Кривые временной структуры процентных ставок на рынке корпоративных облигаций

Корнев Константин Викторович

Введение;

Кривые временной структуры процентных ставок и их применение;

Базовые модели оценки кривых временной структуры процентных ставок;

Параметрические методы;

Непараметрические методы;

Использование в мировой практике;

Модификация модели для оценивания временной структуры по корпоративным облигациям;

Низкая частота торгов;

Неоднородность корпоративных облигаций по уровню финансовых рисков;

Ликвидность облигаций;

Оценивание модели;

Фильтр Калмана;

Модификация подхода к оцениванию;

Итоговая модель и алгоритм ее оценивания;

Результаты моделирования временной структуры процентных ставок российского рынка корпоративных облигаций;

Заключение;

Биржевая торговля Рынок облигаций

Портфельные инвестиции Технический анализ

Финансы Инвестирование

Ключевые слова: временная структура процентных ставок, облигации, регрессия, метод Монте-Карло

Аннотация

В статье рассматриваются кривые временной структуры процентных ставок, которые отражают зависимость стоимости заимствования от срока. Основной акцент делается на корпоративных эмитентах. Предлагается методология количественной оценки, позволяющая учесть особенности корпоративного сектора. В работе приведены количественные примеры расчетов для российских рублевых облигаций в стабильный и кризисный периоды.

Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №4, 2011 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 18

Кол-во знаков: около 41,794

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Индексы потребительских цен на товары и услуги по Российской Федерации в 1991–2010 гг . - Подробнее .

2. Медведев Г. Математические основы финансовой экономики: Учеб. пособие в 2-х ч. Ч. 2: Определение рыночной стоимости ценных бумаг . - Минск.: БГУ, 2003 . - 295 с.

3. Меньшиков И. Устойчивость портфеля облигаций к трансформации кривой доходности . - М.: Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, 2003 . - 47 с.

4. Цыплаков А. Сделать тайное явным: искусство моделирования с помощью стохастической волатильности // Квантиль . - 2010 . - №8 . - С. 69–122.

5. Bank for International Settlements (2005). «Zero-coupon yield curves: technical documentation ». - Подробнее .

6. Basel Committee on Banking Supervision (2006). International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. A Revised Framework - Comprehensive Version. Basel: Bank for International Settlements.

7. Boegelein L. (2006). Credit Model Validation - Evolving Practice and Challenges on the Way. New York: Ernst & Young.

8. Cao H., Ohnishi N., Takeuchi Y., Matsumato T., Kudo H. (2007). «Gauss-Newton particle filter». IEICE Trans. Fundamentals, Vol. E90-A, No. 6, pp. 1235–1239.

9. Diebold F., Li C. (2006). «Forecasting the term structure of government bond yields». Journal of Econometrics, Vol. 130, pp. 337–364.

10. Doucet A., Godsill S., Andrieu C. (2000). «On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering». Statistics and Computing, Vol. 10, pp. 197–208.

11. Nelson C., Siegel A. (1987). «Parsimonious modeling of yield curve». Journal of Business, Vol. 60, pp. 473–489.

12. Risk Metrics Group (2009). Corporate MetricsTM Technical Document. New York: Risk Metrics Group, Inc.

13. Tanizaki H. (1992). «State-space model in linear case: a survey». Kobe-Gakuin University, Vol. 24, No. 1, pp. 121–141.

Корнев Константин Викторович

Риск-менеджер «МДМ Банк» (с 2007 г. по настоящее время).

Новосибирск

Электронная библиотека