Book.od.ua Книги для вашего бизнеса



Одесская библиотека бизнес литературы
полезные книги для бизнеса

45.16. Минимизация ошибки слежения

Как указывалось ранее, многофакторные модели риска обычно более точно оценивают портфельный риск, чем выборочные методы, которые стараются "на­ивно" воспроизвести параметры риска, угрожающего индексу, часто игнорируя исторические вариации факторов риска и корреляцию между ними. Кроме ре­шения основной задачи, состоящей в измерении риска, многофакторные модели позволяют оптимизировать состав портфеля. При заданном множестве ценных бумаг, представляющих универсум инвестиций, выбранном эталоне и установ­ленном наборе ограничений многофакторная модель позволяет определить опти­мальную выборку облигаций (портфель), обеспечивающую минимальную ошибку слежения по сравнению с эталоном. Эту задачу можно решить за один этап, в хо­де которого модель, по существу, используется как "черный ящик". Кроме того, эту задачу можно решать шаг за шагом, сделка за сделкой, оставляя менеджеру полную свободу действий. С практической точки зрения пошаговая оптимизация является более предпочтительной. Например, модель компании Lehman позволя­ет пользователю выбрать сделку, которая обеспечивает наиболее резкое падение ошибки TEV, оставляя ему свободу выбора других ценных бумаг или объема сделки.
Пошаговый подход к минимизации ошибки слежения был успешно приме­нен для формирования портфелей, воспроизводящих широкие индексы американ­ских и глобальных рынков правительственных ценных бумаг, а также кредитных рынков. Этот метод доказал свою эффективность при воспроизведении индекса Lehman MBS Index.12 Достигнутая доходность большинства реальных воспроиз­водящих портфелей оказалась в пределах прогнозируемого диапазона. Разумеет­ся, уровень слежения, обеспеченный при этом, зависит от количества облигаций, включенных в портфель. Чем больше облигаций содержится в портфеле, тем меньше риск. На ил. 44.4 показано, что годовая волатильность ошибки слежения по сравнению с индексом Lehman Corporate Index при увеличении количества облигаций в портфеле снижается. Сначала включение в портфель дополнитель­ных ценных бумаг быстро снижает ошибку слежения, однако впоследствии ско­рость этого снижения падает. Это явление объясняется разницей между уровнями систематического и несистематического рисков. Систематический риск снижает­ся достаточно быстро. Для эффективного отслеживания систематического риска, связанного с таким широким рыночным индексом Lehman Corporate, достаточно удивительно небольшого количества облигаций. Как показано на иллюстрации, для практически полной компенсации риска достаточно 30-35 облигаций. По­сле этого доминирующую роль начинает играть несистематический риск. Этот риск намного труднее компенсировать за счет диверсификации, поэтому ошибка слежения уменьшается медленнее.
Минимизация ошибки слежения
Многофакторная модель риска основана на исторических данных, собранных в течение периода калибровки. Такие модели могут игнорировать значительные структурные различия между портфелями, которые не повлияли на волатильность доходности. Всегда существует возможность того, что в течение следующего ме­сяца характер данных изменится, и эти различия окажутся более логичными, чем предполагает модель. По этой причине стратифицированный выборочный анализ может оказаться полезным даже в тех ситуациях, когда в распоряжении менеджера есть мощная модель риска. Он позволяет привлечь внимание менеджера к струк­турным различиям, которые игнорируются моделью риска. В таких ситуациях менеджеры могут самостоятельно решить, насколько достоверными являются ис­торические данные.


Понравился материал? Поделитесь с друзьями!

<< Предыдущая статьяСледующая статья >>
45.15. Стратифицированный выбор 45.17. Воспроизведение индекса с помощью деривативов





Убедительная просьба при использовании любых материалов Одесской электронной бизнес-библиотеки ставить активную ссылку на наш сайт. По всем вопросам касательно сайта пожалуйста пишите на почту
      Карта сайта