Как найти контрагента: Как найти контрагента по ИНН

Таким образом, в отсутствие жестких нормативных предписаний налоговики фактически обязывают каждого налогоплательщика самостоятельно найти контрагента по ИНН или иным реквизитам и проверить его благонадежность. Если же налогоплательщик игнорирует эту обязанность, само по себе это не является нарушением, но в случае возникновения каких-то проблем вся ответственность ложится на него.

Как это сделать на сайте налоговой

За последние годы Федеральная налоговая служба существенно доработала свои информационные ресурсы, а ее официальный сайт стал удобной площадкой, на которой у налогоплательщика имеются все инструменты для решения возникающих вопросов. Сегодня большая часть возможных проблем решается через этот ресурс и не требует очного обращения в налоговую.

Помимо прочего, сайт ФНС позволяет пробить организацию по ИНН и проверить ее благонадежность.

Первое, что стоит получить с помощью сайта, — выписку из ЕГРЮЛ или из ЕГРИП, если сотрудничество планируется с индивидуальным предпринимателем.

Выписка из ЕГРЮЛ/ЕГРИП — важный источник информации о контрагенте, в ней отражены такие сведения, как:

• официальный вид деятельности организации;
• перечень лиц, которые от имени организации вправе действовать без доверенности, как правило, таким лицом является руководитель компании;
• юридический адрес организации;
• сведения о регистрации и официальные реквизиты компании.

Выписку необходимо подробно проанализировать и обратить внимание на следующее:

1. Лица, контролирующие компанию, — не были ли они в прошлом руководителями других юридических лиц, которые обанкротились.
2. Юридический адрес. Его необходимо сравнить с фактическим, они должны совпадать. Кроме того, следует проверить, не зарегистрированы ли по этому адресу другие компании. Если по одному адресу зарегистрировано одновременно много фирм, это признак «массового» адреса — фирмы, зарегистрированные по таким адресам, нередко оказываются однодневками.
3. Нет ли в выписке отметки налоговой о недостоверности сведений. Такая отметка возможна в отношении адреса, руководителя или учредителей компании. Если она имеется, это плохой знак, возможно, организация не ведет реальной деятельности.
4. Нет ли в выписке отметки об исключении лица из реестра. Если таковая имеется, организация уже прекратила деятельность.

Чтобы проверить компанию по ИНН с помощью выписки из ЕГРЮЛ, необходимо перейти на страницу https://egrul. nalog.ru/ и ввести в строку поиска ИНН, ОГРН или название фирмы, затем в строке ниже выбрать регион работы искомой организации и нажать «Найти»:

Выписка предоставляется мгновенно и бесплатно.

Помимо возможности предоставления сведений из ЕГРЮЛ, на сайте налоговой реализован целый сервис экспресс-проверки контрагентов. Возможность перехода на сервис предусмотрена и с главной страницы сайта налоговой:

Сервис «Проверка контрагента по ИНН на налог.ру» позволяет быстро получить следующую информацию:

• не участвует ли руководитель будущего контрагента одновременно в нескольких юридических лицах;
• не является ли руководитель дисквалифицированным лицом;
• не является ли адрес организации массовым.

Если хотя бы по одному параметру контрагент вызывает подозрения, следует во избежание проблем отказаться от сотрудничества с ним.

Об авторе статьи

Гольцова Полина

юрист, специалист по госзакупкам

В 2011 году окончила УрГЮА (ИПиП), в 2013 — РАНХиГС по программе «Управление государственными и муниципальными закупками». С 2013 по 2018 года занималась юридическим сопровождением закупок бюджетных учреждений федерального и регионального уровней.

Глава 3: Будущие и форварды: знание основ — Часть 2

Риски форвардных контрактов

Несмотря на то, что внутри делового сообщества ожидаются форвардные контракты, они сопряжены с определенными рисками. Вот некоторые из распространенных угроз, с которыми могут столкнуться покупатели и продавцы:

Риск ликвидности

Для заключения форвардного контракта вам необходим контрагент, придерживающийся противоположной точки зрения. Найти такого контрагента на реальном рынке не всегда просто.

В приведенном выше примере Сима и Анант расторгли договор, поскольку придерживались противоположных взглядов. Сима ожидала роста цен на помидоры, а Анант — падения. Что, если бы обе стороны ожидали, что цена либо вырастет, либо упадет? Тогда нельзя было бы заключить форвардный контракт.

Занять позицию становится сложно, если на рынке недостаточно участников. Иногда вам может потребоваться третье лицо или посредник, чтобы помочь вам найти подходящего контрагента. Третья сторона взимает плату за эту услугу.

Риск неисполнения обязательств

Также известный как кредитный риск, это один из наиболее значительных рисков для форвардных контрактов.

Представьте себе сценарий, при котором цена на помидоры упадет до 6 рупий / кг. Благодаря форвардному контракту это должно принести Anant солидную прибыль. Но Сима может решить не соблюдать условия контракта из-за понесенных ею убытков. Если она не выполнит своих обязательств, Анант проиграет.

Форвардные контракты сопряжены с риском, поскольку при заключении контракта не происходит обмена платежами.Кроме того, при отсутствии повседневных финансовых расчетов риск еще больше возрастает. Таким образом, это остается риском для обеих сторон.

Нормативный риск

Форвардные контракты требуют только взаимного согласия покупателя и продавца. Здесь нет регулятора. Отсутствие регулирующего органа затрудняет возврат денег в случае невыполнения одной из сторон контракта.

In Futures, с другой стороны, этот регуляторный риск сведен к минимуму. Торговля регулируется биржей, которая имеет меры по снижению риска неисполнения обязательств любой из сторон.

Отсутствие гибкости

Форварды могут быть очень персонализированы, поскольку контракты заключаются напрямую между покупателем и продавцом. Но после того, как контракты составлены, они не обеспечивают большой гибкости. Они должны быть выполнены в установленный срок годности. Покупатель и продавец могут не иметь возможности выйти из контракта до истечения срока его действия.

Если одна из сторон желает закрыть свою позицию, ей нужно найти другую группу, которая займет их место. Из-за риска ликвидности найти сторону, которая возьмет на себя контракт на оставшийся период, может быть непросто.

Различия между форвардами и фьючерсами

Хотя форвардные и фьючерсные контракты похожи, между ними есть некоторые важные различия:

• Условия договора

  Форвардные контракты заключаются по обоюдному согласию покупателя и продавца. Таким образом, трейдеры могут их настраивать. С другой стороны, фьючерсные контракты подчиняются правилам и положениям биржи, на которой они торгуются. Это делает их более стандартизированными.

• Риск неисполнения обязательств

  На бирже действует несколько защитных мер для снижения риска дефолта по фьючерсам. Но в форвардном контракте нет регулирующего вмешательства. В случае Forwards высок риск невыполнения сторонами условий контракта.

• Постановление

  Биржа, на которой торгуется фьючерсный контракт, регулирует его условия, а также саму сделку. Но форвардный рынок работает без такого регулятора. Обычно стороны заключают форвардные контракты самостоятельно.

• Начальная маржа

  Фьючерсные контракты требуют предоплаты маржи с обеих сторон. Это гарантирует, что и покупатель, и продавец берут на себя финансовые обязательства по контракту, что снижает риск неисполнения обязательств. Форвардный контракт не требует такой начальной маржи, и в результате кредитный риск остается высоким.

• Поселок

  Форвардные контракты рассчитываются только в заранее оговоренную дату истечения срока. С другой стороны, фьючерсы могут быть рассчитаны в любое время до истечения срока контракта.Кроме того, найти новых контрагентов по фьючерсному контракту легко, учитывая его высокую ликвидность на бирже.

Производные инструменты в Индии

Существует два вида деривативов, доступных для торговли на Национальной фондовой бирже (NSE) и BSE (бывшая Бомбейская фондовая биржа). Это фьючерсы и опционы .

• Фьючерсный контракт — это стандартизированный контракт между двумя участниками на покупку или продажу базового актива на определенную дату в будущем по определенной цене.
• Контракт опционов немного отличается. Это дает одной стороне возможность либо выполнить контракт, либо нет к определенной дате в будущем и по определенной цене.

Теперь у вас есть базовое представление о дерививах для обмена.В следующих главах мы обсудим, как работают эти производные инструменты.

Сводка

• Риски, связанные с торговлей форвардными контрактами, включают риск ликвидности, риск дефолта, регуляторный риск и отсутствие гибкости.
• Основные различия между форвардными и фьючерсными контрактами заключаются в условиях их контрактов, риске неисполнения обязательств, регулировании, начальной марже и расчетах.
• В Индии существует два вида деривативов для торговли на NSE и BSE — фьючерсы и опционы.

Часть 2 фьючерсных и форвардных контрактов заканчивается этой главой. В следующей главе мы углубимся в фьючерсы, чтобы получить более подробное представление.

Заявление об отказе от ответственности:

ICICI Securities Ltd. (I-Sec). Зарегистрированный офис I-Sec находится в ICICI Securities Ltd. — ICICI Center, HT Parekh Marg, Churchgate, Mumbai — 400020, India, тел .: 022 — 2288 2460, 022 — 2288 2470. Вышеуказанное содержание не считается приглашение или убеждение торговать или инвестировать.I-Sec и аффилированные лица не несут ответственности за любые убытки или ущерб любого рода, возникшие в результате каких-либо действий, предпринятых в связи с этим. Вышеуказанное содержание предназначено исключительно для информационных целей и не может использоваться или рассматриваться как документ предложения или ходатайство о предложении. покупать, продавать или подписываться на ценные бумаги или другие финансовые инструменты или любой другой продукт.

Расчеты и драйверы кредитной оценки

Посмотреть больше Аналитика казначейства

В предыдущей статье этой серии мы объяснили, как финансовый кризис 2008 года привел к существенной реформе ценообразования производных финансовых инструментов, причем все большее значение приобрели корректировки, касающиеся дисконтирования, финансирования и кредита.Мы также впервые рассмотрели корректировки кредитной оценки (CVA), которые отражают вероятность дефолта контрагента по производным контрактам и портфелям. Мы объяснили, почему CVA затрудняет сравнение «истинной» справедливой стоимости ценообразования деривативов на многодилерских платформах. Наконец, мы ввели кредитные свопы на дефолт (CDS) в качестве торгуемых инструментов для хеджирования риска дефолта и, следовательно, в качестве наблюдаемой рыночной цены для риска контрагента. Однако важный вопрос заключается в том, как это повлияет на ценообразование?

Компоненты CVA

Есть несколько важных компонентов, формирующих расчет CVA.Первый — это Вероятность дефолта (PD) контрагента; это измеряет вероятность дефолта. Второй — убыток при дефолте (LGD) контрагента; это измеряет долю обязательства контрагента, которое, как ожидается, не будет возмещено в случае дефолта. Третий — это Ожидаемая Положительная Экспозиция (EPE) сделки; таким образом измеряется потенциальный размер обязательства контрагента по производному инструменту.

Расчет вероятности дефолта (PD)

Вероятность дефолта представляет собой вероятность того, что контрагент не сможет выполнить свои обязательства. Однако следует учитывать, что вероятность дефолта может быть разной в зависимости от анализируемого временного горизонта. Это важно, потому что прогнозируемая подверженность риску контрагента может изменяться в разные периоды времени, и поэтому необходимо присвоить правильную вероятность дефолта правильной подверженности риску. В частности, для расчета CVA требуется временная структура вероятностей дефолта.

Один из подходов к вычислению вероятностей дефолта — использование CDS. Рынок CDS предоставляет рыночную цену риска контрагента, которая может наблюдаться для различных сроков контрактов. Обычно торгуются CDS для крупных банков-контрагентов с различными сроками от 6 до 10 лет, что позволяет предполагать временную структуру вероятностей дефолта.

С учетом убытков при невыполнении обязательств (LGD)

В случае дефолта контрагента убыток кредиторов не обязательно является полной подверженностью риску, поскольку некоторая его часть может быть возмещена за счет дефолта контрагента.Размер восстановленного воздействия по отношению к общему риску называется коэффициентом восстановления. Баланс — это сумма, которая, как ожидается, будет потеряна в случае неисполнения обязательств, и называется убытком при невыполнении обязательств (LGD). Поскольку контракты CDS компенсируют покупателям защиты только LGD, а не условную подверженность контракту CDS, это важный фактор при интерпретации CDS.

Расчет ожидаемого положительного воздействия (EPE)

Риск, связанный с контрагентом по производным финансовым инструментам, может значительно варьироваться в течение срока действия сделки, при этом характер производного продукта является важным фактором для понимания того, насколько потенциально подвержены риску в случае дефолта контрагента.Следовательно, релевантны именно те риски, которые имеют положительную рыночную стоимость (MTM) (то есть, когда контрагент по производному инструменту имеет обязательство перед корпорацией на момент дефолта). По этой причине для CVA необходимо рассчитать ожидаемое положительных экспозиций. Его можно рассматривать как средневзвешенное значение вероятности всех возможных оценок производных финансовых инструментов в определенный момент времени, когда отрицательные оценки рассматриваются как нулевые (поскольку у контрагента банка нет обязательств для сценариев, в которых производный инструмент имеет отрицательный MTM для корпоративный).

Профили EPE различаются в зависимости от производных продуктов

Различные производные продукты могут иметь существенно разные профили воздействия. Некоторые деривативы, такие как кросс-валютные свопы, при наступлении срока погашения которых наблюдается значительный денежный поток, имеют профиль EPE, который растет в течение срока действия сделки и достигает пика к погашению, как показано на рис. , рис. 1, . Другие продукты, такие как свопы с фиксированной процентной ставкой (IRS), имеют профиль EPE, который растет и падает в течение срока действия сделки (аналогично эффекту «вытягивания к номинальной стоимости» при хранении ценных бумаг с фиксированным доходом), достигая пика во время жизнь торговли, представленная в Рисунок 2 .

Рис. 1. Профиль EPE пятилетнего межвалютного свопа с плавающей и плавающей валютой на 100 миллионов фунтов стерлингов (оплата в долларах США, получение фунтов стерлингов) [Источник: Bloomberg SWPM]

Рисунок 2: Профиль EPE 5-летнего свопа с фиксированной процентной ставкой и выплатой 100 миллионов фунтов стерлингов [Источник: Bloomberg SWPM]

Объединение всех компонентов — расчет CVA

Объединение EPE производного инструмента с профилем PD контрагента и LGD позволяет рассчитать CVA сделки. Подход к вычислению CVA показан как

Где

EPE _т = текущая стоимость ожидаемого положительного риска в момент времени т

PD _t = предельная вероятность дефолта между временем t -1 и временем t

LGD = Убыток по умолчанию

Как видно из формулы, каждый из описанных выше компонентов действует как драйвер CVA.Как и следовало ожидать, более высокая EPE увеличивает CVA, особенно для сделок с профилем EPE, который остается высоким до наступления срока погашения, аналогично кросс-валютному свопу в , рис. 1 . Интуитивно понятно, что более высокий LGD и более высокий PD увеличивают CVA, и поэтому более высокие спреды CDS (где стандартизованный LGD считается одинаковым для каждого банка-контрагента) также указывают на более высокий CVA. Наконец, в большинстве случаев увеличение срока торговли приведет к увеличению CVA.

Количественная оценка воздействия: процентные свопы

Чтобы проиллюстрировать влияние на торговую стоимость кредита контрагента, мы рассматриваем 5-летний своп с фиксированной процентной ставкой (IRS) в размере 100 миллионов фунтов стерлингов. EPE сделки показано на рис. , рис. 2 . Используя предполагаемый LGD в 60%, подразумеваемая 5-летняя PD может быть оценена в 2,18% для контрагента с фиксированным спредом CDS в 25 базисных пунктов ¹ . Это возрастает до 5-летнего PD в размере 12,39% для контрагента с фиксированным спрэдом CDS в 150 б.п. ¹ .

CVA для IRS показан для нескольких различных уровней CDS на рис. 3 . Для гипотетического контрагента с плоским спредом CDS в 25 б.п. CVA оказалась равной 0.010 процентов торговли условно. Однако для контрагента со спредом CDS 150 б.п. CVA составила 0,058%. Подразумевается, что та же сделка с менее кредитоспособным контрагентом будет стоить примерно на 5 б.п. меньше, чем сделка с более кредитоспособным контрагентом. В качестве альтернативы можно сказать, что менее кредитоспособный контрагент должен будет предложить цену примерно на 5 б.п. ниже, чем более кредитоспособный контрагент, чтобы предложить ту же экономическую ценность.

Для сравнения, по состоянию на 1 ^st марта 2019 года 5-летние CDS основных банков-контрагентов на странице Bloomberg BANK CDS находились в диапазоне от 30 до 153 базисных пунктов.

Рисунок 3: CVA как процент от номинальной стоимости сделки на 5 фунтов стерлингов, оплата Своп с фиксированной процентной ставкой для ряда различных уровней CDS контрагента. [Источник: Bloomberg SWPM, 29 марта 2019 г.]

Другие инструменты

Пример показывает, что влияние CVA для процентных свопов достаточно существенно, чтобы потребовать дальнейшего рассмотрения корпоративным казначеем, в частности, в отношении экономики выбора контрагента с учетом «истинной» справедливой стоимости производных финансовых инструментов.Фактически, для сделок с более высокой долей денежных потоков на момент погашения, таких как кросс-валютные свопы, влияние CVA даже больше, чем показанное здесь IRS. Это связано с более строгим профилем EPE, который обычно создается этими продуктами. В следующей и заключительной статье этой серии мы дополнительно исследуем влияние ценообразования на различные типы продуктов и проиллюстрируем влияние условий торговли на кредитоспособность контрагентов. Наконец, мы также рассматриваем последствия влияния CVA на ценообразование с точки зрения бухгалтерского учета, в частности, уделяя особое внимание влиянию на корпоративный баланс и отчет о прибылях и убытках.

Посмотреть больше Аналитика казначейства

Как установить требования к обеспечению для центральных контрагентов?

Реформы после финансового кризиса 2007-09 гг. Способствуют использованию центральных контрагентов для снижения риска контрагента. Центральный контрагент, также известный как клиринговая палата, вступает в сделку как покупатель для первоначального продавца, так и как продавец для первоначального покупателя. Таким образом, первоначальные контрагенты сделки становятся изолированными от риска дефолта друг друга — при условии, что клиринговая палата выполняет свои собственные обязательства.Для обеспечения устойчивости клиринговая палата собирает два типа обеспечения от участников клиринга: начальная маржа и средства по умолчанию. Несмотря на широкую дискуссию о текущих клиринговых практиках, ведется ограниченная работа, направленная на понимание структуры и регулирования обеспечения в клиринговых палатах, и особенно на то, как совместно определять маржу и фонд дефолта.

В нашей недавней статье, озаглавленной «Теория требований к обеспечению для центральных контрагентов», представлена ​​новая аналитическая основа для изучения оптимального регулирования требований к начальной марже и фонду по умолчанию.В то время как размещение обеспечения увеличивает залоговый доход участников и дает им стимулы для управления рисками, различные типы обеспечения имеют различные последствия для стимулов участников к переключению рисков и устойчивости клиринговой палаты. Однако найти правильный баланс между ними непросто.

Начальная маржа более рентабельна при согласовании стимулов членов. Напротив, дефолтный фонд менее эффективен в предоставлении стимулов на будущее, потому что залоговые ресурсы объединяются между участниками для достижения разделения убытков на основе фактического результата.Тем не менее, эта выгода от взаимных убытков ценна для устойчивости центрального контрагента. Наши результаты показывают, что соотношение начальной маржи к взносам в фонд по умолчанию имеет значение. Оптимальные механизмы обеспечения должны зависеть от альтернативных издержек предоставления обеспечения, его эффективности в предоставлении стимулов и затрат на рекапитализацию клиринговой палаты.

Когда альтернативная стоимость обеспечения является основной проблемой, политика обеспечения должна больше полагаться на маржу, которая является более экономичным инструментом для создания стимулов.Это происходит, например, в условиях высоких процентных ставок во время экономического роста.

Прогноз, однако, сильно отличается в условиях высокого системного риска дефолта и низкой процентной ставки, как сегодня. В связи с разразившимся кризисом COVID-19 Ronin Capital, член клиринга CME и DTCC, объявил дефолт в прошлом месяце. В условиях нестабильности рынка, связанной с коронавирусом, не исключено, что в ближайшие недели может произойти взрыв нескольких участников, что поставит под угрозу стабильность центрального контрагента.В подобных стрессовых рыночных сценариях, когда устойчивость клиринговой палаты становится доминирующей проблемой, наша модель предполагает, что политика обеспечения должна больше полагаться на фонд дефолта. Действительно, в первом квартале 2020 года основные центральные контрагенты в значительной степени увеличили размер своих средств по умолчанию за год до конца 2019 года.

Наш вывод предлагает обоснование для сбора средств по умолчанию в периоды рыночного стресса. Более того, уровень фонда по умолчанию, прогнозируемый нашей моделью, отличается от текущего международного нормативного документа CPSS-IOSCO, известного как правило «Покрытие 2», которое требует, чтобы общий фонд по умолчанию, размещенный участниками, был достаточным для покрытия убытков, вызванных дефолтами. двух крупнейших участников клиринга.Мы показываем, что для клиринговых палат, состоящих из многих членов, общая сумма собранных средств по умолчанию должна покрывать дефицит определенной доли клиринговых членов и реагировать на вход и выход членов в клиринговую деятельность. Этот вывод согласуется с юридическими исследованиями, в которых утверждается, что стандарт «Покрытие 2» далек от разумного.

Кроме того, наши выводы представляют собой нормативное руководство о том, как стимулировать участие в клиринге. Во-первых, клиринговый мандат должен сопровождаться возможностью дилеров взимать более высокий спред для централизованно клиринговых контрактов.Для этого необходимо существенно снизить риск контрагента на платформе с централизованной торговлей, которая требует, чтобы ЦКА собирал достаточно ресурсов, чтобы гарантировать транзакции. Во-вторых, необходимо тщательно регулировать залоговые требования. Хотя создание стимулов для поощрения управления рисками имеет важное значение, это должно быть сделано таким образом, чтобы учесть альтернативные издержки обеспечения для членов.

Джесси Цзясю Ван, доцент кафедры финансов в Университете W.Школа бизнеса П. Кэри при Университете штата Аризона.

Агостино Каппони, доцент кафедры промышленной инженерии и операционных исследований Колумбийского университета.

Хунчжун Чжан — научный сотрудник Колумбийского университета.

Расчет корректировок оценки для кредитного риска контрагента с использованием модифицированного надзорного подхода

Целью данного документа является определение изменений в SA-CCR надзорного органа для разработки подхода к расчету ожидаемых профилей рисков. Как указано выше, корректировки необходимы для расчета значений воздействия, подходящих для расчетов CVA. При настройке SA-CCR мы стремимся сохранить базовую структуру и основные строительные блоки. Это позволяет применять согласованный подход к классам активов и дает финансовым учреждениям возможность использовать в будущем надзорную SA-CCR. Следующее представление методологии SA-CCR и вывод ее корректировок основано на содержании и структуре BCBS (2014b).Q \ left [max \ left (V_k (t), 0 \ right) \ right] \ end {выровнено} $$

(1)

В своей надзорной форме целевым показателем SA-CCR является консервативная эффективная ожидаемая положительная подверженность ( EEPE ) на установленном уровне неттинга в соответствии с реальными показателями (откалиброванными по историческим показателям напряженной волатильности). Следовательно, основная корректировка при выводе нашего подхода — это изменение целевой меры на \ (EE_k (t) \) в рамках меры, нейтральной к риску. Чтобы сохранить общую структуру SA-CCR, мы определяем \ (EE_k (t) \) как комбинацию затрат на замену (\ (RC_k (t) \)) и потенциального будущего воздействия (\ (PFE_k (t) \) ):

$$ \ begin {выровнен} EE_k (t) = RC_k (t) + PFE_k (t) \ end {выравнивается} $$

(2)

Обратите внимание, что оба компонента модифицированного SA-CCR являются функцией времени ( t ).Следуя нашему подходу, \ (RC_k (t) \) захватывает детерминированный компонент, в то время как потенциальное будущее воздействие количественно определяет стохастический компонент \ (EE_k (t) \). В следующих разделах мы выводим модифицированные формулы для расчета этих компонентов на уровне набора неттинга. Наконец, мы переносим наши результаты в параметры, специфичные для SA-CCR, для расчета экспозиции.

Затраты на замену

Для вывода формулы затрат на замену мы сначала вводим следующие допущения. (A1) Рыночная стоимость сделки следует безукоризненному броуновскому движению. Для формулировки затрат на замену мы устанавливаем волатильность равной нулю. (A2) Мы предполагаем отсутствие денежных потоков между \ ((t_0, t) \). (A3) Кроме того, набор неттинговых операций по сделке не является маржинальным и, следовательно, не поддерживается процессом маржи. ^{Сноска 7} Эти допущения неявно используются BCBS (2014b) для вывода RC для немаржированных наборов неттинга.

При этих предположениях будущая рыночная стоимость транзакции (\ (V_i \)) в определенный момент времени ( t ) определяется как:

$$ \ begin {align} V_i (t) = V_i (t_0) + \ sigma _i (t) \ cdot \ sqrt {t} \ cdot X_i \ end {align} $$

(3)

, где \ (V_i (t_0) \) представляет сегодняшнюю рыночную стоимость, а \ (X_i \) — стандартная нормальная случайная величина (\ (X_i \ sim N (0,1) \)).\ (\ sigma _i (t) \) представляет волатильность рыночной стоимости транзакции в момент времени t . Применяя допущение A1 , ожидаемая будущая рыночная стоимость равна сегодняшней рыночной стоимости, так как второй член уравнения. (3) обращается в ноль. Как указано выше, RC ( t ) должен отражать детерминированные движения рыночной стоимости транзакции. В частности, свопы процентной ставки и кредитного дефолта включают регулярные платежи, приводящие к изменению рыночной стоимости сделки с течением времени.{T} CF_ {PAY} (t_j) \ cdot DF (t, t_j) \ end {align} $$

(4)

где \ (CF_ {REC} (t_j) \) — денежный поток, полученный во время \ (t_j \), \ (CF_ {PAY} (t_j) \) равен денежному потоку, выплаченному в момент \ (t_j \) и \ (DF (t, t_j) \) представляет коэффициент дисконтирования от времени \ (t_j \) до момента времени t .

Для более сложных производных финансовых инструментов или в случае, если информация о будущих денежных потоках недоступна, мы вводим зависящий от времени масштабный коэффициент для конкретного продукта (\ (s_i \)), чтобы обеспечить приближение будущей рыночной стоимости транзакции (\ (\ hat {V_i} (t) \)).

$$ \ begin {выровнено} \ hat {V_i} (t) = V_i (t_0) \ cdot s_i (t) \ end {выровнено} $$

(5)

Для свопов процентной ставки или дефолта по кредиту этот коэффициент масштабирования может быть основан на упрощенной мере продолжительности для соответствующего продукта:

$$ \ begin {align} s_i (t) = \ frac {D_i (t)} {D_i (t_0)} \ cdot 1 _ {\ {M_i \ ge t \}} \ end {align} $$

(6)

, где \ (1 _ {\ {M_i \ ge t \}} \) — это индикаторная переменная, которая имеет значение 1, если транзакция не истекла в t (т. {(a)} _ i \) может быть представлено индикаторной переменной.Тем не менее, наш подход предлагает гибкость для определения коэффициента масштабирования, специфичного для транзакции, для всех видов (экзотических) продуктов. Это позволяет гибко и последовательно распознавать детерминированные изменения рыночной стоимости сделки.

В рамках установленного законодательством набора неттинга ( k ) разрешен зачет между транзакциями с положительной и отрицательной рыночной стоимостью (\ (\ hat {V_i} (t) \)). Следовательно, рыночная стоимость набора неттинга в момент времени t определяется как:

$$ \ begin {align} \ hat {V} _k (t) = \ sum _ {i \ in {k}} \ hat {V_i } (t) \ end {align} $$

(8)

Как указано выше, затраты на замену не включают стохастические элементы.Q \ left [max \ left ({V} _k (t), 0 \ right) \ right] = max \ left (\ hat {V} _k (t), 0 \ right) \ end {выравнивается} $$

(9)

При наличии обеспечения рыночная стоимость комплекта взаимозачетов уменьшается на сумму, эквивалентную денежному эквиваленту полученного чистого обеспечения (\ (C_ {CE} (t) \)). Согласно предположению A3 , все предоставленное или полученное обеспечение имеет форму независимого обеспечения. Ввиду отсутствия маржинального процесса корректировка условной суммы внесенного / полученного обеспечения не требуется.Зависимость стоимости залога от времени ограничивается волатильностью самой стоимости залога. В соответствии с надзорным SA-CCR, мы рассчитываем стоимость обеспечения в денежном эквиваленте (\ (C_ {CE} (t) \)), используя сокращение залога. Есть две основные корректировки подхода к надзору. Во-первых, мы не используем фиксированный временной горизонт, а рассчитываем денежный эквивалент для конкретных моментов времени ( t ). Во-вторых, мы не применяем предписанные нормативными актами «стрижки», а применяем значения, основанные на собственных оценках волатильности учреждений.{post, unseg} (t_0) \)) залоговая позиция в момент времени \ (t = t_0 \). Стрижка, применимая к конкретной боковой позиции, представлена ​​как \ (h_c (t) \). Обратите внимание, что раздельное размещенное обеспечение не имеет отношения к расчету восстановительной стоимости, так как оно помещается на удаленный счет банкротства и, следовательно, не увеличивает риск для соответствующего контрагента. Включение залоговых позиций в расчет стоимости замены для немаржированных наборов неттинга приводит к:

$$ \ begin {align} RC_k (t) = max \ left (\ hat {V} _k (t) -C_ {CE} (t ), 0 \ вправо) \ end {выровнено} $$

(11)

Чтобы вывести формулировку наборов маржинальной сетки, нам необходимо ослабить допущение A3 .В модифицированном SA-CCR мы вводим возможность моделирования динамики залога напрямую. Мы рассчитываем будущую ожидаемую рыночную стоимость каждой транзакции в каждый момент времени t на основе известных денежных потоков, используя уравнение. (4) или применяя коэффициент масштабирования (см. Уравнение (5)). Следовательно, мы знаем ожидаемую будущую рыночную стоимость набора неттинга (\ (\ hat {V_k} (t) \)) на каждые t . Основываясь на этой информации, мы можем определить ожидаемый путь обеспечения, включая рассмотрение таких параметров маржи, как порог ( TH ) и минимальная сумма перевода ( MTA ).В случае (\ (TH \ ne 0 \)) обмен залога происходит только при превышении порога. Это означает, что дополнительная сумма сверх порога обменивается в виде обеспечения. Мы определяем сумму выше порога как требование залога (\ (\ hat {C_D} (t) \)). Если (\ (MTA \ ne 0 \)), обеспечение обменивается только тогда, когда абсолютная разница между текущей позицией обеспечения (\ (\ hat {C} (t) \)) и спросом на обеспечение превышает MTA . При предположении симметричного MTA и TH , отсутствия округления, ежедневного маржирования и мгновенной обработки обмена обеспечения, ожидаемая позиция обеспечения в \ (t_j \) определяется как: ^{Footnote 9}

$$ \ begin {выровнено} \ hat {C} (t_j) = & {} \ hat {C} (t_ {j-1}) + max \ left (max \ left (\ hat {C} _ {D} (t_ {j }) — \ hat {C} (t_ {j-1}), 0 \ right) -MTA, 0 \ right) \ nonumber \\ & + \, min \ left (min \ left (\ hat {C} _ {D} (t_ {j}) — \ hat {C} (t_ {j-1}), 0 \ right) + MTA, 0 \ right) \ end {align} $$

(12)

, где спрос на обеспечение (\ (\ hat {C_D} (t) \)) определяется как:

$$ \ begin {выравнивается} \ hat {C_D} (t_j) = & {} max \ left (max \ left (\ hat {V} (t_ {j}), 0 \ right) -TH, 0 \ right) \ nonumber \\ & + \, min \ left (min \ left (\ hat {V} (t_ { j}), 0 \ right) + TH, 0 \ right) \ end {выравнивается} $$

(13)

Исходя из этого определения, восстановительные затраты для маржинального неттинга, установленного на уровне t , определяются как: ^{Footnote 10}

$$ \ begin {align} RC_k ^ {margin} (t) = max \ left (\ hat {V} _k (t) — \ hat {C} (t) + NICA, 0 \ right) \ end {align} $$

(14)

, где NICA представляет собой чистую сумму независимого обеспечения, определенную как:

$$ \ begin {align} NICA = IM_ {rec} -IM_ {post} ^ {unseg} \ end {align} $$

(15)

В дополнение к непосредственному моделированию динамики обеспечения мы вводим необязательную (альтернативную), более упрощенную аппроксимацию для признания обеспечения в наборах маржинальных неттинговых операций.Это консервативное приближение соответствует методологии, описанной в BCBS (2014b). Мы предполагаем, что последний обмен вариационной маржи неизвестен на момент времени t . Следовательно, мы оцениваем RC ( t ) наборов маржинальных неттинговых операций как максимум затрат на замену эквивалентных немаржинальных неттинговых наборов, максимальную сумму риска, которая не приведет к требованию маржи, и нулю. Как правило, требование о марже инициируется, если необеспеченная рыночная стоимость равна сумме TH и MTA .Эта сумма уменьшается на чистую сумму независимого обеспечения ( NICA ). ^{Сноска 11}

В соответствии с соглашением о марже изменения рыночной стоимости набора неттинга приведут к изменениям суммы внесенной или полученной вариационной маржи. Поэтому мы вводим зависящую от времени корректировку вариационной маржи ( VM ), основанную на изменении рыночной стоимости набора неттинга. Основываясь на этой корректировке, мы приходим к следующему приближению затрат на замену для наборов маржинальных неттинговых сетей:

$$ \ begin {align} RC ^ {margin} _k (t) \ приблизительно \ max \ left (\ hat {V} _k (t) — \ hat {C} _ {CE} (t), TH + MTA-NICA, 0 \ right) \ end {align} $$

(16)

, где \ (\ hat {C} _ {CE} (t) \) определяется как:

$$ \ begin {align} \ hat {C} _ {CE} (t) = \ left (\ sum _ {c \ in k} V ^ {VM} _ {c} (t_0) \ cdot \ left (1 \ pm h_c (MPOR) \ right) \ right) \ cdot \ frac {\ hat {V} _k (t )} {V_k (t_0)} + NICA \ end {align} $$

(17)

где \ (V ^ {VM} _ {c} (t_0) \) определяется как сегодняшняя рыночная стоимость позиции обеспечения вариационной маржи. ^{Сноска 12} В целом мы ограничиваем ожидаемую подверженность маржинальному неттингу ожидаемой подверженности установленному эквивалентному неттингу без какой-либо формы соглашения о марже. Это равносильно предположению, что набор неттинга рассматривается как немаржированный до тех пор, пока не происходит обмен обеспечения (например, сумма MTA и TH не превышена). Эта процедура требуется, чтобы избежать чрезмерно консервативных результатов из-за высоких пороговых значений и минимума суммы перевода.

Потенциальный риск в будущем

В соответствии с BCBS (2014b) мы определяем потенциальный риск в будущем ( PFE ) как произведение множителя (\ (m_k \)) и агрегированной надстройки (\ (AddOn_k \) ) для каждого набора сеток ( k ):

$$ \ begin {выровнен} PFE_k (t) = m_k (t) \ cdot AddOn_k (t) \ end {выровнен} $$

(18)

где \ (m_k (t) \) также является функцией \ (\ hat {C} _ {CE} (t) \), \ (\ hat {V} _ {k} (t) \) как рассчитанное агрегированное дополнение (\ (AddOn_k (t) \)) соответствующего набора неттинга ( k ).В нашем подходе агрегированная надстройка представляет собой аналитическое приближение к \ (EE_k (t) \) на уровне набора неттинга, предполагая, что рыночная стоимость равна нулю и отсутствует обеспечение. Множитель вводится для учета рыночной стоимости и суммы залога, отличной от нуля. Регулирующий подход SA-CCR отражает выгоду от избыточного обеспечения и отрицательной рыночной стоимости, поскольку только они являются смягчающими факторами против потенциального риска в будущем. Обратите внимание, что множитель, а также агрегированное дополнение являются функцией времени ( t ).В следующих параграфах мы приводим вывод надстроек, а также формулу множителя.

Надстройки для немаржированных наборов неттинга

Надстройка уровня набора неттинга для немаржированных наборов неттинга представляет собой оценку ожидаемого риска ( EE ) в момент времени t . Допущения нормативного SA-CCR, представленные в BCBS (2014b), сохраняются для создания согласованной и интегрированной структуры. Q \ left [max (\ sigma _k (t) \ cdot \ sqrt {t} \ cdot Y, 0) \ right] \ end {align} $$

(19)

, где \ (\ sigma _k (t) \) представляет собой среднегодовую волатильность рыночной стоимости набора неттинга на уровне т .Поскольку Y является стандартной нормальной переменной, мы можем вычислить \ (EE_k (t) \) аналитически. Следовательно, ожидаемое воздействие решает для: ^{Сноска 14}

$$ \ begin {выровнено} EE_k (t) = \ sigma _k (t) \ cdot \ sqrt {t} \ cdot \ phi (0) \ end {выровнено } $$

(20)

, где \ (\ phi (0) \) определяется как стандартная нормальная плотность вероятности: \ (\ phi (0) = 1 / \ sqrt {2 \ pi} \). Согласно BCBS (2014b) и в соответствии с вышеизложенными принципами, мы можем переформулировать это уравнение на уровне торговли, чтобы рассчитать ожидаемую подверженность риску на уровне торговли \ (EE_i (t) \).

$$ \ begin {выровнено} AddOn_i (t) = EE_i (t) = \ sigma _i (t) \ cdot \ sqrt {t} \ cdot \ phi (0) \ end {выровнено} $$

(21)

Обратите внимание, что в отличие от BCBS (2014b) волатильность рыночной стоимости на уровне сделки (\ (\ sigma _i (t) \)) является функцией t , поскольку мы оцениваем волатильность рыночной стоимости каждой сделки как функция т . {margin} _k (t) = \ sigma _k (t) \ cdot \ phi (0) \ cdot \ sqrt {MPOR} \ end {align} $$

(22)

Для набора неттинга только с одной сделкой мы можем переформулировать формулу (22) и прийти к формулировке надстройки на уровне сделки для операций в наборе маржинальных неттингов.{margin} _i (t) = \ sigma _i (t) \ cdot \ phi (0) \ cdot \ sqrt {MPOR} \ end {выровнено} $$

(23)

Структура вычислений надстроек

Нормативный SA-CCR имеет особую структуру для расчета надстроек PFE. Процедуры агрегирования используются для расчета надбавок на уровне набора неттинга от надстроек на уровне торговли. Эти правила агрегирования основаны на центральной идее о том, что надстройки можно агрегировать как стандартные отклонения. При разработке нашего модифицированного подхода к расчету надбавок мы применяем допущения, аналогичные тем, которые использовались при разработке нормативного SA-CCR.Мы показали, что общие принципы SA-CCR остаются в силе при новой целевой мере ( EE ( t )). Следовательно, мы, как правило, можем применять ту же базовую структуру и методологию для агрегирования, которые предусмотрены нормативным SA-CCR.

Первым шагом для расчета агрегированной надбавки к уровню набора неттинга является определение надстройки на уровне сделки. В соответствии с нормативным актом SA-CCR расчет надбавок на уровне торговли зависит от класса активов, но имеет общие особенности для всех операций с производными финансовыми инструментами.Следовательно, каждая транзакция относится как минимум к одному из пяти классов активов на основе основного фактора риска. ^{Сноска 17} Для продуктов с более чем одним существенным фактором риска требуется отнесение к нескольким классам активов. ^{Footnote 18}

В соответствии с надзорным SA-CCR, мы напрямую работаем с простыми параметрами на уровне сделки, а не с волатильностью на уровне сделки (\ (\ sigma _i (t) \)). Следовательно, мы определяем надбавку к транзакции в момент времени t как произведение фактора подверженности (\ (EF_i \)), скорректированной условной суммы (\ (d_i \)), ее дельты (\ (\ delta _i \ )) и коэффициент масштабирования по времени (\ (\ sqrt {t} \) или \ (\ sqrt {MPOR} \)). {(RF)} \)) предполагается постоянной во времени.{(RF)} \)). Контролирующий SA-CCR предоставляет контролирующие факторы (\ (SF_i \)) на уровне подкласса. ^{Сноска 20} Мы представляем более детальный подход к калибровке фактора воздействия в Разд. 4.

Параметр дельты (\ (\ delta _i \)) является функцией направления сделки относительно основного фактора риска (длинная / короткая). Для продуктов с нелинейной зависимостью от основного фактора риска \ (\ delta _i \) служит коэффициентом масштабирования по отношению к денежной ценности продукта.{(impl)} \) (подразумеваемая) волатильность базового актива опциона. T определяется как промежуток времени (в годах) между сегодняшним днем ​​и датой истечения срока действия опциона. ^{Сноска 22} \ (\ hat {P} (t) \) равняется оценке спотовой цены базового актива в момент времени t . ^{Сноска 23} Если оценка P ( t ) через форвардную цену невозможна, мы предполагаем \ (P (t) = P (t_0) \). Параметры \ (\ psi \) и \ (\ omega \) необходимы для охвата всех комбинаций купленных / проданных и колл / пут опционов. ^{Сноска 24}

Для более сложных и экзотических вариантов Ур. (29) могут не подходить, поскольку многие из этих продуктов зависят от пути. Поскольку \ (\ delta _i (t) \) определяется на уровне торговли, наш подход предлагает гибкость, позволяющую включать фактические экономические дельты для этих продуктов. Тем не менее, это требует предположения о развитии дельты продуктов с течением времени, особенно если эти дельты не рассчитываются аналитически. Следовательно, методология расчета \ (\ delta _i (t) \) должна быть определена для каждого типа продукта на основе доступности и качества соответствующих данных.

Скорректированная условная сумма (\ (d_i \)) отражает размер транзакции. Для процентных и кредитных производных инструментов \ (d_i \) также используется для признания дюрации инструмента и, следовательно, его чувствительности к изменениям в базовых факторах риска. В общем, надстройка под SA-CCR пропорциональна скорректированному условному. Корректировки формулировки \ (d_i \) для конкретного класса активов представлены в «Приложении A.3.3».

Агрегация надстроек на уровне торговли

Что касается агрегирования надстроек на уровне торговли и структуры подмножеств и наборов хеджирования, мы в основном следуем процедурам и определениям надзорного SA-CCR (BCBS 2014b):

В случае производных финансовых инструментов на процентную ставку все операции ( i ) относятся к подмножеству хеджирования в зависимости от их валюты ( c ) и срока погашения.Для каждой валюты определены три периода погашения (\ (0-1y \), \ (1-5y \), \ (> 5y \)). В рамках этих периодов срока погашения ( b ) надстройки на уровне сделки для длинных и коротких позиций агрегируются при условии 100% корреляции. Следовательно, мы приходим к следующему определению надстройки ( X ) для каждого подмножества хеджирования (\ (X_ {cb} \)) в момент времени t :

$$ \ begin {align} X_ {cb} (t) = \ sum _ {i \ in \ {ccy_c, MB_b \}} X_i (t) = \ sum _ {i \ in \ {ccy_c, MB_b \}} EF_i \ cdot d_i (t) \ cdot \ delta _i (t) \ cdot \ sqrt {t} \ end {align} $$

(30)

На следующем этапе мы вычисляем надбавку для каждого набора хеджирования (валюты) на основе следующего уравнения:

$$ \ begin {align} X_ {c} (t) = \ sqrt {\ sum _ {b } (X_ {cb} (t)) ^ 2+ \ sum _ {b} \ sum _ {b \ ne d} \ rho _ {bd} \ cdot X_ {cb} (t) \ cdot X_ {cd} ( t)} \ end {align} $$

(31)

где \ (\ rho _ {bd} \) определяется как корреляция между двумя периодами погашения. ^{Сноска 25} Дано уравнение. (31), мы можем учесть эффекты компенсации между длинными и короткими транзакциями в одной и той же валюте и с разным периодом погашения. Основываясь на корректировках параметров уровня торговли (\ (d_i (t) \), \ (\ delta _i (t) \)) с течением времени, мы неявно моделируем изменение во времени чувствительности транзакций и взаимозачета. настроены на изменение основных факторов риска. Таким образом, мы можем учесть компенсирующий эффект длинных и коротких позиций в одной и той же валюте и с разными сроками погашения с течением времени.{(IR)} (t) = \ sum _ {c} X_c (t) \ end {align} $$

(32)

Учитывая приведенную выше формулировку, регулирующее дополнение PFE для IR производных не учитывает эффекты диверсификации между подверженностью рискам в разных валютах.

Расчет надстройки для валютных деривативов не требует отнесения операций к хеджирующим подмножествам . Все транзакции, относящиеся к одной и той же валютной паре, напрямую относятся к набору хеджирования. {(FX)} (t) = \ sum _ {c} X_c (t) \ end {выравнивается} $$

(34)

Следовательно, регуляторный надстройка PFE для валютных деривативов не принимает во внимание эффекты диверсификации между различными валютными парами.Агрегированная надстройка PFE по классам активов определяется как простая сумма всех надстроек на уровне класса активов. Следовательно, эффекты диверсификации по классам активов также не учитываются при агрегировании надстройки PFE.

Процедуры агрегирования для долевых, кредитных и товарных деривативов включают взаимозачеты операций с применением однофакторной модели. Следовательно, при расчете надстройки PFE учитывается взаимозачет транзакций с другим базовым эталонным объектом (CR), эмитентом (EQ) или типом товара (COM). ^{Сноска 26}

В целом признание эффектов диверсификации в дополнительных расчетах надзорной SA-CCR считается консервативным. Мы считаем, что отсутствие учета эффектов компенсации по валютам (IR) и валютным парам (FX) слишком консервативно для целей расчета CVA. Наш подход обеспечивает гибкость для внесения улучшений в методологию агрегирования надстроек PFE. В качестве простого примера мы представляем модифицированную процедуру агрегирования для расчета надбавок IR и FX на уровне класса активов.{(FX)} = 0,6 \). В модифицированном SA-CCR уравнение. (35) используется для замены уравнений. (32) и (34).

Как упоминалось выше, модифицированная структура SA-CCR предлагает возможность включения более сложных методологий агрегирования для моделирования корреляций между наборами хеджирования и классами активов. Создание более сложных модифицированных процедур для агрегирования надстроек потребует всестороннего обсуждения и анализа различных методов агрегирования для каждого класса активов. В этой статье мы сосредоточены на предоставлении подробных сведений о методологических основах модифицированного SA-CCR.Следовательно, мы выбираем простую методологию агрегирования для учета эффектов диверсификации между наборами хеджирования в классах активов IR и FX.

Множитель

При выводе множителя PFE допущения AO1 и AO2 ослабляются. Следовательно, рыночная стоимость набора неттинга может отличаться от нуля, и может присутствовать полученное или внесенное обеспечение. Множитель определяется как доля от PFE. Таким образом, PFE корректируется с учетом того, что рыночная стоимость и суммы залога отличны от нуля.Q \ left [max \ left ((\ hat {V} _k (t) + \ sigma _k (t) \ cdot \ sqrt {t} \ cdot Y) — {C} _ {CE} (t), 0 \ right) \ right] \ end {выравнивается} $$

(36)

где:

• \ (\ hat {V} _k (t) \) — (детерминированная) рыночная стоимость неттинга, установленного на момент времени t ,

• \ ({C} _ {CE} (t) \) представляет собой денежный эквивалент чистого обеспечения, полученного в размере т. ,

• \ (\ sigma _k (t) \) — волатильность неттинга, установленного в момент времени t и

• Y определяется как стандартная нормальная случайная величина.

На основе уравнения. (36) и вышеупомянутые предположения, формула множителя выводится аналитически для наборов неттинга без маржи. Подробные сведения о допущениях и аналитическом расчете формулы множителя см. В «Приложении A.3». Множитель для набора неттинга ( k ) в момент времени t определяется как:

$$ \ begin {выровнено} m (t) = y \ cdot \ Phi \ left [\ phi (0) y \ right ] + \ frac {\ phi \ left [\ phi (0) y \ right]} {\ phi (0)} — \ frac {max \ left (\ hat {V} _k (t) — {C} _ { CE} (t), 0 \ right)} {AddOn_k (t)} \ end {align} $$

(37)

где \ (y = \ frac {\ hat {V} _k (t) — {C} _ {CE} (t)} {AddOn_k (t)} \), \ (\ Phi (.) \) — стандартная нормальная кумулятивная функция распределения, а \ (\ phi (.) \) — стандартная нормальная функция плотности вероятности. Это отличается от формулы множителя на основе модели, полученной BCBS (2014b). Надзорный SA-CCR применяет более консервативную функцию множителя, чтобы учесть возможность того, что будущие значения MtM не распределяются нормально. Кроме того, рассматриваются только случаи, когда \ (\ hat {V} _k (t) — {C} _ {CE} (t) \) меньше нуля. Кроме того, вводится нижний предел, чтобы множитель не достиг нуля.Модифицированный SA-CCR использует множитель, как определено в формуле. (37) без дальнейших изменений. Как показано в «Приложении A.3», такая же формулировка применяется для комплектов неттинга с маржей и без маржи.

Форварды и фьючерсы

12.2 Форварды и фьючерсы

Цели обучения

1. Что такое форвардный контракт и для чего он используется?
2. Что такое фьючерсный контракт и каково его экономическое назначение?

Представьте, что вы хотите устроить вечеринку в конце семестра и у вас есть бюджет в 100 долларов на пиво.(Если вы несовершеннолетний или трезвенник, подумайте о корневом пиве.) Вы знаете, что ваши друзья выпьют любое (корневое) пиво, которое вы принесете в дом перед вечеринкой, поэтому вам придется подождать до дня мероприятия, чтобы сделать покупки. . Проблема в том, что на ваше любимое пиво резко подскакивает цена. Иногда это стоит 20 долларов за ящик, а в других случаях — 30 долларов. Наличие 5 ящиков хороших напитков означало бы отличную вечеринку, но иметь 3 ящика хороших продуктов и ящик (вставьте здесь ваше любимое слово для обозначения плохого пива по 10 долларов за ящик) было бы … совершенно неубедительным.Что делать?

Покупатели, естественно, опасаются повышения цен на вещи, которыми они хотят владеть в будущем. Продавцы же, напротив, опасаются снижения цены. Эти взаимные опасения могут привести к созданию финансового инструмента, известного как форвард. В форвардном контракте покупатель и продавец договариваются сегодня и о цене актива, который будет куплен и поставлен в будущем. Таким образом, покупатель точно знает, сколько ему придется заплатить, а продавец точно знает, сколько он получит.Вы можете подписать форвардный контракт со своим дистрибьютором пива, установив цену на ваше любимое пиво на уровне 25 долларов за коробку и, таким образом, гарантировать, что у вас будет 4 коробки хорошего напитка в конце семестра. Точно так же фермер и бакалейщик могут заключить договор о посеве, чтобы установить цены на арбузы, кукурузу и т. Д. Во время сбора урожая.

Сельскохозяйственные форвардные контракты, подобные только что описанному, использовались веками, если не тысячелетиями. Их использование ограничено тремя основными проблемами форвардных контрактов: (1) часто бывает сложно / дорого найти желающего контрагента; (2) рынок форвардных контрактов неликвиден из-за их специфического характера, поэтому их нелегко продать другим сторонам при желании; (3) одна сторона обычно имеет стимул разорвать соглашение.Представьте, например, что цена вашего любимого пива упала до 15 долларов за ящик. Вы можете почувствовать себя обманутым из-за того, что вам придется заплатить 25 долларов и нарушить свое обещание. И наоборот, если ваше пиво подешевело до 40 долларов за коробку, дистрибьютор мог бы сказать вам, чтобы вы заблудились, когда вы попытались заплатить 25 долларов по форвардному контракту.

, такие как Чикагская биржа опционов (CBOE), Чикагская товарная биржа (CME), Чикагская торговая палата (CBOT) и Миннеаполисская зерновая биржа (MGEX), разработали фьючерсы, чтобы устранить трудности с форвардными контрактами за счет: (1) эффективного связывания покупатели и продавцы; (2) разработка стандартизированных весов, определений, стандартов и сроков годности для широко торгуемых товаров, валют и других активов; (3) обеспечение исполнения договоров между контрагентами.В каждом контракте указывается базовый актив (от облигаций до валюты, от масла до апельсинового сока, от этанола до масла и от золота до урана), его количество и уровень качества, а также тип (наличный или физический) и дату расчетов или истечения срока действия контракта. . CME, например, предлагает фьючерсный контракт на медь, по которому физический расчет в размере 25 000 фунтов меди подлежит оплате в любой из последних трех рабочих дней месяца поставки. Во многих контрактах, особенно в отношении финансовых активов, физическая доставка нежелательна или востребована.Вместо этого производится расчет наличными, представляющий разницу между контрактной ценой и ценой на спотовом рынке на дату истечения срока.

Чтобы зафиксировать цену, по которой он должен будет заплатить за актив в будущем, бизнес должен приобрести фьючерсный контракт , тем самым обязав другую сторону поставить его по цене контракта. Чтобы зафиксировать цену, получит евро за актив в будущем, бизнес должен продать фьючерсный контракт тонн, тем самым обязывая покупателя купить его по цене контракта.

Вот конкретный пример того, как фьючерсный контракт можно использовать для хеджирования от колебаний цен на базовый актив: если вы хотите хеджировать продажу 1 миллиона баррелей сырой нефти, вы можете продать 3-месячный фьючерсный контракт по 100 долларов за штуку. бочка. Если рыночная цена на нефть составляла 90 долларов за баррель на дату истечения срока, вы бы получили от покупателя контракта 10 долларов за баррель плюс рыночная цена (90 долларов) или 100 долларов за баррель. Если бы рыночная цена на нефть в конце контракта составляла 110 долларов, вам, напротив, пришлось бы заплатить покупателю контракта 10 долларов за баррель.Опять же, вы получите чистую прибыль в размере 100 долларов за баррель, 110 долларов на рынке минус 10 долларов, уплаченных контрагенту по контракту.

Чтобы гарантировать, что вы не откажетесь в последнем случае, не заплатив контрагенту 10 долларов за баррель, на фьючерсных биржах требуются маржинальные счета. Счета, на которых фьючерсный трейдер размещает денежные средства, равные разнице между стоимостью фьючерсного контракта и базового актива. . и другие гарантии. По мере расхождения контрактных и рыночных цен стимул к дефолту увеличивается, и биржи об этом знают.Поэтому они требуют, чтобы инвесторы разместили облигации или увеличили депозиты на своих маржинальных счетах, или они выплатят деньги на маржинальном счете контрагенту и закроют контракт.

«Остановись и подумай»

Может ли цена фьючерсного контракта быть ниже текущей рыночной цены? Если нет, то почему? Если да, то как?

Цены фьючерсных контрактов будут ниже текущих рыночных цен, если участники рынка ожидают более низких цен в будущем из-за дефляции, изменений относительных цен или изменений в условиях спроса или предложения.Холодная погода во Флориде, например, может привести к резкому росту фьючерсов на апельсиновый сок в ожидании поврежденного урожая (сокращение предложения), но неожиданно мягкая погода в климатически маргинальных рощах может иметь противоположный эффект. Точно так же ожидаемое завершение строительства нового НПЗ может вызвать снижение фьючерсов на бензин.

Основные выводы

• Покупатели и продавцы могут хеджировать или зафиксировать цену, которую они заплатят / получат за активы в будущем, заключив договор по цене сегодня.
• Такие контракты, называемые форвардными, являются дорогостоящими, неликвидными и подвержены высокому уровню риска неисполнения обязательств.
• Стандартизированные форвардные контракты, называемые фьючерсами, были разработаны биржами для уменьшения проблем, связанных с форвардными контрактами, и широко распространились по классам активов.

SWIFT представляет Entity Plus Directory в ответ на нормативную отчетность по сделкам с контрагентами | SWIFT

Сингапур, 13 октября 2015 г. — SWIFT объявляет о доступности Entity Plus Directory, предназначенного для помощи организациям в процессах управления данными организаций.Этот инструмент поможет обеспечить соблюдение ряда новых правил, которые требуют от финансовых учреждений сообщать о сделках с контрагентами, идентифицировать организации, рассчитывать подверженность рискам и делать перекрестные ссылки на данные. С помощью Entity Plus финансовые учреждения могут точно сопоставить несколько идентификаторов организации в режиме реального времени, такие как BIC, LEI, GIIN и MIC.

Национальные и международные нормативные требования к отчетности о транзакциях требуют точной идентификации контрагента, что делает большую потребность в точных и высококачественных идентификаторах организаций.Используя данные, которые обновляются в режиме реального времени с помощью Entity Plus, финансовые учреждения могут получить единообразное представление о юридических лицах, помогая решать проблемы, связанные с данными юридических лиц, в соответствии с такими нормативными актами, как EMIR, Dodd-Frank, FATCA, AIFMD, MiFID II и MiFIR.

Эрве Валентин, руководитель отдела справочных данных в SWIFT, говорит: «Многие нормативные акты, порожденные финансовым кризисом, уделяют большое внимание идентификации юридических лиц, что делает соблюдение нормативных требований к отчетности серьезной проблемой для финансовых учреждений.Внедрение SWIFTRef позволило нам предоставлять точные и исчерпывающие справочные данные нашему сообществу, а Entity Plus добавляет еще одно измерение, предоставляя детализированные детали, которые теперь требуются нашим клиентам для соблюдения новых правил ».

Entity Plus также позволяет финансовым учреждениям:

• Переводить различные коды транзакций в LEI или GIIN для нормативной отчетности
• Сопоставьте имена разных контрагентов, такие как юридические и торговые наименования, и их родительские и конечные родительские LEI
• Получите доступ к специальной группе, контролирующей точность данных в режиме реального времени, чтобы сопоставить новые коды LEI с существующими
• Согласование данных между Entity Plus и SWIFT KYC Registry для получения более подробной информации о соответствии
• Доступ к информации об иерархии и собственности для расчета риска контрагента

Публикация данных доступна в виде ежемесячного и ежедневного (2016 г.) файла в формате TXT или XML, который безопасно и автоматически загружается из SWIFT или доставляется напрямую через FileAct.

Для получения дополнительной информации о SWIFTRef посетите www.swift.com/SWIFTRef.

О SWIFTRef
SWIFTRef относится к уникальной службе справочных данных SWIFT. Независимо от того, являетесь ли вы финансовым учреждением, корпорацией, поставщиком данных или услуг, SWIFTRef предлагает вам единый источник всех справочных данных, необходимых для безупречного процесса платежей и точных нормативных отчетов. Если идентификация и проверка кодов BIC, IBAN, кодов национальных банков, постоянных инструкций по расчетам, маршрутной информации SEPA или других справочных данных вызывают у вас ежедневные трудности, узнайте здесь, как SWIFTRef все это решает.

О SWIFT
SWIFT — это кооператив, принадлежащий членам, который предоставляет коммуникационную платформу, продукты и услуги для подключения более 10 800 банковских организаций, институтов ценных бумаг и корпоративных клиентов в более чем 200 странах и территориях. SWIFT позволяет своим пользователям безопасно и надежно обмениваться автоматизированной стандартизированной финансовой информацией, тем самым снижая затраты, снижая операционный риск и устраняя операционную неэффективность.SWIFT также объединяет финансовое сообщество для совместной работы над формированием рыночной практики, определением стандартов и обсуждением вопросов, представляющих взаимный интерес.

Для получения дополнительной информации посетите www.swift.com или подпишитесь на нас в Twitter: @swiftcommunity и LinkedIn: SWIFT

Контакты:
Cognito
[email protected]
+44 (0) 20 7426 9400

Счетчик (группа) Интуитивно

Стивен Стрэндж, Fidessa

Первоначально опубликовано на TABB Forum

Давление со всех сторон вынуждает фирмы-покупатели по всему миру уделять все более пристальное внимание воздействию на контрагентов.Управляющие активами критически относятся к своим существующим процессам мониторинга и контроля рисков контрагента и часто находят их неадекватными. Как изменилась ситуация с контрагентами в отношении покупателей и что можно сделать, чтобы облегчить бремя?

Больше не хватает

Когда-то хорошего кредитного рейтинга было достаточно для подтверждения пригодности контрагента в качестве торгового партнера. Контрагенты управлялись с помощью простых списков «не торговать», которые доставлялись трейдерам в начале дня, и трейдеры соблюдали их вручную или с помощью базового программного обеспечения и собственных инструментов.

Времена, конечно, сильно изменились. Регулирующие органы теперь ожидают, что фирмы будут агрегировать риски своих контрагентов по классам активов и включать множество дополнительных холдингов, в которых контрагент каким-либо образом связан. Списки «не торговать» отслеживаются гораздо более внимательно и быстро обновляются по мере изменения условий.

Клиенты тоже более требовательны, так как каждый пытается снизить риск на постоянно нервном рынке. Привыкнув к точности и скорости автоматизированных отчетов, они больше не удовлетворяются созданными вручную отчетами на основе данных о транзакциях после торговли.Институциональные клиенты также с большей вероятностью будут иметь руководящие принципы по рискам контрагента, которые необходимо решать индивидуально — задача, которая быстро становится сложной, когда задействовано несколько клиентов.

Текущие системы не соответствуют требованиям

Большинство OMS и внутренних систем просто не подходят для работы. Агрегировать риск сейчас намного сложнее, когда конкретным контрагентом может быть любой (или все) из: эмитента ценной бумаги в фонде; косвенный эмитент ценной бумаги в составе индекса или ETF; или контрагентом по другой сделке в другой системе.Или контрагент может вызвать эффект подделки, если он потерпит неудачу и повлияет на аффилированные лица.

Расчет общей экспозиции еще сложнее. Заявки на невыполненные опционы могут использовать значения рыночной стоимости или дельта-корректировки, тогда как процентные свопы используют условные. Вычисление общей подверженности риску от невыполненных заказов в каждом классе активов с учетом механизмов хеджирования и взаимозачета с последующим объединением их в единую стоимость либо выходит за рамки возможностей большинства систем, либо занимает слишком много времени, чтобы быть осуществимым на предварительном этапе. -торговая основа.

Комплаенс-менеджеры и менеджеры по управлению рисками находятся в эпицентре этой новой битвы за преодоление сложностей с контрагентами. Списки «Не торговать» расширились и стали «не торговать с брокером X за актив Y, но актив Z в порядке». Некоторые фирмы идут еще дальше, устанавливая разные лимиты для брокеров на спотовую валюту, FWD и свопы. Списки должны обновляться много раз в день, поскольку рыночные условия и торговая активность меняют риски в реальном времени. Ограничения могут быть даже иерархическими, когда ограничения более высокого порядка заменяют более подробные ограничения для брокеров или активов, даже если эти ограничения более низкого порядка не были нарушены.

Пэчворк

У некоторых фирм дневные лимиты по-прежнему устанавливаются утром вручную. В течение дня каждую сделку необходимо рассчитывать вручную и вычитать из лимита. В другом месте операционная группа по окончании рабочего дня извлекает торговые данные из нескольких торговых систем в другую базу данных, выполняет серию запросов для проверки соблюдения торговых мандатов, а затем отправляет результаты группе управления рисками для управления.

Такое расширение и углубление сложных ручных систем явно неприемлемо.Фрагментированные процессы и системы по регионам, классам активов и приобретенным фирмам добавляют еще больше слоев, и все это является проклятием для достижения контроля, которого хотят фирмы и регулирующие органы и требуют клиенты.

Дополнительным источником разочарования для менеджеров по рискам и комплаенс-менеджменту является то, что фундаментальное требование для контроля и мониторинга торговой деятельности, то есть сами торговые данные, находится только в торговой системе. Мидл-офис часто не имеет надлежащего доступа к торговым данным и получает уведомление о нарушениях только постфактум, без подтверждающих данных, из систем, над которыми они не имеют контроля.

Существуют лучшие альтернативы

Есть некоторые рычаги, которые дальновидные управляющие активами начали использовать, чтобы защитить фирму и ее клиентов и облегчить бремя для бэк-офиса.

Во-первых, полномочия по принятию решений были переданы от торговых операций группе комплаенс или управления рисками. Эта независимая точка зрения дает высшему руководству независимый и целостный взгляд на риски контрагента и снимает это бремя с трейдеров.

Во-вторых, выбирается и поддерживается единая точка внедрения и мониторинга за счет отказа от ручных процессов в пользу автоматизации. Экономическая выгода от этого подкрепляется значительными улучшениями в отзывчивости и проверяемости. Дополнительные преимущества включают возможность упреждающего внедрения средств управления и быстрого реагирования на меняющиеся условия.

Очевидно, что решение требует технологии. При оценке доступных вариантов фирмы должны внимательно изучить возможности системы оценки контрагентов, которая должна обеспечивать гибкость для добавления и изменения правил, списков и расчетов в рабочее время.Расчет рисков должен быть сложным и агрегировать общую подверженность контрагенту с использованием всех различных показателей, основанных на классе активов, и включать соответствующие холдинги, выпущенные контрагентом.

Любая система должна будет беспрепятственно интегрироваться с системами управления заказами, используемыми во фронт-офисе, и предоставлять данные о транзакциях в мидл-офис для мониторинга и контроля. Он также должен учитывать в реальном времени влияние торговых поправок на подверженность рискам.

Таким образом, нарушения лимитов риска контрагента могут быть предотвращены до того, как они произойдут, и будет снято бремя с торгового, рискового, комплаенс-персонала и административного персонала.Дальновидные управляющие активами становятся «интуитивно понятными для всех». А это означает, что они не только лучше работают, но и позиционируют себя, чтобы расширить бизнес и сохранить свои конкурентные преимущества.