Mierzenie ryzyka stóp procentowych: przypadek rynku międzybankowego w Polsce

W artykule przedstawiony został przykład zastosowania różnych podejść do pomiaru ryzyka stóp procentowych. Analizy empiryczne zaprezentowane w artykule przeprowadzono z wykorzystaniem danych z polskiego rynku międzybankowego za okres od 5 września 2000 roku do 19 listopada 2010 roku. Zaprezentowano narzędzia pomiaru ryzyka stóp procentowych, bazujące na wartościach wektorów własnych odpowiadających poszczególnym głównym składowym. Miary te, poprzez nadanie stosownej interpretacji ekonomicznej poszczególnych głównych składowych, mogą mieć także zastosowanie w analizie wrażliwości portfela instrumentów dłużnych na określone ruchy krzywej terminowej stóp procentowych. W artykule omówiono także kwestię odpowiedniego doboru oraz możliwego wpływu zakresu wykorzystywanych danych rynkowych na wartości oraz stabilność oszacowań wektorów własnych uzyskiwanych z użyciem analizy głównych składowych. W celu sprawdzenia efektywności pomiaru ryzyka stopy procentowej z wykorzystaniem analizy głównych składowych dokonano pomiaru skuteczności trzech różnych strategii zabezpieczających, pierwszej utworzonej na podstawie wskazań miar wrażliwości analizowanego portfela na zmiany poszczególnych głównych składowych, drugiej bazującej na miarach duracji efektywnej, wypukłości efektywnej oraz BPV oraz przy założeniu braku zabezpieczenia. Uzyskane wyniki nie wykazały znaczących różnic w stopniu zabezpieczenia portfela w przypadku strategii zabezpieczających wykorzystujących główne składowe oraz miary duracji efektywnej, wypukłości efektywnej oraz BPV.

The article presents an example of the application of different approaches to the measurement of interest rate risk. Empirical analysis described in the article was carried out using data from the Polish interbank market for the period from September 5th, 2000 to November 19th, 2010. Interest rate risk measurement techniques using principal component analysis (PCA) are presented in the article. These techniques, by giving appropriate economic interpretation of each principal component, can also be used in the sensitivity analysis of the portfolio of debt securities to specific interest rate curve movements. The article also discusses the issue of the appropriate selection of scope and range of market data used in the analysis and its possible impact on values and stability of eigenvectors obtained using PCA. Three different hedging strategies were tested in order to check the effectiveness of interest rate risk measurement using PCA, the first based on PCA, the other based on the measures of effective duration, effective convexity, and BPV, the last considered strategy assumed no hedging at all. The results showed no significant differences in the degree of portfolio value protection in case of hedging strategy using PCA and the one based on the measures of effective duration, effective convexity, and BPV.