Spread, Basis & Korelasyon Riski
Hedge kurduğunda risk bitmez. İki pozisyonun tam birbirini götürmesi için mükemmel korelasyon gerekir — piyasada bu nadiren olur. Basis riski, spread değişimi ve korelasyon bozulması "hedge var" sanılan riskin fiilen taşındığı yerdir.
Spread türleri: aynı kelime, üç farklı risk
"Spread" piyasada üç farklı bağlamda kullanılır. Her birinin riski, ölçümü ve hedge yöntemi farklı. Karıştırmak validasyonun kapsam hatasına yol açar.
Örnek: 10Y Türkiye devlet tahvili getirisi %22, ABD Hazinesi eşdeğeri %4.5 → sovereign credit spread ~1750bp.
Risk faktörü: CS01 — spread 1bp genişlerse fiyat ne kadar değişir?
Kriz davranışı: Temerrüt beklentisi artar → spread patlar → tahvil fiyatı düşer.
Örnek: Banka TLREF+250bp'den borçlanıyor. Risk-free rate TLREF. Funding spread = 250bp.
Risk faktörü: FVA (Funding Valuation Adjustment) — türevlerde fonlama maliyetinin fiyatı.
Kriz davranışı: Bankanın kredi kalitesi düşer → funding spread artar → fonlama pahalılaşır.
Örnek: IRS'de TLREF kullanılıyor ama banka TLREF+50bp'den fonlanıyor → 50bp basis riski kalıyor.
Risk faktörü: Basis DV01 — basis 1bp değişince P&L ne kadar değişir?
Kriz davranışı: 2008'de 3M/6M Libor basis onlarca bp açıldı. "Hedge edilmiş" portföyler zarar etti.
Hedge kurdun ama basis açıldı — ne olur?
Klasik senaryo: IRS ile tahvil portföyünü hedge ediyorsun. IRS'in referans faizi ile tahvilin yield'ı aynı değil — ikisi arasındaki fark basis. Basis açılırsa hedge çalışmaz. Sliderı hareket ettir, netin ne kadar bozulduğunu gör.
Mükemmel hedge neden bozulur?
Her biri gerçek piyasa olaylarından ilham alan dört senaryo. Hedgein neden yeterli olmadığını, hangi basis veya korelasyon bozulmasının zarara yol açtığını gör. Bir örneğe tıkla.
Korelasyon VaR'ı nasıl etkiler?
İki varlıklı portföyde korelasyon, toplam riski belirler. Korelasyon 1 ise risk toplanır; −1 ise risk sıfırlanır; 0 ise kısmi diversification. Stres döneminde korelasyon genellikle 1'e yaklaşır — VaR bu senaryoyu yakalayabilir mi?
Korelasyon: en kırılgan varsayım, en pahalı hata
Korelasyon, bir risk modelindeki en zayıf girdidir — ve sebebi yapısaldır. Doğrudan gözlenemez (tarihsel veriden tahmin edilir), örneklem hatasına çok duyarlıdır, ve en kötüsü: tam ihtiyaç duyduğun anda değişir. Normal dönemde diversification kazancı veren korelasyonlar, krizde "flight to quality" ile birlikte 1'e yaklaşır — çeşitlendirme buharlaşır, kayıplar birikir.
Bu sadece teorik değil. 2008'in en pahalı dersi bir korelasyon modeli hatasıydı: CDO dilimlerini fiyatlamak için yaygın kullanılan Gauss copula (Li formülü), varlıklar arası bağımlılığı tek bir korelasyon sayısına indirgiyordu. Sorun: Gauss copula'nın kuyruk bağımlılığı (tail dependence) sıfırdır — yani "her şey aynı anda batar" senaryosuna neredeyse hiç olasılık vermez. Tam da krizde olan buydu. Model, sistemik temerrüt korelasyonunu yapısal olarak hafife aldı.
Rejim bağımlılığı: sakin dönem ≠ kriz dönemi korelasyonu.
Tail dependence: Gauss copula uçları bağlamaz; t-copula/diğerleri daha gerçekçi.
PSD ihlali: tahmini matris pozitif yarı-tanımlı olmayabilir — düzeltme gerekir.
Bu sayfadan ne götürmelisin?
- Credit spread = ihraçcıya özgü risk primi; funding spread = bankanın kredi kalitesi; basis = hedge enstrümanı ile korunan varlık arasındaki fark
- Basis riski, hedge kurulduktan sonra geriye kalan risktir — "hedge var" sanılırken fiilen taşınır
- Fonlama−OIS basis'i (tarihsel LIBOR-OIS), CTD basis, cross-currency basis hepsi ayrı risk faktörü — modelde bunların hepsi ayrı kalibre edilmeli
- Korelasyon sabit değil: stres döneminde genellikle 1'e yaklaşır, diversification azalır, VaR hafife alınmış olur
- VaR'da korelasyon matrisi tarihi pencereden tahmin ediliyorsa kriz dönemini dışarıda bırakabilir — stressed VaR bu yüzden şart
- Validasyonda kritik soru: hangi basis riskleri modelde kapsanıyor, hangileri dışarıda? Dışarıda kalanlar için ek sermaye (NMRF) veya stres senaryosu var mı?
- Korelasyon en kırılgan girdi: Gauss copula kuyruk bağımlılığını yok sayar (2008 CDO dersi). FRTB üç korelasyon senaryosuyla (yüksek/orta/düşük) bu belirsizliği sermayeye yansıtır — model de tek sayıya güvenmemeli