Теперь нетрудно догадаться, что значение h, которое минимизирует[22] дисперсию, а поэтому и риск, равно:

Здесь переменная h называется коэффициентом хэджирования. Он показывает на какую долю будущей фактической сделки необходимо сегодня совершить фьючерсную для того, чтобы обеспечить наиболее эффективный хэдж, то есть минимизировать имеющийся риск.

6.4 Альтернативное определение коэффициента.

Представьте, что Вы рассматриваете компанию, денежные потоки которой подвержены риску колебаний обменного курса и цены на нефть. После того, как Вы соберёте достаточное количество данных: котировки акций по месяцам, обменные курсы и цены на нефть, Вам скорее всего потребуется провести регрессионный анализ с целью определения значений коэффициентов b1 и b2 в следующем уравнении:

где Pt является ценой на акцию Вашей фирмы, St - обменный курс и Ptoil -- цена на нефть.

Если Вы рассматриваете абсолютные значения ваших данных, то скорее всего возникнет статистическая проблема, связанная с так называемым случайным блужданием значений переменных. Поэтому рекомендуется рассматривать процентное изменение ваших данных от периода к периоду. Таким образом, ваши переменные будут иметь следующие значение:

где Rt – процентное изменение котировок акций, RtFX – соответственно колебания обменного курса и Rtoil – колебания цен на нефть. Ваше искомое регрессионное уравнение будет выглядеть следующим образом:

Теперь Вам необходимо будет проверить Вашу модель на мультиколлинеарность, проблема, которая возникает если переменные в правой части уравнения взаимозависимы между собой. Представьте, что Вы решили, что денежные потоки Вашей фирмы подвержены влиянию обменных курсов трёх различных валют. Очевидно, что изменения этих обменных курсов происходят почти в прямо пропорциональном направлении и масштабах. Например, когда курс доллара США по отношению к Узбекскому суму падает, то зачастую падают и курсы Канадского доллара по отношению к суму. В любом случае Вы можете проверить коэффициенты корреляции, а также значения VIF в любом статистическом приложении. В случае возникновения проблемы мультиколлинеарности обычно простое арифметическое типа должно решить эту проблему. Или лучше средневзвешенное типа , где Wi – это весовые значения, которые могут быть например процентными долями денежных потоков деноминированных в рассматриваемых валютах по отношению к суммарным денежным потокам, и которые в сумме равны единице. Если Вы рассматриваете только три валюты в качестве факторов риска, то после такого преобразования получите простое регрессионное уравнение:

.

В этом уравнении коэффициент h и является коэффициентом хеджирования.

Тема 7. Свопы

7.1 Общее понятие.

Своп, в самом общем определении этого слова, означает соглашение осуществлять регулярно обмен благами в течение какого-то срока. Естественно какие это блага, в течение какого срока и на каких условиях осуществляется благообмен и так далее оговаривается в этих самых соглашениях. Мы с вами рассмотрим в ходе нашего курса своп по процентным операциям.

Самый простой пример своп операции может выглядеть так: компания «В» соглашается каждые шесть месяцев давать компании «А» 5% на условный номинал, который пусть будет равен 100 долларов, а взамен компания «А» будет давать компании «В» сумму равную LIBOR[23] на тот же условный номинал. Таким образом, если срок действия этого свопа, составленного 1 января 2003 года, например равен трем годам, то поток наличностей для Компании «В» будет выглядеть как показано в таблице 7.1 с условно заданными ставками лондонского межбанковского рынка.

Таблица 7.1