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      國內(nèi)航空公司航油的套期保值策略研究

      2014-03-13 06:52:06李曉津王志強(qiáng)胡學(xué)鑫
      關(guān)鍵詞:取暖油航油標(biāo)的物

      李曉津,王志強(qiáng),胡學(xué)鑫

      (中國民航大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津 300300)

      國內(nèi)航空公司航油的套期保值策略研究

      李曉津,王志強(qiáng),胡學(xué)鑫

      (中國民航大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津 300300)

      近年來,國際油價(jià)的劇烈波動(dòng)對(duì)國內(nèi)民航運(yùn)輸市場(chǎng)產(chǎn)生了嚴(yán)重影響,為避免油價(jià)大幅波動(dòng)所帶來的營運(yùn)風(fēng)險(xiǎn),國內(nèi)各主要航空公司都對(duì)航油進(jìn)行了套期保值。在此背景下,航油的套期保值策略引起了各公司的廣泛關(guān)注。以NYMEX取暖油作為航油套期保值的標(biāo)的物,運(yùn)用ARIMA模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)油價(jià)的短期波動(dòng),并對(duì)兩種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較。在NYMEX取暖油短期價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,通過套期保值交易方的風(fēng)險(xiǎn)偏好,以套期保值的效用最大化為目標(biāo)函數(shù),確定出了合理的套期保值比率。

      航油;套期保值;時(shí)間序列;ARIMA模型;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      飛機(jī)燃料成本作為航空公司營運(yùn)成本的重要組成部分,制約著各航空公司的盈利能力和流動(dòng)性水平,而能源市場(chǎng)歷來具有較高的波動(dòng)性,所以航空公司為了穩(wěn)定成本和現(xiàn)金流,將精力集中到核心業(yè)務(wù)上,同時(shí)對(duì)一部分燃料進(jìn)行套期保值。

      現(xiàn)實(shí)中不乏使用套期保值有效降低經(jīng)營成本甚至實(shí)現(xiàn)盈利的例子,如美西南航空公司就使用航油的套期保值有效地降低了企業(yè)的營運(yùn)成本,甚至實(shí)現(xiàn)了不菲的收益。如表1所示。

      然而,由于對(duì)航油套保原理和技術(shù)缺少研究和了解,中國航空公司在航油套保時(shí)缺少理論支持。2008年,國航、東航在年報(bào)中披露了航油套期保值浮虧巨大。兩相對(duì)比可以說明,中國民航在航油套保領(lǐng)域里還缺少研究。是故,通過研究國際航油產(chǎn)品的價(jià)格走勢(shì)和相關(guān)套期保值常用的金融衍生工具,有利于中國民航總結(jié)經(jīng)驗(yàn),爭取在未來航油套保方面取得主動(dòng)權(quán)。

      表1 美西南航的套保收益Tab.1 Southwest Airlines’hedging gain(單位:百萬美元)

      國外對(duì)航空公司套期保值理論的研究是伴隨著期貨市場(chǎng)的發(fā)展而展開的,并隨著研究的深入產(chǎn)生了很多有價(jià)值的理論。代表性的研究成果有:Carter等(2006)將Allayanis and Weston(2001)針對(duì)公司外匯套期保值提出的框架應(yīng)用在航空公司的油料保值上,對(duì)美國航空業(yè)1994—2003年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,并指出公司的油料套期保值行為會(huì)因?yàn)樵黾油顿Y機(jī)會(huì)而給公司帶來額外價(jià)值,回歸分析的參數(shù)估計(jì)結(jié)果表明,保值給公司帶來的保值溢價(jià)(Hedging premium)在統(tǒng)計(jì)上顯著,在5%~10%之間[1]。Lin和Chang(2008)將保值溢價(jià)的研究范圍擴(kuò)大,發(fā)現(xiàn)對(duì)于美國和非聯(lián)盟航空公司“保值溢價(jià)”在12%左右,但是對(duì)其他航空公司則不很顯著[2]。

      國內(nèi)對(duì)套期保值理論的研究業(yè)有研究成果:在期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的研究中,華中科技大學(xué)王駿應(yīng)用單位根檢驗(yàn)、向量自回歸模型、協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正模型、方差分解、脈沖響應(yīng)函數(shù)等方法,研究發(fā)現(xiàn)三個(gè)期貨交易所的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,最優(yōu)的依次是銅鋁期貨、大豆期貨和玉米小麥期貨[3]。天津大學(xué)王志強(qiáng)針對(duì)中國期貨市場(chǎng)市場(chǎng)波動(dòng)機(jī)制頻繁變化的實(shí)際情況,在國內(nèi)率先使用馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型和隨機(jī)自回歸機(jī)制轉(zhuǎn)換模型,實(shí)證計(jì)算了中國銅期貨市場(chǎng)的最小方差套期保值率,并與OLS模型、ECM模型和多元GARCH模型進(jìn)行了比較[4]。此外,楊中原研究了套保收益率的問題,重點(diǎn)考慮了企業(yè)進(jìn)行套保發(fā)生虧損的情況;張建剛則分別選取了傳統(tǒng)的OLS模型、考慮現(xiàn)貨與期貨價(jià)格協(xié)整關(guān)系的BGARCH模型及修正的ECMGARCH模型,對(duì)中國期貨市場(chǎng)現(xiàn)有品種的套期保值狀況進(jìn)行了實(shí)證研究[5]。

      1 航油套保標(biāo)的物的選取及相關(guān)性分析

      由于國內(nèi)外沒有專門針對(duì)航油的套期保值產(chǎn)品,各航空公司一般選用與航油價(jià)格接近度高的油品作為套保標(biāo)的物。由于中國民航航油價(jià)格以新加坡商品交易所航油價(jià)格為基礎(chǔ),所以應(yīng)選擇與其標(biāo)的物價(jià)格變化趨勢(shì)相近、種類相近、相關(guān)度高的套保標(biāo)的物。由于原油煉制的主要產(chǎn)品(汽油、煤油、柴油、燃料油等)的價(jià)格之間相關(guān)度也非常高,故本文選擇了如下4個(gè)影響較大的期貨產(chǎn)品:西德克薩斯中質(zhì)原油(WTI原油)、紐約商品交易所取暖油(NYMEX取暖油)、紐約商品交易所汽油(NYMEX汽油)、新加坡商品交易所燃料油,并對(duì)各個(gè)項(xiàng)目1985—2011年價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后計(jì)算相關(guān)系數(shù),結(jié)果如表2所示。

      表2 各油料相關(guān)系數(shù)Tab.2 Oils’correlation coefficient

      各油料品種與新加坡航油價(jià)格相關(guān)系數(shù)都超過了90%,故均可作為航油套期保值的標(biāo)的物。不難看出,新加坡航油價(jià)格與NYMEX取暖油的相關(guān)性最高,可將后者作為套保標(biāo)的物。

      2 數(shù)據(jù)來源

      本文采用NYMEX取暖油價(jià)格數(shù)據(jù),來自United States Department of Transportation(www.dot.gov)1985年1月至2011年9月的月度數(shù)據(jù)。由于周末及節(jié)假日閉市,NYMEX市場(chǎng)每日的數(shù)據(jù)缺乏連續(xù)性,本文將時(shí)間序列的每日價(jià)格換算成為月度數(shù)據(jù),增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的可讀性。

      3 研究結(jié)果

      3.1 NYMEX取暖油的價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)

      3.1.1 ARIMA模型的短期預(yù)測(cè)

      建立如下的ARIMA(1,1,3)模型

      用擬合的有效模型進(jìn)行短期預(yù)測(cè),如圖1所示。

      圖1 NYMEX取暖油價(jià)格走勢(shì)靜態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.1 Price of NYMEX heating oil and static prediction

      3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短期預(yù)測(cè)

      數(shù)據(jù)歸一化預(yù)處理使用MATLAB中的mapminmax函數(shù)來實(shí)現(xiàn),有如下歸一化映射

      式中:x,y∈Rn,xmin=min(x),xmax=max(x)。歸一化效果為原始數(shù)據(jù)被映射到 [0,1]區(qū)間內(nèi),即yi∈[0,1],i=1,2,…,n,即[0,1]區(qū)間的歸一化。

      圖2 NYMEX取暖油價(jià)格歸一化結(jié)果Fig.2 Normalized result of NYMEX heating oil price

      圖3 NYMEX取暖油價(jià)格原始數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.3 Regression prediction of NYMEX heating oil’s price

      3.1.3 兩種模型的價(jià)格預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

      采用上述模型分別預(yù)測(cè)NYMEX取暖油價(jià)格。由于ARIMA模型中數(shù)據(jù)白噪聲和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中初始權(quán)值都有隨機(jī)性,預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)偏差。分別對(duì)兩模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,如表3所示。

      表3 兩種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.3 Predictions from two models

      顯然,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的各項(xiàng)指標(biāo)均優(yōu)于ARIMA模型。關(guān)鍵原因在于NYMEX數(shù)據(jù)的產(chǎn)生沒有規(guī)律、波動(dòng)性大,且多半的數(shù)據(jù)都有白噪聲,而ARIMA模型屬于線性模型,對(duì)于這種價(jià)格波動(dòng)規(guī)律非線性行為的分析、預(yù)測(cè)必然會(huì)有缺陷;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有較強(qiáng)的非線性映射能力及較好的魯棒性,且可區(qū)別有噪數(shù)據(jù),經(jīng)過這種學(xué)習(xí)能把數(shù)據(jù)內(nèi)部的規(guī)律較好地顯示在網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)上。

      3.2 航油套期保值比率的確定

      實(shí)例:M航空公司在2009-01-01使用NYMEX取暖油對(duì)當(dāng)年7月份的航油進(jìn)行套期保值,同時(shí)對(duì)NYMEX取暖油進(jìn)行預(yù)測(cè)。按照規(guī)定,每1手合約成交量為1 000桶,如表4所示。

      表4 航油套期保值的損益分析Tab.4 Hedging profit and loss analysis of aviation fuel

      該航空公司1月初在現(xiàn)貨市場(chǎng)以51.03美元/桶買入10 000桶,為了規(guī)避未來油價(jià)的不斷波動(dòng)、鎖定成本,決定同時(shí)在期貨市場(chǎng)買入10手NYMEX取暖油,成交價(jià)為46.39美元/桶。到9月時(shí),航油價(jià)格漲到72.13美元/桶,公司以每桶虧損21.1美元的價(jià)格買入10 000桶航油,在期貨市場(chǎng)以每桶盈利19.18美元/桶出售合約。如果不進(jìn)行套期保值,航空公司虧損21.1元/桶,而進(jìn)行套期保值后,公司虧損1.92元/桶。

      通過運(yùn)用ARIMA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在大量NYMEX取暖油歷史價(jià)格數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行短期預(yù)測(cè),然后確定開始套期時(shí)限、套期保值比率。然后通過模擬確定輸入變量,通過Simulate仿真得到最終結(jié)果。

      若決策者追求風(fēng)險(xiǎn)最小的套期比率k=ρσs/σf≈0.84,則每單位航油現(xiàn)貨的期貨多頭套期保值收益為F= k(f-f0)-(s-s0)=-5.01。

      若考慮決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)λ,且假設(shè)λ= 0.15,決策者追求效用函數(shù)最大化的套期比率為k=此時(shí)收益為(s-s0)=-2.64,表明若航空公司預(yù)期到,當(dāng)未來航油價(jià)格上漲時(shí)會(huì)削弱其對(duì)航油價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好,故而該航空公司將通過增持多頭套保比率來減少價(jià)格上漲的風(fēng)險(xiǎn)。反之則反。

      4 結(jié)語

      本文以NYMEX取暖油作為套保標(biāo)的物,采用1985年1月至2011年9月NYMEX取暖油的月度價(jià)格,運(yùn)用兩種預(yù)測(cè)模型對(duì)短期油價(jià)進(jìn)行了有效預(yù)測(cè)。

      同時(shí),在最小方差條件和在最大效用的不同目標(biāo)條件下,分別分析了最優(yōu)的套期保值比率。在前述的研究基礎(chǔ)上,針對(duì)航油的未來價(jià)格、套期保值比率與決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好等指標(biāo)的相關(guān)性,通過分析各因素的相互影響,指出當(dāng)未來航油價(jià)格上漲時(shí),航空公司會(huì)削弱其對(duì)航油價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好,進(jìn)而通過采取增持多頭套保比率的操作來減少價(jià)格上漲的風(fēng)險(xiǎn)。該研究結(jié)論可供有關(guān)航空公司的航油套期提供參考。

      有待今后進(jìn)一步解決的問題有:①只選用了NYMEX取暖油作為航油套保的標(biāo)的物,其實(shí)還有多種期貨、期權(quán)可以選作為航油套保的標(biāo)的物;②未對(duì)影響航空公司套期保值的因素進(jìn)行全面分析,只涉及其中的幾個(gè)關(guān)鍵因素;③未考慮套期保值的交易成本。

      [1]ALLAYANNIS G,WESTON J.The use of foreign currency derivatives and firm market value[J].The Review of Financial Studies,2001,14(1):243-276.

      [2]LIN R,CHANG Y.Does Hedging Add Value?Evidence from the Global Airline Industry[C]//The 16th Conference on the Theories and Practices of Securities and Financial Markets,Kaohsiung,Taiwan,December 5,2008.

      [3]王 駿.中國期貨市場(chǎng)基本功能的實(shí)證研究[D].武漢:華中科技大學(xué),2006.

      [4]王志強(qiáng).波動(dòng)、相關(guān)與最優(yōu)套期保值[D].天津:天津大學(xué),2007.

      [5]楊中原,基于風(fēng)險(xiǎn)最小的期貨套期保值優(yōu)化模型研究[D].大連:大連理工大學(xué),2009.

      [6]王 健.航空燃油的套期保值策略設(shè)計(jì)[D].廣州:華南理工大學(xué),2009.

      [7]趙 博.中國企業(yè)進(jìn)行套期保值的基本操作方案與技術(shù)分析[D].天津:天津大學(xué),2011.

      [8]于朔寧.國際原油價(jià)格變動(dòng)和航空公司套期保值策略研究[D].北京:清華大學(xué),2009.

      (責(zé)任編輯:黨亞茹)

      Study on hedging strategies of aviation fuel between domestic airlines

      LI Xiao-jin,WANG Zhi-qiang,HU Xue-xin
      (College of Economic and Administration,CAUC,Tianjin 300300,China)

      In recent years,the volatility of international fuel prices has a serious impact to the domestic civil aviation market,to avoid the operational risk along with sharp fluctuations in fuel prices,aviation fuel hedging is hold by domestic major airlines.From this point,the fuel hedging strategy has aroused widespread concern for companies.NYMEX heating oil is taken as a fuel hedging subject matter,using the ARIMA model and neural network model to predict the short-term fluctuations of fuel prices,the two models'predicted results are compared at last.After predicting the NYMEX heating oil short-term price,considering the risk preference parameters of hedging counterparty,taking the hedging utility maximization as an object function,one reasonable hedging ratio is finally obtained.

      aviation fuel;hedging;time series;ARIMA model;neural network

      F560.5

      :A

      :1674-5590(2014)01-0074-03

      2012-06-11;

      :2012-10-16

      :國資委資助項(xiàng)目

      李曉津(1968—),男,山東煙臺(tái)人,教授,碩士,研究方向?yàn)楹娇战?jīng)濟(jì).

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