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[和坚FRM2学习笔记]市场风险-10.Risk Metrics

[和坚FRM2学习笔记]市场风险-10.Risk Metrics

作者: 和坚 | 来源:发表于2018-03-28 20:25 被阅读12次

1.描述使用DV01-neutral对冲债券头寸的缺点

  • 假设债券的收益率和对冲工具的收益率都会移动相同的basis point
  • 但是这样的一对一关系并不存在

例题分析:


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答案B

2.描述回归对冲,以及如何提高标准DV01对冲

为了避免使用DV01-neutral对冲的缺点,所以提出了regression hedge
regression是用Least-Square回归分析来估计yield的变动,并调整DV01hedge。

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  • 如果是DV01 neutral hedge:


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  • 如果是regression hedge:


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例题分析:


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答案D,回归对冲的好处是通过回归来估计波动率

3.计算回归对冲的调整因子,beta

所谓的回归其实是找到nominal yield变化和real yield变化的线形回归关系

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例题分析:


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答案B,需要特别指出的是实际中beta并不是不变化的,但是对于回归对冲来收这是一个假设

4.计算一个抵充交易(offsetting)头寸需要回归对冲的面值

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例题分析:


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答案B,相对上面公式少了一个beta,所以加入beta重新计算对冲面值

5.计算多个抵充交易(offsetting)swap 头寸需要双变量回归对冲的面值

一个20年swap rate的变化可以描述为10年和30年的回归对冲


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6.比较利率回归和利率变化回归

两种回归的相关系数是unbiased和consistent
但是error term并不是独立的,而是在时间顺序上存在一定相关性
今天的error term包含了昨天的error term加上随机扰动

例题分析:


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答案C,两种方法的error term都会在时间上自相关。

7.描述主成本分析principal component analysis和解释如何用来构建一个对冲组合

PCA提供了一个对于期限结构化的empirical描述,所以可以用在所有bond上
PCA的好处是通过1/3的波动率和结构可以近似于整个期限结构的移动。

PCA设定遵循下列属性的30个因素:

  • 30个PC的方差之和等于他们rates的方差之和
  • PC之间是不相关的
  • 每个PC都包含最高可能的方差

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