Aplikace simulací Monte Carlo v bankovnictví

Šimon Slanina

Bachelor's thesis

Application of Monte Carlo simulations in banking

Abstract:

Prudký rozvoj v oblasti informačních technologií umožňuje praktické využití sofistikovaných metod náročných na výpočetní výkon. Jednou z takových je metoda Monte Carlo, jež se opírá o vygenerování obrovského množství stochastických scénářů a dokáže efektivně řešit problémy nejen v oblastech fyziky a matematiky. Subjekty v bankovním sektoru jsou neustále vystavovány enormnímu množství různých rizik, například výskytu záporné úrokové míry. Na tato rizika je třeba brát zřetel, monitorovat, měřit a řídit je. I metoda Monte Carlo, použitelná v bankovnictví pro měření rizik, má slabiny, které je nutné brát v potaz, a vyžaduje pro svou aplikaci splnění určitých předpokladů. Je důležité správně aproximovat rozdělení pravděpodobnosti a vytvořit dostatečné množství náhodných scénářů, použít spolehlivý generátor náhodných čísel či zohlednit existenční a sekvenční závislosti vstupních dat. V praktické části práce jsem zanalyzoval vývoj sazby London Interbank Offered Rate s tříměsíční splatností vázané na americký dolar v letech 2000 až 2016 a pokusil se pomocí metody Monte Carlo předpovědět její vývoj budoucí. Došel jsem k závěru, že metodu je vhodné používat pro předpověď v kratších časových horizontech, neboť v delších poskytuje na všech hladinách pravděpodobnosti výrazně širší intervaly hodnot, kterých může sazba nabýt. Prostřednictvím stress testu jsem dále zjistil, že mnou uplatněná metoda ve výsledných prognózách příliš nezohledňuje výjimečné krátkodobé šoky. Ani metoda Monte Carlo ani předpověď serveru TRADING ECONOMICS nepředvídají v horizontu končícím rokem 2020 propad sazby LIBOR USD 3M do záporných čísel.

Abstract:

A vigorous advancement in the field of information technologies allows practical use of sophisticated, computing power consuming methods. One of these is the Monte Carlo simulations method, which relies on generating an immense number of stochastic scenarios and can effectively solve problems in areas such as physics or mathematics. Entities in the banking sector are constantly exposed to many kinds of risks, for instance the occurrence of negative interest rates. These risks need to be taken into account, monitored, measured and managed. Even the Monte Carlo method, usable in banking for risk measurement, has its weaknesses that need to be considered, and requires certain conditions to be met. It is crucial to correctly approximate the probability distribution and to create a sufficient number of random scenarios, to use a reliable random number generator and to bear in mind any possible sequential dependencies amongst the input data. In the practical part of this work, I analyzed the development of the London Interbank Offered Rate with a three-month maturity based on the US dollar during the years 2000 to 2016 and, using the Monte Carlo method, I tried to predict its future development as well. I came to the conclusion that the method should be used for forecasting in shorter time horizons, considering it provides significantly wider ranges of the rate's possible values at all probability levels while forecasting for longer time horizons. Via stress test, I also found that the method I applied doesn't really reflect rare short-term shocks in the resulting predictions. Neither the Monte Carlo method nor the TRADING ECONOMICS website anticipate the LIBOR USD 3M rate to fall below zero during the time horizon ending in 2020.

Keywords

negativní úrokové míry, nejistota, pravděpodobnost, Monte Carlo simulace, bankovní rizika, London Interbank Offered Rate, LIBOR skandál

Keywords

uncertainty, London Interbank Offered Rate, Monte Carlo simulations, negative interest rates, LIBOR scandal, probability, banking risks

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 1. 12. 2016

Thesis defence

• Date of defence: 23. 6. 2017
• Supervisor: Petr Teplý
• Reader: Milan Fičura

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bachelor programme / field:
Finance a účetnictví / Bankovnictví a pojišťovnictví