Методы оценки стоимости кредитных производных инструментов

Кредитные производные представляют собой сложные инструменты, которые подвержены кредитному риску как по лежащему в их основе активу, так и по контрагенту по сделке, а также рыночному риску. Внутренняя стоимость кредитных производных зависит в общем случае от многих факторов, основными из которых являются:

  • совместное распределение вероятностей дефолта по базисному активу и дефолта продавца защиты;
  • время наступления дефолта;
  • вероятностное распределение уровня возмещения потерь по базисному активу;
  • время, необходимое на получение возмещения;
  • очередность исполнения обязательств по базисному активу;
  • временная структура процентных ставок по безрисковым активам, базисному активу и по сделкам с данным контрагентом;
  • график амортизации задолженности по базисному активу;
  • вероятность досрочного погашения задолженности по базисному активу;
  • характеристика платежей по инструменту (на основе фиксированной или плавающей процентной ставки);
  • размер потерь по базисному активу, не покрываемых кредитной защитой;
  • корреляция между дефолтом, досрочным погашением, уровнем возмещения потерь и процентными ставками.

На практике обычно прибегают к приближенной оценке стоимости кредитных производных, при которой игнорируются один или несколько из перечисленных факторов, например дефолт контрагента.

Для оценки стоимости кредитных производных применяются те же основные подходы, что и для оценки вероятности дефолта: актуарный подход и подход на основе кредитных спредов облигаций или цен акций.

Актуарный подход позволяет получить объективную оценку ожидаемых потерь по кредитному производному инструменту путем анализа статистических данных по дефолтам, миграции кредитных рейтингов и уровням возмещения потерь при дефолте. Актуарная оценка отражает средний размер резерва, который необходимо создать против потерь по данному инструменту, а ее точность следует понимать только в статистическом смысле, т. е. для выборок достаточно большого объема.

Второй подход позволяет рассчитать нейтральную к риску стоимость кредитных производных инструментов на основе рыночных цен (кредитного спреда) облигаций, лежащих в их основе или принимаемых в качестве эквивалента базисного актива. В рамках такого подхода можно выработать стратегию хеджирования риска позиции по кредитному производному инструменту лежащими в его основе облигациями.

Третий подход к определению стоимости кредитных производных базируется на модели Мертона оценки стоимости акционерного капитала и ценах акций эмитента базисного актива. Рассматривая кредитную защиту как опцион, этот подход также позволяет рассчитать нейтральную к риску стоимость производного инструмента и выработать стратегию хеджирования для продавца кредитной защиты.

Применение этого подхода требует знания рыночной капитализации компании-эмитента, размера ее обязательств и волатильности цен акций. Стоимость кредитной защиты принимается равной цене опциона пут, рассчитанной по формуле Блэка-Шоулза. Хеджирование риска продавца кредитной защиты осуществляется путем занятия короткой позиции по акциям эмитента базисного актива и длинной позиции по безрисковому активу (государственной облигации).

Поскольку сделки с кредитными производными инструментами заключаются на внебиржевом рынке, их переоценка по рыночной стоимости обычно производится «по модели» на основе кредитных спредов облигаций. Некоторые кредитные производные могут быть представлены как эквивалентные портфели облигаций и ссуд: например, денежные потоки по свопу на совокупный доход эквивалентны покупке лежащего в его основе актива (ссуды или облигации), которая финансируется путем привлечения заемных средств на определенный срок.

Однако переоценка таких инструментов, как «корзинные» свопы, уже не может быть непосредственно сведена к стоимости существующих облигаций и ссуд – для этого необходимо использовать модели оценки вероятности дефолта, учитывающие корреляции между дефолтами по всем элементам «корзины». Эти оценки могут быть получены, в частности, при помощи рассмотренных выше моделей на основе кредитных спредов облигаций и цен акций (например, EDF), однако даже для моделей, использующих одни и те же данные, разброс значений может оказаться весьма большим в зависимости от применяемого метода.

Узнай цену консультации

"Да забей ты на эти дипломы и экзамены!” (дворник Кузьмич)