'

Structured products pricing Concepts & methodology 2012

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Structured products pricing Concepts & methodology 2012 Alfa Capital Asset Management Moscow, february, 2012 DMITRY MIKHAYLOV, CHIEF RISK OFFICER ALFA-CAPITAL PMP


Слайд 1

2 СУРОВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ Вы думаете все, так просто? Да, все просто. Но совсем не так. Эйнштейн


Слайд 2

3 MICEX PRICE & HISTORICAL VOLATILITY


Слайд 3

HOW IT WORKS WHY STRUCTURED PRODUCTS – DERIVATIVES??? 4


Слайд 4

Reverse convertible note cash-flow structure – equity level above strike price 5


Слайд 5

В КАЧЕСТВЕ ВВЕДЕНИЯ ЧТО ИЗОБРАЖЕНО НА КАРТИНКЕ? ОТВЕТ: ПОСЛЕДСТВИЯ СНИЖЕНИЯ РЫНКОВ В 2011 ГОДУ Мы ? Взгляд некоторых клиентов Клиенты ? 6 (40)


Слайд 6

В КАЧЕСТВЕ ВВЕДЕНИЯ А КТО ЖЕ ТОГДА ЗДЕСЬ??? ПОДСКАЗКА: В РОССИИ НИКОГО, ВСЕ ЗДЕСЬ ОТВЕТ: УПРАВЛЯЮЩИЕ И БАНКИ С БОЛЬШИМ ОПЫТОМ 7


Слайд 7

ВАЖНЕЙНИЕ КАЧЕСТВА ДОВЕРИТЕЛЬНОГО УПРАВЛЯЮЩЕГО ПО МНЕНИЮ ИНВЕСТОРОВ В КАЧЕСТВЕ ВВЕДЕНИЯ ЧТО ПО НАШЕМУ МНЕНИЮ НАИБОЛЕЕ ВАЖНО ДЛЯ ИНВЕСТОРОВ 8


Слайд 8

В КАЧЕСТВЕ ВВЕДЕНИЯ НАШ ВЗГЛЯД ВЗГЛЯД КЛИЕНТОВ 9


Слайд 9

external experience 10(40)


Слайд 10

11 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET Best-Selling products Private Banking


Слайд 11

12 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET


Слайд 12

13 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET


Слайд 13

14 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET Volumes of Trades 29% of total amount Interest rates NOTES 15% of 2011 Done in January


Слайд 14

15 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET Concentration


Слайд 15

16 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET


Слайд 16

17 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET Capital Protection Structure


Слайд 17

18 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET


Слайд 18

19 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET


Слайд 19

20 INTERNATIONAL STRUCTURED NOTES MARKET


Слайд 20

internal experience 21 (40)


Слайд 21

Отзывная нота с глубоким дисконтом Параметры инструмента Срок – 1 год с автоматической пролонгацией до полутора Необходимый рост для бумаг – 16.7% (индикативно) Цена – 30% (индикативно) Описание принципов работы инструмента Если по итогам 4 кварталов все бумаги выросли на 16.7%, то нота погашается по 70% Если по итогам 5 кварталов все бумаги выросли на 16.7%, то нота погашается по 85% от номинала Если по итогам 6 кварталов все бумаги выросли на 16.7%, то нота погашается по 100% от номинала Если по итогам 6 кварталов хотя бы одна бумага выросла меньше чем на 16.7%, то инвестор получает бумаги (или их денежный эквивалент) снизившиеся в цене больше остальных Корзина 1: Man Group, Goldcorp, Citi, POSCO Корзина 2: Aviva, Ericsson, Xtrata, Samsung SDI Графическое представление работы инструмента 100% Цена акции/ADR ? , % 4 КВ 5 КВ 6 КВ 70% 85% 100% Погашение, в % от номинала Необходимый рост 22


Слайд 22

Мультибарьерная отзывная нота Параметры инструмента Срок – 1 год с автоматической пролонгацией до полутора Цена – 30% (индикативно) Описание принципов работы инструмента Если по итогам 4 кварталов все бумаги выросли на 33%, то нота погашается по 100% Если по итогам 5 кварталов все бумаги выросли на 33%, то нота погашается по 100% от номинала Если по итогам 6 кварталов все бумаги выросли на 16.7%%, то нота погашается по 70% от номинала Если по итогам 6 кварталов все бумаги выросли на 33%%, то нота погашается по 100% от номинала Если по итогам 6 кварталов все бумаги выросли на 50%%, то нота погашается по 115% от номинала Если по итогам 6 кварталов хотя бы одна бумага выросла меньше чем на 16.7%, то инвестор получает бумаги (или их денежный эквивалент) снизившиеся в цене больше остальных Корзина 1: E.On, X5, Магнит, МТС Корзина 2: BoAML, X5, НЛМК, ВТБ Графическое представление работы инструмента 100% Цена акции/ADR ? , % 4 КВ 5 КВ 6 КВ 100% 100% 100% Погашение, в % от номинала Необходимый рост 75% 115% 23


Слайд 23

Отзывная нота на Apple, Google и Microsoft Инвестиционная идея Срок инвестиций Валюта Принципы работы Возможные сценарии Купонная доходность Ставка на ведущие инновационные компании До 1 года Рубли РФ, доллары США, евро 26-28% в зависимости от валюты Наблюдение за ценами акций, входящими в ноту, по итогам четырёх кварталов с даты запуска Определение варианта выплат по ноте в зависимости от их динамики Возврат 100% инвестированной суммы + купон Возврат 100% инвестированной суммы + ? купона Получение пакета акций по цене на дату запуска ноты 24


Слайд 24

Всего отзывных нот погашено: 28 По первому сценарию (возврат 100% инвестированных средств + купон): 19 По второму сценарию (возврат 100% инвестированных средств + ? купона): 9 По третьему сценарию (получения пакета акций по цене на дату запуска): 0 В настоящее время отзывных нот в работе: 169 Доступных к докупке: 94 СТАТИСТИКА ПО СТРУКТУРНЫМ НОТАМ 25


Слайд 25

ПРИНЦИП РАБОТЫ РАДУЖНОЙ СТРАТЕГИИ 26 Корзины* Доходность Упорядочивание и итоговые доли участия НЕФТЕГАЗОВАЯ Газпром Сургутнефтегаз (ао) Роснефть ЛУКОЙЛ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКАЯ ГМК «Норильский Никель» Мечел Евраз Групп Северсталь ФИНАНСОВАЯ Сбербанк (ао) ВТБ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ Вымпелком МТС * - Акции участвуют в корзинах с одинаковыми весами Динамика корзины, % 2 года 100% C% Динамика корзины, % 2 года 100% B% Динамика корзины, % 2 года 100% A% Динамика корзины, % 2 года 100% D % Упорядочивание корзин по величине доходности от максимальной к минимальной


Слайд 26

УСЛОВИЯ НОТЫ Погашение ноты По окончанию срока действия инвестор получает Защищенную часть средств в соответствие с уровнем защиты капитала + Доходность радужной стратегии на российский рынок в соответствии с уровнем коэффициента участия Доходность радужной стратегии на российский рынок По окончанию срока действия рассчитываются доходности следующих корзин: Газпром, Роснефть, ЛУКОЙЛ, Сургутнефтегаз (ао); Евраз, Мечел, Северсталь, ГМК «Норильский Никель»; ВТБ, Сбербанк(ао); МТС, Вымпелком. Эти корзины упорядочиваются по величине доходности от максимальной к минимальной. Итоговую доходность формирует 40%-ное участие в лучшей из корзин, 30%-ное участие во второй по динамике корзине, 20%-ное участие в третьей по динамике корзине, 10%-ное участие в корзине, показавшей минимальную динамику. 27


Слайд 27

РЕЗУЛЬТАТЫ БЭКТЕСТА 28 Бэктест по ноте с 2000 по 2011 годы В качестве бенчмарков использовались результаты вложения в индекс РТС на 2 года в рублевом эквиваленте и вложения в ноту на индекс РТС с линейным участием в росте и 90% защитой капитала


Слайд 28

СТРУКТУРИРОВАННЫЕ ПРОДУКТЫ РИСКИ - КОНЦЕНТРАЦИИ ВАЛЮТНАЯ ДИВЕРСИФИКАЦИЯ COUNTERPARTY ДИВЕРСИФИКАЦИЯ 75% НОТ КУПЛЕНО У 1 КОНТРАГЕНТА 29


Слайд 29

Structured products pricing Concepts & methodology 2012 30 (40)


Слайд 30

Concepts & methodology All models are wrong, but some are useful George E. P. Box 31


Слайд 31

32 Concepts ЦЕНА   — количество денег, в обмен на которые продавец готов передать (продать), а покупатель согласен получить (купить) единицу товара.


Слайд 32

33 Concepts A central problem in ?nance is the calibration of the models with the help of the market data. The main parameter which governs the models of derivates based on stock prices is the volatility of the stock price. Unfortunately, this parameter can not directly read o? of the market data.


Слайд 33

Concepts Выбор модели оценки 34 Black-Scholes – использование формулы Блэка-Шоулза с заданной постоянной волатильностью. Fischer Black и Myron Scholes разработали эту модель в начале 1970-х. Основанное на предположении, что на рынке не существует возможностей для арбитража, следующее линейное дифференциальное уравнение было выведено и решено в предположении, что волатильность и процентная ставка остаются постоянными. Плюсы Простота реализации Минусы Рассматриваются только европейские опционы. Постоянная волатильность на все время жизни опциона, независимо от времени экспирации, цена страйк или другие параметры. Цена базового актива следует случайному процессу с логарифмически нормальным распределением. Низкая точность результата


Слайд 34

35 2) Local volatility model – тип моделей, которые считают волатильность как функцию текущей цены ноты (опциона) и времени. S1 ?1 S2 Суть метода состоит в том, что текущая котируемая на рынке цена ноты S1 подставляется в формулу Блэка-Шоулза для нахождения текущей волатильности ?1 (implied volatility). Далее, зная волатильность ?1, можно рассчитать цену опциона S2 в следующий момент времени t2. Наконец, нужно повторить процедуру, используя S2 как текущую цену в момент t2. В этой группе есть две интересные модели: Модель Dupire с риск-нейтральным процессом «Mixture dynamical local volatility models by Damiano Brigo and Fabio Mercurio». Concepts Выбор модели оценки


Слайд 35

36 Concepts Выбор модели оценки 2) Local volatility model Плюсы Поскольку единственная по-настоящему случайная величина это цена базового актива, то такие модели легко калибровать. They lead to complete markets where hedging can be based only on the underlying asset Минусы Из-за своей сути такие модели не могут описывать цены опционов, которые будут торговаться в будущем, например,  cliquet options или forward start options. Отсутствуют данные по implied volatility для многих активов по российскому рынку.


Слайд 36

3) Stochastic volatility 37 Concepts Stochastic volatility model – тип моделей, которые считают волатильность случаной величиной. Плюсы Позволяют вычислять любые опционы с отличной точностью. Минусы Очень сложный в исполнении и громоздкий процесс калибровки, сильное искажение данных при неправильной калибровке коэффициентов диффузии.


Слайд 37

Stochastic volatility 38 Geometric brownian motion Heston model CEV Model (Constant Elasticity of Variance Model) SABR volatility model (Stochastic Alpha, Beta, Rho) The Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) model NGARCH, TGARCH, IGARCH, LGARCH, EGARCH, GJR-GARCH, etc. 3/2 model (Heston model modification) Lin Chen model Methodology


Слайд 38

39 Выбор метода симуляции Monte-Carlo (random/pseudo-random numbers) Плюсы Возможность использования совершенно случайных чисел. Минусы Возможно скопление случайных чисел в определенных областях при частичном игнорировании остальных. Methodology


Слайд 39

40 Выбор метода симуляции Quasi Monte-Carlo (non-random) Плюсы Скопления можно избежать при эффективном подборе последовательности в выборе точек Минусы Модель выбирает точки неслучайным образом Methodology


Слайд 40

41 Обеспечена загрузка котировок OTC деривативов в учетные системы, разработано ТЗ и алгоритмы импорта котировок Правила расчета доходности Независимая оценка деривативов – тендер по выбору ПО. Анализ существующих решений Реализация inhause разработки. Написан прототип калькулятора для расчета цен и уровня риска для деривативов методом Монте-Карло в MatLab Лимитная Книга. Инфраструктура – FARE VALUE POLICY СУРОВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ


Слайд 41

ИТОГИ СТРЕСС-ТЕСТА ПОРТФЕЛЯ СТРУКТУРНЫХ НОТ 42


Слайд 42

ГРАБЛИ, НА КОТОРЫЕ МЫ НАСТУПАЕМ FUTURES BRENT vs WTI SPREAD 43


Слайд 43

44 СУРОВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ Вы думаете все, так просто? Да, все просто. Но совсем не так. Эйнштейн


Слайд 44

45


×

HTML:





Ссылка: