编者按：为深入学习贯彻党的二十大精神，提升衍生品服务实体经济能力，中国证券业协会和清华大学五道口金融学院联合开展了“衍生品服务实体经济发展”征文活动，经组织专家评分选出15篇优秀征文。中证报价投资者教育基地将于近期陆续转载该系列优秀征文，分享证券行业衍生品业务发展经验和研究成果，服务实体经济高质量发展。本文为系列文章第十三篇。
作者：光大期货－南开大学衍生品研究课题组。
光大期货有限公司苑文忠、叶燕武、王娜、兰海涛、侯雪玲、孔海兰；南开大学金融学院李泽广、王道平、刘忠濠、白新宇、杨文宇、常浩然、何一帆、赵伟儒。
陕西某农牧企业是一家集饲料生产、种猪扩繁、育肥猪饲养、猪肉生鲜产品销售于一体的全产业链企业，是陕西省农业产业化重点龙头企业。
2022年因豆粕、玉米原料上涨，猪价低迷，生猪养殖头均亏损300元，企业迫切需要利用期货、期权等金融衍生工具降本增效。
豆粕：2022年3月末4月初预计未来2－3个月内，豆粕07合约价格大概率将在3870－4130元/吨区间震荡。
玉米：2022年3月末4月初预计未来2－3个月内，玉米07合约价格大概率将在2900－3000元/吨之间震荡。
生猪：2022年3月末4月初生猪09合约价格围绕17500元/吨区间波动，进入5月份以后，猪价预期转强。5月初预计未来2－3个月内，生猪09合约价格大概率仍将在18000－19500元/吨之间震荡。
1．豆粕9月合约价格分析与场景搭建
2022年2－3月企业采购豆粕基差对标豆粕9月合约。3月末4月初，企业预期未来2－3个月内豆粕价格高位震荡。基于豆粕采购成本控制和未来期价运行分析两方面因素考虑，企业希望能够在3870－4130元/吨的价格区间利用场外障碍期权策略锁定豆粕期货盘面采购成本。
主要场景：3月末4月初企业预计未来2－3个月内，豆粕9月合约价格大概率在3870－4130元/吨之间震荡。
次要场景一：若美豆新作产量预估下调，9月合约价格可能突破4150元/吨。
次要场景二：若美豆播种超预期，9月合约价格可能跌破3800元/吨。
2．主要场景策略
考虑企业日常采购豆粕需求，使用累购期权策略，其期权要素、操作及对比损益见表1、图1、图2。
3．次要场景一策略
若受俄、乌局势影响，美豆大涨，国内豆粕跟涨，豆粕9月合约价格突破4150元/吨大幅上涨。因企业提早锁定盘面豆粕多单，有效规避豆粕上涨对企业带来的风险，无须调整策略。
4．次要场景二策略
生猪养殖企业是豆粕的采购方，也是豆粕市场天然的多头。企业定期采购豆粕基差，如果豆粕期货大跌且企业没有点价，那么企业可以逢低点价,模型预测近两个月的基差为24.61元/吨与-165.19元/吨，未来基差进一步降低的可能性较大。
5．策略比较优势分析（见表2）
表2：豆粕策略比较优势（单位：元/吨）
▍ 玉米
1．玉米7月合约价格分析与场景搭建
基于国内玉米及小麦、稻谷等替代品市场供需结构分析，玉米7月合约价格整体处于区间波动走势。结合企业常用的玉米原料采购策略，每年11月－次年2月新玉米集中上市期，采购未来3－4个月的玉米原料，企业面临的风险主要是新采购玉米价格上涨风险和企业玉米原材料库存跌价的风险。
主要场景：预计未来2－3个月内，玉米07合约价格大概率仍将在2900－3000元/吨之间震荡。
次要场景一：若俄、乌局势恶化，玉米种植期天气出现干旱及台风等因素影响，07合约价格可能突破3050元/吨。
次要场景二：若国家加大国内谷物市场政策调控，稻谷供应压力加大，玉米消费低迷，07合约价格可能将跌破2850元/吨。
2．主要场景策略
（1）策略1：玉米7月合约单边买多策略——未采购玉米
价格区间：2900－2950元/吨；
由最优套保比率测算模型测算其最优比率为1.01，则参与手数为：1800手×3个月×1.01=5454手。
保证金计算（按照2900元/吨计算）：
5454手×2900元/吨×10%×10=1582万元。
（2）策略2：玉米7月合约比例价差策略——库存玉米
期权结构：4月15日玉米期货2930元/吨时，买入2手执行价格3000元/吨的看涨期权，卖出1手执行价格2840元/吨的看涨期权。
期权费用：收取权利金41元/吨（见图3）。
3．次要场景一策略
若玉米价格大幅上涨，企业买入保值处于盈利状态。企业可以利用期货盈利，减少现货采购成本增加的损失。期货多头的作用得以有效发挥。对于企业玉米原料库存来说，期、现价格大涨，企业可以获得库存升值的收益。
4．次要场景二策略
如果玉米价格大幅下跌，企业原料采购可以随采随用，享受到低价采购原料的收益。期货多头亏损与现货成本下降相互抵消，保证采购成本稳定。库存保值的比例价差策略：当价格跌破区间下沿的时候，收取固定的权利金，降低库存成本。
5．策略比较优势分析（见表3）
1．生猪09合约价格分析与场景搭建
4月初生猪期货主力合约价格一直在17000－17500元/吨的区间波动，因企业对未来猪价有阶段性看涨预期，因此一直等待猪价反弹之后的操作机会。5月初生猪价格出现大幅度的上升突破行情，攀升至约19000元/吨持续震荡。
主要场景：预计未来2－3个月内，生猪09合约价格大概率仍将在18000－19500元/吨之间震荡。
次要场景一：若受疫情超预期好转、猪肉消费量、供给减少提升等因素影响，09合约价格可能突破20000元/吨。
次要场景二：若受疫情超预期恶化、猪肉消费量下降、供给持续高位等因素影响，09合约价格可能跌破17500元/吨。
2．主要场景策略
（1）策略1：生猪9月合约单边卖空
价格区间：18500－20000元/吨；
参与手数：8700吨/16吨×3个月=1631手（理论保值）；
模型测算得出最优套保比率为0.91，因此理论最优套保手数为8700吨/16吨×3个月×0.91=1484手；
实际企业客户交割限仓500手。
保证金计算（按照19000元/吨计算）：
1631手×19000元/吨×15%×16×0.91=6768万元（理论保值）；
500手×19000元/吨×15%×16=2280万元（结合期货限仓制度计算保值缩减到500手，按照30%保值规模计算）。
（2）策略2：生猪9月合约场外看跌期权
期权结构：5月初买入19000元/吨的2个月的场外看跌期权；
期权报价：1000元/吨（见图4）。
3．次要场景一策略
考虑到期货价格的大幅上升给企业现货本身带来猪价上涨的有利因素，企业能够在现货市场实现较大的盈利。举例来说，当生猪9月合约价格突破20000元/吨上涨至25000元/吨，企业生猪现货销售价格大概率跟随上涨，现货盈利部分可以弥补期货端亏损。这样对于企业来说，主策略的预期盈利已经提前锁定，无须考虑价格上涨风险。
4．次要场景二策略
由于价格出现剧烈波动而下跌，此时做空生猪能更为有效保障盈利。在工具的选择上，期货的杠杆性在做空中表现更好，能在现货大面积亏损的情况下获得一定收益进行弥补。在突破18000点后继续获得套保盈利，进入交割月后有望获得基差回归的额外收益。
为更好地实现套期保值效果，降低企业的经营风险，我们依据多场景框架结合行情发展对策略进行相应调整。
▍ 行情变动情况
2022年下半年，乌克兰谷物出口恢复，美元加息商品市场通胀预期降温，玉米、豆粕高位回落。生猪养殖亏损，商品猪出栏下降，9月合约猪价突破2万元整数压力之后大幅上涨。7月初，大型养殖企业普遍预期8月猪价将维持在18－20元/公斤的成本线附近波动，9月消费回暖，猪价季节性反弹至年内高点。春节后消费下降，猪价重新回归下行通道。
综合饲料及养殖市场行情变化，依据多场景套期保值策略组合，我们发现对于玉米和豆粕，其价格运行区间均在预期范围内，有效锁定了原料成本。生猪9月合约突破上行并达到此前养殖企业预期的卖保价格区间。因此，把生猪合约转换为上端突破的次要场景策略，其操作方法为看跌期权平仓，同时在生猪9月合约21000－22000元/吨价格区间卖出期货。
▍ 策略调整介绍
调整方向：生猪策略2调整为策略1，且生猪9月价格区间相应调整；
主要场景策略调整：生猪9月合约单边卖空；
价格区间：21000－22000元/吨；
参与手数：8700吨/16吨×3个月=1631手（理论保值）；
依据最优套保比率0.91，对参与手数进行调整。
最优参与手数：8700吨/16吨×3个月×0.91=1484手。
▍ 策略效果评估（见表5、表6）
表5：原策略风险管理效果
表6：生猪策略调整后效果跟踪
综合以上分析，企业做多原料、做空生猪的场景依赖型综合风险管理策略有效实现了利润锁定的套保效果。在原料端锁定成本，在生猪销售端稳定价格，帮助企业销售利润月提高约2744万元，按照3个月的保值数量计算，企业利用期货及期权衍生工具，提升销售利润约8232万元。生猪策略调整之后，生猪卖出保值区间提升约1600元/吨，单月卖保利润提升1392万元，3个月的保值利润提升约4176万元。
1．引入场景假设模式，动态灵活调整
本方案对企业豆粕、玉米、生猪等品种面临的几种价格波动场景进行假设，进而达到多场景考虑的效果。对于不同的行情波动方向给出对应调整方案，并动态监控策略实施，在行情发生较大变动时适当进行调整。
2．紧贴企业需求，与产业链高度融合
农牧企业作为全产业链生猪养殖企业，在原料采购与产品销售上有着一定的特性，本方案紧贴企业生产经营现状，从企业的原料采购、生猪育肥、出栏销售模式出发，结合生猪产业链解决企业在生产经营中面临的难题。
3．数理模型计算，辅助策略制定
我们在方案选择中采用GARCH－GED分布模型的VaR计算、滚动窗口回归下最优套保比率测算与基于BP神经网络模型的基差预测三个模型，分别实现对于期货端风险直观监控、期现最优套保比率效果提升与基差预测辅助研判行情等效果。从风险管理事前、事中、事后多环节进行模型测算指导。
参考文献：
[1] 姚爱萍，丁晓文．基于GARCH－VaR模型的中国铁矿石期货市场风险度量的有效性研究[J]．商学研究，2021，28（02）：44－54.
[2] 李胜婷．玉米期货动态套保及绩效评估研究[D]．东北财经大学，2020.DOI:10.27006/d.cnki.gdbcu.2020.000885.
[3] 司莹莹．国内大豆期货最优套期保值比率有效性研究[D]．哈尔滨理工大学，2014．
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