Derivados de precipitaciones: Desarrollo e implementación de un método de pricing

Abstract

Los derivados climáticos permiten cubrir el riesgo cuando los flujos tienen una fuerte correlación con alguna variable climática. A pesar del fuerte crecimiento que ha presentado el mercado en la última década, una dificultad que presenta este tipo de instrumentos es su valoración. El objetivo general de este trabajo es desarrollar un modelo estadístico de pricing de opciones climáticas sobre precipitaciones en la ciudad de Boston, para comparar luego con los precios de mercado. Para cumplir con esto, se investiga en primer lugar sobre los derivados climáticos y sus características, luego, el mercado de estos instrumentos y en tercer lugar se realiza una revisión de los métodos de valoración en la literatura financiera. Posteriormente se define las características de la opción eligiendo junio y diciembre para analizar y se valora mediante el método tradicional de simulaciones de Monte Carlo. Para esto se usan las distribuciones que presentan un mejor ajuste a la data y además las recomendadas por la literatura. En una segunda etapa se usa el nuevo método planteado, utilizando Splines o interpolaciones por trozos para describir la distribución de los datos. Este modelo no logra una buena predicción a la data, por lo que se incluye una modificación al método tradicional, un Monte Carlo truncado , donde se realizan ajustes de distribuciones sólo a una parte de los datos: sobre el strike en caso de opciones call y bajo el strike en caso de opciones put, que es donde se realizan los pagos. Esto con la idea de lograr un mejor ajuste a la data. Como resultado se obtiene que el modelo de Monte Carlo truncado logra un desempeño muy similar al Monte Carlo tradicional, pero debido a la simpleza y mayor robustez del segundo método, se concluye que éste es más recomendable. Las distribuciones que mejor desempeño tienen en la predicción son distribución Log-Normal para junio, recomendada por la literatura, y Weibull para diciembre. Se concluye que las distribuciones recomendadas por la literatura no son necesariamente las que logran un mejor ajuste. No hay ninguna distribución que sirva para todos los casos. Por último, se encuentra una correlación positiva entre la diferencia del precio de mercado y la predicción calculada, con la desviación estándar de los pagos de la opción. Además se llega a la conclusión que parte importante del precio del derivado es prima por riesgo, por lo que para valorar los derivados también es necesario encontrar un método para calcular este valor. Calibrando los precios calculados mediante Monte Carlo a los de mercado, se llega a una aproximación general de la prima por riesgo, que fluctúa entre un 15% y 35% de la desviación estándar de los pagos del derivado. Queda para trabajos futuros, donde se cuente con una mayor cantidad de datos, estimar de forma más exacta y rigurosa la prima por riesgo.