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ETF 权证发行实证分析

ETF 权证发行实证分析. 2006 年 3 月. 发行人风险. 模型风险 市场风险 做市风险 正股流动性风险 最低持仓头寸限制风险 缺乏对冲工具带来的风险. 模型选择. 我们选取 Black-Scholes 模型 为权证定价。 优点： 理论上得到严格的证明 实践中被市场广泛应用 缺点： 股价行为远比几何布朗运动复杂 期权市场上隐含波动率的“微笑”与“哭泣” 不能处理收益分布的“厚尾性”与收益波动的“簇聚性”. 波动率估计. 波动率（ Volatility） 是 BS 模型中，最重要也是唯一无法从市场直接观察到的参数 以历史波动率为基础

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ETF 权证发行实证分析

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Presentation Transcript

  1. ETF权证发行实证分析 2006年3月

  2. 发行人风险 • 模型风险 • 市场风险 • 做市风险 • 正股流动性风险 • 最低持仓头寸限制风险 • 缺乏对冲工具带来的风险

  3. 模型选择 • 我们选取Black-Scholes模型为权证定价。 • 优点： • 理论上得到严格的证明 • 实践中被市场广泛应用 • 缺点： • 股价行为远比几何布朗运动复杂 • 期权市场上隐含波动率的“微笑”与“哭泣” • 不能处理收益分布的“厚尾性”与收益波动的“簇聚性”

  4. 波动率估计 • 波动率（Volatility）是BS模型中，最重要也是唯一无法从市场直接观察到的参数 • 以历史波动率为基础 • 用GARCH模型修正波动率 • 从“均值回归”估计波动率 • 从“波动率微笑”估计波动率 • 从“股价杠杆效应”估计波动率

  5. 避险策略 • Delta中性（Delta Neutral）避险 • 由于BS模型的推导基于风险中性与无套利原则，从模型的结论中可以直接得出Delta中性避险策略。 • 组合避险 • 考虑交易成本 • 考虑连续避险（Delta避险带） • 情景分析中的最差情景重现处理 • 结合正股走势判断动态调整避险头寸

  6. 避险策略评估因子 • 我们以VaR和CVaR作为风险控制的量化指标 • VaR是关于损失分布的百分位度量，刻画了在特定的概率水平和特定的时间段中可能发生的最大损失。 • VaR在数学原理上存在缺陷，不具备一些风险度量的基本特征（次可加性），也无法处理一些极端损失情况。我们同时采用条件风险值CVaR作为避险策略的评估因子。

  7. 避险实例 • 我们以即将推出的深证100指数ETF为例，进行实证分析 • 基本信息： • 标的资产：深证100ETF • 权证类型：欧式认购权证 • 存续期限：自权证上市起6个月 • 行权方式：可在权证存续期间的最后三个交易日行权 • 行权比例：1：1 • 结算方式：现金给付 • 发行数量：1亿份

  8. 产品优势 • ETF流动性好，权证有望交投活跃； • ETF权证可以用来对冲大盘系统性风险； • 发行人对冲操作对ETF本身造成的价格影响低 ； • ETF交易手续费较低，发行人期间对冲成本低； • ETF跟踪指数，其走势被操纵的可能性极低 ； • 权证发行人申购可用一揽子股票，构造初始对冲组合时现金需求较低； • ETF权证不涉及除权、除息的问题，不必由此对行权价格和行权比例调整；

  9. 标的资产分析 • 由于目前深证100ETF尚未推出，我们根据其特性选用深证100指数的历史数据作为替代样本数据 • 补 图1 历史走势

  10. 标的资产分析 • 深证100指数日收益率有较为明显的“簇聚现象”

  11. 收益率时间序列分析

  12. 收益率时间序列分析 • 由Q检验结果可知序列不具有线性相关性 • ARCH检验的结果表明序列具有ARCH效应 • 结论： • 用GARCH模型修正后的波动率，更符合该公司股价实际波动情况

  13. 历史数据分析 • 历史数据选取区间为03年1月到05年11月 • 以月为时间窗选取样本，共发行27只期限完整的权证 • 以日为时间窗选取样本，共发行537只期限完整的权证 • 假定监管层要求最低持股比例为30％ • 记发行成本为对冲成本＋交易费用

  14. 历史权证样本发行成本（隔月）

  15. 历史权证样本发行成本（隔日）

  16. 历史权证样本发行成本 • 可以看出： • 在最低持股30％的要求下，以月为间隔发行如上条款的价内认购权证，其最大发行成本为1479万元 • 以日为间隔发行则历史上最大发行成本为1514.6万元。

  17. 模拟分析 • 模拟方法： • 历史蒙特卡罗模拟 • 标准蒙特卡罗模拟 • 模拟次数： • 每次模拟均随机生成50000条路径，以保证结果收敛 • 避险方式： • Delta中性组合避险 • 实现工具： • Matlab6.5

  18. 避险策略评估

  19. 避险策略评估 • 我们以历史MC模拟数据为例说明风险值VaR与条件风险值CVaR的实际意义。 • 权证存续期内，在99％的置信水平下风险值为1623万元，99％的置信水平下条件风险值为1740.7万元。 • 这表示存续期间99％的情况下不会发生超过1623万元的发行成本，一旦发生超过该数值的发行成本，则预期发行成本为1740.7万元。 • 置信水平越高，风险值约大。这里我们考虑的最高的置信水平达到了99.9%。

  20. 避险策略评估 • 由于目前国内没有完善的场外期权与ELN市场，权证发行人只能通过构造对冲组合进行风险规避。 • 这种避险方式成本较高，发生损失的可能性大，期间现金需求也较高。 • 针对不动风险度量下的发行成本，我们分别计算相应的隐含波动率。 • 理论上期初如果按照这样的隐含波动率发行，则可以做到在不同的概率水平下期末不会发生损失。

  21. 避险策略评估

  22. 最低持股比例的影响

  23. 最低持股比例的影响

  24. 问题探讨 • GARCH模型中误差放大的风险 • 盟特卡罗模拟中的历史数据选择问题 • 缺乏场外期权市场下的对冲工具选择 • 未来做市制度下的做市商风险度量 • 风险值的度量以及盘后情景分析 • 风控、做市以及交易系统的对接 • 未来对手盘风险与信用风险的评估 • 最低持股比例下的发行避险策略 • 利用纯call+put组合对冲发行认沽证的可行性 • 利用融券复制卖空发行认沽证的可行性

  25. Thank You!

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