Фьючерсы на погоду.

На мировых биржах уже очень давно торгуются бездокументарные ценные бумаги, индексы и прочие инструменты, степень «вещественности» их определяется лишь нашим сознанием того, что за ними стоят материальные вещи. А ведь на самом деле это всего лишь записи на счетах (как в первом случае) или совокупный показатель «собранный» из цен различных инструментов. На этой зыбкой почве возникли «надстройки» в виде производных инструментов на эти активы. Хотя они и являются инструментами «абстрактными», они имеют под собой вполне практический смысл, конечно при условии достаточной их ликвидности.

Мировые биржи, будучи оснащенными производными на все основные традиционные базовые активы (товары, валюта, акции и фондовые индексы, процентные инструменты и процентные ставки), ищут пути развития и пробуют двигаться в направлении, на первый взгляд, несуществующих но вполне экономически «понятных» активов.

В любой стране мира весьма существенное влияние на экономические, да и политические, процессы оказывает погода. Все происходящие в природе процессы, от урожая сельскохозяйственных культур до стихийных бедствий, находят отражение в экономике и в частности влияют на цены товаров. Следствием изменения этих цен является изменение биржевых котировок весьма различных, по своей природе, финансовых инструментов. Было бы достаточно логично ввести некий новый инструмент торговли, который проецировал бы изменение погоды, в том или ином регионе Земли, на цену.

Встает вопрос, ответ на который и определит востребованность контракта – а насколько велико влияние погодных факторов на экономику страны. По сообщениям Министерства торговли США (US Department of Commerce), погода влияет на области деятельности, представленные в американской экономике 1 триллионом долларов США, при объеме ВНП в 9 триллионов долларов. Следовательно можно утверждать, что влияние на погоды на экономику очень высоко. Да и практически любой бизнес имеет сезонный характер, что отражается на стоимости его акций и других бумаг на бирже.

В виду вышеизложенного можно утверждать, что контракты на погоду имеют полное право на существование. Немного другой вопрос состоит в том, насколько рынок контрактов на погоду будет ликвиден.

Рассмотрим как же устроены «контракты на погоду». Для этого ответим на ряд важных вопросов. Что в контрактах понимается под «погодой», в каком регионе, в какой момент? Какие данные считаются достоверными? Как формулируются условия контракта? И, конечно же, как определять его цену в денежных единицах?

Обо всем по порядку.

Рассмотрим договоренности, на текущий момент.

Стандартные индексы.

«Индекс обогрева» HDD (Heating Degree Days — можно перевести как «градусо-дни обогрева») и «индекс охлаждения» CDD (Cooling Degree Days). Планируется введение индексов на другие параметры погоды: количество осадков (rainfall или precipitation), количество выпавшего снега и его толщина (snowfall и snow depth), относительная влажность (relative humidity), скорость ветра и степень его холодности (wind speed и wind chill).

«Погода»

Ежедневно с полуночи до полуночи на указанной метеорологической станции определяется максимальная и минимальная температура, которая потом усредняется. Погода в день i определяется как среднее арифметическое между минимальной и максимальной температурой, зарегистрированной на станции в данный день:

W_i = (T_{max i}+T_{min I})/2

Индексы HDD и CDD

Индексы HDD и CDD рассчитываются в предположении, что температура 65° по Фаренгейту (18.33° по Цельсию) является границей между необходимостью обогрева и охлаждения. Потребность в энергии на эти цели приблизительно пропорциональна отклонению температуры от 65° F.

Определяется модуль отклонения средней температуры W_i от 65° F. Если среднее выше 65° F, то полученная величина прибавляется к индексу CDD, если ниже — к индексу HDD.

Подробнее, индексы HDD и CDD в день i определяются по разнице между температурой и 65 градусами по Фаренгейту. Если она положительна (отрицательна), то индекс CDD (HDD) в день i приравнивается к этой разнице, в противном случае он равен нулю:

CDD_i = max (W_i-65.0),

HDD_i = max (65.0-W_i 0)

Если температура измеряется в градусах Цельсия, то в качестве границы обычно принимается 18° С.

Индексы HDD и CDD за период определяются как сумма этих однодневных величин:

HDD = ∑ HDD_i,

CDD = ∑ CDD_i,.

Индексы накапливаются в течение периода действия контракта.

Период расчета индекса

Индексы вычисляются по данным в течение указанного в контракте периода. Он должен быть достаточно репрезентативным. На данный момент нередко торгуемы контракты, например, на HDD на зимний период.

Цена контракта на погоду

Цена фьючерсного или форвардного контракта, а также страйковая цена опциона выражаются в терминах индекса HDD или CDD (или каких-то других индексов на приведенные выше параметры погоды) за указанный период. Для установления расчетной цены по инструменту (то есть фактического значения индекса по истечении срока действия контракта) берутся официальные данные специфицированной в контракте метеорологической станции.

Выплаты по контракту

Выплата по форвардному или фьючерсному контракту определяется исходя из разницы между ценой, по которой контракт был заключен, и расчетной ценой, которая становится известной по истечении срока действия контракта. Эта разница умножается на оговоренную в контракте фиксированную ставку пересчета, или стоимостную оценку минимального изменения цены (например, количество долларов на один пункт изменения расчетной цены, то есть на 1 HDD или CDD).

Таким образом, номинальная стоимость форвардного или фьючерсного контракта равна его текущей цене, выраженной в единицах индекса HDD или CDD, умноженной на стоимостную оценку единицы индекса.

Что касается опционов, то по опциону call на индекс HDD выплата в день, следующий за днем исполнения, будет выглядеть так:

Выплата = min (Долл._на_пункт*max(HDD-страйк, 0), Макс._выплата)

Ограничение на максимальную выплату

Здесь мы сталкиваемся с особенностью именно погодных производных инструментов. В спецификации производных на погоду всегда имеется ограничение на максимальную выплату по контракту. Это делается в силу специфики базового актива: он не может быть куплен или продан, то есть нельзя осуществить хеджирование с помощью базового актива.

Виды производных инструментов на индексы HDD и CDD

Торгуются как биржевые, так и внебиржевые производные инструменты. На биржах торгуются стандартные фьючерсы и опционы типа call и put, на ОТС рынке — форвардные контракты, свопы, опционы call и put, а также опционы из разряда «экзотических»: digital, barrier и compound options.

Для понимания рассмотрим пример типового инструмента на погоду.

Тип контракта:	Опцион call на индекс HDD
Период:	1.11.1999-31.03.2000
Метеорологическая станция:	Chicago/O’Hare Airport
Страйк:	5 000,00
Количество долларов на пункт (стоимостная оценка минимального изменения цены):	$10 000,00
Максимальная выплата:	$2 000 000,00

Каким образом происходит вычисление текущей расчетной цены и выплаты по данному контракту?

Начиная с 1 ноября 1999 г. и заканчивая 31 марта 2000 г., мы повторяем следующую процедуру.

1. На данной станции каждый день снимаются датчики минимальной и максимальной температуры, и вычисляется их среднее арифметическое W_i, обозначающее «погоду» в этот день.

2. Затем определяется HDD_i как разница между 65° F и средней температурой данного дня. В данном случае определяется «индекс обогрева», значит, мы рассматриваем только те дни, когда средняя температура ниже 65° F, и люди включают обогреватели.

3. Далее полученные значения HDD_i суммируются по всем дням указанного в контракте периода.

4. В день, следующий за оговоренным в контракте периодом (в нашем случае 1 апреля 2000 г.), покупатель опциона получит от продавца выплату, равную произведению стоимостной оценки пункта на разницу между индексом HDD и страйковой ценой, если она положительна. Но выплата в любом случае будет ограничена величиной, указанной в контракте. Другими словами, данный опцион не сможет быть «в деньгах» более чем на 200 HDD!

В нашем случае выплата составит.

Выплата = min ($ 10000.00*max(HDD-5000.00), $ 2000000.00)

Опцион call будет «в деньгах», если зима в Чикаго окажется суровой. Ведь в этом случае образуется много ежедневных HDD_i, и суммарный HDD будет большим. И, наоборот, по опциону put будут выплачиваться деньги, если зима будет мягкой.

Ясно, что опцион call целесообразно приобретать тем, для кого суровая зима в Чикаго сопряжена с дополнительными затратами или недополучением прибыли, а опцион put — тем, для кого неблагоприятной с точки зрения бизнеса является мягкая зима.

Довольно важным условием, как уже говорилось, является ликвидность контрактов на погоду. Где же можно заключить такой контракт?

По оценкам, к середине 2000 г. в США было совершено около 1600 сделок с инструментами на погоду общим объемом 3,5 миллиарда долл.. На данный момент в США рынок оценивается в 7,5-9 миллиарда долл., тогда как объем традиционных метеоуслуг составляет лишь 0,5 миллиарда долл.. Существует быстро развивающийся внебиржевой (ОТС, over-the-counter) рынок производных на температуру и другие погодные условия, в основном в США, на котором работает ряд брокерских контор, специализирующихся на инструментах такого типа (Natsource, EuroBrokers, Sakura Dellsher, United Energy, Tradition). В качестве конечных пользователей на ОТС-рынок, как правило, выходят компании, имеющие значительный опыт работы с финансовыми и товарными производными.

На фоне роста ликвидности ОТС рынка возникают предпосылки для стандартизации контрактов. CME в 1999 г. ввела в обращение фьючерсы и опционы на HDD и CDD. Эти индексы рассчитываются для наиболее важных населенных пунктов и энергетических узлов, которые выбраны по показателю активности ОТС торговли производными на погоду. В настоящее время таких точек 10: Atlanta, Chicago, Cincinnati, New York, Dallas, Philadelphia, Portland, Tucson, Des Moines, Las Vegas.

В обращение введены также опционы на фьючерсы с окончательным расчетом в тот же день, что и фьючерсы, по тому же индексу. Интересно, что опционы являются европейскими — то есть скорее они являются опционами непосредственно на индекс, а не на фьючерс.

Интерес к новым контрактам возникает и в других странах, в особенности в Великобритании, где, как известно, погода является основным предметом обсуждения. В декабре 2001 г. LIFFE запустила фьючерсы на погоду. Торгуются контракты на месячные HDD и на HDD в зимний период в Париже, Берлине, Лондоне в районе международных аэропортов (Paris Orli, Berlin Tempelhof, London Heathrow). Контракты торгуются в электронной системе LIFFEConnect™.

С 28.11.2000 Eurex начала рассчитывать индексы HDD и CDD для 30 европейских городов по данным German Weather Bureau. В каждом городе берется одна точка, обычно аэропорт. Индексы определяются по той же методике, что и на СМЕ, но в градусах Цельсия, и границей служит 18° С. Наряду с HDD, CDD Eurex упоминает также Energy Degree Day (EDD) как среднюю температуру этого дня минус 18° С. Впоследствии, когда индексы достигнут «рыночной зрелости», предполагается ввести производные на эти индексы.

Взгляд на данные.

Без исторических данных ценообразование производных на погоду было бы просто невозможно. Налаженный и надежный процесс регистрации метеорологических данных является необходимым условием существования рынка на «погоду». Оказывается, есть целый ряд проблем, связанных непосредственно с данными, являющихся препятствием для развития рынка.

Во-первых, для установления расчетных цен необходимо иметь метеорологические базы данных.

Ситуация здесь существенно зависит от рассматриваемой страны. Например, в США правительственная политика направлена на максимальную открытость и доступность данных (в худшем случае данные предоставляются по цене, покрывающей почтовые расходы). В Великобритании, наоборот, стороны сделки по производным на погоду обязаны уплатить 2000 фунтов стерлингов только для получения возможности совершения сделки и расчета цены! Причем покупка исторических данных осуществляется за отдельную сумму. Аналогичная ситуация имеет место во всей Европе. Неудивительно, что на данный момент 90% торговли производными на погоду происходит в США.

Во-вторых, в большинстве стран качество этих баз данных весьма невысоко. Проблема заключается в ошибочности данных (например, если наблюдения ведутся вручную), отсутствующих значениях или временных разрывах в наблюдениях.

Выбор метеорологической станции имеет здесь большое значение. Но даже при условии, что все данные фиксируются с максимально возможной степенью надежности (как, например, на полностью автоматизированных станциях), в какой-то момент станция может быть перемещена, и возникнет разрыв в данных.

По проведенным исследованиям, даже в США из рассмотренных 200 станций около 90% имели случай разрыва данных, причем средняя величина разрыва составляет 0.8 градуса по Фаренгейту. Нерегулярности в метеорологических данных имеют ощутимые финансовые следствия (см. следующий пункт).

Однако же, перенесение станции — не единственная проблема адекватности данных. Метеорологические базы данных должны быть снабжены необходимым инструментарием для анализа адекватности данных и их коррекции.

Коррекция метеорологических данных

Необходимость коррекции вычисленных индексов возникает в силу ряда причин.

· Високосный год

В зимнем периоде 2000 г. число дней на один больше, чем в 1999 г.. Это, естественно, отражается на значении индекса HDD, что надо учитывать.

· Перемещение станции на другое место (или ее нахождение то в тени, то на солнце в различные моменты периода наблюдений)

Например, трейдер купил своп на HDD на зимний период (с ноября по март), расчет по которому происходит относительно некоторого аэропорта. Пусть по объективным причинам станцию, по которой определялась расчетная цена, пришлось переместить (вдаль от зданий терминала). Это вызвало уменьшение расчетной температуры в среднем на 1 градус по Фаренгейту в день. Во всем периоде 151 день. Далее, это повлечет за собой изменение индекса на 151 HDD. Стандартный размер контракта предусматривает выплату 5-10 тысяч долларов на 1 HDD. И если трейдер не учтет факт перемещения станции в своих расчетах условий свопа, он понесет потери в размере приблизительно $755 000 -$1 510 000 !

· Проблемой данных является еще и то, какой длины временной период принимать во внимание (10, 20 или более лет?)

· Тенденция потепления климата в больших городах

В случае, если надо учесть эффект локального потепления климата в городах, коррекцию можно проводить методом линейного сдвига индекса.

Пусть надо скорректировать HDD для 1988 г (HDD = 5 050). Возьмем среднее по всем значениям HDD за 10 лет с 1989 по 1998 г.г. (допустим, оно составляет 5 000) и за 10 лет с 1979 по 1988 (среднее значение равно 5 020). Сдвиг среднего индекса на -20 соответствует тенденции потепления. С его учетом скорректированный индекс вычисляется как

Скоррект_HDD = Наблюд_HDD + (ср.зн._посл._годы – ср.зн._пред._годы) = 5050 + (5000-5020) = 5030

· Прогнозируемые экстремальные погодные изменения

Наиболее значительный пример — процессы Эль Ниньо и Ла Нинья. При Эль Ниньо формируются положительные аномалии температуры водной поверхности в экваториальных районах Тихого океана. Противоположная фаза — Ла Нинья, характеризующаяся в отличие от Эль Ниньо не положительными, а отрицательными аномалиями температуры водной поверхности в экваториальных широтах Тихого океана. Прогноз о том, будет ли данный год соответствовать Эль Ниньо и Ла Нинья, должен учитываться при ценообразовании инструментов.

Технологический процесс метеообеспечения полетов воздушных судов представляет совокупность связанных между собой операций: производство метеорологических наблюдений, включая радиолокационные; сбор и распространение авиационной метеорологической информации и др.

Как это происходит в США, стране-лидере погодного рынка? Максимальные и минимальные температуры в каждой замеряемой точке транслируются в National Climate Data Center (NCDC), подразделение National Oceanic Atmospheric Administration (NOAA). Данные собираются на метеорологических станциях под управлением National Weather Service (тоже подразделение NOAA), с помощью Federal Aviation Administration (FAA), военных служб, береговой охраны и большой сети из приблизительно 8 000 добровольных наблюдателей и других многочисленных источников, включая океанские буи и спутники. По данным NCDC, объем ежедневно собираемой информации превышает 50 гигабайт.

Из этого множества источников данных можно выделить основную инфраструктуру наблюдения за погодой — Automated Surface Observation System (ASOS), совместный проект NWS, FAA и Министерства обороны. Она состоит из сети в 700 метеорологических станций и предназначена для поддержки безопасности полетов, прогноза погоды, метеорологических и климатологических исследований.

Во многих других развитых странах имеются аналогичные сети. Они поддерживаются национальными метеорологическими агентствами (UK Met Office, Meteo France, Japan Meteorological Agency).

В США торговля на самом деле происходит на базе 30-40 основных станций, которые расположены в безопасной зоне аэропортов рядом с основными центрами проживания и входят в систему ASOS. Температура в городах, выбранных СМЕ, автоматически определяется этой системой. В Великобритании практически все торги ведутся на погоду станции London Heathrow. Также существует некоторая активность вокруг Paris Orly и Oslo.

Индексы рассчитываются Earth Satellite Corporation, мировым лидером в предоставлении погодных данных для сельскохозяйственного и энергетического рынков.

Earth Satellite Corporation (EarthSat) — международная компания, специализирующаяся на remote sensing и geographic information technologies. Метеорологическое подразделение EarthSat ведет базы дневные и почасовые температурные базы данных. CME выбрала данную компанию, поскольку ее данными в основном пользуется ОТС рынок.

Метод ценообразования Блэка-Шоулза представляет собой классический стандарт для производных инструментов. Но она основана на непрерывном хеджировании. Эта методология может быть с успехом применена для случая наличия спот-рынков, где базовый актив присутствует физически. Сложность ценообразования производных на погоду заключается в том, что торговля самим базовым активом просто невозможна.

В [3] авторы предлагают использовать другую методику, заимствованную из индустрии страхования («burn analyses»). Она заключается в поиске ответа на вопрос: «Сколько мы выплатили бы, если бы продавали такой же опцион put каждый год в течение последних 50 лет?»

Реализация метода предполагает следующие этапы:

· Сбор исторических данных о погоде

· Преобразование данных в индексы (HDD или CDD)

· Коррекция полученных значений с учетом особенностей ситуации

· Определение величины выплаты, которую мы сделали бы по опциону для каждого года в прошлом

· Усреднение этих величин

· Дисконтирование к дате расчета

Ценообразование на основе моделирования погоды

Общее описание метода, основанного не на вычислении индексов, а на математическом моделировании непосредственно погоды, выглядит так:

· Сбор исторических данных о погоде

· Коррекция полученных значений

· Создание статистической модели погоды

· Моделирование возможных сценариев погоды в будущем (метод Монте-Карло)

· Определение величины выплаты по опциону для каждого сценария

· Усреднение этих величин

· Дисконтирование к дате расчета

Использование стандартной для опционов стохастической модели в случае производных на погоду неуместно, так как для температурных данных не характерны резкие скачки, как для курсов валют и цен акций.

Поэтому в статье [1] предлагается использовать модель mean reversing, используемую для процентных ставок.

Для процентных ставок модель описывается уравнением

dr = a(b-r)dt+sds,

где
r — непрерывно начисляемая процентная ставка
b — средняя процентная ставка
a — скорость сходимости процентной ставки к средней величине
s — волатильность
dz — Винеровский процесс.

Главная сложность состоит в определении параметров задачи на основе исторических данных. Эта задача чаще всего решается с помощью многомерной нелинейной оптимизации.

Эта же модель используется для погоды. В данном случае коэффициенты b_i, s_j и a_i мы возьмем зависящими от номера дня.

В отличие от модели с процентными ставками, процесс калибрации (поиска параметров задачи) проводится не по данным о соответствующих ликвидных инструментах (в связи с их отсутствием в данное время), а по историческим данным о погоде. Требуется ответить на вопрос: «Какой набор параметров соответствует модели, которая с наибольшей вероятностью сгенерировала бы погодные сценарии прошлого?» Ответ находим методом максимального правдоподобия.

Основные этапы:

· Калибрация модели на основе имеющихся данных о погоде методом максимального правдоподобия

· Генерация последовательностей параметров погоды методом Монте-Карло на основе модели сходимости к среднему

· Определение выплаты для каждой последовательности

· Взятие среднего значения по всем выплатам

· Дисконтирование

Одно очень важное отличие рынка производных на погоду от других рынков — там невозможно манипулирование ценами на спот-рынке актива.

Регулирование и налогообложение производных на погоду отличается в разных станах. В США они освобождены от налогов, предусмотренных FASB 133, как и страховые полисы, на основании решения the US Financial Accounting Standards Board. Во Франции, Голландии, Швеции производные на погоду отнесены к товарным производным. В Англии их регулирует единый регулятор — the Securities and Futures Authority (SFA). В Германии, Италии, Испании отсутствуют формализованные правила в отношении этих инструментов, тогда как в Польше они трактуются как страховые операции, не входящие в число разрешенных.

Развитие индустрии производных на погоду подтолкнет профессиональные ассоциации и регулирующие органы к быстрому принятию решений, снимающих препятствия нормативного характера для развития этого сектора срочного рынка.

Встает вопрос — насколько различные индексы иллюстрируют затраты на расход электроэнергии и других аналогичных вещей?

От погоды зависит деятельность многих организаций. Американские фермеры, чьи плантации погибнут, если погода будет слишком жаркой, могут хеджировать свои потери подобными опционами. Текстильные фабрики и другие производители одежды напрямую зависят от холодной зимы.

Как уже говорилось, биржа Eurex использует индекс EDD (Energy Degree Days) — разность между температурой дня и 18° С. Можно ли вместо двух индексов HDD и CDD использовать один — типа EDD? По-видимому, с точки зрения привязки индексов к расходу электроэнергии HDD и CDD являются наиболее удобными. Например, температура в течение месяца может колебаться вверх и вниз от 18° С таким образом, что EDD в итоге окажется равным нулю, что никак не будет отражать затрат на обогрев и охлаждение.

Однако есть ряд других ситуаций, не связанных с обогревом и охлаждением, когда доходы/расходы просто пропорциональны температуре и EDD более адекватен — например, потребление охлаждающих и горячительных напитков, мороженого, тяга народа в теплые края при холодном лете (туристический бизнес) и т.п. В этом смысле название EDD неудачно — скорее это TDD (Т — от «температура»).

С помощью погодных производных организации стремятся захеджировать риски неблагоприятного изменения цены на жизненно важные для них активы, составляющие основу их бизнеса. Интересно, что по статистическим исследованиям (см. [5]), коэффициент корреляции между таким параметром погоды, как температура, и ценой товара (топливо, апельсиновый сок, природный газ, электричество), не очень велик — он составляет приблизительно 0,5. Это означает, что на самом деле есть закономерность между ценой актива и изменением температуры, но она далека от идеальной корреляции.

Но если сопоставить спрос на актив, или объем продаж, с температурой, то коэффициент корреляции может зашкаливать за 0.95! Оказывается, изменения погоды влияют на цену товара не напрямую, а через спрос на этот товар.

Таким образом, производные на погоду являются инструментом для хеджирования объемных рисков, поскольку потребление товара тесно связано с изменениями температуры.

Основной проблемой дальнейшего развития рынка погоды является стандартизация технологий. Так как для этого рынка очень актуально привлечение новых участников, то система должна обладать достаточной гибкостью, чтобы вновь пришедшие могли использовать вместе с ней свои in-house-разработки.

Такая гибкость может быть достигнута с помощью введения стандарта данных. Это должен быть протокол, базирующийся на языке XML, аналогичный используемому на некоторых финансовых рынках языку FpML (Financial products Markup Language).

Система должна поддерживать возможность удаленной торговли и быть Web-ориентированной. Она также должна подразумевать возможность разделения на компоненты для того, чтобы участники могли реконструировать ее для собственных целей и создавать свои приложения.

Торговая электронная система должна быть снабжена средствами для автоматического вычисления рекомендаций по хеджированию и корреляций между различными уже существующими индексами погоды.

Основные игроки и биржи.

Рынок производных на погоду возник в 1996 году. Два энергетических гиганта (Koch Entergy, ныне Entergy-Koch, и Enron) заключили первую сделку на погоду — своп на зиму в городе Милуоки. Поставщики энергии долго оставались единственными игроками на рынке. Но со временем (особенно после скандального банкротства Enron), акцент стал смещаться в сторону других секторов экономики. Постепенно выходят на рынок компании, представляющие строительство, сельское хозяйство, страхование, туризм, индустрию развлечений, национальные парки, авиацию и судоходство, производство одежды и прохладительных напитков, виноделие, площадки для гольфа, а также многие области деятельности, носящие сезонный характер.

Производитель фруктов и овощей Western Cape заключил в октябре 2002 г. первую в Южной Африке сделку на погоду — хеджирование от весенних заморозков. Лондонский ресторан The Rock Garden уже второй год хеджирует с помощью заключения форварда свои потери от холодной погоды в весенний период. Но вершиной изыска стало предложение японской страховой компанией производных на… цветение вишни — слишком позднее или сопровождающееся дождями.

О росте серьезности рынка говорит и тот факт, что в 1999 году была создана Weather Risk Management Association (WRMA) — организация, объединяющая риск-менеджеров погодных производных, и способствующая продвижению и стандартизации рынка. Данные по оборотам показывают, что незначительное число позиций по фьючерсам на погоду на СМЕ было открыто в 1999 г. непосредственно после запуска рынка

Мировой рынок погодных производных оценивается, на настоящий момент, в 11,8 млрд долларов.

На внебиржевом рынке торгуются форвардные контракты, свопы, опционы call и put и экзотические опционы (digital, barrier и compound) на погоду. На биржах торгуются фьючерсы и опционы call и put. Сельскохозяйственные фьючерсы и опционы, тоже в значительной степени зависящие от погоды, торгуются на биржах активно.

Погода в рыночных терминах выражается индексами обогрева (HDD), охлаждения (CDD), количества осадков, облачности, количества и толщины выпавшего снега, относительной влажности, скорости и холодности ветра.

CME в 1999-2000 годах ввела фьючерсы и опционы на HDD и CDD для наиболее важных населенных пунктов и энергетических узлов США. Изначально малый объем торгов вскоре совсем сошел на нет, что было похоже на смерть рынка в зародыше. Однако 2003 год ознаменовался неожиданно резким скачком — в январе было заключено 1247 контракта. Возможных причин две. В начале года произошло неожиданное похолодание в средней и восточной части США. И — что, видимо, важнее — биржа привлекла Wolverine Trading LP в качестве главного маркет-мейкера по погодным производным.

Интерес к новым контрактам возник и в других странах.

10 июля 2001 году LIFFE анонсировала индексы на среднемесячную температуру и среднюю температуру в зимний период (с ноября по март), а 10 декабря запустила фьючерсы на эти индексы. Для расчета температуры в Париже, Берлине, Лондоне в районе международных аэропортов (Paris Orli, Berlin Tempelhof, London Heathrow) используются данные метеорологических агенств Met Office, Meteo France и Deutscher Wetterdienst. Выплаты по контрактам составляют 3000 фунтов или евро соответственно. Индексы на среднюю температуру будут информативными в течение всего года и удобными для компаний не только энергетического сектора, считает LIFFE. В 2001 году было зарегистрировано 5 открытых позиций, но в следующем году объем торгов свелся к абсолютному нулю.

Хельсинкская биржа HEX 30 августа 2002 года запустила фьючерсы на среднюю температуру, измеряемую на метеостанции Helsinki-Vantaa. Однако сделок к моменту написания статьи на бирже не было заключено.

Производные на погоду торгуются на альтернативных торговых площадках. Онлайн-площадка погодного риск-менеджмента WeatherXchange, действующая с 2001 года и предоставляющая метеорологические данные, прогнозы и консультационные услуги, планирует запустить производные инструменты. Информационный портал I-Wex предоставляет разнообразные данные о температуре, осадках и ветре из сети станций по всему миру, а также прогнозы, брокерские услуги и доступ на LIFFE.

Малый объем биржевых сделок (при существующем ОТС рынке) означает, что данный инструмент не привлек интереса спекулянтов. Причиной этого может быть «неэкономическое происхождение» базовых индексов и поэтому практически полное отсутствие базы для самостоятельных суждений трейдеров относительно будущей погоды. Пояснительные рекомендации, вывешенные на сайте, написаны специалистами с метеорологическим опытом. Хеджеры же предпочитают заключать двусторонние сделки на ОТС рынке. Поскольку, по-видимому, это достаточно крупные компании, вопросы надежности контрагента не являются настолько острыми, чтобы обращаться на биржу. С другой стороны, по аналогии со своим основным контрактом на ставки евро-долларовых депозитов, который развивался по мере роста объемов операций со свопами на ОТС рынке, можно надеяться на рост рынка в будущем. Кроме того, сельскохозяйственные фьючерсы и опционы, тоже в значительной степени зависящие от погоды, торгуются на биржах активно.

И спрос продолжает расти. Его предъявляют банки, страховые компании, конечные пользователи. Вполне естественно, что базовая задача на данный момент — построение рыночной инфраструктуры, включающей в себя согласованные данные, стандарты ценообразования и методики.

Литература

1. Dealing with data. Paul VanderMarck. Weather Risk. Special Risk Professional Supplement. Risk Professional, 2/9 November 2000

2. How it currently works. Weather Risk. Special Risk Professional Supplement. Risk Professional, 2/9 November 2000

3. You can’t buy a sunny day. Izzy Nelken. Weather Risk. Special Risk Professional Supplement. Risk Professional, 2/9 November 2000

4. A beginner’s guide. Weather Risk, August 2001. — Risk Waters Group.

5. Price is everything. David Foster. Weather Risk. Special Risk Professional Supplement. Risk Professional, 2/9 November 2000

6. Сколько стоит вчерашний снег: Экзотические фьючерсы — настоящее и будущее Михайлова П. А. Журнал «Банковское обозрение», июль 2003 г.