Оценка стоимости розничных структурированных финансовых продуктов

Сущность данных показателей и их использование для оценки чувствительности деривативов были затронуты ранее в разделе 3.3 Учет эмитентами рыночных факторов при выпуске структурированных продуктов.

Подверженность структурированного продукта рыночному риску равна подверженности риску его деривативной составляющей. При построении розничного структурированного продукта следует отталкиваться от предположения, что деривативная составляющая структурированного продукта подвержена влиянию следующих факторов:

Изменение стоимости базового актива;

Изменение волатильности;

Изменение процентных ставок;

Изменение времени.

Описанные выше показатели дельта, вега, тета и ро могут использоваться для оценки рыночных рисков структурированного продукта. Каждый греческий показатель по каждому продукту можно рассчитать, суммируя показатели его деривативной составляющей. Так, к примеру, дельта парашютного сертификата может быть записана как:

AC call put , где

?call - это показатель дельта покупаемого опциона пут, ?put - это показатель дельта продаваемого опциона пут,

А б и в - это удельные веса коэффициентов в структуре продукта.

По аналогии греческие показатели можно расписать для каждого типа продукта.

Стоимость долговой составляющей также зависит от времени и уровня процентных ставок. Поэтому показатель Тета и Ро должны учитывать в себе подверженность риску не только деривативного, но и долгового элементов. Безусловно, дюрация продукта также позволяет оценить влияние этих факторов на стоимость продукта. Однако методы расчета всех трех показателей значительно отличаются друг от друга, и их единовременное использование может дать дополнительную информацию для анализа.

Среди указанных выше «греческих показателей» отсутствует коэффициент гамма, его использование для оценки рисков инвесторов представляется нецелесообразным. Скорость изменения дельты не может быть использована для анализа продукта на уровне инвесторов, поскольку она применяется для создания дельта-гамма нейтрального портфеля.

Необходимо также отметить, что описание данных показателей проходит в рамках типов продуктов, представленных во второй главе. Очевидно, что в действительности разнообразие структур настолько велико, что описать данные показатели для каждого вида продукта в рамках работы не представляется возможным.

Дельта розничного структурированного продукта.

Применительно к структурированным продуктам коэффициент дельта - это отношение изменения цены продукта к изменению цены базового актива. При анализе структурированных продуктов данный показатель не может быть использован в качестве коэффициента хеджирования, он лишь отображает чувствительность продукта к изменению стоимости базового актива.

На рисунке 42 графически отображено влияние изменения стоимости базового актива на цену продукта. У каждого типа продуктов данная зависимость разная. По причине того, что повторяющие структуры в своей основе состоят преимущественно из длинных опционов колл, рост цены базового актива приводит к росту стоимости продукта. В зависимости от коэффициента участия степень данного влияния различается.

У продуктов с повышенной доходностью наблюдается противоположный эффект. Поскольку они имеют встроенную продажу опциона пут, рост стоимости базового актива приводит к снижению стоимости инструмента. Цена инструментов с защитой капитала также имеет тенденцию роста с увеличением цены базового актива, за исключением продуктов с барьерными выплатами. По мере приближения цены базового актива к барьеру стоимость встроенного барьерного опциона начинает падать, что приводит в свою очередь к падению стоимости продукта. Степень зависимости у продуктов с защитой капитала различается исходя из коэффициента участия.

1500	Повторяющие структуры		1500
	Превосходящий сертификат
1400			1400
	Парашютный сертификат
1300	Сертификат дв. выйгрыша		1300
1200							1200
1100							1100
1000							1000
900							900
800							800
850	920	990	1060	1130	1200	1270	134

Структуры с повышенной доходностью

Обратноконвертируемая нота

Обратноконвертируемая нота с барьером

Рисунок 42. Дельта структурированных продуктов

Вега розничного структурированного продукта

Стоимость продукта в значительной степени подвержена влиянию волатильности базового актива. Вега продукта отражает скорость изменения цены инструмента по отношению к изменению волатильности базового актива. Более высокая волатильность увеличивает стоимость встроенных опционов и приводит к росту итоговой стоимости продукта.

Необходимо отметить, что влияние волатильности сильно зависит от параметров продукта, таких как коэффициент участия, верхний и нижние пороги, тип выплат. На рисунке 43, представленном ниже, можно заметить, что продукты, имеющие встроенные барьерные выплаты, менее чувствительны к изменению волатильности, нежели чем продукты с обычными функциями выплат. То же самое можно сказать и про структуры с верхним/нижним порогами. В силу того, что дополнительно проданные опционы создают подверженность продукта противоположному движению базового актива, влияние волатильности на их стоимость нивелируется, и является ниже, чем у обычных продуктов. Вега продуктов с экзотическими выплатами также отличается от Веги простых продуктов. Зависимость экзотических опционов от волатильности была указана в таблице 6.

1800	Повторяющие структуры			1800
1700								1700
1600								1600
1500								1500
1400								1400
1300								1300
1200								1200
1100			Превосходящий сертификат	1100
1000				1000
			Парашютный сертификат
900					900
			Сертификат дв. выйгрыша
800				800
1%	15%	29%	43%	57%	71%	85%	99%

Структуры с повышенной доходностью

Обратноконвертируемая нота

Обратноконвертируемая нота с барьером

Рисунок 43. Вега структурированных продуктов

Ро розничного структурированного продукта

Чувствительность продуктов к процентным ставкам определяется коэффициентом Ро. Структурированные продукты больше подвержены влиянию процентных ставок, нежели чем встроенные в них опционы. Более высокие процентные ставки приводят к снижению стоимости продукта из-за его долговой составляющей.

Отрицательное влияние роста процентных ставок на стоимость продукта объясняется тем, что при более высоких процентных ставках сумма долговой составляющей начинает падать, поскольку начинает расти доходность долгового элемента. Одновременно, при боле высоких процентных ставках инвесторы могут найти альтернативные инвестиции с меньшим уровнем риска, что, соответственно, невыгодно эмитенту. Чувствительность структурированных продуктов к изменению процентных ставок изображена

Сила влияния роста ставок в зависимости от типа структур различается. Повторяющие сертификаты и структуры с защитой капитала не сильно подвержены данному влиянию. Что касается структур с повышенной доходностью, то они в данном случае быстрее теряют в стоимости из-за встроенной продажи опциона пут. Как известно, премия по опциону пут падает при значительном росте процентных ставок.

Тета розничного структурированного продукта

Чувствительность продуктов ко времени достаточно невелика на коротких временных отрезках. При прочих неизменных составляющих, стоимость продукта имеет тенденцию к росту, если цена спот находится недалеко от страйка. Это объясняется долговой составляющей продукта, которая со временем увеличивается, т.е. по ней накапливается дисконтированный доход. Влияние же временного фактора на стоимость встроенного опциона невелико, поскольку доля опционов по отношению к общей стоимости продукта очень мала.

Удобным инструментом при анализе поведенческих особенностей различных видов структур является построение 3D областей. Они позволяют проанализировать влияние одновременно нескольких параметров на стоимость структурированного продукта.



Чувствитетельность парашютного сертификата к цене и к волатиности

	1200
100%	1100
70%	1000
	900
40%	1300
	1200
10%	1100
	1000
900
Чувствитетельность обратноконвертируемой ноты
к цене и к волатиности
	1700
	1600
	1500
	1400
	1300
	1200
	1100
	1000
	900
10%	800
	900
30%
	1000
50%
	1100
70%	1200
90%	1300



Рисунок 45. Чувствительность парашютного сертификата и обратно конвертируемой ноты к изменению цены и волатильности базового актива

На представленных выше рисунках отображена зависимость стоимости структурированного продукта от изменения базового актива и волатильности на примере парашютного сертификата. Эти показатели связаны прямой зависимостью друг от друга, более высокая волатильность и рост базового актива приводят к росту стоимости продукта и наоборот. Противоположная ситуация прослеживается у обратно конвертируемой ноты, где наибольшая стоимость продукта достигается при средней волатильности и нахождении цены базового актива в заданном коридоре, недалеко от страйка.

Стоит рассмотреть рассчет описанных выше показателей риска на реальных данных. В качестве примера возмем инструменты, ценообразование которых было описано во второй главе64. Поставленна задача заключется в том, чтобы рассчитать описанные показатели для каждого типа продукта на момент выпуска продуктов и предоставить инвесторам примерную картину распеределения рисков каждого продукта.

В первую очередь рассчитаем греческие показатели. Для этого возьмем рассчитанные показатели для деривативов, входящих в структуру каждого продукта с учетом их удельных весов. В случае с продуктами, включающими в себя барьерные функции, показатели чувствительности можно расчитать с помощью моделирования стоимости при условии сохранения текущих рыночных условий. Полученные результаты представлены в таблице 14.

Данные наглядно демонстрируют поведенческие особенности каждого из типа продуктов. Так, изучая показатель дельты, можно сделать вывод, что наиболе чувствительными к имению базового актива являются повторяющие структуры. Они имеют коэффициент от 1 до 1.5. Менее чувствиетльными к динамике базового актива являются структуры с защитой капитала, их коэффициент дельта составляет от 0.3 до 0.5. Дельта продуктов с повышенной доходностью отрицательна из-за встроенной продажи опциона пут.

Таблица 14. Греческие показатели и дюрация структурированных продуктов.

	OC	AC	RC	RCB	CP	CPC	CPB
Delta	1.46	1.14	-0.51	-0.39	0.49	0.44	0.35
Vega	10.09	7.60	8.77	7.47	8.77	5.08	7.18
Rho	-16.20	-19.81	-29.12	-24.18	-21.08	-19.83	-18.16
FISP	977	977	977	977	977	977	977
X	1 100	1 100	1 100	1 100	1 100	1 100	1 100
S0	1 107	1 107	1 107	1 107	1 107	1 107	1 107
r	1.83%	1.83%	1.83%	1.83%	1.83%	1.83%	1.83%
Duration	4.36	4.39	4.49	4.35	4.36	4.37	4.39

Анализируя влияние волатильности базового актива на стоимость продукта, можно заметить, что наиболее подверженными являются повторяющие структуры. При изменении волатильности на 1% их стоимость может увеличиваться на 0.9%. Чувствиетльность остальных продуктов колеблется в районе 0.75%. Стоит подчеркнуть, что наименьшую подверженность изменению волатильности имеет продукт с защитой капитала с верхним порогом, это объясняется продажей опциона кол «вне денег».

Что касается влияния процентных ставок на цену продуктов, то в наибольшей степени ему подвержены структуры с повышенной доходностью. Рост процентных ставок на 1% может привести к падению цены инструментов на 2.3-2.7%. Наименее чувствительными к изменению процентных ставок являются повторяющие структуры.

После того как рассчитаны требуемые коэффициенты, можно приступить к расчету дюрации. Для этого необходимо воспользоваться коэффициентами дельта, полученными ранее, а также данными по процентным ставкам и рыночной стоимости базового актива. Полученные результаты показывают, что дюрация продуктов на момент выпуска практически одинакова и находится области 4.4 пунктов. В дальнейшем данный показатель может служить оценкой чувствительности продукта к изменению процентных ставок. На рисунке ниже представлена динамика дюрации превосходящего сертификата, обратно конвертируемой ноты и продукта с защитой капитала на первом году обращения. Стоит заметить, что динамика дюрации обратно ковертируемой ноты отличаяется от дюрации других продуктов.

5.00
		Обратноконвертируемая нота
4.80		Нота с защитой капитала
4.60		Парашютный сертификат
4.40
4.20
4.00
3.80
3.60
3.40
15.05.2004	15.08.2004	15.11.2004	15.02.2005

Рисунок 46 Дюрация продуктов во время первого года обращения



Более высокий показатель дюрации свидетельствует о большей чувствительности к изменению процентных ставок. Среди исследуемых продуктов наибольшей дюрацией обладает обратно конвертируемая нота, которая имеет также и самый высокий показатель Ро. В конце первого года инвестирования дюрация обратно конвертируемых нот была ниже дюрации других продуктов. Это объясняется ростом процентных ставок, и снижением стоимости опциона и долговой составляющей.

Инструментарий, описанный в данном разделе, может получить широкое применение при создании и оценке продуктов. Эмитенты могут устанавливать определенные лимитные значения показателей для каждого типа продукта, которые будут удовлетворять требованиям инвесторов. Инвесторы же в свою очередь, могут самостоятельно использовать данный механизм для подбора наиболее привлекательных для них продуктов. Они могут сравнивать «греческие показатели» продуктов и анализировать дюрацию каждого из них. В случае, если инвесторы имеют возможность создать подобные продукты без привлечения услуг инвестиционного банка, то данный инструментарий может быть использован для управления портфелем продуктов.

3.2.3 Оценка рыночного риска структурированных продуктов

Описанные выше инструменты помогают инвестору определить, насколько чувствительной является стоимость продукта по отношению к изменению рыночных факторов. Наряду с этими показателями, также важно понимать, какую сумму средств инвестор может потерять при вложении в структурированные продукты. Для этого он может воспользоваться расчетом «стоимости под риском» либо анализом сценариев.

Стоимость под риском (Value-at-Risk)

Наиболее распространенным методом оценки риска инвестиций во всем мире является показатель стоимости под риском (Value-at-risk, далее VaR). Он позволяет инвестору ответить на вопрос: «Если я потеряю средства, то сколько?» Так, к примеру, используя VaR, управляющий портфелем может сказать, что в течение 10 дней с вероятностью в 99%, он может потерять не больше 3% стоимости портфеля.

Показатель VaR может быть Ра ссчитан историческим путем либо аналитически. Первый вариант основан на исторических данных, которые сами по себе представляют возможные сценарии развития событий. Аналитический метод базируется на построении сценариев развития в результате построения распределения возможных убытков, причем сценарии не должны быть ограничены нормальным распределением.

Концепция расчета показателя VaR заключается в том, что статистические данные, используемые для его расчета, соответствуют нормальному закону распределения, что в практическом аспекте означает отсутствие отдельных существенных отклонений цен от среднего уровня и их взаимопогашение в одну и в другую стороны. На практике нормальное распределение редко соблюдается, и показатель VaR не учитывает единичные события, которые происходили, либо могут произойти, и повлиять на цену. Существуют значительные дебаты на предмет эффективности использования показателя VaR. Очевидно, что его нельзя использовать применительно к рынкам в стадии кризиса. Тем не менее, он может выступать оценочной величиной, на основе которой можно производить ранжирование продуктов по уровню риска в относительно стабильные времена. Формула для расчета VaR выглядит следующим образом65:

VaR k A , где (30)

k - коэффициент выбранного доверительного уровня66, A - заданный объем актива в стоимостном выражении,

у - волатильность актива за рассчитываемый период (в %)

Полученный показатель риска показывает, что, например, с заданной вероятностью в 99 днях из 100 однодневное изменение цены изучаемого актива не приведет к убыткам больше, чем величина VaR.

Метод оценки стоимости под риском, используемый в данной работе основывается на исторических данных. Безусловно, они не могут полностью предсказать рыночный риск и не могут включать в себя события, которые произойдут в будущем, но они являются определенными сценариями развития событий. Историческое моделирование также включает в себя определенные предположения о распределении цен базового актива.

Одним из ключевых показателей в модели расчета VaR является волатильность и время. В случае со структурированными продуктами волатильность не так легко посчитать, особенно, когда продукт находится только на стадии запуска. В данном случае необходимо делать изменения в формуле, и учитывать тот факт, что волатильность структурированного инструмента является производной от волатильности базового актива.

В рамках исследования сущности и природы продуктов, были установлены следующие факты:

Стоимость продукта всегда можно посчитать по заранее установленной формуле при известных вводных данных. Значения цен можно использовать для расчета величины VaR.

2. Практически во всех структурах, описанных ранее, цена продукта находится в высокой корреляции от динамики базового актива. Степень корреляции зависит от составляющих продукта, известных заранее.

3. Волатильность базового актива и итоговой стоимости продукта также находятся в постоянной зависимости и корреляции.

Таким образом, исходя из указанных выше утверждений, можно предположить, что при расчете показателя VaR для структурированного продукта можно использовать следующий скорректированный показатель волатильности продукта уSP:



уSP =уЧ ?SP, где (31)

у - это волатильность базового актива

?SP - это коэффициент дельта структурированного продукта. Коэффициент дельты структурированного продукта в данном случае стоит рассматривать как вероятность того, что по продукту будет выплачен доход. В данном случае формула, представленная выше, принимает вид:

VaR k | SP | A (32)

Дельту структурированного продукта можно всегда рассчитать на момент выпуска. Стоит помнить, что по некоторым продуктам дельта может быть отрицательной, поэтому ее величину необходимо брать по модулю.

Рассчитаем показатель VaR для представленных ранее продуктов. Предположим, что сумма инвестирования равна $1 100 (это эквивалентно стоимости продукта на дату выпуска), а доверительный интервал составляет 99%. Соответственно, для расчета берем годовую волатильность, коэффициенты, соответствующие доверительным интервалам, а также расчетные коэффициенты дельта. Годовая волатильность на момент расчета составляет 14.75%. Полученные данные представлены в таблице ниже.

Таблица 15. Расчет VaR для различных видов структур на момент выпуска

	OC*	AC	RC	RCB	CP	CPC	CPB
Delta	1.46	1.14	-0.51	-0.39	0.49	0.44	0.35
VaR, USD	552.96	431.76	190.95	147.29	186.46	166.13	131.93
VaR, %	50.3%	35.2%	17.4%	13.4%	17.0%	15.1%	12.0%

*В качестве наименования используются латинские аббревиатуры каждого типа продукта.



Наиболее чувствительными к изменению стоимости базового актива являются повторяющие продукты. Они имеют наиболее высокую дельту, а также наибольший показатель VaR. Инвестируя в них средства, инвестор может потерять от 30% до 40% в год от суммы инвестирования.

Следующими по уровню риска идут инструменты, предлагающие повышенную доходность. Сумма потерь, которую инвестор может понести по данному типу продуктов, составляет 13-17%. Наименее рискованными являются продукты с защитой капитала, по ним сумма возможных потерь составляет 10% - 15% от суммы инвестирования в год. Необходимо принять во внимание, что данные продукты гарантируют 100% возврат капитала на момент погашения, а в течение периода обращения цена продукта может падать только из-за влияния процентных ставок. Полученные данные дают характеристику только по 6 продуктам. Однако, если список исследуемых инструментов расширить, то для систематизации процесса оценки рисков, стоит использовать классификацию продуктов на основе показателя VaR67. Пример такого ранжирования представлен в таблице 18, где диапазону VaR присваивается своя степень риска и соответствующий ей инструмент (Таблица 16). В соответствие с данной категоризацией, повторяющие продукты имеют повышенный уровень риска, продукты с повышенной доходностью - средний, а с защитой капитала - умеренный.

Таблица 16. Классификация продуктов по уровнюриска

Класс	VaR, %		Уровень	В сравнении с
риска			Риска
1	0<VaR?5		Низкий	Депозит
2	5<VaR?15		Умеренный	Облигации
3	15<VaR?30		Средний	Смешанный портфель
4	30<VaR?40		Повышенный	Голубые фишки
5	40<VaR?50			Компании малой
			Высокий	капитализации
			Очень
6	50<VaR?100		высокий	Опционы, Фьючерсы

Данное ранжирование продуктов по уровню риска является удобным инструментом использования для инвестора, и наглядно отражает сумму, которую он может потерять. Однако, данная величина не свидетельствует о потенциальной доходности продукта.

Сценарный подход

Альтернативой указанного ранее метода является подход, основанный на моделировании рыночных показателей. Его можно разделить на два класса:

Детерминистский - включает в себя закрепление определенных показателей, в основном процентных ставок и волатильности, для подсчета влияния рыночных показателей на стоимость продукта.

Стохастический - включает в себя использование вероятностных методов, таких как метод Монте Карло68, для определения цены структурированного продукта. Его используют в тех случаях, когда невозможно получить приемлемый результат более простыми способами. Метод Монте-Карло представляет собой моделирование случайной величины с помощью статистических испытаний. С его помощью можно построить распределение основных факторов, влияющих на стоимость продукта: процентных ставок, волатильности, цены базового актива.

отличие от исторического моделирования в методе Монте-Карло изменения цен активов генерируются псевдослучайным образом в соответствие с заданными параметрами распределения, например математическим ожиданием и волатильностью. Имитируемое распределение может быть любым, а количество сценариев - весьма большим (до нескольких десятков тысяч) [20, с. 307].

данном разделе будет предпринята попытка создания сценариев наиболее простым путем - за счет фиксации некоторых параметров продуктов. Для простоты вычислений, возьмем диапазон изменения стоимости базового актива от -25% до +25% и временной отрезок в 1 год. Предположим, что волатильность и уровни процентных ставок остались на том же уровне, а для расчета стоимости используются формулы, представленные в главе 2. Полученные результаты сценариев представлены в таблице 17.

Таблица 17. Сценарный анализ стоимости структурированных продуктов.

Index		OC	AC	RC	RCB	CP	CPC	CPB
-25%		825	827	963	1 018	1 025	1 024	1 034	1 108
-20%		880	892	1 004	1 061	1 073	1 038	1 053	1 127
-15%		935	962	1 044	1 100	1 112	1 055	1 077	1 144
-10%		990	1 037	1 084	1 135	1 141	1 077	1 100	1 157
-5%		1 045	1 116	1 123	1 167	1 163	1 102	1 125	1 163
0%		1 100	1 199	1 158	1 194	1 179	1 132	1 151	1 161
5%		1 155	1 287	1 197	1 218	1 190	1 165	1 177	1 150
10%		1 210	1 378	1 240	1 238	1 198	1 200	1 204	1 130
15%		1 265	1 472	1 287	1 255	1 204	1 239	1 230	1 104
20%		1 320	1 569	1 335	1 269	1 207	1 280	1 256	1 072
25%		1 375	1 667	1 387	1 280	1 210	1 322	1 281	1 050

Далее сравним полученные результаты со стоимостью продуктов на момент выпуска и посчитаем возможную доходность. В качестве цены покупки принимаем 1 100. Результаты расчетов представлены в Таблице 18.

Таблица наглядно демонстрирует выплаты и риски, характерные каждому инструменту. Уровень убытков при неблагоприятном развитии событий свидетельствует о возможных рисках, а прибыль при благоприятной динамике базового актива - о возможной доходности. Сценарии, в которых больше доминирует желтый цвет, соответствуют умеренному риску, красный свидетельствует о более высоких уровнях риска, а зеленый - о более высокой доходности. С помощью подобных «сценарных карт» можно смоделировать доходность и риск любого структурированного продукта.



Таблица 18. Сценарный анализ доходности структурированных продуктов

Index		OC	AC	RC	RCB	CP	CPC	CPB
-25%		825	-25%	-12%	-7%	-7%	-7%	-6%	1%
-20%		880	-19%	-9%	-4%	-2%	-6%	-4%	2%
-15%		935	-13%	-5%	0%	1%	-4%	-2%	4%
-10%		990	-6%	-1%	3%	4%	-2%	0%	5%
-5%		1 045	1%	2%	6%	6%	0%	2%	6%
0%		1 100	9%	5%	9%	7%	3%	5%	6%
5%		1 155	17%	9%	11%	8%	6%	7%	5%
10%		1 210	25%	13%	13%	9%	9%	9%	3%
15%		1 265	34%	17%	14%	9%	13%	12%	0%
20%		1 320	43%	21%	15%	10%	16%	14%	-3%
25%		1 375	52%	26%	16%	10%	20%	16%	-5%

Безусловно, данные карты являются наиболее упрощенной формой оценки риска и доходности продуктов. Для более точных расчетов необходимо принимать в расчет чувствительность стоимости розничных структурированных продуктов к изменению рыночных факторов, описанных выше. Также как и показатели чувствительности, подобные карты могут быть самостоятельно построены инвесторами.

Представленный выше материал подтверждает высокую подверженность стоимости розничных структурированных продуктов влиянию внешних факторов. Наиболее важными из них являются рыночные: изменение цены базового актива, процентных ставок, волатильности и времени.

В третьей главе был проведен анализ данного воздействия. Для этого были смоделированы продукты с одинаковыми вводными данными и разными типами выплат. На протяжении временного отрезка в 5 лет динамика цен рассматриваемых продуктов была пристально изучена. В результате были выявлены закономерности их ценового поведения. В качестве дополнительной информации были также получены сведения об особенностях построения продуктов.

Данный аналитический материал привел к созданию методов оценки влияния рыночных факторов на стоимость продуктов. Для расчета чувствительности цен продуктов были предложены «греческие показатели» и показатель дюрации, и в дальнейшем они были апробированы на практике. Также для расчета величины риска и потенциальной доходности был рассчитан показатель VaR и были построены сценарии.

Предложенный инструментарий может найти широкое применение на практике, с его помощью можно оценить инвестиционную привлекательность розничных структурированных продуктов.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цель диссертационного исследования заключалась в разработке методов оценки стоимости розничных структурированных продуктов. В процессе написания работы были изучены научные труды российских и зарубежных авторов, формирующих основу изучаемой проблемы. Были исследованы основные достижения в технологии конструирования и распространения продуктов в мире, а также обобщены сведения о наиболее распространенных типах продуктов в мире. Это позволило решить поставленные во введении задачи и предоставить комплексный анализ исследуемой тематики.

Полученные в ходе диссертационного исследования результаты, выносимые на защиту, могут быть разделены на три группы:

1. Теоретическая основа розничных структурированных продуктов. В рамках данного направления были получены следующие результаты: Проведен анализ научной литературы, посвященной производным финансовым инструментам и структурированным продуктам. В ходе анализа были исследованы и уточнены сущностные характеристики розничного структурированного продукта. Особенности продуктов были тщательно изучены, и были выявлены некоторые несоответствия предложенных терминов характеристикам и свойствам и продуктов. На основе полученных данных автором была предложена собственная трактовка термина «розничный структурированный продукт».

В качестве одной из наиболее важных особенностей розничного структурированного продукта была выделена его направленность на финансирование деятельности эмитента. Была доказана значимость долговой составляющей продукта при его создании и распространении.

Были определены ключевые цели и задачи продуктов и для эмитентов и для инвесторов. На основе изучения целей и задач была предложена система классификация розничных структурированных инструментов. Были предложены новые критерии ранжирования структурированных продуктов.

Наличие единой системы классификации является неотъемлемым фактором развития рынка в мире и в России в частности. Ее практическое применение в совершенствовании нормативно-правовой базы, раскрытии информации при эмиссии продуктов, установлении лимитов при торговле продуктами является неоспоримым.

Итогом теоретического анализа послужило исследование мирового рынка розничных структурированных продуктов. Была представлена и изучена динамика выпуска продуктов за последние 9 лет. Особенности распространения продуктов во всем мире были исследованы в разбивке по странам. Различия уровней развития рынка в разных странах были исследованы и объяснены.

Наиболее популярными сегодня становятся продукты, привязанные к фондовым активам, однако появляются тенденции к увеличению спроса на альтернативные продукты, имеющие нестандартные типы выплат, либо привязанные к экзотическим базовым активам.

Рынок структурированных продуктов в России находится пока только на стадии зарождения. Основными препятствиями на пути его нормального становления является отсутствие понятийного аппарата как со стороны эмитентов, так и инвесторов, низкий уровень развития рынка производных финансовых инструментов, а также законодательные и налоговые ограничения.

2. Методологический аппарат оценки стоимости розничных структурированных продуктов.

Основное направление исследования связано с изучением особенностей конструирования структурированных продуктов, а также разработкой методологического аппарата оценки их стоимости.

В рамках данного направления, была изучена схема эмиссии продуктов, были выделены основные этапы данного процесса, а также определены макро-и микроэкономические особенности и юридические аспекты эмиссии.

Основное внимание стоит уделить этапу определения необходимого банку объему финансирования. Очень важным является определение ставки фондирования. Поскольку ставка различна для каждого эмитента, то был предложен метод определения данного показателя с помощью спрэда CDS на облигации банка. В данном случае ставка фондирования будет учитывать кредитный риск эмитента. Помимо ставки важными факторами, влияющими на цену продукта при его создании, являются стоимость деривативной транзакции, рейтинг эмитента, а также косвенные издержки на подготовку эмиссии.

Далее, были выявлены наиболее распространенные типы розничных структурированных продуктов, определены особенности их конструирования, и предложены методы оценки стоимости каждого из них.

Продукты, представленные сегодня на рынке, можно разделить на три основные группы - это повторяющие продукты, продукты с повышенной доходностью и инструменты с защитой капитала. Сущность, условия выплат, а также инструменты, формирующие структуру, были детально описаны. Для каждого продукта была предложена формула оценки его стоимости.

Поскольку разнообразие продуктов и выплат очень велико, были разработаны методы повышения их инвестиционной привлекательности.

Основными способами в данном направлении являются снижение стоимости деривативных транзакций и придание дополнительных особенных условий выплат продуктам с помощью экзотических производных.

3. Применение методов оценки стоимости для выявления рисков розничных структурированных продуктов.

Стоимость розничных структурированных продуктов подвержена влиянию большого количества экономических факторов. В связи с этим остро стоит вопрос о наличии инструментария для оценки влияния данных факторов на стоимость структурированных продуктов.

· процессе его разработки были выявлены основные группы факторов, влияющих на стоимость продуктов. Наиболее существенными являются рыночные. Они включают в себя изменения стоимости базового актива, курса валют, процентных ставок, волатильности и т.д. Предложены методы оценки рыночных рисков на основе анализа дюрации, расчета греческих показателей продукта, вычисления показателя VaR и применения сценарного метода.

Для наглядного анализа воздействия рыночных факторов были смоделированы продукты с одинаковыми вводными данными и разными типами выплат. На основе разработанных формул оценки стоимости продуктов были смоделированы цены за период времени в 5 лет, на протяжении которого наблюдался как резкий рост, так и существенное падение цены базового актива.

· результате моделирования и анализа ценового поведения были сделаны выводы относительно поведенческих особенностей продуктов, некоторые из них представлены ниже:

Изменение процентных ставок оказывает существенное влияние на стоимость структурированного продукта. В отличие от других рыночных факторов, это воздействие актуально как для долговой, так и для деривативной составляющей. Оно наиболее ощутимо на примере продуктов с повышенной доходностью. Рост процентных ставок негативно сказывается на стоимости обоих элементов продукта;

Наиболее оптимальным периодом обращения розничных структурированных продуктов является 1- 2 года, в данном случае влияние процентных ставок не столь существенно;

Структуры, имеющие встроенные комбинации опционов, обычно менее чувствительны к изменению волатильности, чем простые продукты;

Создание более высокого коэффициента участия не всегда гарантирует доходность, превышающую доходность базового актива.

Влияние рыночных факторов на стоимость продукта должно быть учтено не только инвесторами, но и эмитентами. Был рассмотрен метод дельта-хеджирования как основной инструмент управления рисками для эмитентов.

На примере простой ноты с защитой капитала была доказана его неэффективность при резких падениях стоимости базового актива, как, например, во время кризиса 2008-2009 гг.

· качестве основного метода оценки влияния процентных рисков на стоимость продукта был предложен показатель скорректированной дюрации. Он основан на расчете величины «дельта» встроенного дериватива и отображает относительную чувствительность продукта к колебаниям процентных ставок.

· качестве дополнительного инструментария анализа были предложены «греческие показатели», с помощью которых можно рассчитать чувствительность стоимости структурированного продукта к прочим рыночным факторам. По посчитанным величинам дельта, вега, тета и ро были сделаны некоторые выводы о чувствительности структурированных продуктов. Наиболее значимые из них представлены ниже:

Зависимость стоимости продукта от базового актива напрямую зависит от коэффициента участия, чем он выше, тем больше дельта; Наименьшую чувствительность к волатильности показывают продукты с защитой капитала и верхним/нижним порогами; Наибольшую зависимость от процентных ставок имеют продукты с повышенной доходностью.

Также в качестве метода оценки риска структурированного продукта был предложен метод VaR, формула которого скорректированна с учетом дельты продукта. На основе расчета показателя VaR была предложена схема ранжирования продуктов, исходя из уровня возможных потерь. Такая модель классификации по уровню риска может пригодиться для увеличения транспарентности рынка.

К качестве заключительного метода оценки и анализа риска был представлен сценарный метод, позволяющий смоделировать стоимость продукта исходя из возможных изменений его параметров.

В результате сценарного анализа и расчета показателя VaR было выяснено, что наиболее рискованными являются продукты, повторяющие динамику базового актива, а наименее - продукты с защитой капитала и парашютные сертификаты.

Предложенный в работе методологический аппарат оценки стоимости розничных структурированных продуктов может найти широкое применение среди эмитентов и инвесторов. Наличие описанных выше инструментов придаст рынку прозрачности и предоставит доступ к нему большему числу институциональных и индивидуальных инвесторов: государственным и негосударственным фондам, страховым компаниям, индивидуальным и корпоративным инвесторам.



БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Нормативные документы

Гражданский кодекс Российской Федерации (части первая, вторая, третья и четвертая). // Консультант-плюс - справочная правовая система.

2. Налоговый Кодекс Российской Федерации (части первая, вторая). // Консультант-плюс - справочная правовая система.

3. Приказ от 4 марта 2010 г. N 10-13/пз-н "Об утверждении положения о видах производных финансовых инструментов» // Консультант-плюс - справочная правовая система.

4. Федеральный закон от 02 декабря 1990 г. №395-1 «О банках и банковской деятельности» // Консультант-плюс - справочная правовая система.

5. Федеральный закон от 26 декабря 1995 г. №208-ФЗ «Об акционерных обществах» // Консультант-плюс - справочная правовая система.

6. Федеральный закон от 22 апреля 1996 г. №39-ФЗ «О рынке ценных бумаг» // Консультант-плюс - справочная правовая система.

7. Федеральный закон от 29 ноября 2001 г. №156-ФЗ «Об инвестиционных фондах» // Консультант-плюс - справочная правовая система.

Книги, монографии, диссертации

Буренин А. Н. Дюрация и кривизна в управлении портфелем облигаций. - М.: НТО им. академика С.И Вавилова, 2009. - 149 с.

9. Буренин А. Н. Задачи с решениями по рынку ценных бумаг, срочному рынку и риск-менеджменту. - М.: Научно-техническое общество имени академика С. И.Вавилова, 2007. - 414 с.

10. Буренин А. Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. Учебное пособие. - М.: Научное-техническое общество имени академика С. И. Вавилова, 2002. - 348 с.

11. Буренин А. Н. Управление портфелем ценных бумаг. - М.: Научно-техническое общество имени академика С. И. Вавилова, 2007. - 402 с.

12. Буренин А.Н. Форварды, фьючерсы, опционы, экзотические и погодные производные. - М., Научно-техническое общество имени академика С.И. Вавилова, 2008, - 512 с.

13. Вайн С. Опционы: Полный курс для профессионалов / С. Вайн. - 2- е изд., испр. И доп. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 466 с.

14. Воробьева З. А. Финансовый инжиниринг на рынке корпоративных облигаций: дисс. канд. экон. наук / Финансовая Академия при Правительстве РФ. - Москва, 2004

15. Галанов В.А. Производные инструменты срочного рынка: фьючерсы, опционы, свопы. Учебник. - М., Финансы и статистика, 2002, 464 с.

16. Галиц Л. Финансовая инженерия. Инструменты и способы управления финансовым риском. - М. ТВП, 1998. - 576 с.

17. Глухов М.Ю. Структурированные финансовые продукты в системе финансового инжиниринга: дисс. канд. экон. наук / Финансовая Академия при Правительстве РФ. - Москва, 2007.

18. Иванова Е.В. Финансовые деривативы: фьючерс, форвард, опцион, своп. Теория и практика. - М. Ось-89, 192 с.

19. Колб Р.У. Финансовые деривативы: Учебник. Пер. с англ. Изд. 2-е - М. Издательство «Филинъ», 1997, 360 с.

20. Лобанов А.А., Чугунова А.В. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. -2-е изд., перераб. и доп. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. - 878 с.

21. Миркин Я. М., Миркин В. Я. Англо-русский толковый словарь по финансовым рынкам (2-е издание). - М: Альпина Бизнес Букс, 2008. - 778 с.

22. Миркин Я.М. "Национальный доклад: Риски финансового кризиса в России: факторы, сценарии и политика противодействия" - М.: Финакадемия, 2008.

23. Миркин Я. М. Рынок ценных бумаг России. Воздействие фундаментальных факторов, прогноз и политика развития. - М.: Альпина Паблишер, 2002. - 624 с.

24. Миркин Я. М. Руководство по организации эмиссии и обращения корпоративных облигаций / Миркин Я. М., Лосев С. В., Рубцов Б. Б., Добашина И. В., Воробьева З. А. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. - 538 с.

25. Рубцов Б. Б. Современные фондовые рынки. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 928 с.

26. Рэй К И. Рынок облигаций. Торговля и управление рисками.: Пер. с англ. - М. Дело, 1999 - 600 с.

27. Фабоцци Фрэнк Дж. Рынок Облигаций: Анализ и стратегии.: Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. - 876 с.

28. Халл Джон К. Опционы, фьючерсы и другие производные финансовые инструменты, 6 издание.: Пер. с англ. - М. ООО «ИД Вильямс», 2008. - 1056 с.

29. Фельдман А. Б. Производные финансовые и товарные инструменты: Учебник. - Экономика, 2008. - 472 с.

30. Чекулаев М. Загадки и тайны опционной торговли. - М.: ИК Аналитика, 2001. -432 с.

31. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 1999. - XII, 1028 с.

32. Шведов А.С. Процентные финансовые инструменты. Оценка и хеджирование. - М., ГУ ВШЭ, 2001.

33. Шведов А.С. Хеджирование и иммунизация портфеля облигаций. - М., ГУ ВШЭ, 2006., 120 с.

34. Ширяев В.И. Финансовая математика. Потоки платежей, производные финансовые инструменты. - М., Либроком, 2009, 232 с.

Статьи в периодической литературе

35. Берзон Н.И. Влияние секьюритизации на трансформацию банковской деятельности// Финансы и учет: проблемы методологии и практики, 2007, №1-2.

36. Берзон Н.И. Зависимость риска и доходности активов от временного горизонта инвестирования // Университетское управление: практика и анализ, 2008, №3. с. 65-72.

37. Безотзывные вклады травмируют рынок // Банковское Обозрение - 2007 - №9 (99).

38. Глухов М. Структурированные продукты: что внутри?//Рынок Ценных Бумаг, № 15 (342) 2007, с. 32-35.

39. Кисиев А. Деривативы на экономические данные. //Рынок Ценных Бумаг № 7 (358) 2008, с.66-69

40. Комарова А.Н. Производные финансовые инструменты на несовершенных рынках //Финансовый вестник, №10-2008.

41. Морозов М. Практические аспекты инвестиций в структурные продукты со встроенным кредитным риском//Рынок Ценных Бумаг 9/10 (384/385) 2009, с.58-61.

42. Морозов М. Эволюция торговли деривативами в России: последние изменения, нововведения и проблемы рынка.// Рынок Ценных Бумаг № 20 (371) 2008, с. 66-68.

43. Новинский Д.Ю. Встроенные производные финансовые инструменты: проблемы учета и определения //Налоговый учет для бухгалтера, 2007, №2.

44. Омельченко В.В. Определение и классификация структурированных финансовых продуктов.// Вестник Самарского Университета, №6 (56), 2009, с. 57-60.

45. Омельченко В.В. Структурированные продукты как новый класс финансовых инструментов.// Инвестиционный Банкинг, 2, 2008, с. 51-59.

46. Омельченко В.В. Построение корпоративной системы управления финансовыми рисками// Финансовый менеджмент в страховой компании, 2006/2, с. 77-86.

47. Омельченко В.В. Создание и ценообразование структурированных финансовых продуктов. // Фондовый рынок: современное состояние, Инструменты и тенденции развития. Труды 6-й межвузовской научной конференции. ГУ-ВШЭ, 2009.

Литература на английском языке

48. Banks, Erik. Synthetic and Structured Assets. - The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex PO19 8SQ, England: John Wiley & Sons Ltd, 2006.

49. Baule, Rainer, Entrop, Oliver and Wilkens, Marco. “ Credit Risk and Bank Margins in Structured Financial Products: Evidence from the German Secondary Market for Discount Certificates” (May 20 07) // http://ssrn.com/abstract=680665

50. Baule, Rainer. “The Order Flow of Structured Financ ial Products and Issuer Pricing Behavior” (June 5, 2009)// http://ssrn.com/ abstract=1341991.

51. Benet ,Bruce A., Giannetti, Antoine and Pissaris, Seema. “Gains from structured product markets: The case of reverse-exchangeable securities (RES)”.// Journal of Banking & Finance 30 (2006) 11 1-132// www.elsevier.com/locate/jbf

52. Bethel, Jennifer, Ferrel, Allen. «Policy Issues Raised by Structured Products». BROOKINGS-NOMURA PAPERS ON FINANCIAL SERVICES, Yasuki Fuchita, Robert E. Litan, eds., Brookings Institution Press, 2007 // http://papers.ssrn.com/abstract_id=941720

53. Boyle, Phelim, Tian, Weidong. “The design of equity -indexed annuities”. // Insurance: Mathematics and Economics, 43 (2008) p. 303-315 // www.elsevier.com/locate/ime

54. Braddock, John C. Derivatives demystified: using structured financial products. - John Wiley & Sons, 1997. - 306 p.

55. Breuer, Wolfgang, Perst, Achim. “Retail banking and behavioral financial engineering: The case of structured products.” // J ournal of Banking & Finance 31 (2007) 827-844// www.elsevier.com/locate/jbf

56. Carole, Bernard, Phelim, Boyle, and Weidong, Tian. “Optimal Design of Structured Products and the Role of Capital Protection” (November 19, 2007)// http://ssrn.com/abstract=1070803

57. Choudhry, Moor...