1、人民币利率汇率双重风险动态同步管理与静态同步管理摘 要：因人民币利率和汇率变化，我国出口企业在借款用于生产出口收到外汇货款过程中，面临很大人民币利率汇率双重风险。本文用变量表示双重风险、用方差度量双重风险大小，用人民币利率远期、外汇远期和外汇期货等衍生工具对人民币利率汇率双重风险进行静态同步管理，用 GARCH 模型拟合双重风险波动的聚集性来对双重风险进行动态同步管理。最后，本文结合企业实际，对研究结果进行实证分析，使企业可以灵活使用动态同步管理策略和静态同步管理策略，同步规避所面临的人民币利率汇率双重风险。 关键词：人民币；利率风险；汇率风险；动态同步管理；静态同步管理 中图分类号：F832
2、.2 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2013）10-0031-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.10.07 一、引言 我国出口企业的主要收入是外汇货款，由于汇率变动，企业会面临很大外汇风险；同时，企业在生产过程中需要借款，由于利率波动，借款成本有很大不确定性。本文将我国出口企业面临人民币利率风险和汇率风险作为一个整体来处理，称之为人民币利率汇率双重风险。双重风险给企业的收入和成本带来很大的不确定性，特别是在人民币既升值又加息的情况下，企业在收入外汇货款时遭受严重贬值，而在借款中又大大增加了借款成本，这些风险不仅使企业的利润降低、成本提高，
3、还可能会影响到企业的生存问题。因此，怎样有效地规避人民币利率汇率双重风险对我国出口企业显得尤为重要。 在利率风险和汇率风险管理理论方法研究方面，人们多数把利率风险和汇率风险分开研究，对它们分别进行独立管理。林孝贵等（2013）研究用人民币外汇期货管理人民币升值风险1。虽然有少数学者研究利率风险和汇率风险的同步管理，使用的工具是外汇远期和利率期货，但对人民币利率风险和汇率风险而言，因为没有与之完全吻合的衍生工具而不便直接使用。范利民等（2007）研究了运用远期外汇和利率期货同步管理商业银行的利率风险和外汇风险2。考虑到金融时间序列具有聚集性和动态性，张高勋等（2011）把 GARCH 模型应用于
4、研究套期保值的效果3。但这些研究都不是针对人民币，而且使用的工具都是外汇远期和利率期货。由于目前市场上没有相应的人民币利率期货，所以用这些现有方法不便同步管理人民币的利率风险和汇率风险。关于人民币的衍生工具问题，在我国境内市场上可找到人民币利率远期和外汇远期，而在境外市场上有人民币外汇期货和本金交割的外汇远期即 NDF（Non-Delivery Forward） 。本文首先研究我国出口企业面临人民币利率汇率双重风险情况，用变量对双重风险进行表示和度量，再使用目前市场上已经存在的人民币外汇远期、外汇期货和利率远期等衍生工具对人民币利率汇率双重风险进行静态同步管理和动态同步管理，并运用 GARCH
5、 模型拟合双重风险的聚集性和动态性，结合我国出口企业具体情况，对上述研究结果进行实证分析，使企业能够选择适当方法规避所面临的人民币利率汇率双重风险。 二、出口企业人民币汇率利率双重风险的表示与度量 为了方便表示我国出口企业面临的人民币利率汇率双重风险，把利率数值扩大 100 倍，设企业在将来需要借入？姿 i100A 万元人民币用于生产，借款时间长度为 t，同时收到？姿 eA 万元外币货款，其中 A 是公因子。设直接标价法下的人民币汇率在当前和将来分别是 e0 和 e，则企业的外汇货款因人民币升值而带来的损失额是？姿 eA（e0-e） ；设人民币利率在当前和将来分别是 i*0 和 i*，则企业借
6、款因人民币加息而带来的损失额是？姿 i100A（i*-i*0）t。记 i=100i*t， i0=100i*0t x=？姿 ii-？姿 ee， x0=？姿 ii0-？姿 ie0 合并两项损失，得到企业遭受双重风险的损失额为 ？姿 eA（e0-e）+？姿 iA（i-i0）=A（x-x0） （1） 由式（1）可知，e 和 i 的变化是导致 x 变化的原因，即 e 和 i 的变化主导了 x 的变化，并且 e 的波动对 x 有负向影响，而 i 的波动对 x 有正向影响。当人民币升值或加息时，即当 e 下降或 i 上升时，x 就会上升，此时企业就会遭受损失；当人民币升值并且加息时，即当 e 下降，同时i
7、上升时，x 上升的幅度很大，此时企业的损失就会很大。所以，x 可作为刻画企业双重风险的变量。x 上升幅度越大，企业的损失就越大；x 上升幅度越小，企业的损失就越小。本文定义 x、i 和 e 的方差及 i 和 e 的相关系数为： hxx=Var（x） ， ？滓 2i=Var（i） ？滓 2e=Var（e） ， ？籽 ie=Cov（i，e）/？滓 i？滓 e 如果用双重损失额的方差来度量我国出口企业面临人民币利率汇率双重风险的大小，则求式（1）方差可得到企业双重风险的程度为： A2hxx=A2（？姿 2i？滓 2i+？姿 2e？滓 2e-？姿 i？姿 e？籽 ie？滓i？滓 e） （2） 由式（2
8、）可知，当人民币升值又加息时，i 与 e 具有负相关性。此时？籽 ie0，？琢 10，0？琢 1+？茁 11 （7） 运用时间序列分析软件分别建立 xt、rt 和 ft 等序列的GARCH（1，1）模型，就可以估计这些序列的动态方差、动态协方差、动态相关系数和动态复相关系数，分别记为： HFF，t=hrr，t hrf，thfr，t hff，t，HFx，t=hrx，t hfx，t 将上式分别代入式（4） 、 （5）和（6） ，得到动态同步管理的最优套期比及其评价指标： k*i，t-k*e，t=（？籽 xr，t-？籽 xf，t？籽 fr，t）（？籽xf，t-？籽 xr，t？籽 xf，t） （8）
9、？滓 2t（K*t）=A2hxx，t（1-P2xF，t） （9） ？祝 2t=1-P （10） 五、双重风险动态同步管理与静态同步管理比较 在实际中，只要估计套期保值策略的评价指标，就可以通过比较指标值来比较动态同步管理策略与静态同步管理策略。 杭州某进出口导向型上市公司，主营以棉、毛、丝、麻、晴纶为原料的针织、梭织服装，服饰和家用纺织品的出口业务。出口销售收入货款主要以美元结算，从签订产品出口合同到收到美元外汇货款需要 3 个月时间。该公司在各生产周期中，需要借入人民币用于生产。公司在2012 年 9 月 20 日有计划，3 个月后将收到 238 万美元货款，需要兑换成人民币；同时，公司要在
10、 3 个月后借款 20000 万元人民币，借期 3 个月。于是公司面临 3 个月后人民币加息又升值的双重风险。在双重风险变量x=？姿 ii-？姿 ee 中，比例系数为？姿 i=1，？姿 e=1.19，公因子为A=200。借款期限为 t=0.25 年。为了方便，选取 2011 年 11 月 25 日至2012 年 12 月 20 日共 207 个交易日数据进行分析，其中用插值法适当补齐某些缺失的数据。i*t 表示上海银行间同业拆放利率（SHIBOR）；i*t 是兴业银行人民币 36 远期利率；et 是人民币兑美元中间价；ft 是境外非本金交割 3 月期人民币外汇远期（NDF）。 it=100i*
11、tt=25i*t， rt=100i*tt=25i*t，xt=？姿 iit-？姿eet=it-1.19et 在 2012 年 9 月 20 日，运用 EViews 软件分别建立 xt、rt 和 ft 的GARCH（1，1）模型，并且估计出它们的方差、协方差、相关系数和复相关系数，再根据式（8） 、 （9）和（10） ，计算出这一天的同步管理最优套期比及其相应评价指标值。类似地，保持样本容量 207，时间逐日前移，得到表 1 的结果。 （一）企业双重风险的静态同步管理 把 2012 年 9 月 20 日定为双重风险静态同步管理入市时间，并且在风险管理期间不考虑市场变化，即不需根据市场变化而改变用于
12、套期保值的衍生品单位数量。由表 1 可知，2012 年 9 月 20 日的套期比分别是K*i=0.8009，k*e=0.3531。因为： K*i100A=0.8009100200=16018 K*eA=0.3531200=70.62 所以企业买入名义本金为 16018 万元人民币，规格为 36 的远期利率协议，并且卖出名义本金为 70.62 万美元，期限为 3 个月的远期外汇协议，同步规避 3 个月后借款 20000 万人民币，收到 238 万美元的利率风险和汇率风险。这是静态同步管理，要求在套期保值期间不改变这些衍生品头寸。这一策略取得的风险管理效率为 0.1034，这一数值比较靠近 0，所
13、以该策略效率还是较高的。另外，实施该策略标准差风险为17.74。 （二）企业双重风险的动态同步管理 动态同步管理需要根据市场不同情况调整远期利率头寸和远期外汇头寸。由于调整衍生品头寸需要成本，所以不一定每天都需要调整衍生品的头寸。如果发现某天市场出现较大变化，例如预期收益突然出现很大变化，或效率逐步提高后出现拐点等，就应该调整衍生品的头寸，使风险管理策略处于较大优势状态。 由表 1 可知，从 2011 年 9 月 21 日开始，每天的同步管理效率都高于前一天的效率。直到 2011 年 11 月 1 日和 11 月 2 日连续两天出现相同效率 0.0708，效率不再提高，甚至有可能出现反转，于是
14、可以认为 2012年 11 月 2 日的策略为较好策略，按这一天套期比调整衍生品头寸。因为K*i=0.7634，K*e=0.6288。 K*i100A=0.7634100200=15266 K*eA=0.6288200=125.76 因此，企业在这一天衍生品头寸应该调整为：买入名义本金为 15266万元人民币的远期利率协议，卖出名义本金为 125.76 万美元的远期外汇协议。 由表 2 可知，在企业面临人民币利率汇率双重风险下，动态同步管理策略的效率比静态同步管理策略大幅提高，相应的标准差风险也有所降低。动态同步管理的逆指标效率是 0.0708，比静态同步管理利率风险提高了 31.53%；动态
15、同步管理策略的标准差风险是 17.2078，比静态同步管理风险降低了 3.0%。 六、结束语 我国外贸企业在日常经营中常常面临人民币利率和风险双重风险，用风险度量方法度量双重风险，用套期保值方法规避双重风险。通过买入人民币远期利率、卖出人民币外汇远期或外汇期货，就可以对双重风险进行静态同步管理。根据金融时间序列波动具有聚集性和动态性等特征，运用 GARCH 模型可以拟合双重风险的波动，由 EViews 软件得到动态同步管理和静态同步管理的最优套期比和对应的评价指标。根据市场变化情况，可以动态地调整同步风险管理策略。动态同步管理比静态同步管理更加灵活、更加优越。企业可使用 GARCH 模型分析对比每一天的套期比、风险和效率等市场变化情况，再把同步管理策略调整为更加优化的策略。企业在实际中可以灵活采用动态同步管理策略和静态同步管理策略，同步规避所面临的人民币利率汇率双重风险。 （责任编辑：徐璐） 参考文献： 1林孝贵，刘飞.基于 DCC-BGARCH 模型人民币升值风险动态管理研究J.海南金融，2013（1）：29-32.
