09. A step by step guide for foreign exchange exposure assessment and FX forecast (1st part)
Preber si túto prednášku so svojou AI
Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.
Zhrnutie prednášky
Prednáška ukazuje postup hodnotenia devízovej expozície na príklade firmy vyrábajúcej rakety, ktorá nakupuje motory Merlin v amerických dolároch, takže ju ohrozuje zmena výmenného kurzu. Najprv treba určiť významnosť expozície, potom preferovaný smer kurzu a prípadne ju vykryť dolárovými príjmami. Ak sa expozícia nedá neutralizovať, potrebná je predpoveď kurzu a pri konflikte s preferovaným smerom aj zabezpečenie, napríklad futures. Prednášajúci porovnáva prístupy podľa toho, či je trh efektívny: pri efektívnom trhu stačí prognóza z vlastných dát kurzu (Excel, simulácie), inak treba pridať makroekonomické premenné, ako úrokový paritu a rozdiely v inflácii. Vysvetľuje hypotézu efektívneho trhu ako náhodnú prechádzku s autoregresnou pamäťou a šokom a upozorňuje, že reálne dáta majú hrubé chvosty a dlhšiu pamäť, najmä v kríze.
- - Devízová expozícia vzniká pri nákupe motorov Merlin v USD, približne 20 mil. USD na motor.
- - Postup: určiť významnosť expozície, preferovaný smer kurzu, možnosť prirodzeného vykrytia a až potom prognózu.
- - Ak prognóza kurzu odporuje preferovanému smeru, treba zvážiť zabezpečenie, napr. futures kontrakty.
- - Efektívny trh sa správa ako náhodná prechádzka: dnešná hodnota závisí od včerajšej plus náhodný šok s normálnym rozdelením.
- - Reálne trhy porušujú efektívnosť: hrubé chvosty, pamäť až desiatky dní a silnejšia autokorelácia v krízach.
- - Pri neefektívnom trhu sa do modelu pridávajú makropremenné, napr. parita úrokových mier a rozdiely v inflácii.
- - Hypotézu efektívneho trhu v základe sformuloval Louis Bachelier pred vyše storočím a stojí na nej klasické corporate finance.
Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.
nechodím na prednášky