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Métodos para "solicitar mes" equivalente a la exposición de los productos básicos forwards/futuros mercados

Es común en los mercados de materias primas para sostener muchas posiciones, a largo y corto plazo, a través de un rango de meses de contrato principio en el símbolo del sistema mes (hoy, septiembre) a cinco o más años. En general, el símbolo de mes exhibe la mayoría de la volatilidad, y lejos meses presentan la menor (entre el mismo exacto de los productos)

Esto hace que el total nocional "posición" de un producto muy engañoso. Por ejemplo, si hoy me compre el 1 de septiembre de 2014 contrato, y vender el 1 de septiembre de 2019 contrato, mi neto nominal de la posición es 0, lo que sugiere que la cartera no tiene ningún riesgo. En realidad, si el símbolo de mes aprecia un 10%, el 2019 contrato apreciará tal vez el 1%, y se han dado cuenta de una ganancia significativa.

VAR estándar de cálculo del proceso de captura y controla esta bien, pero quiero ser capaz de medir mi verdadero precio spot de la exposición para una clase de producto para los propósitos de la separación de la posición de los límites de los límites del VAR.

Entonces, la pregunta,

¿Cuál es el estándar de la industria modelo de compactación de una tira de contratos a futuro en un único número de exposición "FME" de manera que es razonable aproximado PNL tomando FME*precio spot. (suponga que usted se da una corr/cov matriz)?

El más relevante el artículo me pueden encontrar aquí. Mis cálculos a partir de que el papel parece un poco precisas y se cubre el tema bastante bien subjetivamente, pero no tiene citas y dudo que mis compañeros lo aceptaría como una fuente para la política.

http://kiodex.com/our_library/FME_Whitepaper.pdf

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brad Puntos 119

Yo no diría que hay un único estándar de la industria. También, no estoy seguro de que usted debe tratar de expresar todos los riesgos en un solo número, o al menos ser consciente de las deficiencias.

Si usted está interesado en el VaR, usted podría considerar la posibilidad de hacer el VaR histórico, por ejemplo, (asegúrese de corregir de estacionalidad y efectos de la curva de rodar hacia abajo con el paso del tiempo).

Un enfoque que personalmente me gusta, es un PCA basado en el enfoque, similar a lo que hacen las personas con las tasas de interés. Sobre la base de deseasoned, roll-corregido devuelve, puede realizar un análisis de PCA; según el producto, se suele encontrar 1-3 factores que explican el 95% de la varianza. Usted puede determinar la exposición de cada uno de los futuros avance que se tiene en la posición de esos factores y la suma de esos?

Otro enfoque podría ser asumiendo explícita multi-factor de la dinámica de la curva, calibrar el modelo y se basa en que llegan a un número de riesgo.

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