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Valor en riesgo para un swap de tipos de interés plain vanilla

Hola, tengo una pregunta sobre el cálculo del valor en riesgo de un swap de tipos de interés simple (es decir, con la misma moneda y fijo por flotante).

Tengo un conjunto de datos que consiste en las Tasas de Swap desde el 2017-12-31 hasta la fecha en la moneda correspondiente, y me gustaría utilizar la simulación histórica (en lugar del método de varianza-covarianza o monte carlo) para calcular el VaR de 10 días a nivel p=0,01.

¿Cómo podría continuar y hacer esto? ¿Son suficientes los tipos de swap para el cálculo? No tengo datos sobre los principales, etc., sólo los tipos swap. Creo que podemos asumir una configuración monocurva.

Gracias de antemano

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tralston Puntos 76

Para valorar su swap, necesita los tipos cero. Suponiendo una configuración monocurva, podría calcular su valor en riesgo de la siguiente manera:

  1. Obtenga los tipos de cupón cero a partir de la serie de tipos swap por bootstrap, para obtener un historia de las curvas cero . Para ello no necesita el nocional, simplemente suponga que el nocional es igual a 1, por ejemplo, para todos sus swaps.

  2. Deduzca su escenarios de valor en riesgo a partir de esta serie (evaluación de tasas cero en cada paso de tiempo), si lo que se quiere es un VaR de 10d, se pueden considerar variaciones de 10d:

    • Yo optaría por rendimientos no solapados, ya que algunos autores sostienen que el uso de rendimientos solapados conduce a una subestimación del VaR, por ejemplo: https://www.risk.net/risk-management/1500264/error-var-overlapping-intervals )
    • Calcular un VaR 1d y reescalar por $\sqrt{10}$ sólo funciona cuando las realizaciones son independientes. En este caso, podría no ser preciso debido a la reversión media de los tipos de interés.
  3. Para cada escenario VaR, aplique el escenario a la curva cero de hoy y valore su swap utilizando la curva cero resultante. Esto le dará un vector de VAN y, por tanto, un vector de pérdidas y ganancias (con respecto al VAN actual).

  4. Obtenga la información pertinente cuantificar de este vector P&L, este es su valor en riesgo.

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Tenga en cuenta que la disponibilidad de datos desde finales de diciembre de 2017 hasta el 6 de mayo de 18 es un problema aquí, especialmente si se utiliza con rendimientos de 10 días no superpuestos, ya que eso restringe aproximadamente 90 días de negociación a sólo 9 períodos. Si considera que los movimientos diarios del mercado son independientes, podría utilizar un procedimiento estadístico bootstrap para recoger más muestras. Esto no es técnicamente Monte Carlo, ya que se están remuestreando los datos de forma no paramétrica.

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