除非另有说明,否则本报告中的发现,分析和建议基于公开可用的信息和商业报告。本报告中的某些陈述可能是对未来期望和其他前瞻性陈述的陈述,这些陈述基于thema咨询小组(thema)其当前的观点,建模和假设,并涉及已知的,未知的风险和不确定性,这些风险和不确定性可能导致实际结果,绩效或事件与此类陈述中所表达或暗示的绩效或事件有所不同。Thema对客户提供的公共信息或信息引起的任何遗漏或错误陈述不承担任何责任。根据本报告采取的每项诉讼都有自身的风险。客户保留根据与本报告相关的参与或合同所规定的条款和条件在其操作中使用本报告中使用信息的权利。Thema对本报告或任何第三方遭受的任何损失或任何报告草案(用于违反我们与客户介入的规定)的任何损失不承担任何责任。Thema明确不承担任何第三方的责任。thea不对本报告的任何第三方做出任何陈述或保证(明示或暗示)。向公众发布本报告的任何释放均不得构成任何第三方依靠本文件的许可,放弃或同意。
∗ 本文是 Julien Martin 和 Isabelle Mejean 所著《计价货币、公司规模和对冲》的大幅修订版。我们感谢编辑 Kenneth West 和两位匿名评论员提出的建设性意见,这些意见帮助我们改进了手稿。我们感谢 Edouard Challe、Lionel Fontagné、Denis Gromb、Philippe Martin、Mathieu Parenti、Cédric Tille 和 Walter Steingress 提出的有益建议,以及法国银行研讨会的参与者。我们还要感谢 Tommaso Aquilante 对数据的帮助。 Julien Martin 感谢 FRQSC 拨款 2015-NP-182781、Investissements d'Avenir(ANR-11- IDEX-0003/Labex Ecodec/ANR-11- LABX-0047)的 Victor Lyonnet 以及欧盟“地平线 2020”研究与创新计划(拨款协议编号 714597)下欧洲研究委员会 (ERC) 的 Isabelle Mejean 的资金支持。
摘要机器学习到财务领域的应用已成为主题讨论的主题。,预计深度学习将显着推进对冲和校准的技术。由于这两种技术在金融工程和数学金融中起着核心作用,因此对他们的应用吸引了从业人员和研究人员的关注。深度套期保值,将深度学习应用于对冲,预计将有可能分析交易成本等因素如何影响对冲策略。由于由于计算成本而难以对这些因素的影响进行数量评估,因此深度对冲不仅为衍生品的精炼和自动化对冲操作提供了可能性,而且为风险管理中的更广泛应用提供了可能性。深度校准将深入学习用于校准,有望进行参数优化计算,这是衍生品定价和风险管理中必不可少的过程,更快,更稳定。本文概述了现有文献,并从实际和学术角度提出了未来的研究方向。具体来说,本文展示了深度学习对现有理论框架和财务上的实际动机的影响,并确定了深度学习可以带来的潜在发展以及实践挑战。关键字:金融工程;数学金融;衍生物;对冲校准;数值优化
锁定 – 锁定借款人的贷款需要反映准确及时的定价。一旦发出利率锁定承诺,应立即更新渠道,通常通过贷款发放软件 (LOS) 集成(例如我们在 MCT 提供的集成),贷款文件特征的准确性对于确定适当的对冲至关重要。 覆盖率 – 必须根据市场变化和抵押贷款渠道的变化不断审查和更新活跃的对冲头寸。覆盖率基于多种因素,最明显的是拉动率和公司整体期望的对冲比率。对冲软件可以帮助您在执行交易之前模拟您的最终头寸,或者您的对冲顾问可以负责代表您执行交易。 最佳执行 – 最大化利润和保护保证金是任何二级营销经理的目标。强大的最佳执行分析可帮助您根据目标选择最佳交付方式和投资者目的地。简而言之,为每件产品找到最佳出路。 按市价报告 – 报告对于监控渠道变化和有效跟踪盈利能力都至关重要。对于所有权部门和二级部门来说,获得强大的每日报告堆栈至关重要。每天晚上,发起人都会将管道和相应的 TBA 交易头寸标记到市场上。这种实时和每日报告支持透明度和优化。
爱尔兰的电力在综合单一电力市场(“I-SEM”)上买卖。发电实体(发电和输电公司)和供应商(向家庭和企业销售电力的公司)通过 I-SEM 市场(日前市场、日内市场、远期市场和容量市场)购买/出售电力。I-SEM 还使市场参与者能够使用远期市场(由 I-SEM 定义)中的差价合约(“CfD”)对冲其电价风险。定向合约是一种 CfD,由 ESB 作为交易对手提供,使能源公司能够对冲未来购买/出售能源的价格(或其组成部分)。I-SEM 中提供的定向合约(“DC”)的定价方法、定价公式和数量由监管机构(“RA”)决定,即北爱尔兰公用事业监管局(“NIAUR”)和能源监管委员会(“CER”)。定向合约下的每笔交易都包含双向差价合约和欧式商品看涨期权,以对冲容量市场可靠性期权风险。目前提供的定向合约期限最长为四个季度。
投资者对解决与生物多样性损失有关的投资组合风险的越来越感兴趣,这可能是由于持有参与土地利用变化的公司中的股票。这些活动导致了运营和供应链中断,声誉损害和系统性风险。拥有全球总GDP中等或高度依赖自然的一半,有2个组织,例如负责投资的原则(PRI)3和关于自然相关的财务披露工作组(TNFD),最近为公司和投资者发布了建议将自然纳入他们的决策过程。基于这些计划的建立,本报告借鉴了相关的环境,社会和治理(ESG)数据点的选择,以支持一项投资论文,以减轻与土地使用和生物多样性有关的风险(图2)。根据我们争议的研究团队,纸与林业,石油和天然气生产商,工业集团和公用事业的数据,是直接参与与土地使用和生物多样性有关的事件的最大公司的行业之一。汽车,食品零售商,纺织品和服装以及家用产品公司最常通过其供应链参与其中。应用我们对材料ESG问题(MEI)土地使用和生物多样性的总量度 - 供应链评估公司的敞口和对问题的管理,我们将食品确定为面临该问题最高风险的行业。该行业由于对棕榈油,大豆,牛,可可和咖啡等商品的依赖而高度暴露。
对这个问题的认识越来越多。,每个保险公司都有责任根据其业务模型分析气候风险,并制定与此分析保持一致的策略。危机强调了保险公司确定减少3范围温室气体排放的优先级,这主要与其投资相关。在预期强制性的可持续披露时,保险公司必须在图23所示的范围1、2和3之间确定和不同,并特别强调将资产管理与保险相关的排放区域区分开来。解决这两种类型对于达到碳中立至关重要,尽管促进的排放量对保险公司的相关性较小。
4.6.9 Portfolio hedging ...................................................................................................... 162 4.6.9.1 Fair value portfolio hedges ............................................................................... 162 4.6.9.1.1 Portfolio layer (formerly last-of-layer) hedges and other considerations (updated September 2023) .............................................. 165 4.6.9.2 Cash flow portfolio hedges (updated July 2024) ............................................... 165 4.6.10 Firm commitments that contain a foreign-currency-denominated fixed price ................ 168 4.6.11 Other exclusions ....................................................................................................... 169 4.7 Preexisting hedging relationships under ASC 815 ................................................................ 171 4.8 Hedge effectiveness ........................................................................................................... 171 4.8.1 What is 'highly effective'?.......................................................................................... 172 4.8.1.1 Over what period does the hedge have to be highly effective?