Nichtlineare Bewertung von Derivaten mit Kredit-, Sicherheiten- und Finanzierungskosten

Zusammenfassung

Das Dokument stellt einen risikoneutralen Ansatz zur Bewertung von Derivaten vor, bei dem Sicherheitenbedingungen, das Kreditrisiko der Gegenpartei und Finanzierungskosten die Zahlungsströme beeinflussen. Es berücksichtigt Kredit-, Debit-, Liquiditäts- und Finanzierungsanpassungen und erklärt, dass asymmetrische Finanzierungsbedingungen und Regeln für die Abwicklung bei Ausfall zu einer rekursiven und nichtlinearen Preisbildung führen können. Da sich gängige Anpassungen wie CVA und FVA überschneiden können, kann ihre bloße Addition Risiken doppelt zählen. Die Autoren führen eine Nichtlinearitätsanpassung ein, um dieses Problem zu behandeln.

Die Bewertung wird als rückwärts gerichtete stochastische Differentialgleichung oder semilineare partielle Differentialgleichung ausgedrückt und anschließend in iterative Gleichungen umformuliert, die sich für Least-Squares-Monte-Carlo eignen. Eine Fallstudie zu einer verallgemeinerten Black-Scholes-Option zeigt, dass das Finanzierungsrisiko die Preise erheblich beeinflussen kann und eine doppelte Risikozählung relevant ist. Der Artikel behandelt außerdem zentrales Clearing, Margin-Regelungen und allgemeinere Auswirkungen nichtlinearer Preisbildung. Die numerischen Belege stammen aus einer Fallstudie. Das Dokument belegt daher keine allgemeingültigen Preiseffekte für alle Produkte oder Marktkonventionen.

Kernaussagen

• Sicherheiten, Kreditrisiko der Gegenpartei und Finanzierungskosten können Zahlungsströme und Bewertung von Derivaten verändern.
• Asymmetrische Finanzierungs- und Abwicklungsbedingungen können die bilaterale Preisbildung nichtlinear und rekursiv machen.
• CVA und FVA sind im Allgemeinen keine unabhängigen additiven Anpassungen; dadurch besteht das Risiko einer doppelten Risikozählung.
• Die Bewertungsgleichungen lassen sich iterativ mit Least-Squares-Monte-Carlo lösen.
• Eine Fallstudie zu einer verallgemeinerten Black-Scholes-Option zeigt erhebliche Finanzierungseffekte und hebt die doppelte Risikozählung hervor.

Schlagwörter

# Nonlinear Valuation under Collateral, Credit Risk and Funding Costs: A Numerical Case Study Extending Black-Scholes


# Nonlinear Valuation under Collateral, Credit Risk and Funding Costs: A Numerical Case Study Extending Black-Scholes









We develop an arbitrage-free framework for consistent valuation of derivative trades with collateralization, counterparty credit gap risk, and funding costs, following the approach first proposed by Pallavicini and co-authors in 2011. Based on the risk-neutral pricing principle, we derive a general pricing equation where Credit, Debit, Liquidity and Funding Valuation Adjustments (CVA, DVA, LVA and FVA) are introduced by simply modifying the payout cash-flows of the deal. Funding costs and specific close-out procedures at default break the bilateral nature of the deal price and render the valuation problem a non-linear and recursive one. CVA and FVA are in general not really additive adjustments, and the risk for double counting is concrete. We introduce a new adjustment, called a Non-linearity Valuation Adjustment (NVA), to address double-counting. The theoretical risk free rate disappears from our final equations. The framework can be tailored also to CCP trading under initial and variation margins, as explained in detail in Brigo and Pallavicini (2014). In particular, we allow for asymmetric collateral and funding rates, replacement close-out and re-hypothecation. The valuation equation takes the form of a backward stochastic differential equation or semi-linear partial differential equation, and can be cast as a set of iterative equations that can be solved by least-squares Monte Carlo. We propose such a simulation algorithm in a case study involving a generalization of the benchmark model of Black and Scholes for option pricing. Our numerical results confirm that funding risk has a non-trivial impact on the deal price, and that double counting matters too. We conclude the article with an analysis of large scale implications of non-linearity of the pricing equations.

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