МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ ОПЦИОНОВ
И ПОДРАЗУМЕВАЕМОЙ ВОЛАТИЛЬНОСТИ

Овечкин Роман Михайлович, аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), nifect@gmail.ru
Финогеев Алексей Германович, доктор технических наук, профессор, кафедра систем автоматизированного проектирования, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), finogeev@sura.ru

004.5

Актуальность и цель. Эффективным средством решения задач управления в финансово-кредитных организациях являются автоматизированные системы поддержки принятия решений, которые являются развитием идеологии экспертных технологий. Особый интерес вызывает процесс автоматизации аналитической обработки банковской информации в плане оптимизации управления кредитными рисками путем торговли производными финансовыми продуктами – кредитными деривативами. Основным моментом при торговле деривативами является хеджирование (страхование) ценового или валютного риска во времени или получение спекулятивной прибыли от
изменения цены базового актива. Важнейшим финансовым показателем в управлении рисками следует считать волатильность, т.е. статистический показатель, характеризующий тенденцию изменчивости цены финансового продукта. Целью данной работы является разработка и внедрение моделей и методов оценки дополнительных величин для деривативов типа «опцион»: «расчетная стоимость опциона» и «подразумеваемая волатильность» для автоматизированной системы мониторинга и поддержки принятия решений в области биржевой торговли кредитными деривативами и ценными бумагами для минимизации кредитных рисков финансовых организаций.
Материалы и методы. В работе представлено описание моделей и методов расчета аналитических величин «рекомендованная стоимость» и «подразумеваемая волатильность» для производных финансовых продуктов типа «Опцион», оценких стоимости в процессе мониторинга ситуаций на фондовом ранке с целью поддержки принятия решений в области торговли кредитными деривативами. Для оценки стоимости опционов использована усовершенствованная модель Блека – Шоулза, а также разработанный алгоритм нахождения подразумеваемой волатильности при помощи численных методов.
Результаты. Результаты теоретических исследований направлены на создание новых подходов к мониторингу и автоматизированной поддержке принятия решений для управления кредитными рисками среднего и крупного коммерческого банка в области торговли производными финансовыми продуктами, что позволит повысить качество и надежность принимаемых управленческих решений. В процессе анализа банковской деятельности в области управления рисками при торговле кредитными деривативами и прочими ценными бумагами выполнены исследования формализованного подхода к моделированию и оценке рыночных ситуаций, моделей и методик расчета производных финансовых инструментов для использования в системах поддержки принятия решений.
Выводы. Разработанные модели и методы расчета аналитических величин «рекомендованная стоимость» и «подразумеваемая волатильность» для производных финансовых продуктов типа «Опцион», в отличие от существующих, используют комбинацию моделей Блэка – Шоулза, биномиального дерева и численный метод бисекционного поиска, что позволяет управлять точностью и вычислительной сложностью при решении задачи. За счет автоматизированного подбора числа шагов при построении биномиального дерева и количества итераций бисекционного поиска обеспечивается оптимальная точность расчета данных аналитических величин в реальном времени.

Ключевые слова

мониторинг, система поддержки принятия решений, пользовательский интерфейс, хеджирование, кредитный дериватив.

 Скачать статью в формате PDF

1. Шишкин, А. И. Сущность, задачи и принципы мониторинга / А. И. Шишкин // Экономический рост в регионах России : материалы рабочего совещания 9 февраля 2003 г. – URL: http://www.aspe.spb.ru/Workshop/Shishkin.pdf
2. Turban, А. Information Technology for Management, Transforming Organizations in the Digital Economy / А. Turban // Massachusetts : John Wiley & Sons, Inc., 2008. – P. 300–343.
3. Лаврушин, О. И. Банковское дело: современная система кредитования : учеб. пособие / О. И. Лаврушин, О. Н. Афанасьева, С. Л. Корниенко ; под ред. засл. деят. науки РФ, д-ра экон. наук, проф. О. И. Лаврушина. – 3-е изд., доп. – М. : КНО-РУС, 2007. – 264 с.
4. Bauer, С. Hibernate in Action / C. Bauer, G. King. – Manning, 2004.
5. Hilwa, A. Adobe Flex in the Enterprise: The Case for More Usable Software Copyright / A. Hilwa, R. Perry. – IDC, 2010. – URL: http://www.adobe.com/ enterprise/pdf/idc.pdf
6. Когаловский, М. Р. Энциклопедия технологий баз данных / М. Р. Когаловский. – М. : Финансы и статистика, 2002. – 800 с.