Подходы к оценке характеристик и эффективности структурированных продуктов на финансовом рынке

Для проведения этой процедуры необходимо наличие исторических данных по базовому активу (или активам) СП, участвующего в симуляции. Чем больше объем исторических данных по базовому активу, тем больший объем выборки мы получим, тем более представительными будут результаты исследования. Основным результатом такого исследования является доходность, полученная за срок жизни продукта, с которой можно проводить любые преобразования.

Для того чтобы выходные данные были представительны необходимо учитывать доходность, которая могла бы быть получена, в результате всех потенциальные инвестиций в анализируемый СП.

Для понимания вышесказанного приведем пример. Предположим, мы рассматриваем продукт со сроком жизни 1 год, ориентированный на рост базового актива, тогда процесс исторической симуляции будет выглядеть следующим образом:

Таблица 2.1 - Пример исторической симуляции СП

Дата инвестирования	Дата погашения	Значение базового актива в момент инвестирования	Значение базового актива в момент погашения СП	Доходность базового актива	Доходность СП
27.12.2002	27.12.2003	359.17	574.48	59.95%	20.98%
28.12.2002	28.12.2003	359.17	568.22	58.20%	20.37%
29.12.2002	29.12.2003	359.17	568.92	58.40%	20.44%
30.12.2002	30.12.2003	358.96	566.56	57.83%	20.24%
31.12.2002	31.12.2003	359.07	567.4	58.02%	20.31%
01.01.2003	01.01.2004	359.07	567.4	58.02%	20.31%
02.01.2003	02.01.2004	359.07	567.4	58.02%	20.31%

Таким образом, мы учитываем результат каждой потенциальной инвестиции в СП.

Однако, при использовании данного метода исследователь имеет дело только с одним сценарием развития событий, это является существенным минусом исторической симуляции. Например, исследование данным методом СП, настроенного на снижение базового актива, полностью теряет смысл на исторических данных, в которых преобладают восходящее движение. Например, симуляция для СП, настроенных на снижение, на исторических данных индекса РТС с 2000 по 2008 годы.

Данный минус можно обойти, если попытаться сгенерировать из уже имеющейся траектории новые и провести симуляцию них.

Приведем примерный алгоритм проведения данной процедуры:

1. Преобразовать ценовой ряд в ряд доходностей;

2. Перемешать полученный ряд в случайном порядке;

3. Восстановить ценовой ряд;

4. Провести симуляцию на восстановленном ряду.

Многократное повторение данной процедуры дает возможность получить сколь угодно большое число траекторий базового актива. Результаты данной процедуры можно представить в следующем графическом виде (см. Рис. 2.6)

Рис. 2.6 - Пример генерации траектории движения базового актива

На рисунке видно, что при использовании реальной траектории индекса в период с 2002 года по 2008 год симуляция СП, настроенных на снижение не имеет смысла, так как в это время отсутствовали периоды затяжного снижения индекса. С другой стороны, симуляция на траектории «перемешанного» индекса не лишена смысла - имеются как периоды затяжного снижения, так и периоды роста.

Из рисунка видно, что при помощи перемешивания доходностей и последующем восстановлении траектории можно получить больше данных для репрезентативной исторической симуляции

Историческая симуляция является довольно мощным инструментом в исследовании структурированных продуктов, она позволяет оценить доходности СП на исторических реальных данных.

Введение процедуры генерации новых траекторий делает метод исторической симуляции схожим с методом Монте-Карло, с тем отличием, что в первом методе отсутствуют довольно жесткие предпосылки (например, логнормальное распределение цены БА)

2.2.2 Критерии эффективности, полученные на основе исторической симуляции

Рассмотрим ряд критериев, систематизирующих данные, полученные в процессе исторической симуляции СП. Данные критерии, так же как и рассмотренные ранее, можно разделить на две группы - изолированные и неизолированные.

На основании данных полученных при исторической симуляции можно вывести ряд критериев сопоставляющих доходности СП и БА, СП и банковского депозита и т.д. Вычисление данных показателей аналогично описанным в параграфе, посвященном симуляции методом Монте-Карло, с тем отличием, что используются реальные исторические, а не модельные данные.

Рассмотрим критерий, сопоставляющий доходность с учетом реинвестирования по отдельному СП с аналогичным показателем по банковскому депозиту.

Все рассмотренные выше критерии можно привести к неизолированному виду.

Мы описали методы анализа и оценки структурированных продуктов, выяснили их достоинства и недостатки, теперь мы можем перейти к практике анализа и оценки СП.

3 ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ СТРУКТУРИРОВАННЫХ ПРОДУКТОВ

3.1 Оценка структурированных продуктов, выпускаемых на западном рынке

3.1.1 Оценка с помощью методов, основанных на вычислении справедливой стоимости

В предыдущих главах были рассмотрены теоретические методы оценки и анализа СП. Теперь мы перейдем к рассмотрению практики применения этих методов.В первом параграфе этой главы мы ознакомимся с зарубежной практикой анализа структурированных продуктов, а во втором параграфе рассмотрим анализ отечественных продуктов. В данной главе будут освещена практика по всем трём методам, рассмотренным ранее. Начнем с методов, основанных на оценке справедливой стоимости.

Одна из наиболее ранних работ по оценке справедливой стоимости структурированных продуктов, без вторичного рынка относится к 1990 годам. В данном исследовании участвовали так называемые “Market Index Certificates of Deposit” (MICD), некоторые из этих сертификатов имели минимальною гарантированную доходность и все имели переменную доходность, привязанную к индексу S&P 500. В этом исследовании участвовало 24 продукта, выпуском которых занимались компании Chase Manhattan и Murray Savings. Авторы этого исследования сопоставляли IV биржевых опционов на индекс S&P 500 и IV опционной части MICD.

Из результатов видно (см. табл.3.1) , что IV опционной части продуктов сильно превышает IV биржевых опционов, тем самым реальная стоимость СП выше их справедливой стоимости.

Таблица 3.1 - Результаты исследования IV опционной части СП «MICD»

	Сценарий, на который рассчитан продукт	Минимальная гарантированная доходность	Коэффициент участия	Срок продукта	Эмитент
21.00%	На рост	0%	65%	1 год	Murray savings
25.00%	На рост	0%	45%	Полгода
40.00%	Наснижение	0%	45%	Полгода	MurraySavings
43.00%	Наснижение	0%	65%	1 год
45.00%	Наснижение	0%	100%	Полгода
50.00%	Наснижение	0%	100%	1 год
43.00% На рост 0% 40% 1 год	ChaseManhattan
46.00%	На рост	0%	33%	9месяцев
48.00%	На рост	2%	32%	1 год
50.00%	На рост	0%	18%	3 месяца
50.00%	На рост	2%	27%	9месяцев
52.00%	На рост	0%	25%	Полгода
52.00%	На рост	2%	15%	3 месяца
52.00%	На рост	4%	25%	Год
57.00%	На рост	2%	20%	Полгода
58.00%	На рост	4%	20%	9месяцев
59.00%	Наснижение	0%	45%	1 год
65.00%	Наснижение	4%	32%	1 год
65.00%	На рост	4%	10%	3 месяца

Большой интерес представляет работа по оценке продукта“S&P 500 Index Note” (SPIN) 14, выпущенного компанией Solomon Brothers и имеющего вторичный рынок. Маркет-мейкером выступала компания, выпустившая продукт. В основе анализа продукта лежало сравнение рыночной и теоретической цены. Из-за наличия вторичного рынка исследование несколько отличается от предыдущего. В данной работе исследователи, разбив срок жизни продукта на 3 части (выпуск, обращение, финальная стадия жизни продукта, близкая к погашению), выяснили, что в момент выпуска продукт сильно переоценен по сравнению со справедливой ценой и, в последующие два периода сильно недооценен.

Данные результаты выглядят вполне логичными с точки зрения компании - эмитента. Компания стремиться получить больше дохода, продавая как можно дороже на первичном рынке, и соглашается купить продукт обратно только по заниженной цене на вторичном рынке или в момент погашения.

Схожее исследование было проведено в 1996 году для швейцарского рынка структурированных продуктов. Авторы рассмотрели 13 продуктов с полной защитой капитала, выпущенных в период между январем 1991 и апрелем 1992, базовым активом по которым являлся индекс SMI (Swiss Market Index) Сопоставление IV опционной компоненты продукта с IV биржевых опционов показало, что продукты продаются немного дороже их справедливой стоимости. На вторичном рынке продукты торговались приблизительно по справедливым ценам.

Довольно объемное исследование, в которое было включено порядка 906 продуктов, имеющих вторичный рынок, было представлено в 2003 году, в Германии. В исследовании участвовали продукты, привязанные к различным базовым активам. Базовым активом по одним выступал индекс DAX, а по другим NEMAX (индекс высокотехнологичных акций). Так же продукты, участвовавшие в исследовании, делились на два типа - Reverse Convertible и Discount Certificate.

Алгоритм анализ скрытых комиссий для данного типа СП отличается от приведенного в пункте 1.3 и будет рассмотрен ниже при описании результатов анализа отечественных продуктов. Ниже приведено описание устройства данных продуктов.

Reverse Convertible имеет фиксированную номинальную стоимость и купон, превышающий купоны сопоставимых по сроку облигаций. Продукт отличается от обычных облигаций тем, что эмитент оставляет за собой право выбора способа погашения продукта - или выплата номинальной стоимости или поставка заранее оговоренного количества акций, являющихся базовым активом продукта.

Discount Certificate является немного модифицированной версией Reverse Convertible. Discount Certificate предлагает одну или несколько акций по цене с дисконтом к текущим рыночным ценам, к концу срока действия продукта эти акции поставляются инвестору, если их суммарная стоимость не превышает заранее оговоренной суммы. В ином случае эта заранее оговоренная сумма выплачивается наличными, т.е. платой за дисконт является ограничение максимального дохода. Основным различием между двумя рассмотренными продуктами возникает в рисках инвестора. Риски держателя Discount Certificate теоретически не ограничены, он может потерять весь инвестированный капитал, в то время как Reverse Convertible платит купон в любом случае.

При сопоставлении теоретических и рыночных цен продуктов было выяснено, что продукты значительно переоценены. Исследование показало, что переоцененность продуктов уменьшается по мере приближения даты истечения продукта. Так же было выяснено, что чем больше встроенный в продукт опцион в деньгах, тем больше переоцененность продукта.

В одном из европейских исследований проводится оценка и сопоставление продуктов с ориентацией на различные рыночные сценарии, такие как рост и снижение базового актива. В результате выяснилось, что в продукты ориентированные на снижение встроены большие скрытые комиссии.

Еще в одном исследовании было рассмотрено 275 продуктов без защиты капитала. Результатом этого исследования является величина,

вычисленная для каждого продукта:

где

RealValue - реальная стоимость СП; FairValue- справедливая стоимость СП;

Рис.3.1 - Распределение величины RelativeDifference

В результате исследования выяснено, что продукты переоценены приблизительно на 1.91% (см. рис.3.1), но встречаются и продукты, которые недооценены. Анализ рисунка показывает, что распределение исходной величины имеет унимодальный вид, это в свою очередь говорит о схожей ценовой политике для большинства эмитентов.

Так же результаты их исследования можно рассортировать по эмитентам (см.рис.3.2):

Таблица 3.2 - Сортировка результатов исследований по компании эмитенту

Компания эмитент	Количеств о представленн ых продуктов	Средняя относительная разница между ценой продукта и его справедливой ценой (PD)	Разброс средней относительной разницы	Значение критерия, соотносящ его комиссию одного эмитента со средней комиссией по анализируемой выборке
ABN AMRO	32	1.19%	1.56%	59.8%
Banca d. Gottardo	11	1.66%	2.72%	83.4%
Bank Julius Bдr	1	1.44%		72.4%
Bank Vontobel	25	3.06%	1.82%	153.8%
Bankers Trust	8	6.29%	2.87%	316.2%
BCV	9	1.73%	0.80%	87.0%
Crйdit Lyonnais	28	3.56%	2.44%	179.0%
CSFB	22	3.31%	1.78%	166.4%
Goldman Sachs	2	1.43%	0.63%	71.9%
HSBC	13	0.82%	1.32%	41.2%
Merrill Lynch	41	0.70%	1.27%	35.2%
Morgan Stanley	4	1.06%	1.31%	53.3%
Salomon SB	21	0.02%	1.31%	1.0%
UBS WARBURG	30	2.35%	3.41%	118.1%
ZKB	28	1.22%	1.81%	61.3%

Из приведенной таблицы видно, что некоторые компании-эмитенты встраивают комиссии гораздо выше, чем в среднем по анализируемой выборке. Соответственно, инвестору не выгодно вкладывать в продукты данной компании.

Еще в одном исследовании было рассмотрено 192 продукта без гарантии возвратности капитала и имеющих вторичный рынок. Было выяснено, что на первичном рынке продукты были переоценены в среднем на 4.25% и недооценены на вторичном рынке в среднем на 1.65%. Результаты этой работы можно также представить в виде частотных гистограмм (см.рис.3.2).



Рис.3.2 - Распределение разницы между IV биржевых опционов и IV опционной части продукта

Анализ рисунка показывает, что распределение относительных разниц между волатильностями имеет унимодальный вид. Это говорит о том, что компании-эмитенты проводят несильно различающуюся ценовую политику.

Опыт западных исследователей показывает вполне логичную ценовую политику инвестиционных компаний, они встраивают комиссии при размещении продуктов на первичном рынке и соглашаются выкупать их только с дисконтом к справедливой цене.

Получается, что частному инвестору выходит дешевле конструировать такие продукты самому, однако в данных исследованиях не учитывались транзакционные издержки. Так же стоит заметить, что частный инвестор может воспроизвести только самые простые продукты, комбинируя банковский депозит (бескупонную облигацию) и биржевые опционы. Конструирование продукта, пусть самого простого, со встроенными экзотическими опционами, невозможно для рядового инвестора.

Так или иначе, результаты данных исследований позволяют выбрать продукты с наименьшими встроенными комиссионными и, соответственно, максимально эффективно вложить средства.

3.1.2 Симуляция методом Монте-Карло

Перейдем к рассмотрению практики применения метода Монте-Карло в исследовании зарубежных СП. В данном разделе будут освещены такие вопросы как генерация доходностей СП и сопоставление ее с аналогичным показателем для других инструментов.

Рассмотрим практику применения метода Монте-Карло при оценке и анализе СП. Авторы одного из исследований, где применялся данный метод, сопоставили сгенерированные годовые доходности следующих инструментов:

5- year treasury bill;

индекс S&P 500;

структурированный продукт («Index Powered Certificate

Of Deposit», IPCD);

синтетический IPCD.

Были получены следующие результаты, которые можно представить в виде частотной гистограммы распределения доходностей различных инструментов (см. рис. 3.3).

Структурированный продукт показывает доходность сопоставимую с доходностью treasury note, но разброс доходности продукта значительно превышает разброс treasury note. Синтетический продукт немного отстает в доходности от индекса и показывает меньший разброс доходностей.

По результатам исследования наиболее эффективным инструментом инвестирования является синтетический продукт.



Рис.3.3 Гистограммы частотных распределений годовых доходностей

Где,

А - распределение по 5- year treasury bill

B - Распределение индекса S&P 500

C - Распределение IPCD

D - Распределение синтетического IPCD

Также приведем результаты исследования в табличном виде (см. табл.3.4).

Таблица 3.3- Результаты исследования

Инструмент Показатель	5 years treasure note	S&P 500	IPCD	синтетиче ский IPCD
Среднегодовая доходность	7.20%	13.15%	7.07%	11.16%
Среднеквадратическое отклонение годовой доходности	2.97%	8.09%	5.13%	6.98%

Перейдем к рассмотрению практического применения исторической симуляции.

3.1.3 Историческая симуляция

В данном разделе будут освещены сопоставления исторической доходности СП в сопоставлении с другими инвестиционными инструментами.

Первым мы рассмотрим исследование, включающее в себя весьма глубокую ретроспективную информацию. Для тестирования в нём используется временной промежуток с 1948 по 1993 годы. Разумеется, в 1948 году еще не существовало структурированных продуктов, авторы используют условия современного продукта для испытаний на глубокой ретроспективе для получения большей выборки доходностей. В данном исследовании рассматривается продукт, ориентированный на рост базового актива с гарантией полной возвратности капитала “Equity Linked

Certificate of Deposit” (ELCD), доходность по которому привязана к доходности индекса S&P 500. Данный продукт можно представить как комбинацию ванильного опциона колл и банковского депозита (бескупонной облигации)

В этом исследовании сопоставлялись среднегодовые доходности ELCD и S&P 500.

В результате выяснилось, что среднегодовая доходность структурированного продукта составляет 8.33%, а индекса 9.63%. Данные результаты показывают, что доходность структурированного продукта меньше доходности индекса на 1.3%, которые можно представить как некую плату за гарантию защиты капитала.

В следующем исследовании проводится сопоставление

среднегодовых доходностей структурированного продукта (Index Powered Certificate of Deposit, IPCD) со сроком 5 лет и коэффициентом участия 90%, индекса S&P 500, 5 летних treasury note и синтетического IPCD со сроком 5 лет, который представляет собой портфель из бескупонных облигаций и опционов колл на индекс S&P 500, т.е. тот же IPCD но без скрытых комиссий. Исследование охватывает период с января 1981 года по декабрь

2004 года. Основные результаты исследования для удобства восприятия можно представить в табличном виде (см. табл. 3.5).

Таблица 3.4- Результаты исследования

Инструмент Показатель	5 летние Treasury note	S&P 500	IPCD	Синтетич еский IPCD
Среднее значение годовой доходности	8.20%	14.49%	8.27%	13.28%
Среднеквадратическое отклонение доходности	2.76%	8.06%	4.54%	7.34%

Мы видим, что IPCD даёт среднегодовую доходность примерно равную аналогичному показателю для 5 летних Treasury note и является менее эффективным, чем его синтетический вариант.

Также можно представить результаты их исследования в графическом виде (см. рис. 3.4) Анализ графика показывает низкую эффективность исследуемого структурируемого продукта по сравнению с его синтетическим вариантом. Как показывает исследование, упущенная выгода инвестора в случае вложения средств в данный продукт была бы велика.



Рис.3.4 - Доходности исследуемых инструментов на исторической ретроспективе

Историческое тестирование является важным этапом исследования СП, оно позволяет статистически оценить эффективность инвестиций в тот или иной СП и сопоставить её с эффективностью альтернативных инвестиций. Ведь если доходность структурированного продукта сопоставима с государственными облигациями, зачем инвестировать в структурированный продукт и тем самым брать на себя кредитный риск?

3.2 Оценка структурированных продуктов на российском рынке

3.2.1 Оценка срытых комиссий

Данный раздел целиком базируется на сделанных автором работы вычислениях, логика построения параграфа аналогична предыдущему, но здесь мы постарались дать более развернутую оценку, с использованием максимума возможностей рассмотренных методов.

В данном разделе будут приведены результаты оценки скрытых комиссий для продуктов, выпущенных на российском рынке отечественными эмитентами.

Сначала опишем исследуемую выборку:

Рассматриваемая выборка включает продукцию 3 отечественных компаний-эмитентов СП:

ОАО «КИТ Финанс Инвестиционный банк»;

ЗАО ИК «Тройка Диалог»;

ООО «Компания БКС».

Выбор данных компаний был обусловлен несколькими причинами:

Различные способы оформления СП; Различные сроки жизни продуктов; Различные структуры СП.

Всего было проанализирован и оценен 101 структурированный продукт, среди которых

СП ориентированные на рост БА; Ориентрованные на снижение; Ориентированные на диапазон.

Большую часть СП, включенных в выборку можно представить как комбинацию ванильного опциона и банковского депозита с полной или частичной защитой, но присутсвуют и более интересные СП, такие как Reverse Convertible и СП, построенные на основе Digital Range.

В выборку были включены СП с различными сроками жизни от 54 до 634 дней.

Включение в выборку СП различных как по сроку жизни, структуре так и по способу оформления позволяет считать её репрезентативной.

Оценка скрытых комиссий проводилась по алгоритму, описанному в первой главе.

Приведем таблицу, содержащую волатильности базовых активов оцениваемых продуктов (см. табл 3.5).

Таблица 3.5- Волатильности оцениваемых активов, используемые при вычислениях

Базовый актив продукта	Волатильность базового актива, в годовом измерении
Индекс РТС	47%
Нефть	37,82%
Золото	20,62%
Курс USD/RUR	19,93%
Корзина активов, включающая фьючерсы на сахар, молоко и какао	26,89%
Корзина активов, включающая фьючерсы на пшеницу, молоко, апельсиновый сок, мясо, рис, сахар	15.66%
Корзина активов, включающая фьючерсы на пшеницу, сахар, кофе, соя-бобы	22.82%
Корзина активов, включающая фьючерсы на пшеницу, кукурузу, рис, соя-бобы	19.25%

Теперь рассмотрим банковские ставки, используемые для вычисления депозитной части. При сборе этой информации мы старались использовать значения ставок по депозитам, которые предлагаются в кредитных организациях, входящих в компании-эмитнеты СП.

Это требование небыло соблюдено для ЗАО ИК «Тройка Диалог», так как на момент проведения оценок мы не обнаружили таких данных для этой компании. Поэтому, мы использовали среднюю депозитную ставку для вкладов до года равную 7,4% годовых, данные были взяты с сайта ЦБ РФ. Безрисковая ставка была принята равной 7%.

Таблица 3.6- Банковские ставки, используемые при оценке банковской ставки

Эмитент	Срок продукта	Депозитная ставка, в % годовых
КИТ Финанс	90 дней	СП с рублевым номиналом	СП с долларовым номиналом
		9,00%	4,20%
	180 дней	10,20%	5,20%
	360 дней	10,70%	6,00%
	540 дней	11,00%	6,50%
БКС	До 90 дней	6,05%

Сначала рассмотрим результаты анализа всей выборки. Полученные результаты можно представить в виде частотной гистограммы распределения скрытых комиссий.

Результаты анализа схожи с результатами зарубежных исследований - распредение комиссий имеет ярковыраженный пик.

Рис. 3.5 - Частотная гистограмма распедедления комиссий

Средняя скрытая комиссия по исследуемой выборке составила 3.85% годовых (см. рис.3.3).

Однако, представляется интересным провести раздельный анализ СП с большими и меньшими сроками жизни. Для этого исходная выборка была разделена на две подвыборки. В первую попали СП со сроками жизни до полугода, во вторую - более полугода.

Представим результаты анализ двух подвыборок в табличном виде и сопоставим их с результатами анализ основной выборки

Таблица 3.7 - Результаты вычисления средних значений для двух подвыборок

Выборка Параметр	Основная выборка	Выборка для СП со сроком жизни менее полугода	Выборка для СП со сроком жизни более полугода
Максимальное значение по выборке	12.70%	9.05%	12.70%
Минимальное значение по выборке	-1.02%	-1.02%	1.99%
Среднее значение	3.85%	2.90%	5.65%
Среднеквадратическое отклонение	2.78%	2.23%	2.84%

Из таблицы видно, что продукты со сроком жизни меньше полугода имеют меньшую встроенную комиссию в годовом измерении чем продукты со сроком больше полугода. Представляется целесообразным провести более детальный анализ зависимости встроенной комиссии от срока жизни.

Результаты такого анализа можно представить в виде диаграммы рассяния (см.рис.3.4) и построить линию регрессии, описывающую зависимость встроенной комиссии от срока жизни продукта.

Рис. 3.6 - Зависимость величины встроенной комиссии от срока жизни продукта

Линия регрессии имеет положительный наклон, это говорит о том что с увеличением срока жизни растет и встроенная комиссия.

С точки зрения оценки комиссий продукты с меньшими сроками жизни более выгодны для инвестора, так как для них значение данного параметра минимально. Но этих данных недостаточно для принятия решения об инвестиции в тот или иной продукт. Для более полного понимания эффективности того или иного СП необходимы данные, которые можно получить с помощью других методов анализа.

3.2.2 Оценка характеристик продуктов с помощью симуляции методом Монте-Карло

Перейдем к рассмотрению оценки российский СП с помощью метода Монет-Карло.

Сначала рассмотрим сгенерированные среднегодовые доходностей и статистические вероятности получения доходности отличной от нуля. Для целей анализ было выбрано три продукта с гарантией защиты капитала, представленные компанией «КИТ Финанс» (краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный), с базисным активом индекс РТС ориентированных на рост и три - на снижение.

Для каждого продукта было сгенерировано 10000 доходностей, ожидаемая доходность базового актива была принята равной безрисковой ставке. Полученные результаты можно представить в табличном виде (см. табл 3.8). Ожидаемая доходность базового актива была принята равной безрисковой ставке (7%).

Из таблицы видно, что при росте срока жизни продукта продукта растет его среднегодовая (сгенерированная) доходность и среднеквадратическое отклонение. С точки зрения ожидаемой среднегодовой доходности долгосрочные продукты выгоднее для инвестора. Так же видно, что сроки жизни продукта никак не влияют на вероятность получения прибыли.

Ожидаемая среднегодовая доходность для продуктов настроенных на снижение заметно ниже чем для тех, что настроены на рост. Это объясняется предпосылкой о логнормальном распределении цены базового актива , используемой в метод Монте-Карло.

Таблица 3.8 - Результаты симуляции доходностей методом Монте-Карло

Название продукта	Срок продукта, в днях	Коэффиц иент участия	Среднегодо вая доходность	Среднеква дратическое отклонение	Вероятно сть получения доходности
Индекс РТС	90	15%	5.82%	9.4%	0,4823
Индекс РТС	180	25%	7.67%	7.98%	0,4774
Индек РТС	360	35%	7.98%	14.33%	0,4637
Индекс РТС на падение	90	15%	4.72%	6.27%	0,5212
Индекс РТС на падение	180	25%	5.87%	7.67%	0,5290
Индекс РТС на падение	360	35%	5.45%	6.94%	0,5239

Теперь оценим зависимость среднегодовой доходности, для продуктов рассмотренных выше, от значения волатильности.

Для каждого продукта была выбрана шкала значений волатильности от 10% до 100% (всего 19 значений), для каждого значения было проведено 10000 генераций доходности.

Далее представим в графическом виде результаты оценки для СП, ориентированных на рост (см.рис.3.5).



Рис. 3.7 - Анализ зависимости среднегодовой доходности СП, ориенированного на рост БА от значения волатильности

Мерой чувствительности среднегодовой доходности к изменению волатильности можно считать коэффициент уравнения регрессии (далее «коэффициент регрессии»). Из уравнения регрессии специально была исключена константа, так как в данном случае она не имеет смысла - СП не будут генерировать доходность при нулевой волатильности. Мерой адекватности данных уравнений регрессии может служить близкое к единице значение коэффициента детерминации (R2)

Из рисунка видно, что краткосрочный продукт, даёт доходности меньше, чем средне- и долгосрочный и в то же время наименее чувствителен к изменениям волатильности. При выборе СП для инвестиции необходимо учитывать эти факты. Так из рисунка можно сделать вывод, что средне- и долгосрочные СП, несмотря на большую чувствительность к волатильности, выглядят более привлекательными с точки зрения величины среднегодовой доходности. Теперь рассмотрим результаты исследования продуктов, ориентированных на снижение базисного актива (см.рис.3.8).Анализ рисунка дает схожие с предыдущим результаты - краткосрочный продукт менее чувствителен к изменению волатильности и дает меньшие среднегодовые доходности.



Рис. 3.8 - Анализ зависимости среднегодовой доходности СП, ориенированного на снижение БА, от волатильности

Сопоставим коэффициенты регрессий для продуктов, ориентированных на рост и снижение, с целью выяснить какие из них являются более чувствительными к значению волатильности. Данное сопоставление удобно представить в табличном виде(см. табл. 3.5).

Из таблицы видно, что СП, настроенные на снижение БА, имеют меньшие углы наклона регрессий, и, следовательно, менее чувствительны к изменениям волатильности.

Таблица 3.9 - Сопоставление углов наклона регрессии для различных СП

Название продукта	Срок продукта, в днях	Коэффициент участия	Коэффициент регрессии
Индекс РТС	90	15%	0.107
Индекс РТС	180	25%	0.16
Индек РТС	360	35%	0.155
Индекс РТС на падение	90	15%	0.0995
Индекс РТС на падение	180	25%	0.126
Индекс РТС на падение	360	35%	0.123

Далее рассмотрим влияние значений ожидаемой доходности БА на значение среднегодовой доходности, рассмотренных выше продуктов.

Для оценки связи этих показателей для каждого продукта была выбрана шкала значений безрисковой ставки от 1% до 19%, для каждого значения ставки было сгенерировано 10000 доходностей СП.

Начнем с СП, ориентированных на рост (см. рис. 3.9).

В регрессионных уравнениях, описывающих интересующие нас зависимости присутствует константа - при равенстве нулю ожидаемой доходности базового актива СП может генерировать прибыль.

11.00%

10.00%

9.00%

8.00%

7.00%

6.00%

5.00%

4.00%

3.00%

2.00%

0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00%

Значе ние ож идае мой доходности

Рис 3.9 - Анализ зависимости среднегодовой доходности СП от значения ожидаемой доходности

Анализ уравнений регрессий показывает наименьшую чувствительность краткосрочного продукта к изменениям безрисковой ставки. А долго- и среднесрочные, как и в случае волатильности показывают большую чувствительность.

Перейдем к рассмотрению оценки чувствительности СП ориентированных на снижение.

Анализ регрессионных уравнений показывает, что все три продукта имеют отрицательную связь со значением ожидаемой доходности СП. Как и раньше краткосрочный продукт имеет наименьшую зависимость от анализируемого показателя.

Отрицательная связь сгенерированных среднегодовых доходностей данных продуктов обуславливается все той же предпосылкой о логнормальности распределения цен базовых активов.

Подведем итоги оценки зависимости среднегодовой доходности от безрисковой ставки в табличном виде (см. табл. 3.6):

Таблица 3.10 - Сопоставление коэффициентов наклона регрессии для различных СП

Название продукта	Срок продукта, в днях	Коэффициент участия	Коэффициент регрессии
Индекс РТС	90	15%	0.077
Индекс РТС	180	25%	0.17
Индек РТС	360	35%	0.257
Индекс РТС на падение	90	15%	-0.0538
Индекс РТС на падение	180	25%	-0.123
Индекс РТС на падение	360	35%	-0.0973

Анализ полученных результатов показывает, что продукты с коротким сроком жизни, показавшие хорошие результаты при оценке скрытых комиссий, менее привлекательны с точки зрения доходностей и строго доминируются средне- и долгосрочными СП на всём множестве значений рассматриваемых рыночных параметров.

Перейдем к рассмотрению результатов применения исторической симуляции для отечественных продуктов.

3.2.3 Оценка эффективности продуктов с помощью исторической симуляции

Выборка СП, по которым проводилась историческая симуляция аналогично, используемой в пункте 3.2.1. Напомним, что основным показателем, получаемым на выходе данноге метода анализа является среднегодовая доходность анализирумых СП.

Результаты, полученные с помощью данного метода, удобно представить в виде частотной гистограммы распределения среднегодовых доходностей анализируемых СП (см.рис.3.11).

Рис 3.11 - Гистограмма распределения среднегодовых доходностей для всей анализируемой выборки СП

Анализ гистограммы показывает, что большинство доходностей сгруппированы довольно тесно. Средним по всей выборке является доходность 8,35% годовых.

Далее проведем раздельный анализ доходностей, настроенных на рост и на снижение базового актива. Разобьем основную выборку на 6 подвыборок - по срокам СП и по заложенному в них сценарию.

Результаты данного анализа представим в виде гистограммы, на которой изображены среднегодовые доходности по каждой из подвыборок (см. рис. 3.12)

Рис 3.12 - Среднегодовые доходности для СП с различными сроками жизни и различными сценариями

Видно, что СП, ориентированные на рост БА, доминируют над ориентированными на снижение.

Также заметно расхождение между среднегодовыми доходностями при увеличении срока жизни СП для продуктов, ориентированных на рост и на падение.

Однако, даже СП, ориентированные на рост, показывают среднюю доходность, не превышающую аналогичный показатель по банковским депозитам.

Результаты данных оценок можно объяснить тем, что в исторических данных базовых активов исследуемых СП преобладали восходящие движения, то есть в среднем мы имели дело только с одним сценарием развития событий - с ростом базового актива. Этот недостаток исторической симуляции освещался выше в пункте 2.2.1, и было предложено возможное решение данной проблемы - симуляция на «перемешанном» базовом активе.

Далее мы сравним, какие доходности покажет СП в сравнении с банковским депозитом при реинвестировании. Для сопоставления было выбрано четыре продукта, ориентированных на рост БА (базисным активом выступает индекс РТС), с различными сроками жизни, три из них представлены компанией «КИТ Финанс», были рассмотрены выше, и один компанией «БрокерКредитСервис» (название СП - «двойной доход»).

Продукты компании «БКС» не имеют четких условий, поэтому для тестирования были взяты условия СП, описанные в буклете, с тем исключением, что для симуляции мы приняли решение использовать индекс РТС в качестве БА.

Кратко опишем его характеристики

Отсутствие гарантии защиты капитала;

Максимальное значение доходности, генерируемое СП составляет 17.53%

Удвоенное участие в росте БА, до уровня ограничения

Банковская ставка, используемая при вычислениях, была получена путем усреднения ставок для депозитов до года в период с 1998 года по первый квартал 2010, информация о которых была получена с сайта ЦБ РФ. Значение ставки, используемое для вычислений, составило 9,06% годовых. Симуляция проводилось с 2002 по 2009 годы. Реинвестирование средств осуществлялось в день, следующий за последним в сроке жизни СП.

Перейдем к результатам рассмотрению результатов анализа.

Сначала рассмотрим результаты анализа для 90 дневного СП с защитой капитала (см. 3.13). Цена деления по горизонтальной оси составляет 90 дней.

Рис. 3.13 - Сопоставление доходностей СП «Индекс РТС» со сроком 90 дней и банковского депозита

Из рисунка видно, что, несмотря на рост индекса, за анализируемый период структурированный продукт показал доходность меньшую, чем банковский депозит. Это говорит о низкой эффективности данного СП.

Далее рассмотрим среднесрочный СП с защитой капитала.

Рис. 3.14 - Сопоставление доходностей СП «Индекс РТС» со сроком 180 дней и банковского депозита

Доходность по среднесрочному СП превышает банковскую.

Эффективность данного продукта выше, чем краткосрочного (см. рис.3.14).

Различие между доходностями 90 и 180 дневных СП можно объяснить большим коэффициентом участия второго продукта.

Теперь рассмотрим доходность долгосрочного продукта с защитой капитала. Данные, которые будут получены в результате оценки доходности долгосрочного СП, позволят понять, что лучше более низкий коэффициент участия, более частое фиксирование прибыли и ее реинвестирование или более высокое значение коэффициента участия и редкое фиксирование прибыли. Данный вопрос с точки зрения автора представляется довольно важным в процессе выбора СП.

Рассмотрим график, описывающий доходность долгосрочного СП (см. рис.3.15).

Долгосрочный СП показывает большую доходность, чем банковский депозит и рассмотренные ранее продукты. В результате анализа выяснилось, что более высокий коэффициент участия предпочтительнее частого реинвестирования при низком коэффициенте участия

Рис. 3.15 - Сопоставление доходностей СП «Индекс РТС» со сроком 360 дней и банковского депозита

Ранее мы рассматривали только продукты с защитой капитала, это объясняется тем, что на рынке РФ СП подобной структуры подавляющее большинство.

Теперь рассмотрим продукт, ориентированный на рост БА, без гарантии защиты капитала. Из-за отсутствия гарантии возвратности средств, данный продукт предоставляет больший коэффициент участия.

Рассмотрим результаты анализа, данного продукта и, так же как и ранее, сопоставим его с банковским депозитом (см.рис.3.16).

Как видно из графика доходность анализируемого СП превышает банковскую и в некоторые периоды на порядок. Данный продукт представляется гораздо более рисковым, чем рассмотренные выше. Но, безусловно, и гораздо более доходным.

Рис. 3.16 - Сопоставление доходностей краткосрочного СП и банковского депозита

Подведем результаты анализа в табличном виде (см. табл.3.11). Из таблицы видно, что эффективными по величине доходности являются долгосрочный СП с гарантией возвратности средств и краткосрочный без гарантии возвратности. Однако анализируя график доходности СП без гарантии возвратности, можно легко понять, что его высокая доходность сопряжена с высоким риском, в то время как у долгосрочного СП рыночные риски отсутствуют. Выбор продукта зависит от личного отношения инвестора к риску.

Таблица 3.11 - Сводные показатели доходности с учетом реинвестирования для различных инструментов

Инструмент	Доходность с учетом реинвестирования
Индекс РТС со сроком 90 дней	67%
Индекс РТС со сроком180 дней	104.58%
Индекс РТС со сроком 360 дней	249.36%
Двойной Доход	246.63%
Банковский депозит	82.84%

Мы рассмотрели структурированные продукты, представленные на российском рынке. В силу своей молодости рынок дает скудный выбор СП. Большинство из них можно представить в виде опциона и депозита. Однако, есть и более интересные продукты. Анализ зарубежных рынков показывает большой выбор сложных структурированных продуктов, мы считаем, что с течением времени и наш рынок станет подобен зарубежному. Именно этим обуславливается необходимость оценки структурированных продуктов различными методами, с тем, чтобы осветить как можно больше характеристик, исследуемого инструмента и выбрать оптимальный преследуемым целям продукт.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В условиях глобализации, качественного развития финансового рынка в России, появление и развитие рынка структурированных продуктов на отечественном рынке является вполне закономерным явлением. Методы оценки структурированных продуктов на зарубежных рынках играют значительную роль в формировании финансовых результатов инвестиционных компаний, а также при принятии инвестиционных решений.

Рассмотренные в работе методы можно разделить на две группы: Оценка справедливой стоимости и методы, от нее производные. Симуляционные методы оценки характеристик продуктов.

Первая группа методов имеет целью выявление наиболее справедливо оцененных продуктов, при помощи оценки таких параметров, как скрытые комиссии, подразумеваемая волатильность опционной части продукта, подразумеваемая банковская ставка депозитной части.

Вторая группа решает задачи, связанные с оценкой доходностей, которые продукт может генерировать и задачи, связанные с оценкой чувствительности данных доходностей к изменениям тех или иных рыночных параметров (например, волатильности).

Автором была предложена система критериев, дающая возможность систематизировать полученные результаты и повысить эффективность оценки СП.

Применение всех методов к оценке и анализу структурированных продуктов дает разностороннюю информацию об эффективности инвестиций в тот или иной продукт.

Результаты анализа зарубежных продуктов показывают, что:

Реальные цены рассмотренных продуктов отличаются от справедливых в сторону переоцененности СП. В некоторых случаях весьма значительно.

Доходности рассмотренных структурированных продуктов (как полученные с помощью исторической симуляции, так и с помощью имитационного моделирования) незначительно отличаются от доходности государственных облигаций, что говорит о невысокой эффективности данных СП

Результаты применения методов оценки СП для западных продуктов дают довольно много информации, однако данная информация , в основном, неприменима для российских СП в силу специфики рынка.

Анализ российских СП проводился на основе практически полной выборки, представленных на рынке продуктов, которая составляет 101 продукт. Для исследования были применены все перечисленные методы.

В результате оценки справедливых стоимостей было выявлено, что средняя скрытая комиссия, представленная в % к стоимости продукта, в годовом измерении, составляет 3,85% годовых, что сопоставимо с комиссиями, встроенными в зарубежные продукты.

Также было выявлено, что скрытая комиссия линейно зависит от срока жизни продукта - продукты с большим сроком жизни имеют более высокие комиссии, а с меньшим - более низкие.

В результате исследования с применением имитационного моделирования было выяснено, что математическое ожидание среднегодовой доходности растет с увеличением срока жизни СП, как для продуктов настроенных на рост, так и для продуктов, настроенных на снижение.

При помощи симуляции методом Монте-Карло была проведена оценка чувствительности некоторых СП к различным рыночным параметрам (волатильности и ожидаемой доходности базового актива). Критерием чувствительности был выбран коэффициент угла наклона линии регрессии, описывающей зависимость между среднегодовой доходностью и значением того или иного параметра.

Было выяснено, что продукты, ориентированные на рост более чувствительны к изменению волатильности, чем ориентированные на снижение. Так же по результаты исследований подтверждают, что продукты, настроенные на рост имеют положительную зависимость от величины ожидаемой доходности базового актива, а на снижение - отрицательную. Также выяснилось, что более долгосрочные продукты имеют большую чувствительность к изменениям значений рыночных параметров, чем краткосрочные.

По результатам анализа с помощью исторического тестирования было выявлено, что усредненный по всей анализируемой выборке СП показатель среднегодовой доходности составляет 8,35% годовых. Также были рассмотрены доходности, генерируемые продуктами на рост и на снижение и продуктами с различными сроками жизни. Среднегодовые доходности продуктов, ориентированных на рост, выше, чем доходности ориентированных на снижение, и возрастают с увеличением срока жизни.

Это говорит, что при анализируемых исторических данных продукты, ориентированные на рост, показали большую эффективность, чем на снижение. Если средства инвестора являются свободными на длительный срок, более целесообразно вкладывать их в долгосрочные продукты, поскольку историческое тестирование показывает лучшие результаты на длинной временной шкале. Однако, эффективность продуктов (критерием, которой выступает среднегодовая доходность) является невысокой - среднегодовая доходность долгосрочных СП, ориентированных на рост, составляет всего 12%.

Также в рамках исторической симуляции мы проверили, какие доходности генерирует СП с учетом реинвестирования. Для целей оценки мы выбрали 4 продукта с различными сроками жизни - три с защитой капитала и один без. Доходности, генерируемые данными продуктами, были сопоставлены с аналогичным показателем для банковского депозита.

В результате выяснилось, что некоторые СП дают большую, чем банковский депозит, доходность с учетом реинвестирования на тестовом периоде.

Наиболее привлекательным, с точки зрения этого показателя, является продукт со сроком 360 дней, дающий гарантию возвратности капитала. Данный СП с учетом реинвестирования без риска потерь сгенерировал 249% в период с 2002 по 2009 годы, в то время как банковский депозит показал доходность в 83% за тот же промежуток.

Рассмотренные в работе методы оценки СП дают всестороннюю информацию о характеристиках анализируемых продуктов и позволяют инвестору принять экономически целесообразное решение.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Нормативные документы

1. Приказ ФСФР от 20.05.2008, № 08-19/пз-н (ред. от 29.12.2009), "Об утверждении Положения о составе и структуре активов акционерных инвестиционных фондов и активов паевых инвестиционных фондов"

2. Инструкция ЦБ от 02.07.1997, № 63, "О порядке осуществления операций доверительного управления и бухгалтерском учете этих операций кредитными организациями Российской Федерации"

Книги, монографии, диссертации

3.Буренин А. Н. Форварды, фьючерсы, опционы, экзотические и погодные производные. - М.: Научно-техническое общество имени академика С. И. Вавилова, 2005.

4.Глухов М. Ю, “Структурированные финансовые продукты в системе финансового инжиниринга” диссертация к.э.н.; 2007.

5.Кожин Кирилл Валентинович/ Структурные продукты на российском рынке производных финансовых инструментов. Диссертация на соискание ученой степени к.э.н; 2004.

6.Маршалл Джон Ф., Бансал Випул К. Финансовая инженерия: полное руководство по финансовым нововведениям. / Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М,1998.

7.Миркин Я. М., Миркин В. Я. Англо-русский толковый словарь по банковскому делу, инвестициям и финансовым рынкам. - М: Альпина Бизнес Букс, 2006.

8.Рубцов Б. Б. Современные фондовые рынки. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007.

9.Фельдман А. Б. Производные финансовые и товарные инструменты: Учебник. - Финансы и статистика, 2003.

10. Braddok, J. (1997). Derivatives Demystified- Using Structured Financial Products, John Wiley & Sons, ISBN: 978-0-471-14633-9.

11. Hull, J. (2003). Options, Futures and other derivatives, 5th Edition, Prentice Hall, ISBN: 0-13-149908-4.

12. Natenberg. Option Volatility and pricing: advanced trading strategies and techniques

13. Katz, J.O., McCormick, D.L. (2005). Advanced Option Pricing Models, McGraw-Hill, ISBN: 0-07-140605-0.

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

15. Knop, Roberto. Structured Products, A Complete Toolkit to Face Changing Financial Markets.

16. Wilmott, Paul. Paul Wimott on Quantitaive Finance. Second Edition - John Wiley & Sons Ltd ISBN 13 978-0-470-01870-5.

17.Merton Robert Application of option-pricing theory: twenty-five years later; Nobel lecture, 9 Dec. 1997.

18.Structured Finance, The Object-Oriented Approach, Umberto Cherubini, Giovanni Della Lunga, John Willey & Sons Ltd., 2007.

19. Stanislav Bublik, The Use of Structured Products for Increasing Investment Efficiency of Institutional Investors, Bachelor thesis.

Брошюры и статьи в периодической литературе

20. Белинский А. Структурные продукты на российском финансовом рынке. // Рынок ценных бумаг. - 2005. - № 7.

21. Воробьева З. Финансовый инжиниринг на рынке государственных и муниципальных облигаций: возможности и риски. // Рынок ценных бумаг. - 2005 - № 9.

22. Глухов М. Ю. Опционы: три способа хеджирования. // Валютный Спекулянт. - 2003. - № 5 (43) - с. 46-49.

23. Глухов М. Ю. Структурированные продукты: что внутри? // Рынок ценных бумаг -2007. - № 15. - с. 32-35.

24. Глухов М. Ю. Структурированные финансовые продукты: понятие и устройство. // Вестник Финансовой Академии . - 2007. - № 3 (43). - с. 124-132.

25. Глухов М. Российский рынок структурированных продуктов. //Рынок ценных бумаг. - 2009. - №18. - с. 21 - 24.

26. Brenner, M., Courtadon, G., Subrahmanyam, M. (1987). “The Valuation of Stock Index Options”, Salomon Brothers Center for the Study of Financial Institutions, Graduate School of Business Administration, New York University.

27. Burth, S., Kraus, T., Wohlwend, H. (2001). “The Pricing of Structured Products in the Swiss Market”, The Journal of Derivatives; Fall 2001.

28. Chen A.H., Chen K.C. (1995). “An Anatomy of Elks”, The Journal of Financial Engineering. Vol. 4. No.4, 1995.

29. Chen A.H., Kensinger J.W. (1990). ”An Analysis of Market-Index Certificates of Deposit”, Journal of Financial Services Research, July 1990

30. Chen, K.C., Sears, R. S. (1990). “Pricing the SPIN”, Financial Management, Summer 1990.

31. Derman, E., Kani, I. (1994). “Quantitative Strategies Research Notes: The Volatility Smile and Its Implied Tree”, Goldman Sachs.

32. Grunbichler, A., Wohlwend, H. (2003). “The Valuation of Structured Products: Empirical Findings for the Swiss Market”, Financial Markets and Portfolio Management, December 2005.

33. Mendelsohn, P., Fernandez. JJ. (2005). “Structured Products and International Private Banking”, Structured Products, March 2005.

34. Muck, M., (2005). “Where Should You Buy Your Options? The Pricing of Exchange Traded Certificates and OTC-Derivatives in Germany”, WHU- Otto Beisheim Graduate School of Management.

35. Troyanovski, S. (2005). “Lots of upside, Limited Risk”, On Wall Street; September 2005.

36. Wasserfallen, W., Schenk, C. (1996). “Portfolio Insurance for the Small Investor in Switzerland”, The Journal of Derivatives, Spring 1996.