摘要:衍生金融产品作为企业进行风险管理的重要工具,能够有效提升其内部资源配置的效率,然而其结构上的复杂性、时间上的跨期性以及资金上的高杠杆性是否会对企业风险产生影响,其影响机制又是如何?对此,文章使用2007—2020年我国A股金融业上市公司相关数据,通过指标设计与模型构建,将是否使用衍生金融产品、不确定性与企业风险纳入统一的研究框架,实证结果表明:使用衍生金融产品将显著降低金融业上市公司风险,且不确定性在其中起到部分中介作用。因此,当企业面临较为动荡的外部环境时,可通过使用衍生金融产品来管理企业的整体风险水平,实现长期稳健经营。
关键词:衍生金融产品;不确定性;企业风险
一、引言
现如今,防范和化解金融风险已提升至国家战略和国家安全层面。作为风险管理的重要工具,衍生金融产品在信息传递、价格发现和资源配置上有着显著成效,是促进市场资金流动、提高金融市场经济效率的创新性手段,有助于更深层次推动我国金融市场稳定发展。
由于传统金融工具无法满足不同市场主体的多重交易需求,越来越多的企业选择使用定制化的衍生金融产品进行资产配置及风险管理。然而,运用衍生金融产品是具有一定风险的。首先,基础金融资产的未来价格难以预测,衍生品的整体盈亏因与其标的收益直接挂钩,也无可避免的受到影响。其次,金融衍生品的保证金制度让交易者在期初只需支付部分权利金,便可参与较大规模的交易,从而在市场符合预期时放大其盈利。但当标的资产一旦出现不利波动时,这种杠杆作用将使投资者承受超出初始投资额的巨大损失。衍生产品作为结构最为复杂的金融合约之一,其标准化程度较低、透明度相对较差,交易双方以及外部监管者都需要具有高度专业化的知识和技能,这也极大程度地提高了市场交易的参与门槛。
在我国金融体系处于较大不确定性的背景下,衍生金融产品的市场规模逐步扩大、使用场景愈加丰富,与不同情况相对应的产品结构正处于不断探索中。为检验企业使用金融衍生品是否能够发挥风险管理的作用,本文以2007—2020年我国A股金融业上市公司为研究对象,探讨衍生金融产品的使用与企业风险之间可能存在的关系,以及此关系背后潜在的影响机制。
二、理论分析与研究假设
由于我国资本市场发展尚未成熟,多数企业在经营管理中面临由市场不利变动使公司业务交易发生损失的风险。而衍生金融产品作为定制化工具,若使用得当,能降低未来市场不确定性事件发生时形成的潜在亏损,并较为有效的控制由标的资产价格变动形成的风险敞口,进而达到企业风险的预期水平。因此,使用衍生金融产品进行对冲成为企业进行风险管理的重要措施。然而现实情况是,由于衍生品的高杠杆特征,企业在交易起始日支付部分交易规模的保证金,便可参与此标的下较大规模的衍生品交易。此种情形下,易出现偏好投机套利的交易者,通过以小博大谋求自身收益的成倍扩张。但是我国多数企业在参与金融衍生品投资时,存在产品认识不到位、市场了解不充分以及专业型人才匮乏等问题,最终导致巨额亏损的事件屡见不鲜。可见,衍生品作为创新类的金融工具若使用不当,也会给公司带来负面影响。通过阅览现有文献,发现目前关于使用衍生金融产品给企业风险带来的影响暂未达成一致结论,为探讨二者之间的关系,本文提出以下假设:
假设1a:使用衍生金融产品将降低企业总体风险。
假设1b:使用衍生金融产品将增加企业总体风险。
金融市场中的各类基础资产,如股票、债券、外汇等,在各类驱动性事件的影响下,其现货市场价格始终围绕价值处于频繁波动中,对投资者而言具有较大的不确定性。而衍生金融产品作为风险管理的重要工具,可通过与这些基础金融资产进行标的挂钩,并结合个人资产配置需求,形成定制化的非标准合约。因此,衍生品的一大作用便是锁定现货市场所持有头寸的未来价格,具体做法包括新增一笔与现货数量相同、但是方向相反的衍生品交易,以此降低价格波动给投资者资产带来损失的风险。然而,若投资者的交易目的为投机套利放大自身收益,通过期初预付的部分保证金参与到名义规模成倍的衍生品交易中,此时投资者将陷入未来价格波动更大的不确定性中。因此,为探讨在我国背景下,使用衍生金融产品与企业所面临的不确定性之间的关系,本文提出以下假设:
假设2a:使用衍生金融产品在一定程度上降低企业所面临的不确定性。
假设2b:使用衍生金融产品在一定程度上增加企业所面临的不确定性。
不确定性这一概念易和风险产生混淆,但事实上二者并不相同。关于风险和不确定性之间区别的探讨,最早是芝加哥经济学派Frank Knight于1921年发表的《Risk,Uncertainty and Profit》,文章首次将不确定性纳入经济学框架进行分析,指出以事件是否可以被预见作为不确定性与风险的区分。本文在阐释不确定性这一概念时,将其界定为对经济主体的实际经营管理有直接或间接影响、但产生结果与概率分布无法预估的未知事件。不确定性由于产生结果未知、概率分布未知,必然会影响到企业经营的整体风险水平。而衍生金融产品作为与不确定性息息相关的定制化金融合约,首先将所持有的现货头寸与之匹配,如通过期权锁定标的资产的未来价格、或是通过互换将浮动收益置换为固定收益等,从而关联企业未来所面临的不确定性,将风险转移至对手方。因此,若企业合理运用衍生金融产品,将其与所持有的现货头寸进行风险对冲,未来资产受不确定性影响的程度将降低,便能将企业整体风险控制在预期理想水平。基于以上分析,本文提出以下假设:
假设3:不确定性在使用衍生金融产品影响企业风险的过程中起到部分中介作用。
三、研究设计
(一)样本选择与数据来源
我国于2006年颁布了与金融工具相关的会计准则,并在2007年正式开始执行,因此本文将样本时间定为2007-2020年。同时,考虑到金融业在衍生品的应用上的广泛性以及模型中回归数据的可收集性,故本文选取我国金融业A股上市公司为研究对象,并对样本进行了筛选处理:剔除ST类公司与观测期间财务数据上缺失的公司。
在是否使用衍生金融产品、企业风险与不确定性这三个指标的设计上,通过文献阅览、理论分析、数据收集、模型构建等方法,选取较为普适的代理指标来衡量此类较为抽象的逻辑变量,便于展开后续实证的回归分析。此外,其他数据均来自国泰安数据库。经过以上数据处理,本研究最终得到1068个公司层面以年为单位的样本观测值。
(二)变量定义
1.被解释变量——企业风险(Risk)
借鉴翟胜宝等(2014)、余明桂等(2013)已有研究文献,使用经行业调整的资产收益率(ROA)的三期滚动标准差作为企业风险的代理变量。该指标能反映出企业财务风险和经营风险的变化,
值越大表明企业i在观测年度t内的整体风险水平越高。

其中,
表示企业风险,
,T表示年总数,i表示企业对象,t表示观测时间。
2.解释变量——是否使用衍生金融产品(DFI)
若上市公司i在观测年度t内,使用了衍生金融产品,则DFI值取1,否则该值取0。
3.中介变量——不确定性(MICU)
在选取不确定性指标的代理变量时,本文主要参考Gilchrist等(2014)、张承鹫和吴华强(2020)的做法,通过建立以下基本模型,构造出衡量企业受到不确定性影响程度的量化指标,具体过程主要分为两步。
第一步建立以下因子模型:

其中,
是指企业i在t年d月在股票市场上的月度收益率,
是t年d月的无风险利率,
是在t年d月的各可观测风险因子。Fama-French三因子模型展示了某一投资组合或单个股票的超额回报率的影响因素,其中,市场资产组合、市值因子和账面市值比因子这三个要素作为个股收益率中可预测的成分(可观测风险因子)对股票价格的变动进行解释。现有研究表明,Fama-French三因子模型是对收益回报率拟合较好的模型。
第二步构建观测企业的不确定性指标:

其中,
是Fama-French三因子模型(2)进行回归后得出t年d月的残差值,
是企业i在第t年的残差均值,
是样本数据在第t年的月份个数,通过此式测算出观测企业i在第t年的不确定性值(
)。
4.控制变量
借鉴已有文献,本文选取资产负债率(LEV)、股权集中度(HHI)、经营性现金流(CFO)、偿债能力(Cash)、成长能力(Growth)、产权性质(SOE)等可能影响企业风险的变量作为控制变量。具体变量定义见表1。
表1 变量定义
变量类型 | 变量名称 | 符号 | 变量说明 |
被解释变量 | 企业风险 | Risk | 计算方法如公式(1) |
解释变量 | 是否使用 衍生金融产品 | DFI | 若使用衍生金融产品为1,否则为0 |
中介变量 | 不确定性 | MICU | 计算方法如公式(2)、(3) |
控制变量 | 资产负债率 | LEV | 负债总额/资产总额 |
股权集中度 | HHI | 前三大股东持股比例 | |
经营性现金流 | CFO | 经营性现金流/资产总额 | |
偿债能力 | Cash | (货币资金+短期投资净额)/资产总额 | |
成长能力 | Growth | 营业收入增长率 | |
产权性质 | SOE | 国有企业取1,否则为0 |
(三)模型构建
为了检验理论分析部分提出的相关假设,本文构建了以下模型:






其中,模型(4)是为了检验假设1中使用衍生金融产品对企业风险的影响方向,若该模型回归结果中DFI的系数为负,则表明使用衍生金融产品将降低企业风险,即假设1a正确,否则假设1b正确。模型(5)是为了检验假设2中使用衍生金融产品对企业所面临不确定性的影响方向,若该模型回归结果中DFI的系数为负,则表明使用衍生金融产品将降低企业所面临的不确定性,即假设2a正确,否则假设2b正确。模型(6)是为了检验假设3,使用衍生金融产品会通过企业所面临的不确定性这一变量,影响企业整体风险水平。若模型(4)与模型(5)回归结果中解释变量系数显著,且模型(6)回归结果中DFI与MICU的系数同时显著,则证明不确定性在使用衍生金融产品影响企业风险的过程中扮演中介变量的角色,即假设3正确。
四、实证分析
(一)描述性统计
相关变量的描述性统计如表2所示,被解释变量企业风险(Risk)的均值为0.0847,标准差为0.5450,说明样本公司整体平均风险较低,但是在不同主体间企业平均风险存在差异,为之后的回归分析提供可能。解释变量是否使用衍生金融产品(DFI)的均值为0.5084,可见分析样本中有50.84%的公司会使用衍生金融产品来满足自身发展需求。不确定性(MICU)的均值为0.1331,表明各样本企业在经营过程中仍承受不确定性所带来一定程度的影响。该描述性统计结果仅为各观测值的数据特征,后续本文将围绕样本是否使用衍生金融产品、不确定性与企业风险三者之间关系展开深入研究。
表2 各变量描述性统计
变量 | 观测值 | 均值 | 中位数 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
Risk | 1068 | 0.0847 | 0.0138 | 0.5450 | 0.0002 | 8.1946 |
DFI | 1068 | 0.5084 | 1.0000 | 0.5002 | 0.0000 | 1.0000 |
MICU | 1068 | 0.1331 | 0.1062 | 0.1716 | 0.0000 | 2.9504 |
LEV | 1068 | 0.7110 | 0.7493 | 0.2980 | 0.0196 | 4.4648 |
HHI | 1068 | 50.3516 | 47.4757 | 20.5492 | 12.6783 | 97.1591 |
CFO | 1068 | 0.0081 | 0.0178 | 0.1301 | -0.8051 | 0.7329 |
Cash | 1068 | 0.1758 | 0.1206 | 0.1997 | 0.0000 | 0.9603 |
Growth | 1068 | 0.5092 | 0.1001 | 5.3411 | -0.9971 | 150.6014 |
SOE | 1068 | 0.4466 | 0.0000 | 0.4974 | 0.0000 | 1.0000 |
(二)回归分析
本研究回归结果如表3所示。
表3 回归结果
被解释变量 | (1) | (2) | (3) |
Risk | MICU | Risk | |
DFI | -0.156250*** | -0.045262*** | -0.147612*** |
(-4.28) | (-4.52) | (-4.00) | |
MICU | 0.190851* | ||
(1.70) | |||
LEV | 0.111542* | 0.026908 | 0.106406* |
(1.73) | (1.53) | (1.65) | |
HHI | -0.001797** | -0.000340 | -0.001733** |
(-2.12) | (-1.46) | (-2.04) | |
CFO | -0.427015*** | 0.158118*** | -0.457191*** |
(-3.35) | (4.53) | (-3.56) | |
Cash | -0.144295 | 0.144165*** | -0.171809* |
(-1.58) | (5.77) | (-1.86) | |
Growth | -0.000116 | 0.013679*** | -0.002727 |
(-0.04) | (16.09) | (-0.79) | |
SOE | 0.018139 | 0.010874 | 0.016063 |
(0.52) | (1.13) | (0.46) | |
Constant | 0.196155*** | 0.115680*** | 0.174078*** |
(2.97) | (6.41) | (2.59) | |
Adjusted R2 | 0.0272 | 0.2642 | 0.0289 |
N | 1068 | 1068 | 1068 |
注:括号中为t值,且*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。
其中,第(1)列为被解释变量企业风险(Risk)与解释变量是否使用衍生金融产品(DFI)之间的主效应回归结果,其中DFI的系数为-0.156250,并在1%水平上显著,说明企业是否使用衍生金融产品与其风险存在显著关系且表现为负向,本文假设1a得到验证,即使用衍生金融产品将显著降低企业整体风险水平。由于市场上多数资产的价格始终处于长期波动,涨跌性的难以预测使企业现金流的稳定性遭受严峻考验。金融衍生品与生俱来的风险对冲性可以更好地帮助现实企业进行现金流入和流出的匹配,将公司未来现金流稳定在预期水平。因此,运用衍生金融产品能够将企业所面临风险部分或全部地从经营主体内部转向外部,起到降低企业总体风险水平的作用。
第(2)列为中介变量不确定性(MICU)与是否使用衍生金融产品(DFI)的回归结果,其中DFI的系数为-0. 045262,在1%的水平上显著为负,说明企业是否使用衍生金融产品能够在一定程度上降低企业所面临的不确定性,本文假设2a得到验证。市场上难以预料的因素众多,价格波动、宏观政策、国际形势等突发因素成为投资者难以正确预期的阻碍,陷入投资亏损的怪圈。金融衍生品合约要素的可定制化,使其天然的赋予投资者锁定未来价格的能力。合理的利用衍生品市场进行风险对冲,能够帮助投资者通过套期保值,降低由标的物在合约期间受各类因素影响价格大幅波动而带来的收益不确定性。
第(3)列为被解释变量企业风险(Risk)、解释变量是否使用衍生金融产品(DFI)与中介变量不确定性(MICU)这三者的回归结果。其中,DFI的系数为-0.147612,在1%水平上显著为负,与模型(4)的回归结果一致;MICU的系数为0.190851,在10%水平上显著为正,说明若观测对象所面临的不确定性程度越大,其承受的整体风险水平越高。解释变量与中介变量系数的同时显著,说明企业使用衍生金融产品能通过减少企业所面临的不确定性程度,进而降低其整体风险,即不确定性在使用衍生金融产品降低企业风险的过程中扮演中介角色,假设3得以验证。
(三)稳健性检验
为证明上述实证分析的研究结果具有真实性和有效性,本文从筛选研究对象着手进行稳健性检验。首先,将观测样本限制为成立时间大于20年的金融业上市企业,调整后的样本数据共计980例,再次回归其结果如表4所示。
表4 稳健性检验回归结果
被解释变量 | (1) | (2) | (3) |
Risk | MICU | Risk | |
DFI | -0.167072*** | -0.048262*** | -0.157388*** |
(-4.23) | (-4.51) | (-3.95) | |
MICU | 0.200654* | ||
(1.69) | |||
LEV | 0.122426* | 0.029307 | 0.116546* |
(1.80) | (1.59) | (1.72) | |
HHI | -0.002163** | -0.000446 | -0.002074** |
(-2.25) | (-1.71) | (-2.16) | |
CFO | -0.459808*** | 0.178834*** | -0.495691*** |
(-3.35) | (4.82) | (-3.58) | |
Cash | -0.165555* | 0.154489*** | -0.196553* |
(-1.66) | (5.74) | (-1.94) | |
Growth | -0.000111 | 0.013633*** | -0.002846 |
(-0.03) | (15.55) | (-0.79) | |
SOE | 0.019283 | 0.011530 | 0.016970 |
(0.51) | (1.13) | (0.45) | |
Constant | 0.217094*** | 0.119395*** | 0.193137*** |
(3.06) | (6.21) | (2.67) | |
Adjusted R2 | 0.0298 | 0.2709 | 0.0317 |
N | 980 | 980 | 980 |
注:括号中为t值,且*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。
其中,第(1)列为企业风险(Risk)与是否使用衍生金融产品(DFI)的主效应回归,DFI的系数为-0.167072,在1%的水平上仍显著为负,与原回归结果相同,说明使用衍生金融产品能够降低企业风险这一结论具有稳健性,假设1a得到验证。第(2)列为中介变量不确定性(MICU)与是否使用衍生金融产品(DFI)的回归结果,DFI的系数为-0.048262,在1%的水平上同样显著为负,与原回归结果相同,假设2a得到验证,即企业使用衍生金融产品能够降低所面临的不确定性程度。第(3)列为被解释变量企业风险(Risk)、解释变量是否使用衍生金融产品(DFI)与中介变量不确定性(MICU)这三者的回归结果。其中,DFI的系数为-0.157388,在1%水平上显著为负,MICU的系数为0.200654,在10%水平上显著为正,与模型(4)原回归结果正负性一致,验证假设3,即企业使用衍生金融产品能通过削弱企业所面临的不确定性降低其整体风险。上述回归结果均与原回归结果一致,说明本文研究结论具有稳健性。
五、结论与建议
本文以2007-2020年我国A股金融业上市公司为研究样本,探讨使用衍生金融产品对企业风险的影响,以及在此过程中不确定性起到的中介机制作用。研究发现,衍生金融产品虽具有结构复杂性、高杠杆性和高风险性等特征,但在我国现实背景下,使用衍生金融产品能够通过削弱企业所面临的不确定性,降低企业总体风险水平。金融衍生品作为市场上资产配置与风险管理较为灵活的定制化工具,可帮助企业降低由不确定性事件所引致的投资亏损风险。若企业合理运用衍生品进行套期保值,虽然不能规避未来市场上全部的亏损风险,但也能通过控制整体风险水平稳定企业经营状况。
据此,本文提出以下建议:
(一)合理运用衍生产品,降低企业风险水平
由于金融衍生品能够与基础资产挂钩,并在时间和价格等要素上协定而成,因此能满足现实企业多样化的投资需求。跨期作为衍生品的一大特性,能够将现货市场与期货市场紧密衔接。投资者可在交易起始日便锁定标的未来价格,从而实现套期保值,在一定程度上降低企业在资产持有期间价格下跌带来投资亏损的可能性。同时,由于保证金制度的存在,部分衍生品合约在期初只需缴纳部分名义本金,便可与合约卖方达成交易,这也因此产生了市场上的投机套利者。然而,没有进行风险对冲的投机套利行为,看似以小博大获得了成倍收益,但也陷入了巨大投资亏损可能的旋涡。通过本文实证结果可得,在我国现实背景下,使用衍生产品能够降低企业风险水平。未来,还需加强规范衍生品的使用,提高防范和化解金融风险的意识。
(二)完善信息披露细则,健全衍生产品监管体系
2007年我国开始实施新会计准则,规定企业必须将衍生金融产品的确认与计量以及金融工具的列报纳入表内。这一条例改变了以往自愿披露的原则,对企业使用衍生金融产品的信息披露提出了更高要求。然而,多数企业并未严格遵循相关准则,财务报表中关于衍生金融产品的使用情况披露程度不一,信息使用者难以清晰判别。因此,规范化衍生金融产品使用的披露细则,首先能够提高企业对衍生金融产品信息的披露质量,督促各企业合理有效地使用衍生金融产品,其次企业较为完善的金融衍生品使用数据,能够为市场投资者与外部监管者提供较为准确的投研或管理信息,便于后续工作的顺利开展。我国衍生金融市场正处于快速发展阶段,系统的市场监督管理体系对于未来的发展举足轻重,政府机构、相关监管组织以及行业各协会都应勠力同心,建立健全包含衍生金融市场准入与审批等各项制度的监管体系,着力提升我国衍生金融市场风险防控能力。
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