Analisi e gestione del rischio Lezione 15 Tecniche di valutazione di CDO Valutazione di tranche equity • Il valore di tranche equity è rappresentato da opzioni put. Dalla parità put-call EL + Equity = K + Call • Se assumiamo che le perdite abbiano una distribuzione lognormale • Equity(K) = K – EL + E(L) N(d + s) – KN(d) = – EL(1 – N(d + s)) + K(1 – N(d )) = – EL(N(– d – s)) + K (N(– d)) che ricorda la formula di Black e Scholes Tranche equity e senior • Come nei modelli strutturali, tutte le tranche sono influenzate nella stessa direzione da cambiamenti di valore dell’attivo. L’aumento delle perdite penalizza tutte le tranche. • Le tranche equity sono inoltre avvantaggiate da aumenti della volatilità, mentre il valore delle tranche senior sono avvantaggiate da riduzioni della volatilità. • Poiché l’attivo è rappresentato da portafogli il parametro rilevante è la correlazione più che la volatilità. Correlation 0% Default Probability Correlation 20% Correlation 95% MC simulation pn a basket of 100 names Copula gaussiana e correlazione implicita • La tecnica standard di valutazione utilizzata sul mercato è basata sulla copula gaussiana C(u1, u2,…, uN) = N(N – 1 (u1 ), N – 1 (u2 ), …, N – 1 (uN ); ) dove ui è la probabilità dell’evento i T e i è il tempo di default del nome i-esimo. • E’ utilizzata la stessa correlazione per tutta la matrice. Questa correlazione sintetizza di fatto l’informazione presente nel prezzo, e per questo viene spesso utilizzata per le quotazioni. Si tratta di quella che è nota sul mercato come correlazione implicita: la correlazione che impiegata nella copula gaussiana restituisce il valore della “tranche”. • Si noti che in generale il valore della tranche non è funzione monotona della correlazione, e il valore di correlazione implicita che può essere ricavato da una tranche può non essere unico. Relazioni di arbitraggio • Assumiamo di conoscere la perdita attesa di due tranche equity 0-% e 0-% ( > ) : qual è il prezzo della tranche mezzanina -%? • Non è difficile vedere che per escludere possibilità di arbitraggio dobbiamo avere EL(0-%) – EL(0- %) = EL( -%) • Si noti che si tratta di una relazione di arbitraggio come quella che determina il prezzo di un call spread. Base correlation/implied correlation • Sul mercato è definita base correlation la correlazione delle “equity tranche”: (0- ) e (0- ). Si noti che le perdite su “equity tranche” sono monotone nella correlazione e quindi la base correlation ottenuta dal prezzo di una tranche è unica. • La correlazione implicita ( - ) (compound implied correlation) è legata alla base correlation dalla relazione di arbitraggio EL((0- )) – EL((0- )) = EL(( -)) • La forma della curva della correlazione implicita per diversi livelli di perdita è detta “correlation smile” Base correlation Copula gaussiana e correlazione implicita • La tecnica standard di valutazione utilizzata sul mercato è basata sulla copula gaussiana C(u1, u2,…, uN) = N(N – 1 (u1 ), N – 1 (u2 ), …, N – 1 (uN ); ) dove ui è la probabilità dell’evento i T e i è il tempo di default del nome i-esimo. • E’ utilizzata la stessa correlazione per tutta la matrice. Questa correlazione sintetizza di fatto l’informazione presente nel prezzo, e per questo viene spesso utilizzata per le quotazioni. Si tratta di quella che è nota sul mercato come correlazione implicita: la correlazione che impiegata nella copula gaussiana restituisce il valore della “tranche”. • Si noti che in generale il valore della tranche non è funzione monotona della correlazione, e il valore di correlazione implicita che può essere ricavato da una tranche può non essere unico. Tecniche di valutazione • La valutazione di “tranche” dipende in maniera cruciale dal rischio di credito dei “nomi” dell’attivo della SPV e dalla loro correlazione • La prassi di mercato è assumere che la correlazione tra i tempi di default dei vari “nomi” portafoglio sia la stessa per tutti. Questo è legato all’assunzione che essi siano generati da un modello fattoriale nel quale il rischio idiosincratico e sistematico (rappresntato dal fattore M) hanno lo stesso peso per tutti i nomi. xi M 1 2 Z i Tecniche di valutazione • Le “tranche” possono essere valutate con due strategie alternative • Simulazione Monte Carlo della probabilità congiunta di default dei “nomi”. • Integrazione numerica della probabilità di default condizionale dei “nomi” Simulazione dei tempi di default con le funzioni di copula • Generazione di variabili casuali dalla copula Gaussiana di dimensione N 1. Trovare la scomposizione di Cholesky A di R 2. Simulare n variabili casuali indipendenti z = (z1,..., zn)’ da N(0,1) 3. Porre x = Az 4. Porre ui = N(xi) con i = 1,2,...,n dove N denota la distribuzione normale standard univariata 5. (y1,...,yn)’ =[F1-1(u1),...,Fn-1(un)] dove Fi denota la iesima distribuzione marginale. Nel caso dei tempi di default abbiamo ui =exp(– ii) da cui i = – ln(ui )/i Valutazione Monte Carlo di tranche • 1. 2. 3. 4. 5. La valutazione delle tranche è ottenuta Generando tempi di default i come dalla slide precedente Calcolando l’impatto delle perdite sul valore del capitale delle diverse tranche (sistema di waterfall) Calcolando il valore dei flussi di capitale e interessi delle diverse tranche con la funzione di sconto appropriata. Ripetendo i passi da 1 a 3 per un numero N di iterazioni Calcolando il valore di ciascuna tranche come la media aritmetica dei valori sugli N scenari Valutazione con la funzone di copula condizionale • Un strategia alternativa di valutazione consiste nel condizionare il valore della tranche rispetto al fattore comune M. • In questo modo i default dei “nomi” sono resi independenti e le tranche possono essere valutate di conseguenza. • La valutazione è poi ottenuta integrando il valore sui diversi valori del fattore comune M. Valutazione condizionale I • Assumiamo di condizionare le probabilità di default degli i = 1, 2, …, N nomi rispetto a un particolare scenario m del fattore M in un modello gaussiano. • Denotando pi la probabilità di default entro il tempo T e i la correlazione del nome i-esimo otteniamo la probabilità di default condizionale N 1 p m i i pi m N 2 1 i Valutazione condizionale II • Poiché le probabilità di default condizionali sono indipendenti, i default e le perdite Li possono essere modellate utilizzando la funzione generatrice dei momenti di una distribuzione binomiale (Laurent e Gregory) g s E s L pi m s Li 1 pi m i s L n qn m s L n 1qn 1 m ...q0 m j L j Li i 1 Valutazione non condizionale • Una volta che il valore di ogni tranche è calcolato sotto lo scenario M = m la probabiltà non-condizionale di un numero L(i) di default è ottenuta integrando la probabilità condizionale sugli scenari. qLi qLi m f m dm Valutazione non-condizionale • Una volta ottenuta la probabilità di default non condizionale il valore delle tranche è calcolata dalla perdita attesa corrispondente n E Ld , La max min Li 1, Ld La ,0qLi 1 qLi i 0 Modello fattoriale gaussiano • Assumiamo un modello in cui c’è un singolo fattore di rischio alla radice di tutte le perdite. La struttura di dipendenza è gaussiana. In termini di probabilità condizionale N 1 u m Pr Default M m N 2 1 dove M è il fattore comune e m è uno scenario particolare. Modello di Vasicek • Vasicek propose un modello in cui un numero molto grande di esposizioni ha la stessa probabilità di default e la stessa dipendenza dal fattore comune • Probabilità di una percentuale di perdite Ld: 1 2 N 1 L N 1 p d Pr L Ld N 2 Il valore delle tranche • Il valore medio della distribuzione è p, il valore è la probabilità di default di ogni individuo • Il valore della tranche equity con detachment Ld è Equity(Ld) = (Ld – N(N-1(p); N-1 (Ld);sqr(1 – 2)) • Il valore della tranche senior tranche con attachment Ld è Senior(Ld) = (p – N(N-1(p); N-1 (Ld);sqr(1 – 2)) dove N(N-1(u); N-1 (v); ) è la copula gaussiana. Copertura delle tranche • Le tranche di un CDO non-standard (bespoke CDO) possono essere coperte – con gli indici di credito (iTraxx, CDX) – con altre tranche • Il mistero di maggio-giugno 2005 – Posizioni lunghe in equity coperte con il mezzanino detenute dai fondi furono vanificate da un improvviso crollo della correlazione