תמחור וגידור של חוזי הלוואה מבוזרים כאופציות
סיכום
מחקר זה מדמה חוזים של פרוטוקולי הלוואות מבוזרים כאופציות: הלווים פועלים כקוני אופציות והמַלווים כמוכרים, בעוד שיחס ההלוואה לשווי הביטחונות מסייע לקבוע את הפרמיה. המחקר משתמש בתורת התמחור ללא ארביטראז׳ כדי לנתח את שווי החוזה, ומדווח כי ללא חיכוכים בשוק או פער בין שיעורי ההלוואה והגיוס, הבחירה האופטימלית היא לעולם לא להיכנס לחוזה. לאחר מכן הניתוח משלב פערי ריבית ועלויות עסקה, תנאים שמשנים את בעיית התמחור והגידור המעשית.
המחברים מפתחים אלגוריתם של רשת עצבית עמוקה ללימוד אסטרטגיות בשווקים חיצוניים, המשכפלות את התשלומים של חוזי הלוואה, לרבות חוזים שאינם ממומשים באופן מיטבי. שכפול כזה עשוי לגדר את החשיפה של המלווים ויכול להשלים מנגנוני פירוק או להחליפם. המסגרת עשויה גם לזהות ארביטראז׳ סטטיסטי כאשר הגדרות יחס ההלוואה לשווי הביטחונות אינן מכוילות היטב או כאשר השווקים מתמחרים סיכון באופן שונה. המחברים מדווחים על ניסויי סימולציה באמצעות נתונים היסטוריים ותרחישים מדומים. התוצאות תומכות בגישה בתנאים שנבדקו, אך התיאור אינו כולל נתוני ביצועים או ראיות מפרוטוקולים פעילים, והגידורים שנלמדו עדיין תלויים בתנאי השוק, בעלויות ובאיכות המודל.
רעיונות מרכזיים
- המאמר מתייחס לחוזי הלוואה מבוזרים כאופציות, כאשר הלווים קונים והמַלווים מוכרים את החשיפה דמוית האופציה.
- יחס ההלוואה לשווי הביטחונות בתחילת החוזה קובע פרמיה שאפשר לנתח באמצעות תורת התמחור ללא ארביטראז׳.
- לפי המודל, ללא חיכוכים בשוק או פער בין שיעורי ההלוואה והגיוס, הכניסה לחוזה אינה אופטימלית.
- רשת עצבית עמוקה לומדת אסטרטגיות בשווקים חיצוניים לשכפול תשלומי החוזה ולגידור הסיכון של המלווים.
- הגדרות שגויות של יחס ההלוואה לשווי הביטחונות או הבדלים בתמחור סיכון בשווקים עשויים ליצור הזדמנויות לארביטראז׳ סטטיסטי.
תגיות
הטקסט המלא
# Pricing and hedging of decentralised lending contracts # Pricing and hedging of decentralised lending contracts We study the loan contracts offered by decentralised loan protocols (DLPs) through the lens of financial derivatives. DLPs, which effectively are clearinghouses, facilitate transactions between option buyers (i.e. borrowers) and option sellers (i.e. lenders). The loan-to-value at which the contract is initiated determines the option premium borrowers pay for entering the contract, and this can be deduced from the non-arbitrage pricing theory. We show that when there are no market frictions, and there is no spread between lending and borrowing rates, it is optimal to never enter the lending contract. Next, by accounting for the spread between rates and transactional costs, we develop a deep neural network-based algorithm for learning trading strategies on the external markets that allow us to replicate the payoff of the lending contracts that are not necessarily optimally exercised. This allows hedge the risk lenders carry by issuing options sold to the borrowers, which can complement (or even replace) the liquidations mechanism used to protect lenders' capital. Our approach can also be used to exploit (statistical) arbitrage opportunities that may arise when DLP allow users to enter lending contracts with loan-to-value, which is not appropriately calibrated to market conditions or/and when different markets price risk differently. We present thorough simulation experiments using historical data and simulations to validate our approach.
מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0
הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.