Transcript Determinazione del Credit and Debt Valuation Adjustment

Determinazione del Credit and Debt Valuation
Adjustment (CVA/DVA)
Paolo Raviola1 , Pier Giuseppe Giribone1 , Simone Ligato1
CARIGE - Amministrazione Finanza (Middle-Office) - Genova, Italia
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1 Banca
Abstract
Il comitato di Basilea ha imposto alle Banche accurate e puntuali misure di controllo e monitoraggio dei rischi, volte a rafforzare
la capacit`a di assorbire shock derivanti da tensioni finanziarie e ridurre, nel contempo, il rischio di contagio dal settore finanziario
all’economia reale.
Inoltre e` stato anche introdotto, per mitigare il rischio di controparte, il concetto di CVA e DVA, ovvero la rettifica delle valutazioni
degli asset finanziari, nell’ottica di potenziali perdite future dovute al default di una controparte (CVA), ma anche del proprio
(DVA).
La necessit`a di valutare molteplici scenari ipotetici e lontani nel tempo, ha comportato la proiezione nel futuro di numerosi dati
finanziari attraverso idonei modelli di simulazione stocastici basati sulla tecnica Monte Carlo.
Matlab in questa attivit`a si e` rivelata una componente essenziale per lo sviluppo di motori incentrati sull’integrazione di equazioni
differenziali stocastiche (SDE), che interpretano le dinamiche maggiormente idonee a descrivere l’evoluzione nel tempo degli
asset finanziari (ad esempio: Rendleman-Bartter, Ho-Lee, Hull-White, Brace-Gatarek-Musiela, Black-Scholes models).
Illustreremo l’esperienza maturata nell’ambito della valutazione dei Derivati OTC, l’architettura, le soluzioni tecnologiche e i
processi stocastici adottati.
Note sui Relatori
Paolo Raviola : Project e Product Manager presso Banca Carige, svolge da circa venti anni attivit`a presso la Divisione Finanza
dell’Istituto.
Pier Giuseppe Giribone: Ingegnere Gestionale e Ph.D. in Ingegneria Matematica e Simulazione. Svolge la sua attivit`a di ricerca
e sviluppo presso l’Amministrazione Finanza di Banca CARIGE da 5 anni. Collaboratore di ricerca dell’Universit`a di Genova
(Facolt`a di Ingegneria e Dipartimento di Matematica).
Simone Ligato: Analista finanziario Senior presso la Divisione Finanza dell’Istituto.
Key words: Credit Value Adjustment (CVA), Debt Value Adjustment (DVA), Full fair value, Monte Carlo Simulation, Discounted
Expected Exposure (EE), Matlab
R EFERENCES
[1] J. Gregory - Counterparty credit risk and credit value adjustment, a continuing challenge for global financial markets - Wiley finance, second edition
(2012)
[2] C. Kenyon, R. Stamm - Discounting, Libor, CVA and Funding Interest Rate and Credit Pricing - Palgrave Macmillan, Applied Quantitative Finance
(2012)
[3] D. Brigo, F. Mercurio - Interest Rate Models: Theory and Practice with Smile, Inflation and Credit - Springer (2006)
[4] J. C. Hull - Options, Futures and other derivatives, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ (2012)
[5] J. Hull, A. White - Numerical Procedures for Implementing Term Structure Models I: Single-Factor Models - The Journal of Derivatives (1994)
[6] P. Glasserman - Monte Carlo Methods in Financial Engineering - Springer (2003)
[7] H. T. Huynh, V. S. Lai, I. Soumar`e - Stochastic simulation and applications in finance with Matlab programs - Wiley Finance (2008)
[8] P.G. Giribone - Studio ed Implementazione della tecnica MSPE per un controllo affidabile della convergenza nei modelli stocastici per il pricing di opzioni
- Ph.D Thesis - Relatore: Prof. Ing. R. Mosca (2012)
[9] R. Mosca, L. Cassettari, P. G. Giribone - Reliable Control of Convergence in Monte Carlo Pricing Methods for Options based on MSPE Technique
WSEAS International Conference on Mathematics and Computers in Business and Economics - MCBE’12 Conference Proceedings (2012)
[10] P. G. Giribone, S. Ligato - Metodologie per migliorare la velocit`a di convergenza nei simulatori Monte Carlo: Analisi delle tecniche ed implementazione
in un framework di pricing - AIFIRM Magazine, Associazione Italiana Financial Industry Risk Managers (2013)
[11] Middle Office CARIGE - Manuale di installazione ed utilizzo delle librerie di MATFIN 1.2 (2014)
[12] E. G. Haug - The complete guide to option pricing formulas, McGraw-Hill, New Jork, USA (2007)
[13] P. G. Giribone, S. Ventura - Studio della convergenza dei modelli di pricing discreti multinomiali azionari: teoria e applicazioni con tecniche di controllo
dellerrore AIFIRM Magazine - Associazione Italiana Financial Industry Risk Managers (2011)
[14] D. C. Liu, J. Nocedal - On the limited memory BFGS method for large scale optimization, Mathematical Programming, 45, 1-3 (1989)
[15] J.C. Lagarias, J. A. Reeds, M. H. Wright, and P. E. Wright - Convergence Properties of the Nelder-Mead Simplex Method in Low Dimensions, SIAM
Journalof Optimization, Vol. 9 Number 1, pp. 112-147 (1998)
[16] A. Brace, D. Gatarek, M. Musiela - The Market Model of Interest Rate Dynamics, Mathematical Finance, 7(2), 127-154 (1997)
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[17] P. Raviola, S. Ligato, P. G. Giribone - Carige Bank integrates a MATLAB based valuation library with its enterprise pricing and risk platform - Case
Study - MathWorks User-Story Journal. (2013)
[18] A. J. G. Cairns - Interest Rate Models: An Introduction, Princeton University Press (2004)