KIS 자산평가 - Beyond Pricing
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채권멀티팩터
채권의 수익/위험의 원천 개념 변화에 따른 발전된 분석 방법론
기존 : 섹터/만기의 수익/위험을 분석하는 방식 → 금리구조의 변화, 등급별 Spread의 변화에 초점을 두고 분석
Key Rate Duration 활용
금리의 평행이동 뿐 아니라 장단기 Spread의 변동, 곡률 및 특정 구간의 변동 등 모든 금리구조의 움직임에 따른 가격변화 측정 가능
다양한 포트폴리오 분석에 일관성을 부여
- 각 종목별 분해결과를 합산하는 Bottom Up방식으로 분석
- 다양한 포트폴리오 분석에 일관성을 부여
채권지수와 포트폴리오의 간편한 비교
- 채권지수도 종목별 합산을 통해 하나의 채권 종목과 같이 해석 가능
- 포트폴리오와 지수간의 비교 간편화 실현
활용
종목 및 포트폴리오의 Style 분석
- 포트폴리오와 채권지수간 Factor Exposure를 비교
- 운용 스타일의 차이 확인 기능
포트폴리오 위험관리
- Factor별 기여도(Factor Return)의 변동성을 계산
- 채권지수 대비 포트폴리오의 초과수익 변동성 예상 (Ex-ante Risk)
- 초과수익에 대한 예상 분포로 포트폴리오 성과 위험 관리
- 초과수익의 변동성을 Factor별로 분해, 향후 위험의 원천을 분석함으로써 사전위험 관리
포트폴리오 성과평가
- 운용기간 중의 수익을 각 Factor별로 분해함으로써 성과의 원천 분석
- 기존 성과평가
- 채권/만기구분이 주된 분석 구조
- 실제 운용 의사결정 과정(Curve Betting)과 괴리 존재
- 수익에 영향을 주는 각 요인에 대한 상세 성과분해를 통해 실제 운용과 성과분석간 실질적 비교 가능
Reporting 및 최적화 포트폴리오 구성
- Factor를 기반으로 스타일, 성과, 위험의 전 과정을 일관성 있게 분석
- 객관적이며 합리적인 채권운용에 대한 보고서의 작성 가능
- Front Office에서 실제 운용 의사결정에 따라 목표 Factor를 강화하거나 제약하는 최적화된 포트폴리오 구성 및 적용 가능
변동성 곡면
- 시장에서 ELS/DLS운용 시 가격에 가장 큰 영향을 미치는 변수 중 하나
- 이전에는 단일 값으로써 변동성을 추정하여 사용하였으나 이것이 대상 옵션류의 행사가격 수준에 따라 단일 값과의 차이를 나타내어 이것을 보완한 행사가격 수준에 따른 변동성인 ‘변동성 미소’(Volatility Smile)를 사용
- 하지만 이것도 만기에 따라 수준의 차이가 관찰되어 좀 더 정교하게 묘사되는 변동성 곡면을 추정하여 사용
- 2005년 : 기관투자자의 운용프로세스 반영 시스템으로 발전
- 2018년 : Web 기반 사용자 편리성 강화 및 확장 가능한 다양한 플랫폼으로 고객에게 보다 다양한 서비스를 제공 노력
- 변동성 곡면을 이용하여 ELS/DLS평가 시 좀더 정교한 가치평가 가능
- 운용에서의 괴리도 줄게 되어 불필요한 운용 리스크 감소
변동성 곡면 모델
당사는 SABR모델과 Log-Normal Mixture모델을 병행하여 사용
SABR모델
- 기초자산의 미래 Forward값과 변동성을 모델링하는 모델
- 적은 데이터로부터 원활히 추정이 가능
Log-Normal Mixture모델
- 여러 개의 Log-Normal의 혼합 형태로 기초자산과 변동성을 모델링하는 모델
- 변동성 곡면에 대하여 좀더 정교한 표현이 가능
당사는 두 모델을 모두 사용, 시장에서 통용될 수 있는 변동성 곡면 모형을 제공
변동성 적용 평가비교
예) SPX 2018-07-30 1년 만기 옵션의 예
변동성
평가결과 (옵션의 가치)
- 단일 변동성의 경우 내재 변동성으로 계산된 옵션의 가치와 큰 이격이 발생
- 내재 변동성으로 계산한 옵션의 가치라 하더라도 행사가격이 상승함에 따라 가치평가가 불안정
- KISP 변동성(변동성 곡면) 으로 계산한 가치가 두 변동성에 비해 정교함 향상
- 변동성 곡면 적용으로 옵션의 복잡한 형태인 ELS와 DLS의 가치평가 정교화 가능
