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¿Se puede utilizar el PCA para transformar una escalera de riesgo de tasas de interés?

El contexto

Para los traders / creadores de mercado en los escritorios de permutas de tasas de interés, es esencial contar con un modelo que transforme el riesgo desde su representación más compleja (es decir, una escalera de cada plazo) en una menos compleja (es decir, una escalera reducida con los principales plazos).

Ejemplo: considera la escalera de riesgo base $S$ que muestra tu riesgo en cada plazo: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50}. Los traders siempre necesitan conocer su exposición a las curvas principales, por ejemplo, 2s5s, 5s10s y 10s30s. Por lo tanto, es esencial encontrar un modelo que transforme $S$ en una representación reducida, $S'$, que muestre la exposición de la cartera por ejemplo a {1, 2, 5, 10, 30}.

(Esta transformación muestra nuestra exposición a 2s5s, 5s10s y 10s30s.)

Soluciones existentes

Diferentes traders y gestores de riesgos tienen diferentes métodos para hacer esto. Algunos que la gente usa comúnmente son

  • Transformaciones de matriz jacobiana

  • Regresiones OLS

Estos enfoques están documentados en línea si buscas lo suficiente.

Mi pregunta

¿Podemos usar PCA para crear la transformación $S\rightarrow S'$, descrita anteriormente?

Últimamente he estado experimentando con PCA por primera vez, y todos los recursos en línea muestran cómo los primeros 3 componentes principales pueden usarse para explicar lo siguiente en términos de riesgo de tasa de interés y movimientos del mercado:

  1. PC1: Exposiciones absolutas (movimientos de la curva paralela)

  2. PC2: Exposiciones de curvas (movimientos de curva de pendiente y aplanamiento, por ejemplo 5s10s, 10s30s)

  3. PC3: Exposiciones de flies (movimientos en cosas como 2s5s10s, 5s7s10s, 10s20s30s)

La capacidad de PCA para explicar estos diferentes tipos de exposiciones me hace pensar que debe ser posible usarlo para transformar el riesgo como hemos demostrado anteriormente. Las transformaciones descritas anteriormente se hacen precisamente para modelar exposiciones amplias de curvas y flies, como explican PC2 y PC3.

Sin embargo: estoy luchando por encontrar algo en línea, y estoy un poco oxidado en matemáticas y estoy luchando por resolverlo por mí mismo.

Estoy seguro de que los siguientes componentes principales podrían usarse para transformar la escalera de riesgo de las siguientes maneras:

  1. PC2: $S\rightarrow S_\text{curvas}$ = {1, 2, 5, 10, 30, 50}

  2. PC3: $S\rightarrow S_\text{flies}$ = {1, 2, 5, 7, 10, 20, 30, 40, 50}

Tu respuesta

Lo ideal es que tu respuesta tenga una explicación matemática y lógica. Aún mejor sería incluir algo de código. Sería genial ver algunas referencias o recursos también. ¡Gracias!

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dotnetcoder Puntos 1262

PCA es una transformación matemática de una representación de base determinada, es decir, 1y, 2y, 3y, 4y, en otra representación PC1, PC2, PC3 y PC4. En su forma cruda, no es un procedimiento de reducción de dimensiones. Se convierte en reducción de dimensiones cuando se descartan arbitrariamente algunos PCs, como PC4, donde el marco está diseñado para capturar la varianza explicativa más importante en PC1 con cantidades decrecientes en PC2, PC3, etc. Por lo tanto, las dimensiones que se reducen están diseñadas para perder solo la menor cantidad de varianza explicativa.

Dado que se basa en datos históricos y en la matriz de covarianza, los PCs no siempre son objetos intuitivos. Ciertamente no proporcionan el nivel de granularidad para aislar una posición de 20s25s30s, y ese no es su propósito.

Modelos de Riesgo Personalizados

Por lo que vale, utilizo transformaciones Jacobianas personalizadas para aislar este tipo de mariposas o spreads. La ventaja del marco y al hacerlo de esta manera es que no se pierde información (no se reducen dimensiones) y la explicación de PnL que se puede producir es exacta e intuitiva.

El único aspecto a tener en cuenta en este marco es que si tienes, por ejemplo,

5y, 6y, 7y, 8y, 9y, 10y -> 5y, 5s10s, 5s7s10s, 5s6s7s, 7s8s9s, 8s9s10s,

Estas posiciones no están descorrelacionadas. Están bastante cerca pero no exactamente. Por ejemplo, 5s6s7s tiene un 5% de correlación con 5s10s, si tienes una gran posición en 5s6s7s esto puede sumar un efecto no despreciable del movimiento de 5s10s. Por eso suelo superponer este método con técnicas de minimización de VaR que también utilizan una matriz de correlación y pueden evaluar esto de manera dinámica.

La otra opción es ser realmente refinado y ajustar el instrumento 5s6s7s para incorporar una cantidad compensatoria de 5s10s, creando así un instrumento personalizado. Llámelo (5s6s7s 5s10s hedged). Hace unos años probablemente lo habría integrado en mi marco, si se me hubiera ocurrido, pero ahora estoy tan acostumbrado al marco que he establecido que no creo que me añadiría mucho valor personalmente.

Portafolio Simplificado

En "Pricing and Trading Interest Rate Derivatives" también describo una técnica de reducción de dimensiones llamada representación simplificada de portafolio. En este procedimiento eliges un subconjunto de tus instrumentos de riesgo, como 2y, 5y, 10y, 30y y resuelves un problema de minimización de VaR multi-instrumento. Lo que refleja esto es, "si mi portafolio puede ser cubierto solo con 2y 5y 10y y 30y, ¿qué operaciones cubrirían mejor la totalidad de mi portafolio?"

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