文/陳柱冰 龐天陽 楊馨 陳彥如 夏琳雅，中國礦業(yè)大學（北京）

由于市場經濟體制改革持續(xù)深化，企業(yè)不僅迎來的更多的機遇，同時也面臨著更為嚴峻的挑戰(zhàn)。上市公司經營規(guī)模大、業(yè)務范圍廣、運轉資金高，而且深受市場環(huán)境和國家政策的影響，因此在上市公司不同的運營環(huán)節(jié)中都存在著財務風險。企業(yè)為了降低、對沖財務風險，或為了彌補財務風險所帶來的損失，往往會采用期權、期貨等金融工具進行套期保值，以獲取部分利潤。本文將以江西銅業(yè)股份有限公司（以下簡稱江西銅業(yè)，股票號：600362）利用銅期貨進行套保為例，通過數(shù)據(jù)說明該公司套期保值的有效性，以及銅期貨與現(xiàn)貨價格之間的引導關系。從而幫助企業(yè)更好的利用金融工具實現(xiàn)財務風險的對沖，進而減少公司的損失。

1 財務風險分析與評價

1.1 銅業(yè)上市企業(yè)財務風險評價體系研究

1.1.1 構建銅業(yè)上市公司財務風險評價指標體系

財務風險評價指標體系是由一系列反映企業(yè)財務風險的財務指標組成的，用來評價企業(yè)在生產經營過程中所面臨的風險.所以選取的指標要能夠全面反映公司的經營情況.從Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫選取了16家銅業(yè)公司2015-2018年的季度財務數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件進行因子分析。依據(jù)財務風險評價指標選取的原則，參考一般企業(yè)的績效評價指標體系，結合銅業(yè)企業(yè)自身的特點，最終構建了銅業(yè)上市公司財務風險評價指標體系，其中包括五大財務能力的16個財務指標。

1.1.2 因子分析法

企業(yè)的財務風險和經營情況，基本可以從其盈利能力、現(xiàn)金能力、償債能力、營運能力、成長能力等幾方面來判斷，而這些能力又可以由具體的財務指標代表。因此本研究選用因子分析法，對若干具體的財務指標進行分類以反映企業(yè)的上述各大能力，進而對企業(yè)的財務風險進行綜合評價。因子分析是主成分分析的推廣和發(fā)展，是多變量分析法的一種，是從多個變量指標中提取公因子，以達到降維和分類效果的多元統(tǒng)計方法。其基本思想是根據(jù)相關性的大小將原始變量分組，再以每個因子的方差貢獻率作為權數(shù)與各因子得分的乘積總和構造綜合得分函數(shù)。

1.2 江西銅業(yè)財務風險評價

1.2.1 因子分析的可行性檢驗

首先采用KMO和 Bartlett度量對原始數(shù)據(jù)進行檢驗，判定數(shù)據(jù)是否適用于因子分析法。本研究值為0.593，Bartlett的球形度檢驗的觀測值（近似卡方）2872.683，df值105，Sig.為0.000，相應的概率p接近于0，小于顯著性水平0.05。因此拒絕 Bartlett球度檢驗的零假設，樣本數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

1.2.2 因子提取

采用主成分因子法進行因子提取，由數(shù)據(jù)分析得前6個公共因子累計方差貢獻率為80.439%，能夠很好地解釋總方差，因子分析效果理想。

表1 KMO 和 Bartlett 的檢驗

1.2.3 因子命名與解釋

設F1、F2、F3、F4、F5分別為提取的5個公共因子，為了更好地解釋因子變量，基于方差最大的原則，用主成分法提取，用具有Kaiser 標準化的正交旋轉法對成分矩陣進行旋轉，旋轉在6次迭代后收斂。因子F1中，X1（總資產報酬率）、X2（凈資產收益率）、X 3（每股收益）的載荷量分別為0.946、0.956、0.862，遠大于其它指標的載荷量，因此F1主要由X1、X2、X3來反映，稱為“盈利能力因子”；依據(jù)同樣的方法，認為因子F2主要由存貨周轉率、流動資產周轉率、總資產周轉率反映，因此F2稱為“營運能力因子”；因子F3主要由經營現(xiàn)金流與流動負債比、經營現(xiàn)金流與總負債比反映，因此F3稱為“現(xiàn)金能力因子”；因子F4由流動比率和資產負債率反映，因此F4可稱為“償債能力因子”；因子F5在營業(yè)總收入增長率上有最大的正荷載，因此F5被稱為“發(fā)展能力因子”。

1.2.4 因子得分及建立因子模型

根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣計算各公共因子的因子得分函數(shù)，并利用因子評分模型計算江西銅業(yè)在5個公因子上的得分。然后根據(jù)各因子所對應方差貢獻率為權重進行加權平均，可以得到各樣本公司因子綜合得分F。其中，綜合得分F=0.21616*F1+0.19 *F2+0.13467*F3+ 0.08806*F4+0.07888*F5

1.2.5 江西銅業(yè)2015-2018年季度財務風險大小排序

根據(jù)上述因子綜合得分對各個樣本公司、江西銅業(yè)有限公司的財務風險進行排序和評價。得分越高，證明財務能力越強，財務風險越小。將各變量代入因子評分模型，得出2015-2018年江西銅業(yè)每一季度在5個公共因子上的綜合得分F及其排序。從因子得分結果來看，以及通過查閱企業(yè)季度財務報表，筆者發(fā)現(xiàn)江西銅業(yè)企業(yè)的財務風險狀況與本文實證結果基本一致。

2 運用金融工具對沖企業(yè)財務風險的效果評價

2.1 套期保值效果評價體系

首先了解江西銅業(yè)的基本情況，收集2015-2018年江西銅業(yè)年報中相關數(shù)據(jù)，分析其運用衍生品的宏觀上的可行性；之后，通過分析其使用的衍生品種類以及對于當期利潤的影響與其全部庫存陰極銅的總價格波動情況，新定義“套期效果α”，以分析江西銅業(yè)的使用衍生品覆蓋資產價格波動的效果，從而整體分析江西銅業(yè)運用金融衍生品對沖企業(yè)財務風險的總效果。

其中，“套保效果α”為企業(yè)利用金融衍生品進行套期保值，運用套期會計中的方法進行確認與計量，然后所確定的對于利潤的影響覆蓋當年平均存貨總價值變動的絕對值比率。計算公式為α=｜衍生工具對當期利潤的影響/年平均存貨價值變動量｜。

2.2 數(shù)據(jù)選取與結果分析

江西銅業(yè)2015-2018年使用金融衍生品的期初、期末值以及對當期利潤的影響。其中，有效套期保值指企業(yè)用資產進行套期保值取得了收益，有效規(guī)避了財務風險。

江西銅業(yè)2015-2018年陰極銅庫存變化量由年報中產量、銷量計算可得：2015-2018年陰極銅庫存量分別為1.45萬噸、1.32萬噸、2.61萬噸和4.2萬噸。

陰極銅2015-2018年價格可從中國產業(yè)信息網(wǎng)得知，經計算可得2015-2018年的陰極銅價格變動量，分別為-9409.10元/噸、9132.70元/噸、9223.70元/噸和-5722.83元/噸。

計算得出總價格變動量與套期效果α的比重

?

假設進行套保的資產部分為A，相對應使用衍生品導致對利潤變動的影響為a，總資產（陰極銅+銅桿線）價值為S，其中S=總價格變動量ΔP*存貨（陰極銅）年平均持有量C。因此可以列式公式：α＝a/ΔP*C，取絕對值，排除異常值（2016年的0.25%），江西銅業(yè)使用衍生品覆蓋11%的存貨陰極銅的價格變動風險

3 由投機活動導致期貨價格對現(xiàn)貨價格影響的研究

由于可獲取的企業(yè)存貨情況較少，數(shù)據(jù)量有限，格蘭杰因果檢驗無法有效解釋企業(yè)財務能力和套期效果的關系。因此本文采用簡單回歸分析探究兩者之間的關系。我們假設套保效果α和財務能力F呈線性關系。

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在該模型中，α為自變量，1/F為因變量。利用Eviews做最小二7020)(2.9161),R2=0.8096,n=4。

該模型樣本量較小，故此不再做檢驗分析。

4 誤差分析

1)江西銅業(yè)使用衍生品為銅期貨，但其所套保對象是銅桿線與陰極銅兩種產成品，通過報表數(shù)據(jù)，只能得出陰極銅的庫存情況，無法找到銅桿線的庫存情況以及在套保時所占的相應權重，因此建立總體套保情況分析的“套保效果α”在理論上可行，實施上具備一定的誤差。

2)江西銅業(yè)年報中給出的庫存數(shù)據(jù)是期末庫存量，只能在一定程度上代表年平均持有量，因此使用期末庫存量進行計算存在一定誤差。但此數(shù)據(jù)已經是其中最大體現(xiàn)精確度的數(shù)據(jù)。

3)陰極銅市場歷史價格數(shù)據(jù)來源于中國產業(yè)信息網(wǎng)，具體江西銅業(yè)使用的陰極銅市場價格與之有一定誤差。

總之，在該實驗中，由于該公司披露的財務報告數(shù)據(jù)有限，可獲取的樣本數(shù)量極小，因此該回歸模型所得到的結果對企業(yè)來說，預測價值不高。若想判定該模型的準確性，仍需要進一步檢驗測試。若增大樣本量后，可對套保效果和企業(yè)財務能力之間的關系進行更好地分析，幫助企業(yè)的管理人員在投資時做出更好的決策。此外，還可以幫助投資者等市場觀察者更好地分析企業(yè)金融資產的狀況。