孫瑾　趙志宏

摘 要：十二五規(guī)劃中我國將航空業(yè)納入了重點(diǎn)新興產(chǎn)業(yè)，但是，近幾年來航油價格劇烈波動給航空業(yè)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來較大風(fēng)險。本文研究了航空公司利用上海燃料油期貨交易對航空煤油進(jìn)行套期保值的策略，基于2004—2012年現(xiàn)貨和期貨價格的日數(shù)據(jù)，采用ECM-GARCH模型測算出最優(yōu)的套期保值比率為39.72%，能夠幫助航空公司規(guī)避約15%的航油價格波動風(fēng)險。本文認(rèn)為，該策略在一定程度上能穩(wěn)定企業(yè)收益，但績效值略微偏低，這主要是由于危機(jī)時期，套期保值的績效不僅與套保比率相關(guān)，還較大程度地受到匯率波動和宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的影響?；诖耍疚奶岢隽诵聲r期國有和民營航空公司進(jìn)行套保交易的戰(zhàn)略建議。

關(guān)鍵詞：套期保值；ECM-GARCH；航空煤油；上海燃料油期貨

中圖分類號：F830.93 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-2265（2013）06-0003-07

在航空公司的成本結(jié)構(gòu)中，航空燃料油（以下簡稱航油）成本是重要的組成部分。根據(jù)我國三大航空公司（國航、南航、東航）的報表顯示，其航油費(fèi)用占運(yùn)營總成本的比重高達(dá)30%，而美國同行業(yè)平均成本比重為13%（卡特等，2003），航油價格的大幅波動給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)營風(fēng)險。中國航油進(jìn)口成本基本上由新加坡航油離岸價及運(yùn)費(fèi)確定。近十年來，新加坡航油價格波動十分劇烈，由2003年1月的32.77 美元/桶升至2008年的181.60 美元/桶，受全球金融危機(jī)影響，在2009年又驟然跌至57.86 美元/桶，2012年恢復(fù)到120美元/桶的高位，震蕩區(qū)間十分巨大。這意味著，航空公司受到油價暴漲的影響，有時需要多支付數(shù)百億美元的賬單。因此，如何規(guī)避航油成本大幅度波動對航空業(yè)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來的損失已迫在眉睫。我國十二五規(guī)劃里已將航空業(yè)列入我國新興產(chǎn)業(yè)，降低航空業(yè)價格波動風(fēng)險對我國旅游業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展尤為重要。

國外航空公司通常會利用金融衍生品進(jìn)行航油的套期保值，降低風(fēng)險敞口①。目前，鑒于國際金融市場上沒有直接的航油套保工具，航空公司主要通過兩個途徑進(jìn)行操作：一是簽訂場外合約，二是在場內(nèi)交易中選取相關(guān)性較高的產(chǎn)品（如原油期貨、取暖油期貨和燃料油期貨）對沖。前者的優(yōu)勢在于交易靈活，合約可針對企業(yè)需要量身定做；缺點(diǎn)在于企業(yè)要面對境外市場的匯率風(fēng)險、交易對手風(fēng)險等。對我國企業(yè)而言，由于處理復(fù)雜的國際金融衍生品交易經(jīng)驗(yàn)尚淺，且境外交易權(quán)限受到國家的嚴(yán)格管控，所以后者優(yōu)勢較為明顯，通過場內(nèi)交易合約和規(guī)范化市場有效規(guī)避違約風(fēng)險和對手風(fēng)險。目前我國交易所市場唯一的能源期貨品種是上海燃料油期貨②。如何確定最佳的套保比率、交易策略，減少交叉套期保值風(fēng)險，是最終實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定收益套保目標(biāo)的關(guān)鍵。

一、文獻(xiàn)綜述

最優(yōu)套期保值比率的研究，最早始于約翰遜（Johnson，1960）提出的OLS方法，通過對現(xiàn)貨價格收益與期貨價格收益進(jìn)行基本的線性回歸，擬合出最佳的套期保值比率，但沒有充分利用決策前的時變信息。邁爾斯和湯普森（Myers和Thompson，1989）構(gòu)建了B-VAR模型，有效消除了OLS中的殘差項(xiàng)序列相關(guān)，進(jìn)一步完善了套期保值的估計(jì)，但仍存在期貨價格與現(xiàn)貨價格的協(xié)整問題。高希（Ghosh，1993）根據(jù)恩格爾和格蘭杰（Engle和Granger，1987）的協(xié)整理論，提出了估計(jì)套期保值比率的誤差修正（ECM）模型，同時考慮了現(xiàn)貨價格、期貨價格的非平穩(wěn)性，短期動態(tài)關(guān)系和長期平衡關(guān)系。而后，隨著實(shí)證研究的不斷豐富和自回歸條件異方差模型（ARCH）的廣泛應(yīng)用，大量研究開始考慮到收益率波動的集聚性問題。恩格爾和克朗（Engle和Kroner，1993）提出了一種多變量廣義ARCH過程來刻畫“期貨—現(xiàn)貨”的波動分布，即多元GARCH模型，使估計(jì)更為有效。利恩（Lien，1996）又將二階矩期貨價格變動方差以及現(xiàn)貨價格變動方差之間的相互影響加入模型，且放寬了對期貨價格變動的條件方差及其與現(xiàn)貨價格變動條件協(xié)方差須為常數(shù)的條件，所得套保比是隨時間變化而變化的，由此構(gòu)成了廣義自回歸條件異方差模型ECM-GARCH。實(shí)證結(jié)果表明，該模型計(jì)算所得到的套期保值比率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)回歸模型所得比率（威特，1998；弗萊明，2008；方虹、陳勇，2008）。

國內(nèi)學(xué)者通過引入上述套期保值理論，對金融衍生品市場的套保比率估計(jì)也進(jìn)行了大量實(shí)證研究。齊明亮（2004），華仁海、陳百助（2004）對有色金屬期貨市場進(jìn)行了研究，論證了上交所銅期貨市場套期保值的有效性，發(fā)現(xiàn)套期保值的效果與選擇的比率緊密相關(guān)。馮春山、蔣馥、吳家（2005），方虹、陳勇（2008）利用OLS、B-VAR、ECM、GARCH等模型，研究了石油期貨的套保比率選取，并將各種模型的績效進(jìn)行了比較分析，得出了采用GARCH測算比率是最優(yōu)方法的結(jié)論。梁斌等（2009）學(xué)者對股指期貨進(jìn)行研究，也得到了相似結(jié)論。

但上述實(shí)證對象主要集中在股指期貨、有色金屬期貨等，由于上海燃料油期貨于2004年8月26日才推出，對這一期貨品種進(jìn)行實(shí)證研究的文章并不多。已有的對上海燃料油期貨進(jìn)行研究的相關(guān)文獻(xiàn)中，廖肇黎、張宏民（2009）驗(yàn)證了應(yīng)用上海燃料油期貨套保航空燃料油的可行性，套?？墒癸L(fēng)險降低程度最高達(dá)90%。不過，文章僅僅采用了OLS方法進(jìn)行了靜態(tài)套期保值比率的測算，沒有考慮價格的波動性聚集。曹培慎、唐露芳（2011）運(yùn)用2007—2010年數(shù)據(jù)，探析了上海燃料油期貨對燃料油現(xiàn)貨的套保功能，實(shí)證結(jié)果表明，根據(jù)ECM及GARCH模型對燃料油現(xiàn)貨的套期保值策略，能有效地抵抗風(fēng)險（使風(fēng)險減少10%—30%）。本文旨在使用歐債危機(jī)后的最新數(shù)據(jù)，分析國際價格波動的新時期上海燃料油期貨對航油進(jìn)行套期保值的可行性和交易策略，為企業(yè)提供更加合理的套保建議。

二、數(shù)據(jù)說明與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)說明

我國航油采購價格，是以新加坡市場航油FOB價作為簽訂貿(mào)易合同的計(jì)價基準(zhǔn)。因此，本文期貨價格數(shù)據(jù)選取上海期貨交易所的燃料油期貨收盤價（記為F）③，現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)選取新加坡市場普氏現(xiàn)貨報價（記為S）④，且采用對數(shù)轉(zhuǎn)換（lnS，lnF）使數(shù)據(jù)趨勢線性化，亦即構(gòu)造了相應(yīng)的收益率序列。兩者價格走勢如圖1，不難看出，2008年8月之前燃料油期貨與航油現(xiàn)貨的價格相關(guān)度明顯高于2008年之后的區(qū)間，兩者價差在短期內(nèi)呈現(xiàn)出波動性和不一致性（實(shí)證結(jié)果分析中有進(jìn)一步的闡述）。但根據(jù)計(jì)算，期貨、現(xiàn)貨價格序列相關(guān)系數(shù)在2004—2011年區(qū)間段內(nèi)高達(dá)0.854，長期走勢表現(xiàn)一致。

本文實(shí)證分析數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間為2004年8月25日—2012年3月1日，累計(jì)含1713個交易日數(shù)據(jù)。而以往學(xué)者的研究大部分采用2009年之前的數(shù)據(jù)，圖中顯示2009—2012年現(xiàn)貨、期貨價格差異比2009年之前的價格差異要大，使得樣本數(shù)據(jù)本身存在著較大差異，會對最優(yōu)套保比的測算結(jié)果產(chǎn)生較大影響，因此，在債務(wù)危機(jī)后測算新的最優(yōu)套保比率對審視套保策略、減少損失尤為重要。

（二）價格序列的協(xié)整關(guān)系和波動性聚集

在進(jìn)行實(shí)證分析前，首先檢驗(yàn)價格序列是否存在協(xié)整關(guān)系和ARCH效應(yīng)，這兩點(diǎn)特性是建立ECM-GARCH模型的基礎(chǔ)。

（三）模型設(shè)定

2. 動態(tài)的套期保值比率。與靜態(tài)套期保值比率不同，動態(tài)的套保比充分考慮了期貨、現(xiàn)貨價格的條件協(xié)方差矩陣的時變性特征。結(jié)合前面所提到的，上海燃料油期貨與新加坡航油現(xiàn)貨價格序列存在著協(xié)整、波動聚集等問題，理論上，ECM-GARCH能獲得更良好的套保比。

相比之下，利用傳統(tǒng)的OLS方法來測算，得到的最佳套保比值是0.3414，是一個恒定常數(shù)。那么交易者應(yīng)建立的期貨合約總價值應(yīng)占所保值的現(xiàn)貨合同總價值的34.14%。兩者對比，利用GARCH測算出的動態(tài)套保比率均值高于利用OLS方法測算出的靜態(tài)比值。

（二）績效評估

由此可以看出，采用ECM-GARCH模型測算出的比率進(jìn)行套保，較采用OLS靜態(tài)比值可使風(fēng)險降低了約7個百分點(diǎn)，能夠達(dá)到更好的保值效果。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

從上述實(shí)證結(jié)果來看，應(yīng)用上海燃料油期貨來進(jìn)行航油的套期保值，最優(yōu)的套保比值在39%左右，并能夠發(fā)揮降低風(fēng)險敞口15%的效用，驗(yàn)證了該套保方法的可行性。同時，通過與靜態(tài)測算方法的比較，也證實(shí)了ECM-GARCH模型在設(shè)計(jì)套保策略時的優(yōu)越性。但與以往文獻(xiàn)結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)本文所得到的套保比和績效水平相比之前研究結(jié)果明顯偏低，這一研究差異引發(fā)了進(jìn)一步思考。

1. 套保效果分析。本文實(shí)證分析數(shù)據(jù)取自2004年8月25日—2012年3月1日，最新數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間中，2009—2012年上海燃料油期貨與新加坡航油現(xiàn)貨價格差異加大（如圖1所述），樣本數(shù)據(jù)基差的擴(kuò)大必然會導(dǎo)致套保比率以及相應(yīng)績效的下降⑥。導(dǎo)致這一時期價格差異擴(kuò)大主要有兩個原因：一是人民幣匯率的變動，二是經(jīng)濟(jì)危機(jī)和歐債危機(jī)對油價的沖擊影響。

其一，因?yàn)樯虾Ｈ剂嫌推谪浗灰棕泿艦槿嗣駧?，而新加坡航油現(xiàn)貨采用美元計(jì)價，因此套保比率計(jì)算受到匯率影響。人民幣匯率改革以來，人民幣兌美元中間價累計(jì)升值超過30%。從圖3的匯率走勢圖可知，2009年后匯率變動尤其加劇。這是造成2009年前后兩個價格序列的區(qū)段差異拉大的重要原因，使得表面上現(xiàn)貨價格增幅小于期貨價格增幅。

其二，隨著美國次貸危機(jī)引發(fā)全球金融風(fēng)暴的蔓延，以及歐債危機(jī)帶來的全球經(jīng)濟(jì)不景氣，國際油價受到了巨大沖擊，自2008年下半年一直到2012年，多次呈現(xiàn)出大幅飆升和大幅下挫的極端情形。燃料油期貨與現(xiàn)貨價格自2009年后相關(guān)性下降，這使得套期保值很難取得良好效果。并且一定程度上講，上述第一點(diǎn)原因中的匯率波動，本質(zhì)上也是受到宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。這對我國航空公司的啟示是：當(dāng)未來油價走勢不明朗或短期內(nèi)波動劇烈時，企業(yè)應(yīng)適當(dāng)降低套期保值比率。

事實(shí)上，在宏觀經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)大幅波動時，航空公司很難建立合理的航油套期保值頭寸。此外，各國經(jīng)濟(jì)狀況、區(qū)域性溢價和可替代能源的發(fā)展等因素都會對原有價格短期走勢產(chǎn)生重大影響。

2. 合約長度影響。國外大量學(xué)者關(guān)于套期保值的研究表明，期貨合約的長度不同，套期保值效果會相應(yīng)不同（齊諾和馬賽厄斯，2012）。通常情況下，長周期的套期保值績效優(yōu)于短周期的套期保值績效，這一結(jié)論同樣適用于國內(nèi)套期保值交易（馮春山等，2005；方虹、陳勇，2008）。

上海燃料油期貨有四個合約可供交易：當(dāng)月（30天）、下月（60天）以及隨后的兩個季月（90天、120天）。理論上，120天的合約套期保值績效應(yīng)該最好。但是，已有的燃料油套保航油研究，在構(gòu)造不同期限的期貨價格數(shù)據(jù)時，是采用臨近合約的交易數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用數(shù)學(xué)計(jì)算的方式進(jìn)行平均和加減，形成了不同期限長短的期貨收益率序列、現(xiàn)貨收益率序列。與實(shí)際交易中不同期限合約價格的情況并不吻合，研究意義不大。

鑒于此，本文沒有對合約期限進(jìn)行30天、60天、90天、120天的分期構(gòu)造，而是直接對短期交易進(jìn)行了測算，所得到的結(jié)果也是針對短周期的套期保值。結(jié)合上述長短周期不同績效的推斷，本文測算的短周期套?？冃б?。

因此，在套期保值的實(shí)際操作過程中，如何選擇合約月份，也是未來進(jìn)一步研究的方向。尤其是，需要同時考慮到合約長度是否滿足現(xiàn)貨交易時間需要、交割所在月份是否足夠活躍以平掉頭寸等問題。

四、結(jié)論與建議

本文根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)和ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)，證實(shí)了新加坡航油現(xiàn)貨價格與上海燃料油期貨價格存在長期穩(wěn)定關(guān)系，利用燃料油期貨降低燃料油價格波動風(fēng)險具有可行性，且價格序列存在波動聚集性，適合采用ECM-GARCH模型來測算最優(yōu)套期保值比。根據(jù)本文采用的2004年8月—2012年3月數(shù)據(jù)區(qū)間，采用ECM-GARCH模型計(jì)算出的動態(tài)套保比率平均水平為0.3972，績效水平為0.154，比OLS方法更有效，但是效果并不十分優(yōu)異。這主要是因?yàn)槲覈?008年后航油價格波動風(fēng)險受到匯率變動、外部經(jīng)濟(jì)因素的較大影響和制約。人民幣升值、世界金融危機(jī)和歐債危機(jī)，使得套保風(fēng)險改善水平僅能達(dá)到15%左右。因此，運(yùn)用上海燃料油期貨來對航油進(jìn)行套期保值的方案，更適用于經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)的環(huán)境。

在實(shí)際操作中，我國航空公司制定套期保值方案還需要綜合考慮其他市場因素：

（一）選擇合適的套保市場

到目前為止，可以說無論場內(nèi)場外，都不存在完美的套保工具。在世界經(jīng)濟(jì)衰退時期，企業(yè)往往需要采用分散化的組合策略，降低整體風(fēng)險。且將自身需求與市場特點(diǎn)相結(jié)合，如表6所示，綜合考慮市場的交易費(fèi)用、入場規(guī)則等因素。

對我國國有航空公司而言，一般具備充裕的資金但經(jīng)驗(yàn)不足，更多地應(yīng)考慮運(yùn)用期貨交易手段；對我國民營航空公司而言，由于資金流動性不足，如果能構(gòu)建一支專業(yè)團(tuán)隊(duì)或在能充分認(rèn)識風(fēng)險的情況下，可適當(dāng)選擇低投入的復(fù)雜衍生品以獲得收益。

（二）交易成本與資金限制

本文所得的最優(yōu)套保比未考慮交易手續(xù)費(fèi)等成本問題。尤其是動態(tài)化的比率要求高頻交易，成本會隨之較高。目前，上交所上海燃料油期貨的手續(xù)費(fèi)率為2?，保證金為8%。相對于期權(quán)費(fèi)來說，實(shí)際費(fèi)用不高，但保證金的資金占用會帶來一定的機(jī)會成本。以南航為例，每年有近80萬噸套保需求量，那么按套保比0.4（參考文中估算值0.3972）、保證金8%的比例計(jì)算，僅保證金就需要9800萬。因此，對中小型航空企業(yè)來說，很容易造成資金流動短缺，在實(shí)際操作中，需要謹(jǐn)慎地從年利率、占用時間等多方面進(jìn)行考慮。

（三）風(fēng)險監(jiān)管

除了確定套保比值和數(shù)量之外，風(fēng)險監(jiān)管也尤為重要。在整個套保過程中，公司應(yīng)嚴(yán)格執(zhí)行套期保值方案，尤其不能以投機(jī)為目標(biāo)。資金賬戶專用，并對企業(yè)流動資金進(jìn)行壓力測試，及時發(fā)現(xiàn)問題，以保證能夠反應(yīng)快速，實(shí)現(xiàn)期貨與現(xiàn)貨的同步性。

注：

①起源于20世紀(jì)80年代的航油套保曾幫助美國西南航空公司順利渡過石油危機(jī)，西南航空是最早開始參與套保的航空公司之一，也是美國唯一一家自1973年起持續(xù)盈利的航空企業(yè)。20世紀(jì)90年代以后航油套保為企業(yè)所廣泛應(yīng)用，德國漢莎航空通過堅(jiān)持系統(tǒng)的、長期的、大比例的套保戰(zhàn)略，在油價大跌大漲時也仍然保持著較高的凈利潤。

②上海燃料油期貨品種交易活躍，自2004年8月25日上市之后，市場功能不斷完善，截至2009年8月，各月合約累計(jì)成交已達(dá) 21億噸，累計(jì)交易金額6.8萬億元，且未發(fā)生惡性風(fēng)險事件。

③數(shù)據(jù)來自萬得資訊金融數(shù)據(jù)庫，上海燃料油期貨日交易數(shù)據(jù)。

④數(shù)據(jù)來自鳳凰財(cái)經(jīng)，航空煤油普氏現(xiàn)貨報價，http：//app.finance.ifeng.com/data/indu/ /cpjg.php？symbol=291。

⑤模型參見Kroner K.F， Sultan J. Time-varying distributions and dynamic hedging with foreign currency futures[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，1993，（28）。

⑥以美國西南航空為例，隨著現(xiàn)貨、期貨價格的價差增加，該公司的套保比率自2007年的95%逐年降至2009年的50%、2012年的15%。

參考文獻(xiàn)：

[1]Adams Zeno，Gerner Mathias.Cross Hedging Jet-Fuel Price Exposure[J]. Energy Economics，Sep. 2012，v.34，iss.5，pp.1301-09.

[2]David Carter，Daniel A. Rogers，Betty J.Simkins. Fuel Hedging in the Airline Industry：The Case of Southwest Airlines[D].Oklahoma State University working paper， 2003，（12）.

[3]Ederington L.H.The Hedging Performance of the New Futures Markets[J].Journal of Finance，1979，（34）.

[4]Fleming J， Kirby C. The specification of GARCH models with stochastic covariates[J]. Journal of Futures Markets， 2008， 28（10）.

[5]Ghosh. A Hedging with Stock Index Futures： Estimation and Forecasting with Error Correction Model[J].Journal of Futures Markets， 1993，（13）.

[6]Harvey， J. Witt， Ted C. Schroeder Marvin L. Hayenga. Comparison of Analytical Approaches for Estimating Hedge Ration for Agricultural Commodities[J].Journal of Futures Markets， 1998（12）.

[7]Johnson L.L. The Theory of Hedging and Speculation in Commodity Futures[J].Review of Financial Studies， 1960，（27）.

[8]Kroner K.F， Sultan J. Time-varying distributions and dynamic hedging with foreign currency futures[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，1993，（28）.

[9]Lien D. The Effect of the Co-integration Relationship on Futures Hedging： A Note[J].Journal of Futures Markets， 1996， （16）.

[10]Mattos F， Garcia P，Nelson C.Relaxing standard hedging assumptions in the presence of downside risk[J].Quarterly Review of Economics and Finance， 2008， 48（1）.

[11]Myers R.J，Thompson S.R. Generalized Optimal Hedge Ratio Estimation[J].American Journal of Agricultural Economics， 1989，（71）.

[12]曹培慎，唐露芳.上海燃料油期貨套期保值比率選取的實(shí)證研究[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇， 2011，（5）.

[13]方虹，陳勇. 石油期貨最優(yōu)套期保值比率及套期保值績效的實(shí)證研究[J].中國軟科學(xué)，2008，（1）.

[14]馮春山，蔣馥，吳家春. 石油期貨套期保值比選取的研究[J].系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用， 2005，（2）.

[15]華仁海，陳百助.上海期貨交易所銅、鋁套期保值問題研究[J].中國金融學(xué)，2004，（5）.

[16]梁斌，陳敏，繆柏其，吳武清. 我國股指期貨的套期保值比率研究[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2009，（1）.

[17]廖肇黎，張宏民. 應(yīng)用上海燃料油期貨套保航空燃油的可行性分析[J].國際石油經(jīng)濟(jì)， 2009，17（8）.

[18]齊明亮. 套期保值比率與套期保值的效績——上海期銅合約的套期保值實(shí)證分析[J].華中科技大學(xué)學(xué)報， 2004，18（2）.

[19]上海期貨交易所與中國浦東干部學(xué)院“期貨市場典型案例研究”課題組. 期貨市場典型案例研究[M] 北京：中國金融出版社，2010.

[20]王震，肖飛，鄭炯. 買方套期保值策略與風(fēng)險控制研究——以東方航空燃油套保浮虧事件為例[J].中國石油大學(xué)學(xué)報， 2010，26（1）.

[21]鄒延冰. 國際原油價格的決定因素研究[J].國際金融研究，2012，（7）.

（責(zé)任編輯 耿 欣；校對 YJ，GX）