">0.7</td>
<td align="right">0.0211</td>
</tr>
<tr style="height: 12.75pt;" height="17">
<td style="height: 12.75pt; text-align: center;" height="17">5</td>
<td align="right">143.96</td>
<td align="right">0.6</td>
<td align="right">0.0385</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p> </p>
<p>Стоимость портфеля 11.15$.  Для сравненя: стоимость европейской простой ванилла колл-опции с теме же параметрами 10.78$.</p>
<p> <img class="aligncenter size-full wp-image-284" title="Repl1" src="http://blog.investhought.com/wp-content/uploads/2009/12/Repl1.JPG" alt="Repl1" width="311" height="281" /></p>
<p><img class="aligncenter size-full wp-image-285" title="Repl2" src="http://blog.investhought.com/wp-content/uploads/2009/12/Repl2.JPG" alt="Repl2" width="309" height="258" /></p>
<p> </p>
<p>________________________________________________</p>
<p><strong>Referece:</strong></p>
<p>[1] Valuing American options in the presence of user-defined smiles and time-dependent volatility: scenario analysis, model stress and lower-bound pricing applications.// Peter Jackel Riccardo Rebonato Quantitative Research Centre, The Royal Bank of Scotland 135 Bishopsgate, London EC2M 3UR August 7th, 2000</p>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>http://blog.investhought.com/archives/276/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
		<item>
		<title>Индикатор систематического риска: Спрэд доходности T-Bond10Y – BAA</title>
		<link>http://blog.investhought.com/archives/182</link>
		<comments>http://blog.investhought.com/archives/182#comments</comments>
		<pubDate>Sat, 17 Oct 2009 22:26:14 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Nicholas</dc:creator>
				<category><![CDATA[Исследования]]></category>
		<category><![CDATA[Модели]]></category>
		<category><![CDATA[Рынки]]></category>
		<category><![CDATA[BAA]]></category>
		<category><![CDATA[CAPM]]></category>
		<category><![CDATA[S&P500]]></category>
		<category><![CDATA[Spread]]></category>
		<category><![CDATA[T-Bonds]]></category>
		<category><![CDATA[US-Treasure]]></category>
		<category><![CDATA[волатильность]]></category>
		<category><![CDATA[Кредитный спрэд]]></category>
		<category><![CDATA[систематический риск]]></category>
		<category><![CDATA[Теханализ]]></category>
		<category><![CDATA[Фунд. анализ]]></category>

		<guid isPermaLink="false">http://blog.investhought.com/?p=182</guid>
		<description><![CDATA[Кредитные спрэды &#8211; проверенный индикатор систематического риска. В отличие от волатильности рынка акций, спрэды отражают ожидания участников в текущий момент времени, а не постфактум. Сравним волатильность рынка акций и спрэд по облигациям рейтинга BAA (то есть далеко не самые надежные корпоративные &#171;бумажные&#187; долги). В CAPM, ex ante, связь между ожидаемой доходностью и риском данных двух [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p>Кредитные спрэды &#8211; проверенный индикатор систематического риска. В отличие от волатильности рынка акций, спрэды отражают ожидания участников в текущий момент времени, а не постфактум.</p>
<p>Сравним волатильность рынка акций и спрэд по облигациям рейтинга BAA (то есть далеко не самые надежные корпоративные &laquo;бумажные&raquo; долги). В CAPM, ex ante, связь между ожидаемой доходностью и риском данных двух классов инструментов будет со знаком &laquo;полюс&raquo;. И в целом, и в случае с отдельными корпорациями, динамика акций находится в зависимости от исполнения эмитентами своих обязательств по долгам.<span id="more-182"></span></p>
<p style="TEXT-ALIGN: center"><img class="size-full wp-image-185 aligncenter" title="TSer" src="http://blog.investhought.com/wp-content/uploads/2009/10/TSer.GIF" alt="TSer" width="507" height="301" /></p>
<p>Так как собственно спрэд доходности не является характеристикой риска в терминах портфельной теории, воспользуемся показателем &laquo;волатильности&raquo; портфеля облигаций, основываясь на следующих суждениях: </p>
<p>Пусть по облигации в момент погашения будет дефолт с вероятностью в <em>P</em>, в этом случае потери составят -100%. Либо эмитент в полном объеме исполнит свои обязательства (Risk-Neutral Probabilities c reсovery rate 0%)*. Тогда</p>
<blockquote><p><em>r</em> = -<em>P</em> + <em>b</em> * ( 1 &#8211; <em>P</em> ), где</p>
<p><em>r</em> &#8211; доходность гособлигаций,<br />
<em>b</em> &#8211; доходность корпоративных облигаций,<br />
<em>P</em> &#8211; вероятность дефолта по корпоративным облигациям.</p></blockquote>
<p>Откуда:</p>
<blockquote><p><em>P</em> = ( <em>b</em> &#8211; <em>r</em> ) / ( 1 + <em>b</em> ).</p></blockquote>
<p>Зная вероятности, оценим дисперсию:</p>
<blockquote><p><em>v </em>= <em>P</em> +<em> b</em>^2 * ( 1 &#8211; <em>P</em> ) &#8211; <em>r</em>^2,</p></blockquote>
<p>и &laquo;сигму&raquo;, исходя из того, что:</p>
<blockquote><p><em>s</em>^2 = <em>v</em>/120*,где<br />
<em>s</em> &#8211; &laquo;сигма&raquo; (СКО).</p></blockquote>
<p>Будем исследовать зависимость между кредитным спрэдом на конец предыдущего месяца, и дневные колебания рынка акций (по S&#038;P500) в течение следующего. Для того чтобы снизить влияние &laquo;шума&raquo; несколько усредним, точнее сгруппируем данные.</p>
<p><strong>1. Группировка по времени (по 12 месяцев).</strong></p>
<p>Упорядочим данные в порядке возрастания риска облигаций. В качестве экзогенной переменной будет верхняя граница интервалов в 12 месяцев показателей риска облигаций, рассчитанная на основании спрэда, а в качестве эндогенной переменной будет выступать &laquo;сигма&raquo; дневных колебаний S&amp;P500 по данным 12 месяцев.</p>
<p style="TEXT-ALIGN: center"><img class="size-full wp-image-186 aligncenter" title="StDev" src="http://blog.investhought.com/wp-content/uploads/2009/10/StDev.GIF" alt="StDev" width="507" height="342" /></p>
<p>Учитывая, что в CAPM связь между рисками отдельных классов не будет линейной (по крайней мере в данном случае связь между &laquo;сигмами&raquo; активов не будет линейной), приближать исходные данные линейной функцией не вполне корректно. Более четкая связь, в терминах R-квадрат, будет наблюдаться между дисперсиями доходности активов (R-квадрат примерно равен 36%).</p>
<p style="TEXT-ALIGN: center"><img class="size-full wp-image-187 aligncenter" title="Var" src="http://blog.investhought.com/wp-content/uploads/2009/10/Var.GIF" alt="Var" width="507" height="343" /></p>
<p><strong>2. Группировка по времени (по 117 месяцев).</strong></p>
<p>Конечно, качество данных оставляет желать лучшего, и уравнение построенное при группировке данных первым способом вряд ли можно применять в прогнозировании волатильности рынка акций. Примерно с тем же уcпехом можно применять результаты группировки по 117 месяцев &#8211; шесть равных интервалов с 1953 по 2009 гг.</p>
<p style="TEXT-ALIGN: center"><img class="size-full wp-image-188 aligncenter" title="RM" src="http://blog.investhought.com/wp-content/uploads/2009/10/RM.GIF" alt="RM" width="507" height="375" /></p>
<p><strong>3. Группировка по СКО облигаций (с шагом по 0.25%).</strong></p>
<p style="TEXT-ALIGN: center"><img class="size-full wp-image-189 aligncenter" title="RS" src="http://blog.investhought.com/wp-content/uploads/2009/10/RS.GIF" alt="RS" width="507" height="375" /></p>
<p style="TEXT-ALIGN: left">Выводы: и априорно и статистически, имеет место зависимость между спрэдом на рынке корпоративных облигаций и волатильностью рынка акций.</p>
<p style="TEXT-ALIGN: center"><img class="size-full wp-image-190  aligncenter" title="Table" src="http://blog.investhought.com/wp-content/uploads/2009/10/Table.GIF" alt="Table" width="256" height="305" /></p>
<p>_____________________________________________<br />
*основная цель &#8211; переход от спрэда в пунктах к теоретической сигме модельного портфеля. Поскольку данный ход не ориентирована исчерпывающий анализ кредитных рисков на рынке корпоративных облигаций, подобного приближения будет более чем достаточно.<br />
**деление на 120 (10 лет = 120 месяцев, исследовались доходности 10-них облигаций), осуществляется исключительно ради удобства визуального сравнения данных. Никакой смысловой нагрузки эта операция не несёт.</p>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>http://blog.investhought.com/archives/182/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
	</channel>
</rss>

