¿Explican las buenas referencias de la PNL?

Question

¿Puede alguien compartir buenas referencias sobre cómo debe calcularse y presentarse la PNL para el mejor uso de una mesa de negociación de derivados?

Answer 1

No conozco ninguna gran referencia. Sin embargo, Peter Nash Control eficaz de los productos: control de las mesas de negociación . Wiley (2018) El capítulo 10 Revisión de la cuenta de resultados del mercado es un buen comienzo.

Escribí algunas notas aquí que espero pueda ayudar.

Debería tener P&L teórico-riesgo (RTPL - Taylor sereis approximation of the P&L) para todas las posiciones. Para las posiciones que están marcadas para modelar, debería tener Fuerza Bruta - tanto "Acumulativa" como "Independiente". (Es posible hacer fuerza bruta P&L explicar para las posiciones con precio observable, pero es más difícil y menos útil).

Answer 2

Referencias

1. https://www.bis.org/publ/bcbs265.pdf Este es utilizado directamente por los bancos para programas como el FRTB.

2. https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/xx/pdf/2018/10/frtb-white-paper-july-2018.pdf . Este lo describe desde el punto de vista del ratio de varianza de P&L.

3. https://en.wikipedia.org/wiki/PnL_Explained . Resumen básico de la atribución de pérdidas y ganancias.

Resumen

El objetivo de la explicación de las pérdidas y ganancias (o atribución de las pérdidas y ganancias de Volcker) es comprobar hasta qué punto los factores de riesgo explican las pérdidas y ganancias reales y, por tanto, la lógica y la coherencia general del modelo.

$$ P\&L_{unexplained} = P\&L_{model} - P\&L_{risk \ factors}$$

$P\&L_{risk \ factors}$ La parte "explicada" de las pérdidas y ganancias se estima utilizando las griegas/sensibilidades de los factores de riesgo (suma de las sensibilidades de primer orden con respecto a los factores de riesgo individuales multiplicada por los desplazamientos de los factores de riesgo). Las sensibilidades de primer orden (es decir, delta) utilizan diferencias a plazo, mientras que las sensibilidades de segundo orden (es decir, gamma) utilizan diferencias centrales y suelen emplearse para las opciones de futuros.

$$ P\&L_{model}=P\&L_{comprehensive} - P\&L_{new \ positions} - P\&L_{other} $$

es el modelo real de pérdidas y ganancias calculado a partir del precio de una posición en dos días consecutivos, donde

$$ P\&L_{comprehensive}=NPV_{T}-NPV_{T-1}-CASH-CVAHedges $$ y $$ P\&L_{new \ positions}=P\&L_{new \ position} + P\&L_{trade \ event} $$ $P\&L_{trade \ event} $ es la variación del VAN por los cambios nocionales en las posiciones existentes y $P\&L_{other} $ son ajustes financieros.

El $P\&L_{unexplained}$ Así, se compara la diferencia entre las P&L del modelo y las P&L de los factores de riesgo utilizados para explicar los movimientos de los precios. Un modelizador querría esperar que $P\&L_{risk \ factors}$ explica más del 90% de las pérdidas y ganancias. En otras palabras, se quiere minimizar la parte de las pérdidas y ganancias que no se explican por los factores de riesgo utilizados en el modelo, que se supone que captan los efectos de las pérdidas y ganancias reales experimentadas por la posición.