Escenarios de diferenciales de CDS a partir de datos históricos del mercado

Question

Estoy buscando información sobre la mejor manera de generar escenarios para ser utilizados en los cálculos de VaR o ES, para los diferenciales de CDS.

Dado que necesitamos datos históricos significativos para conseguir una distribución de probabilidad empírica decente, me pregunto qué problemas podría haber.

Para entidades con un solo nombre.

1. ¿Es un problema si el perfil de la empresa ha cambiado mucho en los últimos 5-10 años?
2. ¿Debemos preocuparnos de alguna manera por las obligaciones de referencia subyacentes? (¿Está esto relacionado con 1) ?)
3. ¿Sería adecuado aplicar una técnica PCA para reducir la dimensionalidad, dado que probablemente queramos tener en cuenta toda la estructura de plazos?

Para los índices.

1. Sin embargo, para, por ejemplo, el iTraxx, obtenemos nuevos constituyentes cada 6 meses (desde la página principal de Markit). Imagino que esto puede provocar un cierto repunte en los precios. ¿Cómo podemos manejar esto?

Por último, ¿es posible utilizar la simulación histórica para los diferenciales de los CDS, o es mejor aplicar alguna simulación de Montecarlo?

Answer 1

Solía ayudar a gestionar una gran cartera de CDS, y (junto con la gente de RiskMetrics) llegamos a un enfoque que considero bastante decente.

En primer lugar, permítanme decir que las simulaciones con datos de mercado son las equivocado camino a seguir. El riesgo crediticio se mantiene en varios niveles y luego salta como un loco, por lo que el historial de cualquier empresa tiende a contener una representación muy poco realista del riesgo.

Pensemos en términos de simulación de Montecarlo. A veces se pueden resolver estas cosas analíticamente, pero en la práctica las soluciones analíticas se vuelven rápidamente frágiles.

En primer lugar su simulación debe incluir salta a la predeterminada. Al fin y al cabo, son la razón por la que los CDS tienen algún valor.

En beneficio de los lectores que no conocen bien el mercado, ya que los CDS Big Bang tienen casi siempre un precio en términos de un pago inicial, y los cupones se pagan después a tipos estándar. Sin embargo, estos precios iniciales pueden ser positivos o negativos y, en última instancia, dependen de las probabilidades de impago. Por lo tanto, es mucho más fácil hacer las simulaciones si se convierten los CDS por adelantado en curvas de probabilidad de impago, que entonces tienen la propiedad de no caer por debajo de cero.

Para simular los cambios de la curva, se pueden empezar a robar ideas de la literatura sobre tipos de interés. Para el déficit esperado, suele ser suficiente con tratar algunos puntos de cualquier curva individual como de distribución normal logarítmica, con altas correlaciones positivas.

Me gusta tratar todas las curvas con un modelo de 1 factor, en realidad, en un único factor principal que consiste en la curva HY o IG CDX. Los vínculos con el mercado de renta variable o de tipos de interés pueden entonces capturarse con la correlación sólo a través de la curva CDX, dejando que las curvas individuales tengan su componente CDX más términos totalmente idiosincrásicos (de variación de salto al incumplimiento y de probabilidad de incumplimiento).

Si lo desea, puede añadir simulaciones para las tasas de recuperación, aunque en la práctica descubrí que tendían a integrarse, por lo que acabé eliminando la simulación de la tasa de recuperación.

Una vez que se han calculado las simulaciones de las curvas, es bastante fácil volver a convertirlas en precios iniciales según sea necesario para la fijación de precios de los escenarios.

Answer 2

1. El VaR de riesgo de mercado toma un año de historia. Por lo tanto, no se verían 5-10 años de historia.
2. Si se utilizan los precios de los CDS sólo para la fijación de precios de los CDS no es necesario, pero si se tiene otro modelo que toma los precios de los CDS y los vincula a los bonos, sí
3. No necesitas PCA. Puede tomar las comillas de los CDS más cercanos a cada nodo de plazo, pero necesita hacerlas rodar para ajustar los nodos de plazo fijo.

iTraxx, necesita dar más información sobre la exposición que tiene relacionada con iTraxx