Параметризация инфляционного свопа на российском рынке внебиржевых деривативов

Цель. Разработать научно-практические рекомендации по структурированию внебиржевого инфляционного свопа на российском рынке производных финансовых инструментов в условиях сохраняющейся неопределенности инфляционной динамики и повышенной значимости хеджирования инфляционного риска.

Задачи. Раскрыть экономическую сущность инфляционного свопа; систематизировать элементы механизма его структурирования; определить последовательность теоретико-методических и практических этапов создания инструмента; обосновать применение модели прогнозирования инфляции и методики оценки премии за инфляционный риск при расчете параметров сделки.

Методология. Исследование основано на анализе научной литературы об инфляционных деривативах, прогнозировании инфляции, оценке премии за инфляционный риск и моделировании кривой доходности. Методологическую основу составляет интеграция ранее разработанных элементов единого механизма структурирования инфляционного свопа: архитектуры инструмента, модели прогнозирования инфляции и модели оценки премии за инфляционный риск. В качестве прикладных инструментов рассмотрены алгоритм градиентного бустинга, модель Свенсона и факторный подход к оценке премиальной компоненты, связанной с инфляционной неопределенностью.

Результаты. Предложен последовательный механизм структурирования внебиржевого инфляционного свопа, адаптированный к условиям российского финансового рынка. Определены основные группы элементов механизма, в том числе параметры внешней рыночной конъюнктуры, модели ценообразования, состав участников сделки и ключевые компоненты структуры свопа. Аргументирован подход к определению фиксированной ставки, плавающей ставки и надбавки в виде премии за инфляционный риск.

Выводы. Разработанные рекомендации формируют целостный научно-практический подход к созданию инфляционных свопов на российском внебиржевом рынке. Их применение может быть востребовано Банком России, коммерческими банками, институциональными и корпоративными инвесторами при внедрении инструментов хеджирования инфляционного риска, расширении инструментальной базы рынка производных финансовых инструментов и повышении устойчивости участников к инфляционным шокам.

1. Ho H.-W., Huang H. H., Yildirim Y. Affine model of inflation-indexed derivatives and inflation risk premium // European Journal of Operational Research. 2014. Vol. 235. No. 1. P. 159–169. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2013.12.010

2. Koziol P. Inflation and interest rate derivatives for FX risk management: Implications for exporting firms under real wealth // The Quarterly Review of Economics and Finance. 2014. Vol. 54. No. 4. P. 459–472. https://doi.org/10.1016/j.qref.2014.04.004

3. Hinnerich M. Inflation-indexed swaps and swaptions // Journal of Banking & Finance. 2008. Vol. 32. No. 11. P. 2293–2306. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2007.04.033

4. Hull J., White A. Pricing interest-rate-derivative securities // The Review of Financial Studies. 1990. Vol. 3. No. 4. P. 573–592. https://doi.org/10.1093/rfs/3.4.573

5. Deacon M., Derry A., Mirfendereski D. Inflation-indexed securities: Bonds, swaps and other derivatives. Chichester: John Wiley & Sons, 2004. 368 p. https://doi.org/10.1002/9781118673317

6. Jarrow R., Yildirim Y. Pricing treasury inflation protected securities and related derivatives using an HJM model // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2003. Vol. 38. No. 2. P. 337–358. https://doi.org/10.2307/4126754

7. Faust J., Wright J. H. Forecasting inflation // Handbook of economic forecasting / eds. G. Elliott, A. Timmermann. Amsterdam

8. Полбин А. В., Шумилов А. В. Прогнозирование инфляции в России с помощью TVP-модели с байесовским сжатием параметров // Вопросы статистики. 2023. Т. 30. № 4. С. 22–32. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-4-22-32

9. Букина Т. В., Кашин Д. В. Прогнозирование региональной инфляции: эконометрические модели или методы машинного обучения? // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2024. Т. 28. № 1. С. 81–107. https://doi.org/10.17323/1813-8691-2024-28-1-81-107

10. Павлов Е. Прогнозирование инфляции в России с помощью нейронных сетей // Деньги и кредит. 2020. № 1. С. 57–73. https://doi.org/10.31477/rjmf.202001.57

11. Korobilis D. Quantile regression forecasts of inflation under model uncertainty // International Journal of Forecasting. 2017. Vol. 33. No. 1. P. 11–20. https://doi.org/10.1016/j.ijfore-cast.2016.07.005

12. Araujo G. S., Gaglianone W. P. Machine learning methods for inflation forecasting in Brazil: New contenders versus classical models // Latin American Journal of Central Banking. 2023. Vol. 4. No. 2. Article 100087. https://doi.org/10.1016/j.latcb.2023.100087

13. Aras S., Lisboa P. J. Explainable inflation forecasts by machine learning models // Expert Systems with Applications. 2022. Vol. 207. Article 117982. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117982

14. Жданов А. В. Методика прогнозирования инфляции в рамках структурирования инфляционного свопа на российском внебиржевом рынке // Управление риском. 2025. № 6. С. 10–24.

15. Campbell J. Y., Shiller R. J. A scorecard for indexed government debt // NBER Macroeconomics Annual. 1996. Vol. 11. P. 155–197. https://doi.org/10.1086/654299

16. Campbell J. Y., Viceira L. M. Who should buy long-term bonds? // American Economic Review. 2001. Vol. 91. No. 1. P. 99–127. https://doi.org/10.1257/aer.91.1.99

17. Buraschi A., Jiltsov A. Inflation risk premia and the expectations hypothesis // Journal of Financial Economics. 2005. Vol. 75. No. 2. P. 429–490. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2004.07.003

18. Haubrich J. G., Pennacchi G., Ritchken P. H. Estimating real and nominal term structures using treasury yields, inflation, inflation forecasts, and inflation swap rates // Federal Reserve Bank of Cleveland. Working Paper. 2008. No. 08-10. URL: https://www.newyorkfed.org/medialibrary/media/research/conference/2009/inflation/Haubrich_Pennacchi_Ritchken.pdf (дата обращения: 15.05.2026).

19. Grishchenko O. V., Huang J.-Z. Inflation risk premium: Evidence from the TIPS market // The Journal of Fixed Income. 2013. Vol. 22. No. 4. P. 5–30. https://doi.org/10.3905/jfi.2013.22.4.005

20. Гуров И. Н., Бобков Г. А. Премии за риск инфляции в структуре процентных ставок в России в 2003–2018 годах // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2018. № 5. С. 144–160. https://doi.org/10.24411/2073-6487-2018-00011

21. Гуров И. Н. Затраты на капитал при финансировании инновационных проектов: оценка премии за риск инфляции // Креативная экономика. 2014. № 6. С. 34–48.

22. Жданов А. В. Вопросы количественной оценки премии за инфляционный риск и управления инфляционным риском посредством инфляционного свопа // Финансы и управление. 2026. № 1. С. 124–146. https://doi.org/10.25136/2409-7802.2026.1.78309

23. Давкараев С. А. Метод Свенсона для построения кривой доходности // Экономические науки. 2021. № 196. С. 45–46. https://doi.org/10.14451/1.196.45

24. Svensson L. E. Estimating and interpreting forward interest rates: Sweden 1992–1994 // NBER Working Paper. 1994. No. 4871. https://doi.org/10.3386/w4871

25. Жданов А. В. Управление риском инфляции: архитектура механизма структурирования внебиржевых инфляционных деривативов на базе свопа // Управление риском. 2026. № 1. С. 57–70.