Kreditrisiko In Fx Optionen

Einführung in das Kontrahentenrisiko Das Kontrahentenrisiko wurde im Zuge der globalen Finanzkrise sichtbar. AIG nutzte seine AAA-Bonität, um Credit Default Swaps (CDS) an Vertragspartner zu verkaufen, die einen Ausfallschutz (in vielen Fällen auf CDO-Tranchen) wünschten. Die AIG konnte keine zusätzlichen Sicherheiten posten und war verpflichtet, den Kontrahenten bei einer Verschlechterung der Bezugspflichten Mittel zur Verfügung zu stellen. Die U. S.-Regierung sie heraus holte. Die Regulierungsbehörden waren besorgt darüber, dass die Ausfälle durch AIG durch die Kontrahentenketten kräuseln und eine systemische Krise schaffen würden. Dabei handelte es sich nicht nur um einzelne firmeneigene Risiken, sondern auch um die Gefahr, dass durch Verknüpfungen über Derivatkontrakte das System gefährdet würde. TUTORIAL: Advanced Bond Concepts Ein Darlehen hat Standardrisiko ein Kreditderivat hat Counterparty Risk Das Kontrahentenrisiko ist eine Art (oder Unterklasse) des Kreditrisikos und ist das Risiko des Ausfalls des Kontrahenten in vielen Formen von Derivatkontrakten. Das Kontrahentenrisiko kann das Ausfallrisiko ausgleichen. Wenn die Bank A 10 Millionen an den Kunden C leiht, berechnet die Bank A eine Rendite, die eine Entschädigung für das Ausfallrisiko beinhaltet. Aber die Exposition ist leicht, seine etwa die investiert (finanziert) 10 Millionen zu ermitteln. Ein Kreditderivat ist jedoch ein unfundierter bilateraler Vertrag. Abgesehen von den gebuchten Sicherheiten ist ein Derivat ein vertragliches Versprechen, das gebrochen werden könnte, wodurch die Parteien Risiken aussetzen. Betrachten Sie eine OTC-Option, die von der Bank A an den Kunden C verkauft (geschrieben) wird. Das Marktrisiko bezieht sich auf den fluktuierenden Wert der Option, wenn es sich um eine tägliche Mark-to-Market handelt Des Basiswertes, sondern auch mehrere andere Risikofaktoren. Wenn die Option im Geld ausläuft, schuldet die Bank A den intrinsischen Wert an den Kunden C. Das Kontrahentenrisiko ist das Kreditrisiko, dass die Bank A diese Verpflichtung gegenüber der Bank C (z. (Ermitteln Sie, wie sich das ökonomische Kapital und das regulatorische Kapital auf das Risikomanagement auswirken) Check-out Wie Banken Risikofaktoren ermitteln Verstehen eines Kontrahentenrisikos mit einem Zins-Swap-Beispiel Nehmen wir an, dass zwei Banken einen Vanilla - (nicht exotischen) Zinsswap eingehen. Bank A ist der variabel verzinsliche Zahler und Bank B ist der festverzinsliche Zahler. Der Swap hat einen nominalen Wert von 100 Millionen und ein Leben (Tenor) von fünf Jahren ist es besser, die 100 Millionen Nominale anstelle des Nenners aufzurufen, da der Nominalwert nicht ausgetauscht wird, sondern lediglich auf die Berechnung der Zahlungen verwiesen wird. Um das Beispiel einfach zu halten, nehmen wir an, dass die LIBOR-Swap-Ratenkurve bei 4,0 flach ist. Anders ausgedrückt, wenn die Banken den Swap beginnen, sind die Zinssätze (oder Nullzinssätze) für alle Fälligkeiten 4,0 pro Jahr. Die Banken tauschen Zahlungen in sechs Monaten Intervallen für die Swaps tenor. Bank A, die variabel verzinsliche Zahler, bezahlt sechs Monate LIBOR. Im Gegenzug zahlt die Bank B den festen Zinssatz von 4,0 pro Jahr. Vor allem werden die Zahlungen verrechnet. Die Bank A kann ihre künftigen Verpflichtungen nicht vorhersagen, aber die Bank B hat keine solche Unsicherheit. In jedem Intervall, Bank B weiß, es wird schulden 2 Millionen: 100 Millionen fiktive 4 2 2 Millionen. Ermöglicht die Berücksichtigung von Kontrahentenexpositionsdefinitionen zu zwei Zeitpunkten - beim Swap-Beginn (T 0) und sechs Monate später (T 0,5 Jahre). Zu Beginn des Swaps (Time Zero T0) Sofern kein Swap ausgeschaltet ist, hat er für beide Kontrahenten einen anfänglichen Marktwert von Null. Der Swapsatz - der feste Zinssatz - wird kalibriert, um einen Nullmarktwert bei Swaps zu sichern. Der Marktwert (bei T 0) ist für beide Kontrahenten null. Die Flat-Spot-Kurve impliziert 4,0 Forward-Raten. So dass die Floating-Rate-Zahler (Bank A) zu zahlen 4.0 erwartet und weiß, es wird erhalten 4.0. Diese Zahlungen netto auf Null und Null ist die Erwartung für zukünftige netted Zahlungen, wenn die Zinsen nicht ändern. Kreditrisiko (CE): Dies ist der sofortige Verlust, wenn die Gegenpartei ausfällt. Wenn Bank B ausfällt, ist der daraus resultierende Verlust für Bank A Bank As Kreditaussetzung. Daher hat Bank A nur Kredit-Exposure, wenn Bank A in-the-money ist. Betrachten Sie eine Analogie zu einer Aktienoption. Wenn ein Optionsinhaber bei Verfall am Out-of-the-money ist, ist der Ausfall des Optionsschreibers unwesentlich. Der Optionsinhaber hat nur Kreditrisiko gegenüber dem Ausfall, wenn sie in-the-money ist. Bei Swap-Anfang, da der Marktwert Null ist, um beide, keine Bank hat Kredit-Exposition gegenüber dem anderen. Zum Beispiel, wenn Bank B sofort Standard, Bank A verliert nichts. Expected Exposure (EE): Dies ist das erwartete (durchschnittliche) Kreditengagement an einem zukünftigen Zieltermin, das von positiven Marktwerten abhängt. Die Bank A und die Bank B erwarteten das Engagement an mehreren zukünftigen Zielterminen. Bank Als 18-Monats-erwartete Exposure ist der durchschnittliche positive Marktwert des Swaps an die Bank A, 18 Monate vor, ohne negative Werte (da die Bank A unter diesen Szenarien nicht weh tut). Ebenso verfügt die Bank B über ein positives erwartetetes Exposure von 18 Monaten, was der Marktwert des Swaps zur Bank B ist, jedoch von positiven Werten für die Bank B abhängig gemacht wird. Es hilft, daran zu denken, dass das Kontrahentenexposure nur für die Gewinner (in - money) Position im Derivatvertrag, nicht für die Out-of-Money-Position Nur ein Gewinn macht die Bank dem Kontrahentenausfall ausgesetzt. Mögliche zukünftige Exposition (PFE): PFE ist die Kreditbelastung für ein zukünftiges Datum, das mit einem festgelegten Konfidenzintervall modelliert ist. Zum Beispiel kann Bank A eine 95 zuversichtlich, 18-Monats-PFE von 6,5 Millionen haben. Das heißt, 18 Monate in die Zukunft, sind wir zuversichtlich, dass unser Gewinn im Swap 6,5 Millionen oder weniger beträgt, so dass ein Ausfall unserer Gegenpartei zu diesem Zeitpunkt einen Kreditverlust von 6,5 ausmachen wird Oder weniger. (Anmerkung: Definitionsgemäß muss die 18-monatige 95 PFE größer als die 18-Monats-erwartete Exposition (EE) sein, da EE nur ein Mittelwert ist.) Wie ist die 6,5 Millionen dokumentiert In diesem Fall hat Monte Carlo Simulation gezeigt, dass 6,5 Millionen ist Das höchste fünfte Perzentil der simulierten Gewinne an die Bank A. Von allen simulierten Gewinnen (Verluste, die von den Ergebnissen ausgeschlossen sind, weil sie die Bank A nicht dem Kreditrisiko aussetzen) sind 95 niedriger als 6,5 Millionen und 5 sind höher. So gibt es eine 5 Chance, dass in 18 Monaten, Bank As Kredit-Exposition wird mehr als 6,5 Millionen sein. Weist potenzielle zukünftige Exposition (PFE) Sie auf Value-at-Risk (VaR) In der Tat ist PFE analog zu VaR. Mit zwei Ausnahmen. Erstens, während VaR eine Exposition aufgrund eines Marktverlusts ist, ist PFE ein Kreditengagement aufgrund eines Gewinns. Zweitens, während VaR typischerweise auf einen kurzfristigen Horizont (z. B. ein oder 10 Tage) verweist, sieht PFE oft Jahre in die Zukunft aus (wenn der Swap-Tenor fünf Jahre ist, wird eine Bank an PFE bis zu vier oder fünf interessiert sein Jahre). (Erlernen Sie, welche Werkzeuge Sie benötigen, um das Risiko zu bewältigen, das mit wechselnden Zinssätzen einhergeht (siehe Zinssatzrisiko verwalten).) Sechs Monate in der Zeit (T 0,5 Jahre) vorwärts gehen Lassen Sie sich davon ausgehen, dass sich die Swap-Ratenkurve von 4,0 auf 3 verschiebt Flach für alle Laufzeiten, so ist es eine Parallelverschiebung. Zu diesem Zeitpunkt ist die Swaps erste Zahlung Austausch fällig. Jede Bank wird die anderen 2 Millionen schulden. Die variable Zahlung basiert auf dem 4 LIBOR zu Beginn des Halbjahres. Auf diese Weise sind die Ausdrücke der ersten Börse am Swap-Anfang bekannt, so dass sie perfekt versetzt oder netto Null sind. Keine Zahlung erfolgt, wie geplant, an der ersten Börse. Aber, als sich die Zinsen änderten, sieht die Zukunft jetzt anders aus - besser zu Bank A und schlechter zu Bank B (die jetzt 4.0 bezahlt, wenn Zinssätze nur 3,0 sind). Aktuelle Exposition (CE) zum Zeitpunkt T 0,5 Jahre: Bank B wird weiterhin 4,0 pro Jahr bezahlen, erwartet nun aber nur 3,0 pro Jahr. Da die Zinssätze gesunken sind, profitiert dies vom variabel verzinslichen Zahler, die Bank A. Die Bank A wird im Geld sein und die Bank B ist aus dem Geld. Im Rahmen dieses Szenarios wird die Bank B keine laufende (Kredit-) Exposure haben. Schätzung des aktuellen Engagements nach sechs Monaten: Wir können das zukünftige aktuelle Engagement simulieren, indem wir den Swap als zwei Anleihen festlegen. Die variabel verzinsliche Anleihe wird immer ungefähr gleich sein, ihre Coupons sind gleich dem Diskontsatz. Die Festzinsanleihe. Nach sechs Monaten, einen Preis von etwa 104,2 Millionen haben. Um diesen Preis zu erhalten, nehmen wir eine Rendite von 3,0, neun Halbjahresperioden und einen 2 Million Kupon an. In MS Excel den Preis PV (Rate 32, nper 9, pmt 2, fv 100) mit einem TI BA II Rechner geben wir N 9, IY 1,5. PMT 2, FV 100 und CPT PV, um 104,18 zu erhalten. Wenn sich also die Swap-Raten-Kurve parallel von 4,0 auf 3 verschiebt, bewegt sich der Marktwert des Swaps von Null auf - 4,2 Millionen (104,2 100). Der Marktwert beläuft sich auf 4,2 Millionen auf die Bank A und auf -4,2 Millionen auf die außerbörsliche Bank B. Aber nur die Bank A hat ein aktuelles Exposure von 4,2 Millionen (die Bank B verliert nichts, wenn die Bank A nicht mehr arbeitet ). In Bezug auf die erwartete Exposition (EE) und die potenzielle zukünftige Exposition (PFE) werden beide auf Basis der frisch beobachteten, verschobenen Swap-Raten-Kurve neu berechnet (tatsächlich neu simuliert). Da jedoch beide von positiven Werten abhängen (jede Bank enthält nur die simulierten Gewinne, in denen das Kreditrisiko bestehen kann), werden sie beide per Definition positiv sein. Da die Zinsen zugunsten der Bank A verschoben werden, dürften Bank As EE und PFE wahrscheinlich steigen. Zusammenfassung der drei grundlegenden Kontrahentenmetriken Kreditexposure (CE) MAXIMUM (Marktwert, 0) Erwartetes Exposure (EE): DURCHSCHNITTLICHER Marktwert zum zukünftigen Zeitpunkt, jedoch nur bei positiven Werten Potenzielle Zukunftsermittlung (PFE) (Z. B. das 95. Perzentil) am zukünftigen Zieldatum, jedoch nur von positiven Werten abhängig Wie werden EE und PFE errechnet Weil Derivatkontrakte bilateral und Referenzfondbeträge sind, die unzureichende Proxies für wirtschaftliches Engagement darstellen (im Gegensatz zu einem Darlehen, Reale Exposition), im Allgemeinen müssen wir Monte-Carlo-Simulation (MCS) verwenden, um eine Verteilung der Marktwerte zu einem zukünftigen Zeitpunkt zu produzieren. Die Details sind über unseren Rahmen hinaus, aber das Konzept ist nicht so schwer wie es klingt. Wenn wir den Zinsswap verwenden, sind vier grundlegende Schritte erforderlich: 1. Geben Sie ein zufälliges (stochastisches) Zinsmodell an. Dies ist ein Modell, das zugrunde liegenden Risikofaktor (en) zufällig. Dies ist der Motor der Monte-Carlo-Simulation. Wenn wir zum Beispiel einen Aktienkurs modellieren, ist ein beliebtes Modell eine geometrische Brownsche Bewegung. Im Beispiel des Zinsswaps könnten wir einen einheitlichen Zinssatz modellieren, um eine gesamte Pauschalkurve zu charakterisieren. Wir könnten dies eine Ausbeute nennen. 2. Führen Sie mehrere Studien. Jeder Versuch ist ein einziger Weg (Sequenz) in die Zukunft, in diesem Fall ein simulierter Zinssatz Jahre in die Zukunft. Dann führen wir tausende weitere Prüfungen durch. Abbildung 1 unten ist ein vereinfachtes Beispiel: jeder Versuch ist ein einzelner simulierter Pfad eines Zinssatzes, der zehn Jahre nach vorne gezeichnet wurde. Dann wird die Zufallsstudie zehnmal wiederholt. Berechnungswert bei Risiko für Optionen, Futures, FX überträgt Value at Risk. VaR Optionen Futures FX Forwards In diesem Kurs stellen wir eine Methode zur Berechnung der Value at Risk (VaR) - Messung für Futures und Optionen zur Verfügung. Die von uns eingesetzte Methodik verwendet einen Monte-Carlo-Simulator, um zunächst die Preise der Endpreise zu berechnen, und berechnet dann die entsprechenden Auszahlungen und Preise. Die Preisserie wird verwendet, um die Rendite-Reihe zu bestimmen, die in den Volatilitäts - und VaR-Berechnungen verwendet wird. Als Voraussetzung für diesen Kurs kann der Benutzer die folgenden zwei Kurse überprüfen: Schritt 1: Bau eines Monte Carlo Simulators für Preise des Basiswerts Der erste Schritt des Prozesses beinhaltet den Bau eines Monte-Carlo-Simulators zur Bestimmung des Terminals Preis des Basiswerts. Da wir an Tagespreisen der Optionen interessiert sind, sollte die Intervall - oder Zeitschrittlänge für einen Tag sein. In unserer Abbildung haben wir angenommen, dass der Optionskontrakt nach 10 Tagen abläuft, so dass wir zehn Zwischenschritte verwendet haben, um die Kursentwicklung des zugrunde liegenden Wertpapiers für diesen Zeitraum zu simulieren. Die simulierten Preise basieren auf der Black Scholes Terminal Preis Formel: Wo S 0 ist der Spot-Preis zum Zeitpunkt Null, r ist die risikofreie Rate q ist die Bequemlichkeit Rendite Sigma ist die annualisierte Volatilität in den Rohstoffen Preis t ist die Dauer seit Zeit null und zt ist eine Stichprobe aus einer Normalverteilung mit Mittelwert Null und Standardabweichung von 1. zt wurde in diesen Modellen durch normale Skalierung der mit der Funktion Excels RAND () erzeugten Zufallszahlen, dh NORMINV (RAND ()), erhalten. Schritt 2: Erweitern des Monte Carlo Simulators Um die Value-at-Risk (VaR) - Messung zu berechnen, benötigen wir eine Reihe von Renditen, die wiederum Zeitreihenpreisdaten erfordern. Um diese besondere Umgebung zu simulieren, gehen wir davon aus, dass wir eine Reihe von ähnlichen Optionskontrakten haben, die auf einer eintägigen Roll-on-Basis beginnen und auslaufen. Es sei angenommen, dass für die ursprüngliche Option der Beginn zum Zeitpunkt 0 war und der Ablauf zum Zeitpunkt 10 war, beginnt die nächste Option zum Zeitpunkt 1 und läuft zum Zeitpunkt 11, der nächste startet zum Zeitpunkt 2 und läuft zum Zeitpunkt 12 ab, und so weiter. Basierend auf dieser Prämisse erhalten wir eine Zeitreihe der täglichen Terminalpreise. In unserer Abbildung haben wir diesen Vorgang wiederholt, um für einen Zeitraum von 365 Tagen Zeitreihendaten für Endpreise zu generieren. Schritt 3: Ausführen von Szenarien Schritt 2 oben erzeugt eine 365-Tage-Terminal-Preisreihe unter einem einzigen Szenario. Der Prozess muss nun mehrmals wiederholt werden (in unserer Darstellung haben wir 1000 Simulationsläufe verwendet), um mit Hilfe der EXCELs Data Table Funktionalität einen Datensatz von Zeitreihen zu generieren. Sobald dieser Prozess abgeschlossen ist, wird eine durchschnittliche Terminalpreis-Zeitreihe berechnet, indem ein einfacher Durchschnitt der Terminalpreise zu jedem zukünftigen Datum über alle simulierten Läufe genommen wird. Die folgende Abbildung zeigt diesen Vorgang für unser Beispiel. Der durchschnittliche Terminalpreis für Datum 1 ist der Durchschnitt aller Terminpreise, die für dieses Datum über die 1000 simulierten Läufe generiert wurden. Der Durchschnittsterminalpreis für das Datum 363 ist der Durchschnitt aller Terminpreise, die für dieses Datum über die 1000 simulierten Läufe generiert wurden. Schritt 4: Berechnen des Intrinsic Value oder der Payoffs Individuelle Auszahlungen an jedem Datenpunkt Für jeden Datenpunkt, der in dem in Schritt 3 erwähnten Terminalpreisdatensatz angegeben ist, müssen nun die Auszahlungen oder die intrinsischen Werte des Derivatekontraktes berechnet werden. In unserer Abbildung haben wir davon ausgegangen, dass wir einen Futures-Kontrakt, eine europäische Call-Option und eine europäische Put-Option mit einem Streik - oder Ausübungspreis von 1300 haben. Die Auszahlungen für diese Kontrakte werden wie folgt berechnet: Payoff für einen Long Term Futures Terminal Preis Auszahlung für eine Long-Call-Option Maximal (Terminal Price Strike, 0) Auszahlung für die Long-Put-Option Maximal (0, Strike-Terminal-Preis) Dies ist für eine Teilmenge von Futures-Auszahlungen unten dargestellt: Für Szenario 3 ( Dritte Datenzeile) am Termin 2 (zweite Datenspalte) ist der Terminalpreis 1333,04. Der Ausübungspreis, wie bereits erwähnt, beträgt 1300. Der Futures-Auszahlungsbetrag errechnet sich dem Terminalpreis Basispreis 1333,04 8211 1300 33,04. Durchschnittliche Auszahlungszeitreihen Sobald alle Auszahlungen berechnet worden sind, bestimmen wir die durchschnittliche Auszahlungszeitreihe, indem wir einen einfachen Mittelwert der Auszahlungen zu jedem zukünftigen Datum über alle simulierten Läufe nehmen. Schritt 5: Berechnung der Rabattwerte der Auszahlungen, dh Preise Individuelle Preise an jedem Datenpunkt Für jeden Datenpunkt, der in dem in Schritt 3 genannten Terminalpreisdatensatz angegeben ist, für den wir die Auszahlungen bzw. Intrinsic Values ​​des Derivatkontraktes, wie in Schritt 4 oben werden wir ihre diskontierten Werte wie folgt berechnen: Dabei ist r der risikofreie Zins und T der Tenor der Option, dh 10 Tage. Bei den abgezinsten Werten handelt es sich um die Werte des Futures-Kontraktes und der Call - und Put-Optionen. Dies ist für eine Teilmenge von Futures-Preisen unten dargestellt: Beispielsweise für Szenario 3 (dritte Datenzeile) am Datum 2 (zweite Datenspalte) beträgt die Auszahlung 33,04. Der risikofreie Zinssatz beträgt 0,15 und wie bereits erwähnt ist der Tenor des Vertrages 10 Tage. Der Futures-Preis errechnet sich daher zu Payoff e - rT 33.04exp (-0,15 (10365)) 33,03. Durchschnittliche Zeitreihen Sobald alle Preise berechnet sind, bestimmen wir die Durchschnittspreis-Zeitreihen, indem wir einen einfachen Durchschnitt der Preise zu jedem zukünftigen Datum über alle simulierten Läufe nehmen. Schritt 6: Berechnen Sie die Rückkehr-Serie Nun haben wir die Ableitung der durchschnittlichen Preis-Serie werden wir die Rückkehr-Serie, indem sie den natürlichen Logarithmus der aufeinander folgenden Preise zu bestimmen. Dies wird für eine Teilmenge der nachfolgenden Futures-, Calloptions - und Put-Optionskontrakte veranschaulicht: Die Durchschnittspreise eines Call on Date 1 und 2 betragen 12,31 bzw. 12,65. Die Rendite am Tag 2 wird daher ln (12,6512,31) 2,71 sein. Schritt 7: Berechnung der VaR-Messung Als nächstes haben wir die VaR-Messung anhand der Techniken in unserem Kurs Berechnen des Value at Risk berechnet. Insbesondere haben wir die Simple Moving Average (SMA) Varianz Kovarianz (VCV) Ansatz und die Historical Simulation Ansatz verwendet. Für unsere Darstellung wurde die 10-tägige Halteperiode VaR auf unterschiedlichen Konfidenzniveaus unter Verwendung des VCV-Ansatzes wie folgt berechnet: Eine grafische Darstellung der Ergebnisse für Futures ist nachfolgend aufgeführt: Die 10-tägige Haltedauer VaR auf dem 95-Konfidenzniveau Unter Verwendung des Historischen Simulationsansatzes ist nachfolgend dargestellt: Alternatives VaR-Verfahren für FX Forwards: Delta VaR Wenn Sie VaR für Devisentermingeschäfte berechnen müssen, gibt es einen kürzeren alternativen Ansatz, der die zugrundeliegende Währungspaar VaR-Schätzung mit der Delta-Schätzung für die Vertrag. Um die Auswirkungen der Zinsdifferenz zwischen dem fremden und dem inländischen risikofreien Zinsfaktor zu berücksichtigen, wird der Risikofaktor der Devisentermingeschäfte berücksichtigt. Der VaR für den Terminkontrakt entspricht in etwa den Faktoren VaR mal der Sensitivität des Terminkurses gegenüber Schwankungen des zugrunde liegenden Faktors. Die Empfindlichkeit wird als Vorwärts-Delta 1 gemessen. Insbesondere ist der VaR der Vorwärtsposition: VaR Vorwärtsposition DeltaVaR Vorwärts-Wechselkursen. Bei Delta e - rfT rf handelt es sich um den ausländischen risikolosen Zinssatz zum Berichtsstichtag T ist die Laufzeit (DTM) (Mittelpunkt des DTM-Eimers, siehe unten), ausgedrückt in Jahren FX Forward VaR 8211 Datenanforderungen FX Devisentermingeschäfte Für die Rückblickperiode (Daily PricesgtYield CurvesgtForex) Fremdwährungsfreier Zinssatz für das Berichtsdatum für jede Währung, in der eine Position vorhanden ist (Täglicher ZinssatzkurveVerzinsliche risikofreie Raten) Im Folgenden sind die Schritte zur Berechnung des VaR für Forwards und Swaps aufgeführt. Schritt 1: Identifizieren Sie die Währungen (Fremdwährung (FCY) amp inländische Währung (DCY)) für jeden Deal. Behandeln Sie die nahen und fernen Beine eines Swap-Deal als zwei separate Devisentermingeschäfte. Schritt 2: Identifizieren Sie die Long - und Short-Positionen für jeden Deal. Schritt 3: Berechnen Sie für jede Position die Days to Maturity (DTM) und ordnen Sie vordefinierte standardisierte DTM-Buckets zu jeder Position zu. Wir haben die folgenden DTM-Buckets mit dem Mittelpunkt für jeden unten angegebenen Bucket verwendet. Dieser Mittelpunkt wird verwendet, um die zu verwendenden Devisentermingeschäfte auszuwählen: Schritt 4: Summe aller Longpositionen nach Währungen und DTM-Bucket. Summe aller Short-Positionen nach Währungen und DTM-Bucket. Schritt 5: Berechnen Sie die Bruttoposition nach Währung und DTM-Bucket. Dies ist die Summe aus dem Absolutbetrag des Long - und Absolutwerts der Short-Positionen. Schritt 6: Berechnen Sie eine Nettoposition nach Währungen und DTM-Bucket. Dies ist die Summe der langen und kurzen Positionen für den Eimer. Schritt 7: Mithilfe der interpolierten 2 Devisentermingeschäfte für das Berechnungsdatum wird das MTM der Position auf einer Brutto - und Netto-Basis (MTM) (Brutto) berechnet, dh MTM (Brutto) Brutto Position Devisentermingeschäfte Delta MTM (Netto) Netto Position FX Vorwärtskurs Delta Schritt 8: Berechnen Sie die Haltevolatilität amp VaR für 1 Einheit eines Devisentermingeschäfts in der angegebenen Währung: Ermitteln Sie die Devisentermingeschäfte für den angegebenen Rückvergütungszeitraum Tägliche Volatilität für die Renditen der Haltevolatilität auf Basis der gewählten Halteperiode Berechnen des Holdings VaR auf Basis des ausgewählten Konfidenzniveaus Schritt 9: Multiplizieren Sie den Holding VaR mit den MTM (Gross) amp MTM (Netto) Beträgen zur Ermittlung des Holding VaR (Gross) amp Holding VaR (Netto) Beträge für jeden Currency Amp DTM Bucket. Schritt 10: Berechnen Sie das Portfolio VaR (Total (Gross) amp Gesamt (Netto)) über alle Instrumente amp Währungen Berechnen Sie Gewichte für jede Währung und DTM-Bucket mit dem absoluten Wert des MTM (Brutto) amp MTM (Net) bzw. Verwenden der Rückkehr Serie Der Devisentermingeschäfte für jede Währung und den DTM-Eimer und die oben berechneten Gewichte eine gewichtete durchschnittliche Rendite-Reihe für das Portfolio ermitteln. Berechnen Sie die tägliche Volatilität für die Renditen amp der Haltevolatilität auf der Basis der ausgewählten Haltedauer Berechnen Sie den VaR-Anteil basierend auf Das ausgewählte Konfidenzniveau Multiplizieren Sie die resultierenden Portfolio-VaRs mit den MTM (Gross) und MTM (Netto) Gesamtbeträgen, um das Holding VaR (Gross) amp Holding VaR (Net) für das Portfolio zu ermitteln. 1 Verständnis von Markt-, Kredit - und operationellen Risiken Der Value-at-Risk-Ansatz Linda Allen, et al. 2 Interpoliert basierend auf dem relevanten Mittelpunkt des DTM Eimers Exotic Optionen Preisgestaltung mit Monte Carlo Simulation in Excel 8211 jetzt im Shop Related posts: