Casual
РЦБ.RU

Деривативы на экономические данные

Апрель 2008


    Макроэкономические риски всегда входили в число наиболее существенных рисков как для финансовых институтов, так и для физических лиц, оперирующих крупным капиталом на финансовых рынках. Ожидания в отношении экономической ситуации во многом являются критическими при принятии решений в ходе распределения активов портфеля и контроля над рисками.

    В последнее время, когда портфельными менеджерами стали чаще применяться схемы динамичного управления активами фондов (портфелей), последние стали чувствительны к краткосрочным колебаниям волатильности, которые часто случаются в моменты публикации важной макроэкономической статистики (табл. 1). До определенного времени прямое уменьшение рисков, связанных с этим, было крайне сложной задачей. Для хеджирования риск-менеджеры прибегали к построению синтетических позиций, состоящих из инструментов, находящихся в той или иной степени корреляции с динамикой макроэкономических показателей.
    Это породило спрос со стороны профессиональных участников рынка на эффективные инструменты защиты портфеля от резких изменений волатильности. Известно, что чем точнее определены факторы риска и больше они обособленны, тем эффективнее риск-менеджмент. Естественным откликом на этот посыл стало появление деривативов (производных финансовых инструментов) на экономические данные. Ввиду того, что в России данный вид деривативов отсутствует, изучим зарубежный опыт.
    Деривативы на экономические данные в их современном виде появились в 2002 г. и были совместно разработаны Goldman Sachs и Deutsche Bank. Однако идея использования таких деривативов, в частности фьючерсных и опционных контрактов, возникла еще в 1980-х гг., во времена зарождения финансовой инженерии. Наибольшее внимание этому классу инструментов (если судить по количеству публикаций и научно-исследовательских работ) уделяли сотрудники Уортонской школы бизнеса (Университет Пенсильвании). Однако впервые об этом заговорил в 1993 г. профессор Йельского Университета Роберт Шиллер (Robert Shiller), аргументируя в своей работе "Макрорынки"1 создание фондов, привязанных по структуре к уровню инфляции и стоимости жилья. Этот труд стал "первой ласточкой" среди подобного рода исследований. Впоследствии новый толчок в развитии эти исследования получили уже под руководством профессора Уортонской Школы Бизнеса Джастина Вулферса (Justin Woolfers). Но в тот момент ни один из финансовых институтов, способных создать и поддерживать рынок деривативов на экономические данные, не счел, что эту идею можно воплотить в жизнь.
    Во-первых, считалось, что денежный эквивалент экономических данных как базисного актива является дискретной величиной, так как экономические данные публикуются через определенные интервалы времени и могут впоследствии пересматриваться. Таким образом, предполагалось, что экономические данные не могут выступать в роли торгуемого базисного актива. Во-вторых, было непонятно, каким образом будут совмещаться заявки, а следовательно, как добиться высоких объемов торгов и ликвидности данного рынка. В-третьих, финансовые инженеры с подозрением относились к методам расчета макроэкономических данных, считая их непрозрачными и противоречивыми.
    Что касается защиты от инфляции, то в это время появились более простые инструменты, привлекшие интерес инвесторов. Например, в январе 1997 г. Казначейство США впервые выпустило обязательства, защищенные от инфляции (Treasury Inflation Protected Securities, TIPS). Кроме того, многие страховые компании создали облигации, чей номинал привязан к определенному индексу или к экономическому событию. Однако деривативы на экономические данные со 100%-ной привязкой позволяют управлять широким спектром экономических рисков. Они представляют собой гибкие рыночные инструменты, которые лучше отвечают постоянно изменяющимся экономическим условиям.
    Попытка Нью-Йоркской биржи кофе, сахара и какао (Coffee, Sugar and Cocoa Exchange) организовать рынок фьючерсов на индекс потребительских цен в начале 1980-х гг. провалилась в связи с недостатком к нему интереса. Подобный эксперимент Лондонской биржи фьючерсов и опционов (London Futures and Options Exchange), в ходе которого были созданы деривативы на цены на недвижимость, прекратился в начале 1990-х гг., после того как стало известно об искусственном завышении объемов торгов.
    В конце концов, в июне 2005 г. Чикагская товарная биржа, CME, и Goldman Sachs объявили о создании партнерства для развития торговли деривативами на экономические данные. По сути, совместные усилия были направлены на совершенствование используемой Goldman Sachs системы торговли деривативами и на расширение количества инструментов. Таким образом, подписанное соглашение выводило существовавший в течение нескольких лет внебиржевой рынок на качественно новый уровень.
    Новая торговая площадка рынка деривативов на экономические данные стала называться Аукционным рынком Чикагской торговой биржи (CME Auction Market (АМ)). В рамках партнерства с Goldman Sachs CME осуществил клиринг, что увеличило надежность и стабильность рынка, и предоставил необходимую техническую поддержку. Параллельно было заключено партнерское соглашение с Международной Фондовой Биржей (International Securities Exchange, ICE), в рамках которого на последней стали работать маркетмейкеры для поддержания ликвидности. В результате многосторонних соглашений кроме бинарных опционов на CME Auction Market появились обычные опционы и форвардные контракты.
    Первые торги на этой площадке прошли 29 сентября 2005 г.: торговались деривативы на число первичных заявок, на пособие по безработице в США вне сельскохозяйственного сектора (Non-Farm Payrolls, NFP).
    На CME Auction Market торговались деривативы на 8 экономических показателей:

  • стержневой индекс потребительских цен (Core CPI);
  • индекс Института менеджмента по снабжению (ISM manufacturing PMI index);
  • розничные продажи (Retail sales ex-Auto);
  • число первичных заявок на пособие по безработице (Weekly Initial Jobless Claims);
  • число новых рабочих мест вне сельскохозяйственного сектора (Non-Farm Payrolls);
  • ВВП США (US GDP);
  • внешнеторговый баланс США (US International Trade Balance);
  • сбалансированный индекс потребительских цен еврозоны HICP за исключением табачных изделий (Eurozone HICP ex-tobacco).
        Торговля деривативами на экономические данные на CME AM осуществляется в формате аукциона с помощью технологии, разработанной нью-йоркской фирмой Longitude.
        В качестве торговых инструментов инвесторам были доступны:
  • бинарные диапазонные опционы колл и пут (binary(digital) call, put and range options);
  • ограниченные сверху/снизу обычные колл/пут опционы (plain (vanilla) capped calls and floored put options);
  • форвардные контракты (Range forwards).
        Бинарные опционы (как и остальные инструменты CME AM) являются расчетными, с фиксированным размером платежа, в случае если опцион истекает "в деньгах". Необходимо заметить, что не важно, насколько "глубоко в деньгах" истечет опцион. По обычным колл-опционам выплаты происходят в случае, если статистические данные оказались выше страйка (по обычным пут-опционам - если ниже страйка). Для диапазонных опционов необходимо, чтобы значение макроэкономического индекса лежало между верхней и нижней границей диапазона. Держатель получает его номинальную стоимость, в противном случае - ничего.
        Хотелось бы обратить внимание на процесс ценообразования бинарных диапазонных опционов, который является необычным для классического рынка производных и гораздо более привычным для тотализатора (в особенности лошадиных скачек). Трейдеры объявляют суммы, на которые они намерены приобрести/продать опционы, каждый из которых гарантирует выплату в размере 1 долл. (бинарный опцион на NFP) в случае, если трейдер окажется прав в своем прогнозе. Цена на опцион формируется в зависимости от спроса, т. е. уверенности трейдеров в том или ином исходе. Чем больше трейдеров указывают на тот или иной исход, тем дороже будет стоить этот опцион. Одной из интересных особенностей этой системы является то, что невозможно заранее узнать точный размер выигрыша, пока не будут удовлетворены все заявки, чтобы посчитать размер сформированного пула.
        Пример. Ожидаются данные по NFP. Один бинарный диапазонный опцион дает право на получение 1 долл. в случае, если прогноз окажется верным, либо деньги теряются в случае ошибки. Инвестор покупает опционы на 100 тыс. долл. со страйком на диапазон 75-100 тыс. рабочих мест. До тех пор, пока не будут зарегистрированы все заявки, невозможно рассчитать размер общего пула по данному аукциону. Следовательно, инвестор еще не знает, по какой цене будет удовлетворена его заявка. На рис. 1 показано, как распределились заявки после регистрации всех заявок и окончания аукциона.
        На рис. 1 видно, что большинство трейдеров подали заявки на опционы со страйком в 75-100. Следовательно, их стоимость выше остальных - 18,7 цента за 1 опцион. Именно по этой цене была удовлетворена большая часть заявок на покупку.
        В случае с ограниченными обычными опционами размер выплаты зависит от того, насколько фактическое значение публикуемого показателя оказалось выше/ниже значения страйка, зафиксированного в опционе. Однако прибыль держателя опциона (равно как и убыток продавца) не может быть больше, чем разница между ценой страйка и верхней границей аукциона (максимальный страйк, зафиксированный на данном аукционе).
        По форвардным контрактам держатель получает прибыль, равную разнице между окончательным значением показателя и фиксированной ценой сделки по форварду. В этом форварды схожи с ограниченными опционами.
        Один из интересных положительных эффектов от организации данного рынка - появление информации об ожиданиях участников рынка. Распределение стоимости бинарных опционов с различными страйками может быть использовано для вычисления вероятностей исходов конечного события. Такая стоимость идентична стоимости опциона за тот или иной страйк. Так, если бинарный опцион на NFP со страйком в диапазоне 75 тыс.-100 тыс. стоит 0,187 долл., это значит, что вероятность попадания значение индекса в этот диапазон рынок оценивает в 18,7%.
        Специалисты Уортонской школы бизнеса провели исследование прогностической эффективности такого подхода. Для этого они сопоставили прогнозные ожидания экспертов и данные аукционов на экономические деривативы с 2002 по 2006 г. с реальными значениями экономических показателей, лежащих в основе этих инструментов. В результате проведенной работы выяснилось, что данные по результатам аукционов обладают большей корреляцией с реальными значениями экономических индикаторов (рис. 2) и меньшей статистической погрешностью, нежели прогнозы, построенные на основе опроса различных специалистов (табл. 2).
        И все же востребованность и успешность этого предприятия относительные. Деривативы на экономические данные пока не заинтересовали большинство инвесторов. Участие в проводимых аукционах могли принимать институциональные инвесторы и состоятельные физические лица. В общем профессионал финансового рынка должен обладать 10 млн долл. в активах, чтобы получить доступ к аукциону. Для физических лиц была установлена планка в 5 млн долл. Из-за этого в сравнении с другими деривативами они теряли свою привлекательность, как следствие - объемы торгов были незначительными. Совокупный оборот за 2006 г. составил 5% от оборота по 10-летним облигациям США за тот же период.
        С точки зрения хеджирования также было не просто. Показатели пересматривались и после ревизии существенно меняли свое значение. Статистическая картина реакции инструментов на поведение данных тоже менялась в зависимости от конъюнктуры рынка. Поэтому значение этих инструментов, в рамках хеджирования рисков, ставилось под сомнение. По большому счету, на рынке появился еще один спекулятивный инструмент, который, однако, страдал от недостатка ликвидности, ведь доступ к нему получало ограниченное количество квалифицированных инвесторов.
        Такое положение дел не могло не сказаться на жизнеспособности проекта. 29 июня 2007 г. партнер СME - Международная фондовая бирже (ICE) объявила о том, что не может поддерживать в дальнейшем этот проект. Рынок экономических деривативов прекратил свое существование, по крайней мере как внебиржевой рынок. Но самые "сильные" инструменты "выжили". Еще во время проведения открытых аукционов наибольшую заинтересованность участники проявляли к двум инструментам, на которые в совокупности приходилось более 80% объема сделок, - это сбалансированный индекс потребительских цен еврозоны (HICP) и показатель занятости вне сельскохозяйственного сектора (Non-Farm Payrolls). На сегодняшний день на биржевых площадках CME регулярно торгуются фьючерсы и опционы на Euro-area HICP. С 29 апреля 2008 г. планируется запуск торгов фьючерсами и опционами на NFP.
        Безусловно, деривативы на экономические данные имеют некое рациональное прикладное зерно. На текущий момент развития финансового инжиниринга в этой области все попытки создать востребованный широким спектром инвесторов продукт приведут, скорее всего, к появлению очередного спекулятивного инструмента или серии таких инструментов, в то время как рынок испытывает потребность в эффективных средствах диверсификации рисков. Однако базовый принцип экономики гласит: спрос рождает предложение. На развитых западных рынках, где оперирует большее, нежели в России, количество фондов, в том числе и узкоспециализированных, использующих сложные схемы управления активами, возникла потребность в таких производных инструментах. Тем не менее основным потребителем их остались преимущественно институциональные участники рынка.
        На мой взгляд, потребность в схожих2 инструментах существует на развивающихся рынках, в частности на российском. Их применение и развитие может способствовать: а) повышению устойчивости конъюнктуры рынка; б) снижению уровня волатильности рынка за счет сокращения оттоков капитала (ввиду наличия внутренних ресурсов страхования рисков), что положительно отразилось бы на инвестиционной привлекательности нашей страны. Однако появление подобных инструментов в странах с невысокой степенью развития финансовых рынков (в частности, рынков развивающихся стран и России) во многом осложнено именно невостребованностью внутри рынка и отсутствием надежных клиринговых контрагентов, способных обеспечить участников рынка гарантиями исполнения обязательств.

        Список источников
        1. Bank of International Settlements // Economic derivatives review. 2006.
        2. Wolfers J., Zitzewitz Е. Interpreting Prediction Market Prices as Probabilities. University of Pennsylvania. 2005
        3. National Bureau of Economic Research. NBER Digest. 2006.
        4. Wolfers J., Gurkaynak R. S. Macroeconomic Derivatives: An Initial Analysis of Market-Based Macro Forecasts, Uncertainty, and Risk. 2005.
        5. CME Group. http://www.cmegroup. com.
        6. Financial Times. http://www.ft.com.
        7. Goldman Sachs. http://www.gs.com.
        8. WallStreet Journal. http://www.wsj. com.



    • Рейтинг
    • 4
    Оставить комментарий
    Добавить комментарий анонимно, введите имя:

    Введите код с картинки:
    Добавить комментарий как авторизованный посетитель: Войти в систему

    Содержание (развернуть содержание)
    Факты и комментарии
    Особенности налогообложения срочных сделок
    Практические моменты в налогообложении операций своп
    Рамочные договоры о срочных сделках (деривативах)
    Проблемы развития рынка производных финансовых инструментов в России
    Срочный рынок. Каким его видят участники?
    Срочный рынок: по пути усложнения
    Институт маркетмейкеров как механизм формирования и стимулирования ликвидности
    Срочный рынок глазами участника
    Возможности рынка структурных продуктов
    Валютные деривативы биржевого рынка: стратегии использования, преимущества и пути развития
    Перспективы развития рынка процентных деривативов в России
    Инструменты срочного рынка для УК. Торговые идеи для институциональных инвесторов на рынке фьючерсов и опционов
    Практика использования опционов в управлении инвестиционными фондами
    Фьючерс на индекс ММВБ - оптимальный инструмент хеджирования рыночного риска на фондовом рынке
    Практическое применение структурных продуктов на основе биржевых опционов FORTS
    Деривативы на экономические данные
    "Погодные" фьючерсы
    Теоретические основы информационного анализа
    Календарь семинаров и обучающих программ и мероприятий, посвященных различным аспектам работы срочных рынков

    • Статьи в открытом доступе
    • Статьи доступны на платной основе
    Актуальные темы    
     Сергей Хестанов
    Девальвация — горькое лекарство
    Оптимальный курс национальной валюты четко связан со структурой экономики и приоритетами денежно-кредитной политики. Для нынешней российской экономики наиболее логичным (и реалистичным) решением бюджетных проблем является девальвация рубля.
    Александр Баранов
    Управление рисками НПФов с учетом новых требований Банка России
    В III кв. 2016 г. вступили в силу новые требования Банка России по организации системы управления рисками негосударственных пенсионных фондов.
    Варвара Артюшенко
    Вместе мы — сила
    Закон синергии гласит: «Целое больше, нежели сумма отдельных частей».
    Сергей Майоров
    Применение blockchain для развития биржевых технологий и сервисов
    Распространение технологий blockchain и распределенного реестра за первоначальные пределы рынка криптовалют — одна из наиболее дискутируемых тем в современной финансовой индустрии.
    Все публикации →
    • Rambler's Top100