21
Integrating Liquidity Risk in a Parametric Intraday VaR Framework Alain Fran.cois-Heudea and Pascal Van Wynendaeleb Докладчик: Грошева Ксения, 61УРАМ

Докладчик: Грошева Ксения, 61УРАМ

  • Upload
    akiko

  • View
    66

  • Download
    0

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Integrating Liquidity Risk in a Parametric Intraday VaR Framework Alain Fran.cois-Heude a and Pascal Van Wynendaeleb. Докладчик: Грошева Ксения, 61УРАМ. Ликвидность и риск (потери) ликвидности. Black (1971) - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Integrating Liquidity Riskin a Parametric Intraday VaR

FrameworkAlain Fran.cois-Heudea and Pascal Van Wynendaeleb

Докладчик:

Грошева Ксения, 61УРАМ

Page 2: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Ликвидность и риск (потери) ликвидности

Black (1971)

• В любой момент времени существует аск цена и бид цена для

инвестора, который хочет немедленно купить\продать

минимальное количество, установленное официально;

• Бид-аск спред всегда узкий;

• В отсутствие «особой» информации инвестор, желающий купить\

продать большое количество ожидает цену в среднем близкую к

текущей;

• Инвестор может купить \продать большой «блок» мгновенно,

заплатив премию или дисконт, который положительно зависит от

объема.

Page 3: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Роль ликвидности в классической модели VAR

Выбор временного горизонта зависит от

• предполагаемого периода владения;

• ликвидности активов;

• периода «нормальной ликвидации» (меняется в

зависимости от рынка);

• ограничений, присущих рынку и отдельным активам

Page 4: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Направления исследований

Оптимизация стратегии ликвидации

(OES)

Учет риска ликвидности как

дополнительного источника

рыночного риска

«Stochastic Horizon methods»

Market price impact Modelling the exogenous liquidity component

Lawrence & Robinson (1996) and Haberle & Persson (2000)

Jarrow & Subramaniam (1997) and Berkowitz (2000)

Bangia, Diebold, Schuermann & Stroughair (1999)

Изменение временного горизонта с целью уменьшить рыночный риск

Моделирование чувствительности цен

Разделение риска на «чистый» риск изменения цен и риск потери ликвидности

Page 5: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Модель VAR, скорректированная с учетом риска ликвидности (BDSS)

Предполагается:

•E(r) = 0 (дневная доходность распределена нормально);

•совершенная положительная корреляция между крайними значениями

цен и крайними колебаниями спредов

Page 6: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Модель VAR, скорректированная с учетом риска ликвидности (new)

Цель: дополнить модель BDSS с учетом недостатков

1. предполагается другой способ учета экзогенной

компоненты относительного спреда;

2. будет включен эндогенный риск;

3. будет внедрен динамический аспект ликвидности

Page 7: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Модель VAR, скорректированная с учетом риска ликвидности (new) (2)

Page 8: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Модель VAR, скорректированная с учетом риска ликвидности (new) (3)

Page 9: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Эндогенный и экзогенный риск ликвидности

Источник: Modeling Liquidity Risk, With Implications for TraditionalMarket Risk Measurement and Management by Anil Bangia, Francis X. Diebold, Til Schuermann, John D. Stroughair, 1998

Page 10: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Эндогенный и экзогенный риск ликвидности (2)

• Экзогенный риск потери ликвидности является результатом

рыночных характеристик; он общий для всех игроков и не

зависит от действий отдельного игрока (но может зависеть от

совместных действий всех или почти всех игроков);

• Эндогенный риск – специфичен для позиции на рынке,

различается в зависимости от игроков. В основном

определяется размером позиции (прямая зависимость)

Page 11: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Модель VAR, скорректированная с учетом риска ликвидности (new) (4)

Page 12: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Эмпирический анализ

• Были использованы данные из BDM - база данных,

организованная Paris Stock Exchange;

• В базе приводятся данные описательного типа

(сделки, лучшие котировки, средневзвешенные

спреды);

• Выбраны акции Carrefour, входящие в индекс CAC 40

index и торговавшиеся с января по апрель (80 дней);

период владения принимается равным 15 минут

Page 13: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ
Page 14: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ
Page 15: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ
Page 16: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ
Page 17: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ
Page 18: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ
Page 19: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ
Page 20: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ
Page 21: Докладчик:  Грошева Ксения, 61УРАМ

Недостатки модели

1. не учитывается риск, связанный со скрытой

ликвидностью;

2. не учитывается сезонность;

3. в рамках модели был рассмотрен только пример с

конкретным периодом владения и уровнем

значимости. Возможно, следовало бы провести

анализ чувствительности.