套期保值在企業(yè)中應(yīng)用的評(píng)價(jià)與分析

方雨亭

一、研究意義

隨著我國(guó)金融市場(chǎng)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(chǎng)波動(dòng)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(gòu)成本價(jià)格或者成品銷(xiāo)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(duì)市場(chǎng)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(guó)內(nèi)首個(gè)套期保值巨額虧損案例，通過(guò)分析其套保失敗的原因，筆者力圖為希望使用期貨及同類(lèi)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(yíng)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(duì)銅市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)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(rùn)，智慧能源需要在期貨市場(chǎng)上持續(xù)對(duì)預(yù)期購(gòu)買(mǎi)的銅原料，進(jìn)行與現(xiàn)貨購(gòu)入相反方向的套期保值。即當(dāng)銅現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格預(yù)期上漲時(shí)，應(yīng)買(mǎi)入期銅，作為多頭；而當(dāng)銅現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格預(yù)期下跌時(shí)，應(yīng)賣(mài)出部分持倉(cāng)銅期貨合約進(jìn)行期貨保值，在期貨市場(chǎng)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(mǎi)賣(mài)和加減倉(cāng)操作應(yīng)當(dāng)以市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(shì)，導(dǎo)致其套期保值巨虧。

（二）超額套保

在開(kāi)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(duì)沖銅價(jià)變動(dòng)帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)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(duì)預(yù)期購(gòu)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(wàn)噸，如此大的保值量完全超過(guò)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(mǎi)賣(mài)并未與現(xiàn)貨相對(duì)應(yīng)，其在期貨市場(chǎng)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(jiǎn)單設(shè)計(jì)

從銅目前的價(jià)格走勢(shì)來(lái)看，近期處于價(jià)格下跌趨勢(shì)中。因此，擬采用賣(mài)出銅期貨合約的方式進(jìn)行對(duì)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(mǎn)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(huà)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(mǎn)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(méi)有反映歷史信息。利用該模型計(jì)算得到的套期比會(huì)受到殘差項(xiàng)序列相關(guān)的影響，套保期越長(zhǎng)，套保效率越低。因此對(duì)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(lái)避免套保期長(zhǎng)造成的套保效率低這一問(wèn)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(dòng)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(duì)銅市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)缺乏判斷力、重倉(cāng)交易導(dǎo)致超額套保等原因造成的。鑒于目前中國(guó)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(mén)，充分理解現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)，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(kù)存現(xiàn)貨的量或未來(lái)的產(chǎn)量，若采用高杠桿在期貨市場(chǎng)上投機(jī)交易，一旦價(jià)格波動(dòng)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。