论文部分内容阅读
ENSO事件是全球极端的气候模式,这种极端气候现象给农产品带来了不利的影响,不但体现在农作物的产量方面,也体现在与农作物相关的商品期货价格风险方面。当太平洋海面温度SST持续出现异于寻常的高低变化时,市场对ENSO事件的预期就会升温,从而传导到对农作物产量的预期值上,更进一步的导致了农产品价格的波动率放大。我国是黄大豆的进口大国,预计2017/18年度我国将进口的黄大豆9700万吨,占全球总进口总量的62.55%,在这种背景下,使用套期保值规避风险具有重要意义。我国期货市场经过20多年的发展,目前已经拥有了较齐全的大宗商品序列,由上至下的期货产业链链条也逐渐完善,部分品种的市场持仓量和成交量排名世界前列,拥有较好的流动性。大商所上市的豆粕期货与现货的相关性较高,得到了大豆产业链上下游的普遍认可,企业在豆粕期货上的套保业务也发展得相对成熟。本文研究的出发点是ENSO事件,它与普通短期天气现象有所区别。由于ENSO事件具有一定的持续性、周期性和可预测性,所以它对商品价格造成的影响也会呈现一定的周期性和可预测性,这样就可以将分析框架放到一个可重复观察的特定事件中,即当ENSO事件出现或其大周期发生改变时,可以预测受其影响商品的价格也可能随之发生变化。在实证分析方面,为了更准确解释ENSO事件对豆粕套保的影响,本文采用了 4个年度的数据,分别计算出5个经典套保模型绩效进行对比,最终得出的结论是:VaR模型是既具有方差最小,又加入套期保值者期望收益的模型,在ENSO事件发生大周期转折或强周期延续时,通过跟踪NIN03.4指数变化,在恰当的套期保值窗口介入,根据风险偏好程度调整套保的头寸可以取得更优的保值效果。最后,对于本文的应用层面,笔者建议套期保值企业在面对复杂多变的金融市场和难以预测的灾害天气方面要选用更为科学的套期保值模型,而非只采用传统的、单一的模式去应对。