Построение оптимальной комбинации базового актива (индекс компаний биотехнологического сектора), хеджирующего актива (производного финансового инструмента). Применение хеджа для прогнозирования капитала, инвестируемого в биотехнологический сектор.
Аннотация к работе
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ Факультет «Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента»История фондового рынка насчитывает немало случаев, когда инвесторы теряли значительную часть вложенных средств за очень короткий промежуток времени (даже за один рабочий день). Для предотвращения возможных масштабных потерь на рынке применяется «хеджирование» (страхование) финансовых активов, осуществляемое, в основном, производными финансовыми инструментами: фьючерсами, опционами, своп-контрактами. Основная цель данной работы заключается в построении оптимальной комбинации базового актива (индекс компаний биотехнологического сектора), а также хеджирующего актива (производного финансового инструмента на указанный выше индекс), и применении хеджа для прогнозирования капитала, инвестируемого в структуру индекса компаний биотехнологического сектора США. В ходе анализа сравнивается эффективность хеджирования, построенная на одних и тех же правилах, но реализованная при помощи разных производных финансовых инструментов - фьючерса на индекс и опционной стратегии. Оптимизация параметров хеджирования и выбор наилучшей опционной стратегии производится на обучающей выборке, включающей в себя три кейса, в которых наблюдался резкий спад в индексах NASDAQ и DJIA (кризис 1929 года на индексе DJIA, кризис 1987 года на обоих индексах).С развитием торговли на фондовом рынке по всему миру количество исследований, посвященных изучению поведения цен активов, постоянно увеличивается.Основным итогом, возникающим при выполнении перечисленных выше предпосылок, является то, что в ценах всегда отражена существующая информация, и всякое изменение цены происходит случайным образом, что делает невозможным ее точное прогнозирование (Fama, 1965). Модель случайного блуждания является развитием модели «справедливой игры», где поведение цены рассматривается с точки зрения информации, имеющейся у участников на рынке. Основной вывод по модели: инвестор, даже обладая информацией, касающейся будущего поведения цены, в среднем не будет получать доход, который выше среднего по рынку (Fama, 1970). Задолго до основного развития модели случайного блуждания Башильи (Bachelier, 1900) описывал поведение цены, как сочетание огромного количества факторов, ее определяющих, что делает невозможным точное прогнозирование изменения цен. Однако только с появлением модели случайного блуждания появилась возможность математически описать поведение цен активов: , , где - логарифм цены актива, - логарифмическая доходность (разность текущего и предыдущего логарифмов цен).Одной из популярных альтернативных моделей, предназначенных для описания поведения цен является «переключение режимов» («переключения Маркова»), описанная впервые в работе Голдфелда и Квандта (Goldfeld & Quandt, 1973). Сами режимы являются латентными (скрытыми) переменными; модель оценивается методом максимального правдоподобия и в простейшем случае выглядит следующим образом: , где - текущий режим, а , , , - коэффициенты регрессии. Сам Хэмилтон (1989) заключает, что модель с переключениями показывает лучшие, по сравнению с ARIMA-моделями, результаты на данных по реальному ВНП США. В научной литературе представлено достаточно большое количество литературы, рассматривающей эффективность класса моделей с переключениями Маркова, а также сравнивающих результаты по описанию и прогнозированию реальных данных c другими моделями, в том числе и случайным блужданием. Например, в работах Енгела (Engel, 1994) и Куана (Kuan, 2013) были получены идентичные результаты по эффективности описания моделью с переключением режимов реальных данных: сгенерированные случайным образом данные модель описывает плохо, но лучше случайного блуждания и ряда других моделей описывает данные, находящие внутри выборки.Хеджирование - способ избежать потерь, связанных с инвестированием в какой-либо актив или, как минимум, снизить их величину. Большое внимание хеджированию уделяется не только среди инвесторов, но также и в научной литературе. Хеджирование может осуществляться как диверсификацией вложений (выбором большого количества активов для инвестирования), так и покупкой производных финансовых инструментов (фьючерсов или опционов, например). В исследованиях, занимающихся сравнением эффективности хеджирования различными инструментами, авторы приходят к выводу о том, что хеджирование опционами показывает зачастую результаты лучшие, чем могут быть достигнуты фьючерсами или диверсификацией (Mahayni, 2003; Sukcharoen, Choi, & Leatham, 2015). Хеджирование также различается по оптимизируемым параметрам: например, в исследованиях Баи, Пан и Лиу (Bai, Pan, & Liu, 2018), Де Саллес (De Salles, 2013) и Швайцер (Schweizer, 1994) оптимизируемым параметром является показатель, характеризующий отношение взаимосвязи хеджевого актива с основным вложением (их ковариации) и волатильности хеджирующего актива.
План
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. МОДЕЛИ ДИНАМИКИ ЦЕН ФИНАНСОВЫХ АКТИВОВ И СТРАТЕГИИ ХЕДЖИРОВАНИЯ
1.1 Модель случайного блуждания и рыночная эффективность
1.2 Модель переключения режимов как альтернативная гипотеза
1.3 Типовые стратегии хеджирования и их эффективность
ГЛАВА 2. ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ ЦЕН И СОЗДАНИЯ СТРАТЕГИЙ ДЛЯ ХЕДЖИРОВАНИЯ
2.1 Данные, используемые в работе
2.2 Инструменты технического анализа для создания правил хеджирования инвестиций в базовый актив
2.3 Диверсификация рисков при хеджировании
2.4 Модель ценообразования опционов
2.5 Особенности использования опционов в стратегиях хеджирования
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СТРАТЕГИЙ ДЛЯ ХЕДЖИРОВАНИЯ