方雨亭



一、研究意義
隨著我國金融市場體制逐漸完善,金融衍生產品的豐富程度亦逐漸提高。為降低市場波動造成的風險,許多企業均選擇期權、期貨等套期保值工具鎖定采購成本價格或者成品銷售價格。然而數家企業由于套期保值方案設計缺陷、缺乏套期保值經驗、對市場判斷失誤等原因造成巨額虧損,尤其銅產業的虧損案例不在少數。在此背景下,本文基于2012年末國內首個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行套期保值從而達到控制公司經營風險目的的企業的提供一些借鑒經驗。
二、套期保值方案缺陷分析
(一)對銅市場價格走勢缺乏判斷力
智慧能源作為銅下游企業,面臨的主要風險為原材料價格上行風險。為鎖定其電纜產品的利潤,智慧能源需要在期貨市場上持續對預期購買的銅原料,進行與現貨購入相反方向的套期保值。即當銅現貨市場價格預期上漲時,應買入期銅,作為多頭;而當銅現貨市場價格預期下跌時,應賣出部分持倉銅期貨合約進行期貨保值,在期貨市場上進行空頭操作。在實際操作的時候,企業的套保買賣和加減倉操作應當以市場價格的波動作為判斷依據。
智慧能源的2012年半年報披露數據顯示,銅期貨、套期保值成本期末數為3.79億元,銅期貨公允價值變動損益為-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期末余額為0.81億元,第三季度公允價值變動收益為-2.29億元,投資收益為-0.41億元。由上述數據可知,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%,虧損累計達2.98億。至2012年11月1日,智慧能源出具臨時公告披露套期保值業務損失累計約3.70億元。智慧能源持續錯誤預計銅價走勢,導致其套期保值巨虧。
(二)超額套保
在開展套期保值業務時,智慧能源的保值業務內部控制制度規定,必須是為了對沖銅價變動帶來的經營風險,規避銅原材料的漲價風險,公司才持續對預期購入的銅原料進行套期保值。然而,即使我們假設智慧能源虧損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貨相對應,其在期貨市場上交易并不是為了套期保值,而是在進行高杠桿的投機。
三、2014年智慧能源套保新方案設計
(一)理論套期保值方案簡單設計
從銅目前的價格走勢來看,近期處于價格下跌趨勢中。因此,擬采用賣出銅期貨合約的方式進行對沖。
(二)OLS模型保值比率確定
OLS計算出的套保比源于最小二乘法得到的傳統回歸模型,其套保比滿足風險最小,即收益的方差最小。其線性回歸方程為:(其中和分別表示t時刻的現貨價格和期貨價格收益率,a為回歸函數的截距,h為回歸函數的斜率即最小方差保值比率,)。
利用圖7中采集到的數據,可以在excel中畫出其散點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險最小的要求,它往往忽略了期貨和現貨之間的協整關系,亦沒有反映歷史信息。利用該模型計算得到的套期比會受到殘差項序列相關的影響,套保期越長,套保效率越低。因此對智慧能源而言,若公司是完全風險規避者,則可以采用OLS計算得出的最小方差保值比率。在實際套期保值操作時應注意控制套保期時限,可以采用連續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模型最優套期比的確定
根據智慧能源的實際銅原材料需要量,企業合適的銅期貨持有量大約為2,500手(12,500噸)。截至11月26日,銅期貨的價格為47,778元/噸。
智慧能源倘若采用VaR最優套期比策略,在置信水平95%的情形下,只需4,536噸期貨就可以規避12,500噸銅現貨的價格波動風險。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最優套期比策略可以為其節省不少資金。
四、結論
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格走勢缺乏判斷力、重倉交易導致超額套保等原因造成的。鑒于目前中國企業出現的套期保值虧損事件有許多也是因為上述因素所導致的,因此使用金融衍生工具進行套期保值的企業尤其應該建立完善的政策研究部門,充分理解現貨市場的價格波動,冷靜操作。此外,生產型企業套保的數量不能高于其庫存現貨的量或未來的產量,若采用高杠桿在期貨市場上投機交易,一旦價格波動幅度增大,企業將出現現金流的斷裂,導致資不抵債等嚴重后果。此外,企業也應及時做好信息披露工作。