авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 |

Разработка модели потоковой генерации цены на валютных рынках опционов

-- [ Страница 3 ] --

Согласно разработанной модели, для расчета цены Европейского call- или put-опциона14 необходимо иметь значения волатильности, спот-цену актива (в данном случае, это курс валюты), значение безрисковой процентной ставки и параметры запроса (период опциона). Параметры опциона передаются в запросе на квоту от сервера, спот-цена поступает на сервис ценообразования от спот-сервера согласно рис. 3. Рыночные данные, такие как значение безрисковой процентной ставки меняются не так часто, поэтому они могут обновляться несколько раз в сутки. В то же время значения волатильностей являются быстро меняющимися величинами, поэтому необходимо обеспечивать своевременное обновление и доставку этих значений для корректной генерации цены. Этим образом обосновывается необходимость разработки методики автоматической генерации поверхностей волатильности.

В основе методики автоматической генерации поверхностей волатильности лежит агрегация данных от разных сетей электронной коммуникации (ECN15). В работе предложено используя API16 и адаптеры17 передавать волатильности из разных сетей в сервис автоматической генерации волатильностей, который генерирует матрицу волатильностей, где  D - дельта, T - период опциона, C/P - тип опциона (call или put).

На основе данных о текущем состоянии рынка формируются ограничения, нарушая которые банк рискует стать объектом арбитража.  В диссртационном исследовании обосновано, что для создания результирующих поверхностей волатильности, а так же для обеспечения расчета волатильности продуктов, отсутствующих в данный момент в ECN, должен присутствовать модуль ручной генерации поверхностей волатильностей. Используя этот сервис, трейдеры получат возможность в режиме реального времени публиковать свои матрицы волатильностей. Такой подход оправдан для менее популярных валютных пар (например, USD/MXN) или для валютных пар, волатильность которых меняется нечасто. Матрицы волатильностей, опубликованные внутренними трейдерами банка, служат опорными матрицами для генерации окончательной поверхности волатильностей на основе рыночных данных. Сервис генерации поверхности волатильностей аппроксимирует волатильности и создает результирующие поверхности волатильности, делая эти данные доступными другим сервисам системы.

Используя адаптеры, сервис может получать волатильности для основных инструментов, значений периодов Т и дельт D из ECN. В общем случае, входная информация данного сервиса представляет собой матрицу волатильностей в зависимости от периода и дельты по каждому инструменту (табл. 1 ).

Таблица 1.

Входная матрица волатильности, получаемая адаптером из ECN

Стратегия/, дельта

10D

25D

T, период

ATM

1W

2W

R/R (Risk reversal)

1W

2W

STGL (Strangle)

1W

2W

Стратегии ATM, R/R и STGL18 выбраны как наиболее популярные на многих рынках, именно эти опционы чаще всего представлены в различных ECN.

Волатильность соответствующих call- и put- опционов может быть легко выражена через волатильности стратегий ATM, R/R, STGL следующим образом:

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

Таким образом был получен набор опорных точек для поверхности по call- и put- опционам, а также по каждой из основных стратегий (ATM, R/R, STGL).

Построение непрерывной поверхности волатильности требует соответствующей интерполяции значения на интервалах между известными точками. Существует множество алгоритмов генерации поверхности волатильности, основанных на различных моделях. Чаще всего применяется метод интерполяции, основанный на использовании так называемых кубических сплайнов19. Здесь считается, что эта задача решена и мы имеем поверхность волатильности для каждой валютной пары. В простейшем случае результирующая поверхность волатильности полагается не зависящей от времени.

Полученные поверхности волатильности используются сервисом ценообразования для калибровки функции локальной волатильности. Методика организации потоковой цены «ванильного» опциона использует приближенный алгоритм расчета цены при фиксировании некоторых параметров. Суть алгоритма заключается в получении точной цены от сервиса ценообразования, далее называемой опорной квотой, и дальнейшей ее аппроксимации с учетом движения спот-цены актива. Для учета изменения волатильности, как наиболее значимого параметра, а также для учета существенного движения спот-цены,  сервер запрашивает цены у сервиса ценообразования через равные промежутки времени. В работе эти цены названы опорными. В промежутках между запросами все параметры, кроме волатильности и спот-цены S, принимаются постоянными. Такой подход оправдан при периоде запроса. Для учета движения спот-цены в работе предложено использовать приближенные значения «подразумеваемой» волатильности, соответствующие изменению спот-цены на определенные фиксированные значения.

В исследовании установлено, что сервис ценообразования при расчете опорной квоты должен возвращать саму опорную квоту вместе с массивом рассчитанных () волатильностей, соответствующих движению спот-цены в определенных интервалах. Таким образом, структура ответа сервиса ценообразования должна включать в себя следующие элементы:

  • параметры квоты;
  • рыночные данные (экономические детали);
  • расчетный риск;
  • расчетную цену опциона;
  • массив вида - изменение спот-цены и соответствующая «подразумеваемая» волатильность.

Получив опорную квоту, сервер производит расчет аппроксимированной цены при каждом изменении спот-цены локально, используя разработанную модель потоковой генерации цены и соответствующую рассчитанную волатильность, полученную от сервиса ценообразования. Однако, при значительном изменении спот-цены, такая аппроксимация неприемлема. В этом случае опорная квота должна быть запрошена повторно, а аппроксимированная цена в момент повторного запроса должна быть отмечена как недействительная. В случае аппроксимирования цены опциона отсутствует параметр, ограничивающий время жизни квоты, как это происходит с фиксированными квотами. Вместо этого сделка заключается по указанным рыночным данным и аппроксимированной опорной квоте.

В исследовании предлагается использовать UML20 для моделирования алгоритма потоковой генерации цены опциона. Результат моделирования в UML-нотации представлен на рис. 4. Существенным плюсом такой схемы является возможность аппроксимации цены сервером, что уменьшает нагрузку на сервис ценообразования и позволяет клиенту заключать сделки по актуальной спот-цене. В случае значительного числа запросов аппроксимация цены на стороне сервера может оказаться также весьма трудоемкой задачей. В этом случае задача аппроксимации опорной квоты должна быть переложена на клиентскую часть системы.

Рис. 4. Алгоритм потоковой генерации цены ванильного опциона

Четвертая группа вопросов связана с реализацией и аппробацией рассматриваемой модели. В работе выполнен анализ инструментальных средств создания информационной системы поддержки банковских операций на валютных рынках, рассмотрены основные вопросы интеграции компонентов системы, обеспечения их отказоустойчивости и развертывания системы в типичном банке.

Приведенная на рис. 3 архитектура системы представляет множество взаимосвязанных и взаимодействующих между собой модулей. В диссертационном исследовании показано, что использование механизмов декомпозиции и сервисно-ориентированного подхода (SOA) для реализации такой системы позволяет удовлетворить всем изложенным выше концептуальным положениям построения системы поддержки банковских операций на валютных рынках.

В работе выполнен анализ специфики требований к сервисам каждого из логических уровней банка – фронт-, миддл- и бэк- офисов и делаются заключения о необходимости использования определенных методов построения сервисно-ориентированных систем для каждого из уровней. Для крупных информационных систем, включающих в себя множество компонентов, особым условием эффективной работы и масштабируемости является выбор достаточно гибкой и эффективной модели данных. В случае систем поддержки банковских операций работа ведется с данными, представляющими собой различную информацию - информацию о клиентах, состоянии рынка, оценки рисков, внебиржевые сделки различных типов и т.д. Кроме того, различные компоненты информационной инфраструктуры могут находиться на физически разных серверах, оперировать в различных сетях и на различных аппаратных платформах, использовать библиотеки, написанные на различных языках программирования. Исходя из вышесказанного, в работе обоснована необходимость выбора платформенно-независимого средства представления данных, позволяющего независимо от языка программирования, платформы и физической удаленности, эффективно работать с различными бизнес-объектами. На основе исследования различных форматов и способов представления данных, в работе предложено использовать язык представления финансовых данных FpML21, основанный на языке разметки структурированных данных XML (extensible Markup Language). В рамках исследования был выполнен анализ, в результате которого было выявлено, что для хранения такого рода данных целесообразнее использовать не классические реляционные системы управления базами данных (СУБД), а недавно появившиеся XML-ориентированые СУБД. Это обуславливается возможностью исполнять запросы на специально предназначенном для этого языке - XQuery22.

Описанные в диссертационном исследовании шаги по внедрению информационной системы позволяют поэтапно развернуть необходимые модули и организовать процессы, автоматизирующие операции на валютном рынке в типовом банке, обеспечивая таким образом переход от традиционного исполнения операций к исполнению операций по принципу сквозной обработки транзакций.

Основные выводы и результаты исследования

Снижение доходности по основным финансовым активам банка в период мировой финансовой рецессии обусловили динамичный рост валютного рынка, становление валюты как самостоятельного финансового инструмента, а условия высокой волатильности курса валют способствовали развитию рынка опционов. Возможность банка автоматически в реальном времени предоставлять цену на «ванильные» опционы является необходимым условиям успешного ведения бизнеса на валютном рынке опционов. Предложенный метод потоковой генерации цены на «ванильные» опционы компенсирует недостатки модели Блэка-Сколса и позволяет учитывать динамику изменения условий при построении поверхности волатильности. Разработанные рекомендации и выявленные концептуальные положения построения и использования систем поддержки банковских операций на валютных рынках опционов нацелены на обеспечение эффективного внедрения и последующего развития данных систем в деятельности современного банка.

Список опубликованных работ

Научные статьи в журналах, включенных в перечень ВАК РФ:

  1. Поляков А.С. Отказоустойчивость банковских информационных систем: проблемы и методы повышения надежности / А.С. Поляков // «Вестник Университета» (Государственный университет управления), №31, 2009.
  2. Поляков А.С. Тенденции формирования современного валютного рынка / А.С. Поляков // «Вестник Университета» (Государственный университет управления), №35, 2009.
  3. Поляков А.С. Сервисно-ориентированный подход как инструмент построения банковских информационных систем / А.С. Поляков // «Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО» (Московский государственный университет экономики, статистики и информатики), №2, 2010.

Научные статьи в других периодических изданиях РФ и тезисы докладов:

  1. Поляков А.С. Некоторые вопросы автоматизации деятельности инвестиционных банков на валютных рынках / А.С. Поляков // 13-я научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями»: Сборник научных трудов / Моск. госуд. ун-т экономики, статистики и информатики – М., 2010. – 0,2 п.л. (авторские 0,1 п.л.)
  2. Поляков А.С. Некоторые преимущества использования сервисно-ориентированного подхода к построению банковских информационных систем / А.С. Поляков // 5-я научно-практическая конференция «Актуальные проблемы современного управления: теория и практика»: Сборник научных трудов / Евразийский открытый институт – М., 2009. – 0,2 п.л. (авторские 0,1 п.л.)

1 Источник: Официальный сайт Банка Международных Расчетов - http://bis.org/publ/rpfx07.htm (Дата просмотра: 15.02.2010)

2 Волатильность (Изменчивость, англ. Volatility) — финансовый показатель, характеризующий тенденцию рыночной цены или дохода, изменяющийся во времени. Является важнейшим финансовым показателем и понятием в управлении финансовыми рисками, где представляет собой меру риска использования финансового инструмента за заданный промежуток времени.

3 Хеджирование (от англ. hedge — страховка, гарантия) — установление позиции по срочным сделкам на одном рынке для компенсации воздействия ценовых рисков равной, но противоположной срочной позиции (позиции по срочным сделкам), на другом рынке.

4 «Ванильный» опцион (от англ. Vanilla Option) - опционный контракт, при заключении которого оговаривается вид базисного актива, объём контракта, цена покупки или продажи.

5 Поверхность волатильности – поверхность, описывающая зависимость волатильноти определенного типа опционов в зависимости от параметров самого опциона.

6 В дальнейшем под моделью потоковой генерации цены мы будем понимать автоматическую потоковую генерацию цены

7 Определение модели локальной волатильности приведено в работе.



Pages:     | 1 | 2 || 4 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.