Vis enkel innførsel

dc.contributor.authorGundersen, Lars
dc.contributor.authorEngelschiøn, Kristoffer
dc.date.accessioned2012-08-06T08:33:07Z
dc.date.available2012-08-06T08:33:07Z
dc.date.issued2012-08-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/187370
dc.descriptionVi ønsker i denne oppgaven å kartlegge ulike risikofaktorer som følger av lav likviditet på markedsplassen Fish Pool og hvilke konsekvenser det kan ha for aktører som ønsker å benytte seg av markedsplassen. I tillegg skal vi beregne teoretiske priser på de asiatiske opsjonene på Fish Pool.no_NO
dc.description.abstractDet norske lakseeventyret startet med brødrene Ove og Sivert Grøntvedt da de i 1970 satte ut 20 000 laksesmolt på Hitra, som i dag blir ansett som verdens første lakseanlegg. Siden den gang har laksemarkedet gjennomgått store forandringer. Introduksjonen av lakseoppdrett har gitt markedet en enorm vekst. I 2010 ble det produsert 1 460 000 tonn atlantisk laks på verdensbasis, hvorav Norge stod for omtrent 65 prosent av produksjonen. Dette gjør Norge til den helt klart største aktøren av oppdrettslaks på markedet, og i 2010 eksporterte vi laks til en verdi av omtrent 31,3 mrd kroner. Laksprisen er preget av store svingninger. Det norsketablerte Fish Pool så en mulighet i denne usikkerheten og åpnet i 2006 en markedsplass for kontrakter med finansielt oppgjør hvor laks er underliggende aktiva. Aktørene på markedsplassen kan deles inn i to grupper, hvor den ene er spekulanter og den andre er aktive aktører (oppdrettere og foredlere) som ønsker å sikre seg mot ufordelaktige prissvingninger. Markedsplassen Fish Pool har siden oppstarten vært preget av relativt lav likviditet. Vi har i denne oppgaven sett på ulike utfordringer forbundet med den lave likviditeten, i tillegg har vi sett nærmere på prising av asiatiske opsjoner som man kan kjøpe og selge på Fish Pool. Oppgavens problemstilling er som følger: Hvilke utfordringer kan lav likviditet på Fish Pool gi for en aktør som handler laksederivatene? På grunn av den lave likviditeten, og derav et datasett som i stor grad er preget av manglende observasjoner, har vi rettet fokuset vekk fra tradisjonell analyse av derivatenes effektivitet i risikostyring, og heller sett på hvilke utfordringer den lave likviditeten kan medføre for aktører som bruker laksederivatene. I analysen av futureskontraktenes likviditet så vi at omsatt volum per år har økt betraktelig, samtidig fant vi en synkende trend i antall dager med nullavkastninger fra 2008 frem til 2011. Noe overraskende fant vi at 2007 har lavest antall dager med nullavkastning, en forklaring kan være at mange aktører kjøpte små kontrakter for å bli kjent med markedsplassen. Funnene våre tyder på at likviditeten på Fish Pool har økt siden oppstarten i 2006. For å kunne analysere futureskontraktene på Fish Pool har vi laget en kontinuerlig prisserie, for å gjøre dette må vi rulle kontraktene fra en periode til neste. Ved rulling av en futureskontrakt til neste blir man utsatt for rullehopp. I hvilken grad rullehoppet utgjør risiko for aktøren er avhengig av hvorvidt retning og størrelse på hoppet er kjent. På grunn av lav likviditet på Fish Pool kan vi ikke si noe om trend i forhold til rullehoppet, vi kan derfor ikke konkludere om rullehoppet utgjør en risiko for aktørene eller ikke. Ved prising av opsjoner forutsetter flere sentrale opsjonsprisingsmodeller at avkastningen til underliggende aktivum følger en normalfordeling. Med bakgrunn i at aktører på Fish Pool både kan kjøpe og selge (skrive) opsjoner ønsker vi gjennom denne oppgaven å undersøke hvorvidt avkastningen til Fish Pool IndeksTM følger en normalfordeling da dette er underliggende aktivum for opsjonene som omsettes på Fish Pool. For å analysere den historiske fordelingen til FPITM sin avkastning har vi grafet den gjennom statistikkprogrammet Oxmetrics. Videre har vi utført en Jarque-Bera test på avkastning for å se om fordelingen er signifiant forskjellig fra normalfordeling. Under de innledende analysene fant vi at fordelingen til FPITM tilsynelatende virket normalfordelt, som ikke stemmer overens med generell teori på området. Vi utvidet derfor analysen til å inkludere data fra SSB og NOS, som tilsammen utgjør 70 prosent av FPITM. Analysen av disse indeksene viste klart at både SSB og NOS avviker fra en normalfordeling. Vi har derfor konkludert med at det er lite trolig at FPITM er normalfordelt. Vi har brukt historisk volatilitet som utgangspunkt når vi beregnet teoretiske opsjonspriser ved bruk av Turnbull og Wakeman approksimasjonsmodellen. Selv om det er naivt å tro at volatiliteten i morgen blir lik som volatiliteten i dag, er dette det beste utgangspunktet vi har siden vi ikke har mulighet til å beregne implisitt volatilitet. Volatilitetsnivået viste seg å gi store utslag på opsjonsprisen i det teoretiske eksempelet. Hvilke volatilitet man legger til grunn for å prise en opsjon vil derfor ha stor betydning i forhold til prisen man får. Det er mange forhold man må ta hensyn til dersom man skal entre et marked med lav likviditet. I denne oppgaven har vi kartlagt flere utfordringer i forbindelse med likviditeten på markedsplassen Fish Pool. Blant annet har vi sett at lav likviditet kan skape prishopp, og hvordan man kan bli sittende i en ugunstig posisjon uten mulighet til å komme seg ut. Uansett hvilke forhold man har til risiko er det viktig å være klar over hvilke risikofaktorer man kan bli utsatt for før man går inn i et marked. The Norwegian salmon adventure began with the brothers Ove and Sivert Grøntvedt when they in 1970 established what today is considered the world's first salmon farm. Since then, the salmon market has undergone major changes. The introduction of salmon farming resulted in huge growth in the salmon market. In 2010 it was produced 1.46 million tons of Atlantic salmon in the world, where Norway accounted for about 65 percent of the total production. This makes Norway by far the largest provider of farmed salmon, and in 2010 they exported salmon to a value of approximately 31.3 billion NOK. Salmon prices are characterized by large fluctuations. The Norwegian company Fish Pool saw an opportunity in this uncertainty and established in 2006 a marketplace for contracts with a financial settlement, where salmon is the underlying asset. The participants in the marketplace can be divided into two groups, one of which is speculators, and the other is active participants (farmers and processors) who want to hedge against unfavorable price fluctuations. The marketplace Fish Pool has since it was established been characterized by relatively low liquidity. We have in this paper looked at the various challenges associated with the low liquidity, in addition, we looked more closely at the pricing of Asian options that one can buy and sell at Fish Pool. The Research question for this paper is as follows: What challenges might low liquidity in the market place Fish Pool give participants who trade salmon derivatives? Because of the low liquidity, and hence a data set that is largely characterized by a lack of observations, we have with this paper focused away from traditional analysis of derivatives efficiency in risk management, and instead focused on what challenges faced by the low liquidity may cause to participants who trade salmon derivatives. In our analysis of the futures contract's liquidity, we found that trading volume per year has increased significantly, at the same time we found a decreasing trend in the number of days with zero returns from 2008 until 2011. Surprisingly, we found that the 2007 has the lowest number of days with zero return, an explanation may be that many participants bought small contracts to learn how the market works. Our findings suggest that liquidity at Fish Pool has increased since it was established in 2006. In order to analyze the futures contracts at Fish Pool, we have created a continuous price series, and to do this we need to role the contracts from one period to the next. Rolling a futures contract from one to the next is subjected to rolling jumps. To what extent rolling jumps is a risk for participants in the market depends on whether the direction and size of the jump is known. Due to low liquidity in the Fish Pool, we can not say anything about the trend in relation to rolling jumps, therefore we can not conclude whether rolling jumps represents a risk for the participants or not. Several well-known option pricing models assumes that the return of the underlying asset follows a normal distribution in relation to pricing of options. Given that participants at Fish Pool can both buy and sell (write) options, we want through this paper to examine whether the return to the Fish Pool IndexTM follows a normal distribution as this is the underlying asset for options traded on Fish Pool. To analyze the historical distribution of FPITM's return, we graph it through the statistical program Oxmetrics. We have also performed a Jarque-Bera test on returns to see if the distribution is signifiant different from the normal distribution. During the initial analysis, we found that the distribution of FPITM seemingly is normal distribution, which does not match the general theory in this area. We therefore extended the analysis to include data from SSB and NOS, which together account for 70 percent of FPITM. The analysis of these indices showed clearly that both the SSB and NOS differ from a normal distribution. We have therefore concluded that it is unlikely that the FPITM is normally distributed. We have used historical volatility as a basis when we calculated the theoretical option prices using the Turnbull and Wakeman approximation model. Although it is naive to believe that the volatility of tomorrow will be the same as the volatility of today, this is the best foundation we have since we are unable to calculate implied volatility. Volatility levels were found to have major effects on the option price in the theoretical example. Which volatility that is used to price an option will therefore be of great importance in relation to the price that is calculated. There are many factors one must take into account when entering a market with low liquidity. In this paper we have identified several challenges in relation to liquidity in the marketplace Fish Pool. Among other things, we have seen that low liquidity may create price jumps, and how participants may be locked in an unfavorable position without the opportunity to get out of the market. Whatever risk preferences one has, it is important to be aware of the risk factors you can be exposed to before entering a market.no_NO
dc.language.isonobno_NO
dc.publisherNorwegian University of Life Sciences, Ås
dc.subjectderivaterno_NO
dc.subjectlaksno_NO
dc.subjectFish Poolno_NO
dc.subjectlikviditetno_NO
dc.subjectrisikono_NO
dc.subjectopsjonerno_NO
dc.subjectfordelingno_NO
dc.subjectfutures tradingno_NO
dc.subjectatlantic salmonno_NO
dc.subjectrisk analysisno_NO
dc.subjectprice policiesno_NO
dc.titleDerivater i et marked med lav likviditet : en studie av risikofaktorer forbundet med handel på markedsplassen Fish Pool ASAno_NO
dc.title.alternativeDerivatives in a market with low liquidity : a study of risk factors associated with trading at the marketplace Fish Pool ASAno_NO
dc.typeMaster thesisno_NO
dc.subject.nsiVDP::Social science: 200::Economics: 210::Economics: 212no_NO
dc.subject.nsiVDP::Agriculture and fishery disciplines: 900::Fisheries science: 920no_NO
dc.source.pagenumber114no_NO


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel