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        套期保值在企業(yè)中應(yīng)用的評價(jià)與分析

        2016-05-14 09:07:30方雨亭
        時(shí)代金融 2016年8期
        關(guān)鍵詞:套期保值現(xiàn)貨

        方雨亭

        一、研究意義

        隨著我國金融市場體制逐漸完善,金融衍生產(chǎn)品的豐富程度亦逐漸提高。為降低市場波動造成的風(fēng)險(xiǎn),許多企業(yè)均選擇期權(quán)、期貨等套期保值工具鎖定采購成本價(jià)格或者成品銷售價(jià)格。然而數(shù)家企業(yè)由于套期保值方案設(shè)計(jì)缺陷、缺乏套期保值經(jīng)驗(yàn)、對市場判斷失誤等原因造成巨額虧損,尤其銅產(chǎn)業(yè)的虧損案例不在少數(shù)。在此背景下,本文基于2012年末國內(nèi)首個(gè)套期保值巨額虧損案例,通過分析其套保失敗的原因,筆者力圖為希望使用期貨及同類金融衍生工具進(jìn)行套期保值從而達(dá)到控制公司經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)目的的企業(yè)的提供一些借鑒經(jīng)驗(yàn)。

        二、套期保值方案缺陷分析

        (一)對銅市場價(jià)格走勢缺乏判斷力

        智慧能源作為銅下游企業(yè),面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)為原材料價(jià)格上行風(fēng)險(xiǎn)。為鎖定其電纜產(chǎn)品的利潤,智慧能源需要在期貨市場上持續(xù)對預(yù)期購買的銅原料,進(jìn)行與現(xiàn)貨購入相反方向的套期保值。即當(dāng)銅現(xiàn)貨市場價(jià)格預(yù)期上漲時(shí),應(yīng)買入期銅,作為多頭;而當(dāng)銅現(xiàn)貨市場價(jià)格預(yù)期下跌時(shí),應(yīng)賣出部分持倉銅期貨合約進(jìn)行期貨保值,在期貨市場上進(jìn)行空頭操作。在實(shí)際操作的時(shí)候,企業(yè)的套保買賣和加減倉操作應(yīng)當(dāng)以市場價(jià)格的波動作為判斷依據(jù)。

        智慧能源的2012年半年報(bào)披露數(shù)據(jù)顯示,銅期貨、套期保值成本期末數(shù)為3.79億元,銅期貨公允價(jià)值變動損益為-0.60億元,可算出智慧能源套期造成的損失已占投入成本的15.97%。截至2012年9月30日,智慧能源交易性金融資產(chǎn)期末余額為0.81億元,第三季度公允價(jià)值變動收益為-2.29億元,投資收益為-0.41億元。由上述數(shù)據(jù)可知,至9月30日,智慧能源套期保值造成的損失已占投入成本的78.69%,虧損累計(jì)達(dá)2.98億。至2012年11月1日,智慧能源出具臨時(shí)公告披露套期保值業(yè)務(wù)損失累計(jì)約3.70億元。智慧能源持續(xù)錯(cuò)誤預(yù)計(jì)銅價(jià)走勢,導(dǎo)致其套期保值巨虧。

        (二)超額套保

        在開展套期保值業(yè)務(wù)時(shí),智慧能源的保值業(yè)務(wù)內(nèi)部控制制度規(guī)定,必須是為了對沖銅價(jià)變動帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn),規(guī)避銅原材料的漲價(jià)風(fēng)險(xiǎn),公司才持續(xù)對預(yù)期購入的銅原料進(jìn)行套期保值。然而,即使我們假設(shè)智慧能源虧損5,000元/噸的極端情況,其在第三季度虧損了2.2億,則最少的保值量為4.4萬噸,如此大的保值量完全超過了實(shí)際原材料的需求。基于此,智慧能源存在著超額套保的情形,期貨的買賣并未與現(xiàn)貨相對應(yīng),其在期貨市場上交易并不是為了套期保值,而是在進(jìn)行高杠桿的投機(jī)。

        三、2014年智慧能源套保新方案設(shè)計(jì)

        (一)理論套期保值方案簡單設(shè)計(jì)

        從銅目前的價(jià)格走勢來看,近期處于價(jià)格下跌趨勢中。因此,擬采用賣出銅期貨合約的方式進(jìn)行對沖。

        (二)OLS模型保值比率確定

        OLS計(jì)算出的套保比源于最小二乘法得到的傳統(tǒng)回歸模型,其套保比滿足風(fēng)險(xiǎn)最小,即收益的方差最小。其線性回歸方程為:(其中和分別表示t時(shí)刻的現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格收益率,a為回歸函數(shù)的截距,h為回歸函數(shù)的斜率即最小方差保值比率,)。

        利用圖7中采集到的數(shù)據(jù),可以在excel中畫出其散點(diǎn)圖并作出線性回歸模擬。

        其中,a=0.000043,h=0.6589。即所求得的最小方差保值比率為0.6589。

        盡管OLS模型能夠滿足套保風(fēng)險(xiǎn)最小的要求,它往往忽略了期貨和現(xiàn)貨之間的協(xié)整關(guān)系,亦沒有反映歷史信息。利用該模型計(jì)算得到的套期比會受到殘差項(xiàng)序列相關(guān)的影響,套保期越長,套保效率越低。因此對智慧能源而言,若公司是完全風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者,則可以采用OLS計(jì)算得出的最小方差保值比率。在實(shí)際套期保值操作時(shí)應(yīng)注意控制套保期時(shí)限,可以采用連續(xù)操作的方法來避免套保期長造成的套保效率低這一問題。

        (三)VaR模型最優(yōu)套期比的確定

        根據(jù)智慧能源的實(shí)際銅原材料需要量,企業(yè)合適的銅期貨持有量大約為2,500手(12,500噸)。截至11月26日,銅期貨的價(jià)格為47,778元/噸。

        智慧能源倘若采用VaR最優(yōu)套期比策略,在置信水平95%的情形下,只需4,536噸期貨就可以規(guī)避12,500噸銅現(xiàn)貨的價(jià)格波動風(fēng)險(xiǎn)。另外,置信水平95%的VaR套期比收取的保證金只要0.11億元,這比傳統(tǒng)套期比收取的保證金少63.71%,比最小方差套期比策略收取的少7.30%。顯然,VaR最優(yōu)套期比策略可以為其節(jié)省不少資金。

        四、結(jié)論

        綜上所述,智慧能源在2012年銅期貨套期保值巨額虧損主要是對銅市場價(jià)格走勢缺乏判斷力、重倉交易導(dǎo)致超額套保等原因造成的。鑒于目前中國企業(yè)出現(xiàn)的套期保值虧損事件有許多也是因?yàn)樯鲜鲆蛩厮鶎?dǎo)致的,因此使用金融衍生工具進(jìn)行套期保值的企業(yè)尤其應(yīng)該建立完善的政策研究部門,充分理解現(xiàn)貨市場的價(jià)格波動,冷靜操作。此外,生產(chǎn)型企業(yè)套保的數(shù)量不能高于其庫存現(xiàn)貨的量或未來的產(chǎn)量,若采用高杠桿在期貨市場上投機(jī)交易,一旦價(jià)格波動幅度增大,企業(yè)將出現(xiàn)現(xiàn)金流的斷裂,導(dǎo)致資不抵債等嚴(yán)重后果。此外,企業(yè)也應(yīng)及時(shí)做好信息披露工作。

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