¿Cómo puedo eliminar el riesgo de tipo de cambio cruzado de la financiación de divisas desarrollada en una posición de EMFX?

Question

En los "viejos tiempos" (es decir, hace 5-10 años), cuando queríamos estar largos o cortos en una divisa emergente (por ejemplo, el ZAR, el BRL o la TRY) simplemente lo hacíamos contra la divisa preeminente del momento, el dólar. Así, por ejemplo, para estar largos en la lira turca, vendíamos USDTRY. Para estar cortos en el rand, compramos USDZAR. La mayor parte de la rentabilidad era atribuible al RHS del par.

Hoy en día, el dólar no es la moneda fuerte universalmente dominante, por lo que la fortaleza o debilidad relativa del dólar "contamina" una posición USD-EMFX. En la práctica, por ejemplo, la correlación entre el EURUSD y el USDXXX, donde XXX es una moneda emergente, ha aumentado (en términos absolutos):

Por lo tanto, si estoy corto de USDZAR, estoy significativamente largo de EURUSD a través de la correlación. La pregunta es, ¿cómo cubro este riesgo de tipo de cambio cruzado de divisas desarrolladas? ¿Cómo vuelvo a estar lo más cerca posible de un juego puro en la moneda emergente?

Obviamente, la respuesta será que tengo que financiar mi posición en divisas emergentes con una cesta de divisas fuertes (las candidatas son, por ejemplo, el USD, el EUR, la GBP, el CHF, el CAD, el AUD y el JPY). Pero, ¿cuál es la mejor manera de calcular las ponderaciones de esta cesta? ¿Regresión múltiple del USDZAR frente al USDEUR, USDGBP, USDCHF, USDCAD, USDAUD y USDJPY? ¿Es este el enfoque correcto? ¿Hay algo mejor? He visto que Bloomberg utiliza el PCA, por ejemplo, en sus índices ponderados por correlación de Bloomberg.

Answer 1

Depende del aspecto del ZAR sobre el que se intente posicionar.

Como señaló A K, si su libro está en USD y quiere tomar una posición en el tipo de cambio al contado en sí, entonces sólo tiene una posición USDZAR. Sí, está correlacionada con el EURUSD debido tanto a las correlaciones EUR-ZAR como a las variaciones del USD, pero eso es parte de la compensación USDZAR.

Si, por el contrario, quieres jugar con los tipos de interés internos del ZAR, entonces elige tu periodo y haz el fx swap en su lugar; haces un cambio de USD por ZAR al principio y un cambio de ZAR por USD al final. Dado que hoy has fijado los tipos de cambio al contado y directo, la operación sólo depende del diferencial de tipos de interés entre el USD y el ZAR, no de las variaciones de los tipos al contado.

Alternativamente, si quieres exponerte a la variación al contado, podrías hacer un IRS ZAR más una opción FX sobre el precio al contado a 1 año y si no lo has necesitado simplemente hacer otro a 1 año. Para un periodo más fijo, haz una Bermuda.

Básicamente, elige tu instrumento. No hay ningún objeto inamovible en las finanzas, y de hecho no lo necesitas; si haces una cesta de divisas que sea realmente estable frente a los movimientos del mercado, sólo tendrás exposición a la variación de la divisa de tu libro.

Creo.

Answer 2

Respuesta corta - Utilice las betas de una regresión múltiple para crear una cartera con cobertura.

En un modelo de un solo factor (es decir, la cobertura con una sola divisa), puede interpretar la Beta como la proporción del factor que tendría que vender. Así, si Beta = 0,5, por cada 1 millón de dólares que tenga en su cartera, tendrá que vender 500.000 dólares en su cobertura de pares de divisas. La misma idea se extiende a las betas múltiples.

Respuesta larga - Naturalmente, aquí se abren multitud de preguntas: ¿cuál es la ventana para estimar la beta? ¿Qué procedimiento de regresión utilizar (LAD, OLS, GLS, métodos robustos)? ¿Son estacionarias las correlaciones monetarias?

La decisión de utilizar el ACP o la regresión múltiple depende de qué modelo es más estable. (Nota técnica: el PCA y la regresión múltiple suponen que los errores son i.i.d. Además, la historia de los rendimientos pasados es una aproximación de Beta sólo si los rendimientos son invariantes - i.i.d. a través del tiempo. Por lo tanto, la regresión con los rendimientos realizados no es en realidad una verdadera representación de la verdadera distribución a futuro).

Podría intentar una prueba de regresión múltiple continua y medir la importancia y la coherencia de los factores fuera de la muestra. Si realiza el ACP, el ACP asintótico (véase Stock y Watson 2002) es preferible para las series temporales con muchos factores.

Además, podría considerar el análisis factorial de series temporales (véase el paquete TSFA en R) si cree que existe una estructura factorial latente que explica la covarianza de los pares de divisas negociados.

Answer 3

Preste mucha atención a los factores que su modelo realmente predice (o intenta predecir). En el caso del ZAR, un buen modelo podría identificar una valoración errónea del factor dólar, o podría ser el oro, el riesgo general de las divisas de los mercados emergentes, la tolerancia al riesgo, etc. Un modelo complejo podría predecir fácilmente todos estos factores en cierta medida. Debería esforzarse por cubrir sólo aquellos factores para los que no tiene una ventaja. Aísle la exposición al riesgo que desea, cubra el riesgo que no desea. Lo ideal es que lo haga utilizando tanto la comprensión teórica de cómo su modelo debe trabajo, así como el trabajo empírico (pruebas retrospectivas, regresiones, etc.) que confirman que así es como funciona en la práctica .

Una vez que haya aislado los factores de riesgo deseados, el uso de cualquiera de los métodos mencionados anteriormente (regresión y PCA) debería funcionar bien para eliminar los riesgos no deseados.