Читаем Опционы полностью

Признавая, что с практической точки зрения VaR намного удобнее в использовании, чем стандартное отклонение, концептуально эти показатели ничем друг от друга не отличаются. В этом легко убедиться, рассмотрев методику вычисления VaR. Существуют три основных способа расчета: аналитический, исторический и методом Монте-Карло. Аналитический метод основан на использовании параметров выбранного распределения доходностей. Чаще всего используется логнормальное распределение (несмотря на его многочисленные недостатки). Поскольку основным параметром данного распределения является стандартное отклонение (второй параметр, математическое ожидание цены, обычно принимается равным текущей цене актива), можно утверждать, что VaR является всего лишь показателем, производным от стандартного отклонения. Исторический метод предполагает использование изменений цен актива, произошедших за определенный промежуток времени в прошлом. Поскольку стандартное отклонение рассчитывается на основе тех же данных, оба показателя сильно коррелируют между собой и, по сути, выражают одну и ту же величину. С помощью метода Монте-Карло генерируется множество случайных вариантов цены актива. И вновь алгоритм генерации цен основан на использовании функции плотности вероятности определенного распределения. В качестве распределения обычно используется логнормальное, основным параметром которого, как и в случае применения аналитического метода, является стандартное отклонение. Из вышесказанного следует, разработка показателя VaR добавила удобства пользователям, но не привела к созданию новых принципов оценки рисков.

Вычисление риска портфеля, состоящего из линейных активов, не представляет большой сложности. В большинстве случаев стандартное отклонение и VaR такого портфеля вычислимы с помощью аналитических методов, для чего достаточно знать стандартное отклонение каждого инструмента, его долю в составе портфеля, а также необходимо иметь ковариационную матрицу. Последнее необходимо для того, чтобы учесть эффект диверсификации, заключающийся в снижении риска портфеля в результате включения в его состав слабо коррелирующих активов (или активов с отрицательными корреляциями). Риск портфеля, включающего нелинейные инструменты, невозможно вычислить аналитически. Для этого приходится пользоваться методами числового моделирования, самым распространенным из которых является метод Монте-Карло.

3.1.2. Оценка риска опционов

Традиционные методы оценки риска, применяемые для линейных активов, непригодны для финансовых инструментов, имеющих нелинейную платежную функцию. Это объясняется тем, что распределение доходностей нелинейных активов ненормально. Например, опцион колл имеет неограниченный потенциал прибыли, вследствие чего правый хвост распределения его доходностей ничем не ограничен. Однако, ввиду того что максимально возможный убыток не может превосходить величину премии, уплаченной при открытии позиции, левый хвост распределения ограничен данной величиной. Вследствие этого распределение доходностей несимметрично и даже приближенно не может считаться нормальным. Применение логарифмической трансформации не решает эту проблему, как в случае с линейными активами. (Хотя использование логарифмической трансформации приближает распределение доходностей линейных активов к нормальному, существует множество доказательств отклонения распределения логарифмов доходностей от законов нормального распределения. Тем не менее в данном случае речь идет лишь об отклонениях, в то время как для нелинейных активов распределение доходностей даже не приближается к нормальному распределению.)

Несмотря на вышесказанное, при соблюдении определенных условий, методы, применяемые для оценки риска линейных активов, могут использоваться для нелинейных инструментов. Например, хотя VaR опциона не может быть вычислен аналитически, его можно рассчитать с помощью методики Монте-Карло. Однако при создании автоматизированных стратегий, ориентированных на торговлю опционами, эти методы могут использоваться только в качестве вспомогательных инструментов оценки рисков. Основными должны быть специальные методы, учитывающие специфику нелинейных активов в общем и опционов в частности.

Общепринятым средством оценки рисков отдельных опционов являются «греки», выражающие изменение стоимости опциона при небольшом изменении заданной переменной. Эти показатели можно интерпретировать, как чувствительность опциона к изменениям переменной. В качестве переменных выступают цена базового актива, волатильность, время и процентная ставка. Эти величины могут рассматриваться как «факторы риска», вызывающие колебания в стоимости опционов.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Строить. Неортодоксальное руководство по созданию вещей, которые стоит делать
Строить. Неортодоксальное руководство по созданию вещей, которые стоит делать

Тони Фаделл возглавлял команды, создавшие iPod, iPhone и Nest Learning Thermostat, и за 30 с лишним лет работы в Кремниевой долине узнал о лидерстве, дизайне, стартапах, Apple, Google, принятии решений, наставничестве, сокрушительных неудачах и невероятных успехах столько, что хватило бы на целую энциклопедию. Тони использует примеры, которые мгновенно захватывают внимание, например, процесс создания самых первых iPod и iPhone. Каждая глава призвана помочь читателю решить проблему, с которой он сталкивается в данный момент - как получить финансирование для своего стартапа, уйти с работы или нет, или просто как вести себя с придурком в соседнем кабинете. Тони прокладывал свой путь к успеху рядом с такими наставниками, как Стив Джобс и Билл Кэмпбелл, иконами Кремниевой долины, которые снова и снова добивались успеха. Но Тони не следует кредо Кремниевой долины, согласно которому для создания чего-то великого необходимо изобретать все с нуля. Его советы нестандартны, потому что они старой закалки. Тони понял, что человеческая природа не меняется. Не нужно изобретать способы руководства и управления - нужно изобретать то, что ты делаешь. Тони Фаделл – американский топ-менеджер. Он создал iPod и iPhone, основал компанию Nest и создал самообучающийся термостат Nest. За свою карьеру Тони стал автором более 300 патентов. Сейчас он возглавляет инвестиционную и консультационную компанию Future Shape, где занимается наставничеством нового поколения стартапов, которые меняют мир.  

Tony Fadell , Тони Фаделл

Финансы / Прочая компьютерная литература / Банковское дело