代償損失風(fēng)險(xiǎn)控制研究

常曉旭　韓平

摘 要：“農(nóng)戶貸款難，銀行難貸款”，一直是阻礙農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重大問題。從農(nóng)業(yè)擔(dān)保公司的角度，通過農(nóng)產(chǎn)品等期貨的組合對(duì)農(nóng)產(chǎn)品收入進(jìn)行套期保值，來設(shè)計(jì)出一款可以對(duì)沖代償損失風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖產(chǎn)品，來代替擔(dān)保公司目前對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制的主要手段——反擔(dān)保。

關(guān)鍵詞：期貨價(jià)格;相關(guān)性;套期保值

中圖分類號(hào)：D9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.11.072

1 文獻(xiàn)綜述

C Debarre（2010）提供了詳細(xì)的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化金融工具的方法，并在這一結(jié)構(gòu)性金融產(chǎn)品中編入了一個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。Weiping Li，Daxiang Jin （2010） 設(shè)計(jì)出了“一帶一路”的基本股權(quán)指數(shù)，并通過使用來自EastMoney.com的數(shù)據(jù)，提供了一種可以修改、計(jì)算“一帶一路”的基本權(quán)益指數(shù)的方法。E Kocyigit（2010）詳細(xì)闡述了來自不同市場(chǎng)的不同類型的結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品的主要特征與功能，并對(duì)這些結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品在這些方面做出了具體比較分析。董國(guó)姝 ，田中俊（2016）詳細(xì)剖析了互聯(lián)網(wǎng)私募金融產(chǎn)品中具有代表性的產(chǎn)品的設(shè)計(jì)思路，及設(shè)計(jì)障礙，并提出了相應(yīng)建議。姜志偉，呂琦瑤（2016）詳細(xì)介紹了結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品的定義、分類、主要掛鉤標(biāo)的，并基于以上分析，為風(fēng)險(xiǎn)厭惡者設(shè)計(jì)出了一款，風(fēng)險(xiǎn)較低、收益較穩(wěn)定與歐元/美元匯率掛鉤的保本型結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品。崔文遷，王元斌（2017）總結(jié)出CME 集團(tuán)在對(duì)沖產(chǎn)品方面的成功經(jīng)驗(yàn)，并根據(jù)這些經(jīng)驗(yàn)為提出了相關(guān)建議。

2 實(shí)證分析

2.1 樣本的選擇

本文以玉米種植收入作為研究對(duì)象。對(duì)于與玉米的加工、流通企業(yè)，農(nóng)戶的玉米種植收入就是這些企業(yè)的主要成本之一，其與玉米價(jià)格存在一定程度的同漲同跌關(guān)系也就是說，本文所設(shè)計(jì)的對(duì)沖產(chǎn)品完全適用于對(duì)抗農(nóng)戶、相關(guān)企業(yè)因?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的問題給擔(dān)保公司帶來的代償損失風(fēng)險(xiǎn)。

根據(jù)《2018年中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)分析報(bào)告-市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)與投資前景研究》，我們發(fā)現(xiàn)玉米、大豆等農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格波動(dòng)與石油價(jià)格的波動(dòng)呈密切相關(guān)，故本文選擇玉米、大豆、石油對(duì)應(yīng)的期貨價(jià)格的組合作為玉米種植收入的套期保值對(duì)沖合約。

本文選擇黃大豆一號(hào)期貨合約作為套期保值對(duì)沖合約。至于石油期貨，本文選擇紐約商業(yè)交易所（NYMEX）的輕質(zhì)低硫原油，數(shù)據(jù)依次來自于中華糧網(wǎng)、大連商品交易所，Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.2 數(shù)據(jù)處理

關(guān)于數(shù)據(jù)處理的幾點(diǎn)說明：（1）為了研究方便，我們選取進(jìn)入交割月的近期合約的相應(yīng)月份所對(duì)應(yīng)的期貨價(jià)格作為交割月份的期貨價(jià)格。（2）剔除了期貨價(jià)格、現(xiàn)貨價(jià)格不在同一天同時(shí)存在的數(shù)據(jù)。經(jīng)過整理后，每種價(jià)格共有160個(gè)月數(shù)據(jù)，共計(jì)640個(gè)月數(shù)據(jù)。

2.3 套期保值分析

（1）基于ECM模型的套期保值比率的估計(jì)。

根據(jù)單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)得知，玉米種植收入、大豆期貨價(jià)格、玉米期貨價(jià)格具有長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。將回歸估計(jì)的殘差項(xiàng)作為誤差項(xiàng)，建立誤差修正模型，模型如下：

D（INCOME）=-0.1553*D（YUMI）-0.0446*D（DADOU）-0.3578*E（-1）

由模型可知，ecm模型得到的玉米期貨、大豆期貨對(duì)應(yīng)的套期保值比率分別是-0.1553、-0.0446

（2）基于GARCH模型的套期保值比率的估計(jì)。

在ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)中，因?yàn)闅埐钚蛄写嬖贕ARCH效應(yīng)?，F(xiàn)在用GARCH（1，1）模型對(duì)收入、大豆價(jià)格、玉米價(jià)格序列進(jìn)行估計(jì)。建立包含常數(shù)項(xiàng)c的GARCH（1，1）模型，常數(shù)項(xiàng)c的P值為0.0000，顯著小于0.05，通過了顯著性檢驗(yàn)。得到模型結(jié)果為：INCOME=-589.5280-0.1402*DADOU+18956*YUMI

δt2=6868.0873+0.7381*εt2+0.3118*δt-12

表示模型的擬合成度的R2值為0.8248，調(diào)整后的R2為0.82258，反映模型擬合度良好。由模型可知，玉米期貨和大豆期貨合約的套期保值比率分別為18956、-0.1402。

在進(jìn)行殘差平方相關(guān)圖的檢驗(yàn)，GARCH（1，1）模型已經(jīng)把ARCH效應(yīng)消除了。

估計(jì)方程為：INCOME=1.7227*YUMI-0.19936DADOU

方差方程為：GARCH=5407.3259+0.7402*RESID（-1）^2+0.3610*GARCH（-1）

由模型可知，玉米期貨和大豆期貨對(duì)應(yīng)的套期保值比率分別為1.7227、-0.19936

（3）基于ECM-GARCH模型的套期保值比率的估計(jì)。

根據(jù)ECM模型得到的回歸方程，對(duì)收入、大豆價(jià)格、玉米價(jià)格序列的套期保值系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到估計(jì)方程為：

D（INCOME）=38.2760+0.1905*D（YUMI）-0.0485*D（DADOU）-0.5624*E2（-1）

δt2=2544.266+2.6601*εt2-0.0133*δt-12

套期保值比率匯總?cè)绫?。

3 風(fēng)險(xiǎn)控制評(píng)估結(jié)果

本文風(fēng)險(xiǎn)控制結(jié)果的評(píng)估方法，選擇由Ederington（1979）和Lien（2002）提出的方法。該公式中，Var（Ut）代表進(jìn)行套期保值以前資產(chǎn)組合的方差，Var（Wt）代表進(jìn)行套期保值以后的資產(chǎn)組合的方差，Cov（DSt，DFt）代表現(xiàn)貨和期貨資產(chǎn)組合的協(xié)方差。

Cov（DSt，DFt）=ρsfσsσf

Var（Ut）=Var（DSt）=σs2，（t=1，2…T）

Var（Wt）=σs2+h2σf2-2*h*Cov（DSt，DFt），

其中σs2表示玉米現(xiàn)貨價(jià)格數(shù)據(jù)一階差分后的方差，σf2表示玉米期貨價(jià)格、大豆期貨價(jià)格數(shù)據(jù)一階差分后的方差，He是表示風(fēng)險(xiǎn)控制程度的指標(biāo)。

He=[Var（Ut）-Var（Wt）]/Var（Wt）

He大于0小于1，越接近1，說明套期保值的效果越好，風(fēng)險(xiǎn)控制的效果越好。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制評(píng)估結(jié)果的公式，我們可以得到結(jié)果如表2。

由此表可以看出，Garch的套期保值績(jī)效介于ecm-garch和ecm模型之間，說明Garch風(fēng)險(xiǎn)降低的能力介于ecm-garch模型與ecm模型之間。以上模型的方差值均小于未進(jìn)行套期保值情況下的方差值，績(jī)效值均大于0，說明用以上3種模型進(jìn)行套期保值后，都能達(dá)到對(duì)抗價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的效果。

參考文獻(xiàn)

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