Mô hình SABR (Stochastic Alpha Beta Rho) là một công cụ mạnh mẽ để định giá các sản phẩm phái sinh lãi suất. Tuy nhiên, việc hiệu chỉnh mô hình này để khớp với dữ liệu thị trường có thể gặp nhiều thách thức. Bài viết này sẽ khám phá một câu hỏi quan trọng: liệu có nên **hiệu chỉnh forward** như một tham số để cải thiện độ khớp của mô hình SABR với dữ liệu thị trường hay không? Chúng ta sẽ xem xét các hệ quả tiềm ẩn và những điều cần cân nhắc khi thực hiện phương pháp này.
Trong mô hình SABR, forward thường được coi là một đầu vào (input) chứ không phải là một tham số (parameter). Tuy nhiên, trong thực tế, việc điều chỉnh forward có thể giúp mô hình khớp với dữ liệu thị trường tốt hơn, đặc biệt là khi thị trường có hình dạng volatility smile không điển hình.
Câu hỏi đặt ra là: điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta **hiệu chỉnh forward** để tạo ra sự khớp tốt hơn? Liệu điều này có gây ra những ảnh hưởng không mong muốn đến các chỉ số rủi ro như delta, vega, và các thước đo khác hay không?
Một quan điểm cho rằng việc **hiệu chỉnh forward** giống như việc "đo chiều cao của ai đó bằng cách yêu cầu họ quỳ xuống vì thước đo của bạn quá ngắn". Nói cách khác, bạn đang thay đổi những gì bạn đang cố gắng mô hình hóa.
Các tham số của mô hình (alpha, beta, rho, nu) là các biến số được nhập vào mô hình. Forward, ATM vol, skew,... là những quan sát thị trường mà bạn đang cố gắng hiệu chỉnh mô hình của mình để khớp với.
Việc thay đổi forward sẽ thay đổi những gì bạn đang cố gắng mô hình hóa. Điều này có thể dẫn đến những sai lệch trong việc định giá và quản lý rủi ro.
Mô hình SABR thông thường tạo ra một hình parabol xung quanh forward. Nếu thị trường có forward không gần với strike của volatility thấp nhất, liệu có hợp lý khi điều chỉnh forward để tạo ra sự khớp tốt hơn không?
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng hình dạng volatility smile của thị trường có thể không phải lúc nào cũng tuân theo hình parabol. Mô hình SABR có thể khớp tốt với dữ liệu thị trường ngay cả khi không điều chỉnh forward.
Việc **hiệu chỉnh forward** trong mô hình SABR có thể cải thiện độ khớp của mô hình với dữ liệu thị trường trong một số trường hợp nhất định. Tuy nhiên, cần cân nhắc kỹ lưỡng các hệ quả tiềm ẩn và đảm bảo rằng việc điều chỉnh này không làm sai lệch kết quả định giá và quản lý rủi ro.
Thay vì chỉ tập trung vào việc **hiệu chỉnh forward**, hãy xem xét các phương pháp hiệu chỉnh khác hoặc sử dụng các mô hình phức tạp hơn có thể mô tả chính xác hơn hình dạng volatility smile của thị trường.
Bài viết liên quan