农产品定价框架和价格风险对冲思考

文|中信建投期货   2022-11-16 本文章201阅读

文|中信建投期货  

来源|  CFC大宗商品研究

在农产品保险的对冲过程中,其保险责任的风险难以单一地依靠大数定律分散,因此在对冲农产品现货价格风险过程中,运用期货成为必选,而连带引申出来的问题是:如何利用期货复制成期权,在动态对冲的过程中如何降低对冲成本。这些问题进而变为:


1.农产品的定价过程有什么特征,特别的,标的波动率变化有什么特点。


2.农产品的多头寸组合能否实现多资产而后的波动率降低,以降低对冲难度。


3、天气期货对冲农产品风险的理论框架和实践。


一、农产品的定价过程和研究框架


商品的定价我们通常讨论的框架是供需平衡表,所有的供需因子对价格的综合性影响直观地用库存因子来表达。

图片

数据来源:USDA,中信建投期货


从长期的复盘上我们观测到,市场通常以期末库存某个关键阈值的跌破成为超级行情的触发点,期末库存可以理解成供应冗余或者说供应容错水平。之于美豆是3亿蒲式耳,之于大多数农产品是0.8个月的需求量。


下破这个关键水平,基本也对应着激烈的价格上行趋势的成立,通常意义就是赚钱效应和波动率的急速放大。


从大周期的复盘的角度上看,农产品的超级行情主要源自于供应缺乏弹性的特征,存在供需错配的大机会,但同样又受到种植周期的蛛网特征的限制。


所谓蛛网是因为粮食供给随着价格变化而变化,而由于信息滞后性与不对称,导致粮食生产供给与调节具有相对滞后性,这就造成了粮食产量和价格之间形成发散的蛛网状。


因此,种植利润到种植结构的调整这个过程很线性,并辅之以不断更替的种植技术加速单产的提高,经验上看农产品大行情的时间级别,多在2年内结束。


农产品波动率的特点


图片

数据来源:USDA,中信建投期货


  1. 1.  季产年销的农产品的期末库存的最大影响因素是产量,农产品因其特殊的生长特性,其波动主要发生在决定单产的关键生长周期(灌浆,开花等)。

  2. 2.  价格的波动也以单产预期的调整为主要驱动,以美豆为例,价格的波动主要集中在北半球生长期,7-8月。

  3. 3.  在定产的时间南美3-4月和北美9-10月,其波动率均出现了回落的特征。

  4. 4.  波动率与市场风险偏好挂钩,农产品市场对利多因素的完全计价多在生长关键期之前

对于我国的农产品,其波动率按此逻辑引申的关键时间点是4-5月和9-10月。


玉米:春玉米:4月下旬-5月上旬播种,9-10月收获;夏玉米:6月中旬播种,10月中旬收获


大豆:4月中下旬-5月中下旬播种,9月-10月收获


花生:4-6月分品种播种,9-10月陆续收获


在行情的推演上我们理解行情的绝对幅度和时间是两个重要的预测维度,基金持仓有望作为重要的信号灯。


图片

数据来源:USDA,中信建投期货


我们理解商品的定价来自于两个关键的维度,一是平衡表,二是市场参与者对于平衡表的博弈和态度,即风险偏好。我们对比了过去20年美豆的运行,发现:


1.基金持仓在美国CBOT市场是投机度和风险偏好有效的温度计,有望超前的预示出大级别的交易逻辑的定价结束,为趋势行情的高点定价提供参考。


2.在过去5轮的美国大豆的超级行情中,该指标都出现了相当程度的领先性。


3.在大级别多头行情年份,多头持仓峰值时刻与种植面积翻牌时刻一致。


单产是最值得博弈的项目,对于单产的的交易USDA有以下几个博弈时段:


1.美国农业部WAOB委员会有建立趋势单产的模型,5-7月之间根据当年天气情况和播种情况进行调整。


2.每年8月到11月期间,NASS会同时展开两类独立的大豆单产调查(种植者问卷和实地统计),8月到11月份的单产预估由国家农业统计局(NASS)在通过大量调查的基础上完成。在12月份,USDA会对最终产量进行确认,并在1月份公布年度报告。


图片

数据来源:USDA,中信建投期货


图片图片图片图片图片

图片

图片

数据来源:USDA,中信建投期货,farmdocdaily.illinois


至于交易过程中单产的跟踪方法,作物的优良率是我们主要的信号灯,而优良率实际建立在基于作物遥感监测的原理计算出的植被指标上,但NVDI等指数的可获得性比较差,我们转而通过气温和天气来刻画优良率指标,实际拟合效果比较差。


除此以外播种时间也是我们另一个观测指标,一旦错过农时,而延迟播种,我们发现晚播每增加10%,伊利诺伊州的平均玉米产量每英亩减少约1.3蒲式耳。相比之下,严重的延迟播种造成的产量损失更为显著。产量损失是非线性的,对于5月中旬以后的种植,产量损失急剧增加,降幅高达10%至20%。


长期的天气周期的研究


  1. A. 黑子周期与美国农产品主产区的降雨偏移有很强的联动关系:


图片

数据来源:USDA,中信建投期货


一般来说,太阳黑子活跃期间,黑子群增多会使得X射线和紫外线等辐射增加,从而导致地球大气温度升高,到了一定程度,将形成诸多高压区域抑制云层形成和阻碍降雨。


大体上降雨周期与11年的黑子周期呈现相关关系,大级别的气象周期成为农产品高级别行情的底层驱动。


2003,2012,2021这几年见间上演全球农产品牛市行情都能在太阳活动上找到潜在的动因。


B. 拉马德雷的冷暖相位分别对应拉尼娜和厄尔尼诺的高频出现

图片

数据来源:NOAA,中信建投期货


当“拉马德雷”现象以“暖位相”形式出现时,北美大陆附近海面的水温就会异常升高,而北太平洋洋面温度却异常下降。太平洋高空气流由美洲和亚洲两大陆向太平洋中央移动,低空气流正好相反,使中太平洋海面降低。当“拉马德雷”以“冷位相”形式出现时,情况正好相反。


C. 两季冰盖变迁与美国最关键的墨西哥湾暖流的弱化


墨西哥湾暖流——大西洋上重要的洋流,甚至全球最大的洋流。起源于墨西哥湾,经过佛罗里达海峡沿着美国的东部海域与加拿大纽芬兰省向北,最后跨越北大西洋通往北极海。它是形成美国中部和东部地区降雨的关键。


图片

数据来源:NOAA,中信建投期货


全球变暖将导致墨西哥湾暖流减弱的两大原因:


A.全球变暖导致北极附近冰川融化,导致大量淡水融入北大西洋,淡水密度小于海水,很难沉入下部水底。北大西洋暖流的补偿流减弱,进而导致洋流循环体系变慢,因此暖流势力减弱,暖流的减弱势将导致欧洲和北美东部气候变冷。


B.北大西洋暖流是风海流,全球变暖使副极地与副热带地区的温度差变小,副高与副极地低气压间气压差减少,气压梯度力因此减小,西风势力变小,引起北大西洋暖流减弱。


国内主要农产品的定价逻辑:


国产大豆:种植面积(政策驱动)--天气--单产--期末库存,进口大豆间替代,国家储备收购,种植利润;博弈要点:开秤价博弈,国储收购定价,内外价差,国家战略


玉米:种植面积(政策驱动)--天气--单产--期末库存,进口谷物间替代(进口放量,海外扰动增加),国家储备拍卖(小麦,稻谷),深加工需求,种植利润;博弈要点:开秤价博弈,需求边际弹性在深加工,国内缺口下海外定价


花生:种植面积--天气--单产--期末库存,压榨利润,进口替代(非洲来源免关税,增量巨大),种植利润;博弈要点:替代品价差,种植面积高波动


生猪:种猪--能繁(PSY,养殖利润)--养殖效率(料肉比,疫情)--出栏--体重--屠宰量和开工率--下游消费(长期需求,季节性);博弈要点:疫情突发性,季节性需求,买卖双方议价权转移,农牧业产能调整的滞后性,期货合约价差巨大


二、猪周期的特征与风险对冲

图片

数据来源:中信建投期货


(1)投入和收入的时间差是养殖主体面临风险的原因。生猪养殖前期需投入基础设施、仔猪等成本,在养殖过程中持续消耗饲料、人工、水电、疫苗等。按照单批次生猪养殖来看,在成本不断投入的状态下,对未来生猪销售的价格缺无法确定。


(2)周期性的高波动是市场风险的具体表现,生猪销售价格的高波动使得养殖业常常在亏损和盈利之间轮转。生猪价格的波动从历史来看,具有一定的周期性。养猪多时价格低,养猪少时价格高,产业亏损的影响巨大,企业扩张周期没有踏准价格节奏容易出现风险事件。


(3)周期性的价格波动根植于产业,短期难以消解。生猪周期是由于养殖主体受利润驱动,形成一致性预期和行为的基础上,由于产能投入和产量兑现的时间差距而最终形成的。


生猪销售价格的高波动使得养殖业常常在亏损和盈利之间轮转。生猪价格的波动从历史来看,具有一定的周期性。养猪多时价格低,养猪少时价格高,产业亏损的影响巨大,企业扩张周期没有踏准价格节奏容易出现风险事件。


在非洲猪瘟之前,生猪市场已经呈现较高的价格波动幅度和程度。非洲猪瘟之后,价格波动进一步加剧。

图片

数据来源:中信建投期货


周期的形成是人性的反映:生猪周期的核心逻辑是利润驱动产能和产量兑现的迟滞,利润的变化驱动着人性在贪婪和恐惧间变换,导致产能在平衡线上下反复波动。


价格的波动是风险更是机会:波动本身是风险的表现形式。生猪市场的高风险也意味着对应的高回报。


生猪养殖行业的机会一方面在于把握周期的盈利阶段;另一方面更在于长期生存,跨越周期,持续取得超额利润。


为什么猪周期在一定时间内仍将持续:


利润驱动产能的基本逻辑没有改变;


分散养殖的总体环境和“羊群效应”的行为模式没有根本改变;


产能改变到产量变化的时间差距依旧存在


图片图片


2013年开始,多家保险公司推出了基于猪粮比价的生猪价格指数保险


u这一类保险的核心标的是国家或地方政府发布的猪粮比价,一般以6:1为保险赔付的临界点。


u保险金额的设定一般采取如下方式:


约定周期保险金额 = 约定猪粮比值×约定玉米批发价格(元/公斤)×单猪平均重量(公斤/头)×约定周期保险数量(头)


约定周期保险数量 = 保险期间内生猪出栏数量(头)/约定周期数


赔偿金额的设定一般采取如下方式:


当约定周期平均猪粮比价 > 2:1时

赔偿金额 = [约定猪粮比值-约定周期猪粮比平均值] ×约定玉米批发价格(元/公斤)×单猪平均重量(公斤/头)×约定周期保险数量


当约定周期平均猪粮比价 < 2:1时

赔偿金额 = 约定猪粮比值×约定玉米批发价格(元/公斤)×单猪平均体重(公斤/头) ×约定周期保险数量


生猪价格指数保险是在生猪期货上市之前,由保险公司独立承担保险责任的保险模式。


一般承保的风险周期为一年。保险费用通常有地方政府补贴,养殖户的所支付的保费有限。


图片

利用期货实现对冲--策略一:Delta中性对冲策略

向养殖户提供生猪价格保险后,保险提供方将面临市场风险敞口,此时可以选择利用期货市场对风险敞口进行转移。市场上比较普遍的对冲方式是基于希腊字母的Delta对冲。


Delta对冲策略:主要是指通过构建一个投资组合使得投资组合的Delta值为零。这样可以规避因标的资产价格小幅波动对期权头寸的伤害。但是delta中性只能维持在一个较短的时间范围内,因为随着标的资产价格变化和时间价值Theta的影响,其Delta值也会不断发生变化。


Delta(Δ)值:即对冲系数或对冲比率,指当标的资产价格发生变动时,期权价格的变化,反映了期权价格对标的资产价格变动的敏感性。期权的卖方为了对冲暴露在外的头寸风险,买入Δ份标的资产,即一份期权空头的Delta和Δ份标的资产的Delta相互抵消,形成风险中性组合(也是Delta中性)。


Delta动态对冲:是指投资者随时间和标的资产价格的变动,动态调整所持有的标的资产仓位,而主动控制资产组合的风险。按照事先确定好的对冲策略去对冲投资组合中的标的资产从而达到减少裸露头寸风险的目的。目前,在实际应用中常见的动态对冲策略包括固定时点对冲和固定区间对冲策略。


举例:假设卖出10份看跌期权的价格是8450元,对应1手期货的当前价格为29030元,通过观察,我们发现期货的价格每变动1%,期权的价格就会变动0.5%,则此期权的Delta值为0.5(Delta=期权价格变动率÷股票价格变动率)。如果想完全对冲掉卖出看跌期权波动的风险需要卖出0.5倍于期权数量的期货,即卖出5手的期货,即卖出29030*5= 145150元的期货。在建立对冲仓位后,则期货价格波动的盈亏正好与期权价值变动的盈亏相等,方向相反。此时,整个对冲组合处于Delta中性状态。


以场内期货作为对冲手段仅能控制delta敞口

图片

数据来源:中信建投期货


对于交易所不提供场内期权的品种(生猪):期权卖方仅能通过场内期货进行对冲,可通过delta动态对冲有限的控制标的资产价格波动风险。但delta对冲过程中,gamma与波动率上升时的vega都会对卖权的敞口造成不利影响。对于gamma、vega的损失,可以考虑将敞口转给风险管理子公司,或在(期权费、保费)报价时提前计入安全余量。


对于交易所提供场内期权的品种(豆粕、玉米等):从理论上来说,可以使用合适的场内期权线性组合构成gamma、vega的中性、或接近中性的头寸。但gamma、vega本身对于标的资产价格波动存在敏感性,且与其他敞口存在相关性,实现gamma、vega的中性难度极高。此外,部分品种的场内期权存在一定流动性问题,可能无法及时构建理想的期权组合,以控制gamma、vega敞口。且构建的期权组合可能带来不利于卖方的正theta敞口。


利用期货实现对冲--策略二:止损交易策略


除此之外,一种相对简单的对冲思路是止损交易策略,但我们并不建议长期使用此类对冲策略,尤其在价格大幅波动的环境下,容易产生较高的对冲成本。


止损交易策略的思路:同时持有期权和期货,用期货收益对冲掉期权损失。以看涨期权为例,假设某期权的行权价为M,期权费为N。那么,期权卖方在期货价低于M时可以获得全部的期权费收益,在期货价高于M+N时开始亏损。止损交易策略的操作方式为:期权卖方会选择一个价格K,K<M+N; 当期货价上行突破K时,期权卖方买入期货,数量等于所有期权行权时所要交割的期货数量,当股价下行突破K时,期权卖方将手中期货卖出。


通过上述操作,在期货上涨时,期权卖方可以通过持有期货对冲期权的亏损,在期货下跌时,期权卖方将卖出期货以避免标的价格下跌幅度超过期权费收益。这个模型比较简单直接,是一个理论上可行的方案。在现实中,交易损耗会阻碍这个方案的有效性。


当期货的价格处于我们设定的临界价格K时,我们并不知道期货会上涨还是下跌,因此也无从知晓是否应卖掉期货还是应继续持有。通常的解决方法是设定两个值K1和K2,K1>K2,将临界值变为一个区域,当价格达到K1时,买入期货进行对冲,当价格变为K2时,卖出期货避免进一步下跌的亏损。


图片图片图片

 

三、美国农产品保险经验


美国的农业保险是政府主导市场经营的模式。美国农业保险的监管主要是联邦农作物保险公司和美国农业风险管理局。1938年,美国颁布《联邦农作物保险法》并尝试农产品期货,初期推进缓慢,农民参与度低。


1980 年,美国修订《联邦农作物保险法》,开始对投保农户进行保费补贴,同时将农业保险业务由联邦农作物保险公司分散给商业保险公司并补贴其经营管理费用,实现“公私合营” 。


1994 年,美国颁布《农作物保险改革法》进一步扩大农业保险保费补贴的作物品种、补贴力度,推出灾害救助政策等,使得农业保险迅速发展。此时的农业保险业务90%左右由私人保险公司承保。联邦农作物保险公司负责全国农业保险的政策制定、农业风险普查、农业保险产品开发、农业保险培训及宣传、农业保险产品审核、政府补贴预算管理等。


2000 年,美国颁布《农业风险保障法案》,继续增加对农业保险保费补贴,同时完善财政补贴方式及结构,增加私人保险公司在农业保险业务中的占比。同年,《农业法案》鼓励私人保险公司在农业保险产品的创新,提高保险覆盖率和保障水平。


1980年,美国农业保险覆盖范围仅为1052万公顷,占耕地面积的6%;2019年,农业保险投保面积达到13557万公顷,占耕地面积80%左右,农业保险保费收入超过100 亿美元。


图片

数据来源:中信建投期货


美国根据1996年《联邦农业完善和改革法案》成立了风险管理局(RMA),并由联邦作物保险公司(FCIC)对收入保险进行监管。


为了鼓励在该国所有地区提供作物保险,包括潜在收益低或风险敞口高的地区,政府向私营公司提供再保险。美国政府通过标准再保险协议(SRA)限制作物保险公司的承保风险敞口。


根据SRA的说法,作物保险公司可以通过将其保单分配到两个不同的风险分担基金中来将其风险转移给RMA:分配风险基金(Assigned Risk Fund)和商业基金(Commercial Fund)。通过将风险保单分配给指定风险基金,保险公司可以转移约80%的净损失,以换取相同百分比的保费利息。


在补贴上,联邦政府对于农户进行补贴(主要形式为农业风险保险(ARC)和价格损失保险(PLC) ),另外联邦政府对私人农业保险公司和农业再保险公司进行经营管理费补贴。


美国农产品收入保险主要品种

图片

数据来源:中信建投期货


收入保险以农业经营者农业收入为投保对象,但并非所有农业生产者都可购买收入保险成为参保主体

美国收入保险较为复杂,参保主体因保险品种而异。有些险种只在特定州和品种间推行,如山核桃收入保险计划(PRV)仅对山核桃种植户进行承保,而附加保障计划中的累进收入保险计划(STAX)则是为高地棉种植者量身设计的收入保险计划。全农场收入保险计划(WFRP)则不限制品种,全国均可购买,该保险适合种植多样化的农场需求,但购买该保险的农场主需要提供向美国税务局(IRS)连续五年的纳税记录表(Schedule F)以提供其丰富的农场产量和价格历史数据。


美国收入保险品种繁多,依品种不同,参保主体条件有所差异,投保人可根据实际种植、所在区域等具体情况选择购买相应的收入保险产品。


美国收入保险品种繁多,并细分承保范围即单个农场收入保险和区域平均收入保险。如目前美国收入保险中最为基本、承保范围最广的收入保险计划(RP)针对单个农场的农业收入进行承保,而区域收入风险保险(ARP)则是以区域农业收入为承保对象。2014年,为对保险期间收入损失低于历史平均收入30%的普通农业收入保险无法承保的“微量损失”,美国引入免赔额保险计划(SCO)和累进收入保险计划(STAX)两项附加保障计划,以实现农业收入保险全覆盖。美国收入保险承保范围满足投保人多层次保险需求,是其成功的关键所在。


图片

数据来源:中信建投期货


RP(Revenue Protection):升级前为作物收入覆盖计划(Crop Revenue Coverage,CRC),由农业生产者提供作物的承保范围,从预期收入的50%~75%的区间内选择目标收入的承保额。和CRC的区别在于收入保障计划可以选择是否购买收获价格选择权(HPO)。


如果没有选择购买收获价格选择权(HPO),则当收获价格低于预期价格,只能以最初的保险金额为准;


如果作物产量在平均水平或以上,而价格没有上涨,设定的目标收入具有最大价值。如果作物产量低,而价格上涨,购买收获价格选择权(HPO)可以获得市价收益。


收获价格其实就是合约到期时的市场价格。如果价格没有上涨,那么原先设定的目标收入因为高于实际价格而对农户有利;如果价格上涨,那么购买收获选择权的农户可以以上涨的市场价格作为最终的合约价格,而如果没有购买收获选择权的农户,只能够采用原先设定的目标收入(低于实际价格),获赔的数额就不及购买选择权的农户。


图片图片


美国农产品生产补贴案例—PLC


以玉米为例,法定参考价为3.70美元/蒲式耳。五年的市场年度年平均价格的85%是4.35美元/蒲式耳,4.35美元大于法定参考价格3.70美元,所以 法定参考价格 与 最近5个作物年度商品年平均价格的85%的 最大值为4.35美元/蒲式耳,且大于法定参考价格的115%,即3.7*115% = 4.26美元/蒲式耳,因此基准价格为4.26美元。


假设市场年均价格3.6美元/蒲式耳,大于国家贷款价格为2.2美元/蒲式耳,所以有效价格即为3.6美元/蒲式耳。


因为3.6美元/蒲式耳低于3.7美元/蒲式耳法定参考价格,补贴率就是0.1美元/蒲式耳。如果单产为150蒲式耳/英亩,则每英亩的PLC补贴价格即为 0.1美元/蒲式耳 * 150蒲式耳/英亩 * 85% = 12.75美元/英亩。


PLC单产:每个农场服务机构(FSA)服务的农场都有该农场基础面积的每种计划作物的PLC单产。对每种计划作物的单产的核算,农民既可以采用已有的PLC单产,也可以更新为近5年年均产量与某个特定百分比系数的乘积为更新的PLC单产。百分比因作物而异,例如2013-2017年玉米和大豆的单产百分比系数为81%,小麦的系数为86%。因此PLC单产是特定农场和特定作物的单产。


例如,芝加哥香槟县某农户,该县2013-2017年五年平均玉米产量是158.05蒲式耳/英亩。如果该农户在2013年至2017年中任何一年的玉米单产低于158.05蒲式耳/英亩,将使用158.05蒲式耳/英亩的单产替代该年农场实际单产。如果计算出2013-2017年的玉米单产平均值是198.2蒲式耳/英亩,那么乘以81%,等于160.5蒲式耳/英亩,高于当前平均产量158.05蒲式耳/英亩,所以更新后的PLC单产为160.5蒲式耳/英亩,更新较高的产量有利于增加补贴。

图片图片

图片


四、天气衍生品的海外经验

图片

数据来源:中信建投期货


气象研究机构调查显示,全世界超过80%的商业活动与天气因素相关,几乎经济各部门都直接或间接地受到各种天气因素的影响。美国芝加哥商品交易所评估美国每年因为天气变化而导致的损失,高达美国GDP总量的1/3。在此背景下,市场对于对冲天气风险有着极大的兴趣和需求。


能源、农业、旅游等行业受天气因素影响巨大。比如,对于电力企业来说,夏季的异常凉爽可能降低企业和居民的用电需求,该企业的销售量会下降;对于农作物生产者来说,异常的温度或降水常常带来农作物的减产;而异常的气候灾难也往往会带来旅游业收入的损失。


上个世纪90年代,为了对冲和规避天气带来的风险,天气期货和相关期权产品应运而生。天气衍生品最初产生于能源部门,以场外交易(OTC)的方式开展起来,在发展中逐渐得到来自保险业、零售业、农业、建筑业和管理基金的广泛参与,现在天气衍生品已成为管理非巨灾天气风险的一种重要工具。


图片

数据来源:中信建投期货


利用天气衍生品对冲农作物生产风险的原理


天气风险是一种局部化的、人类无法控制的外在风险,它是一种数量风险而不是价格风险,与其他金融风险的相关性程度很低,难以通过其他替代方式进行对冲。对于农作物生产者来说,其收益的不确定性来自作物价格及产量的不确定性。价格风险可以通过相应农产品衍生品来对冲,而作物产量风险则需要依赖于天气衍生品。


天气衍生品的价格不是普遍意义上由经济学中供求关系理论决定的价格,它具有较强的客观性,并不反映市场需求,而只部分反映市场供给,因此不具有价格发现功能。由于天气衍生品的标的基于气象因素设计,这与农产品产量有一定相关性但并非农产品的实际产出水平,因此天气衍生品合约只能通过现金交割。


当前市场上常用的天气衍生品主要包括CAT(Cumulative Average Temperature)指数、CDD(Cooling Degree Days)指数和HDD(Heating Degree Days)指数。围绕这几类天气指数,运用农作物产量的对数线性模型和方差最小化的对冲策略,可以推导出在天气变化影响下,如何确定对冲产量风险的最优对冲数量。


利用天气衍生品对冲农作物生产风险——方差最小化策略



图片

图片

天气衍生品用于农业保险的优势


1、天气衍生品的交易标的是直接与天气相关的指数,如温度指数、降雨量指数、降雪量指数等等,这有利于农业保险公司直接对天气风险进行套期保值。农业保险公司可以根据险种所涉及的不同天气风险类别分别选择基础指数不同的天气指数衍生产品进行套期保值。这样既降低了农业保险公司进一步转移风险的难度,同时又能够达到较好的套期保值效果。


2、天气衍生品合约是依据气象部门提供的气温、降雨量等数据,客观性强,信息不会受到人为干扰,从而大大降低了道德风险。天气衍生产品所涉及的基础指数与我们以往熟悉的股票指数有所不同,其中人为因素造成对指数的影响很小,这是同我国现阶段已经具备的气温、降雨量等天气信息采集手段的科学性以及天气信息的公开透明性密切相关的。这就使得利用天气衍生品进行套期保值的道德风险大大降低。


3、天气衍生品极大地扩张了与天气有关的巨灾风险的转移范围和分散程度。天气衍生品市场吸引了大量的天气风险对冲者,除了农业以外,还包括能源行业、旅游业、交通业等等。同时由于市场规模的不断扩大、流动性的不断增强‚越来越多的投资银行和基金公司也被吸引进入该市场,这就吸引了大量社会资金参与分散和转移天气风险。这样农业保险公司就可以极其容易地找到进行对冲的交易对手,所以这部分交易成本基本可以忽略不计。


4、国外专门与农业相关的天气衍生品已经被设计出来,我们可以直接引进或加以借鉴。如美国农业保险公司把降雨量指数与玉米挂钩设计了衍生品;加拿大农业金融服务公司以天气湿度为标的设计了衍生品。一些第三世界国家也正在考虑引入天气衍生品,如墨西哥利用温度和降雨量设计的衍生品正在被农作物保险所应用,而世界食品项目组织WFP也在埃塞俄比亚试点天气衍生品,准备在重大灾难的情况下利用天气衍生品市场来筹集应急费用。


我国天气衍生品的发展状况


我国尚未开展标准化的天气衍生品交易,但该领域发展有较大的需求潜力。我国是世界上气象灾害最严重的国家之一,每年因暴雨、连阴雨、洪涝、热带气旋、干旱、冻寒、寒害、暴雪等气象灾害造成的损失占整个自然灾害损失的70%以上,造成的直接经济损失占国民生产总值的3%-6%。除了农业外,对天气敏感的行业还包括能源企业、娱乐业、建筑业、旅游业等,天气变化直接影响了这些行业的经营规模和收益,这些行情对天气衍生品有较强的需求。


大商所及郑商所正在筹划相关衍生品的开发。2006年,大连商品交易所和国家气象中心合作开发的温度指数期货合约上市申请已报中国证监会。此外,大商所与东京金融期货交易所(TFX)签署了合作谅解备忘录,将合作研发和推广天气衍生产品。2021年6月,郑州商品交易所和国家气象信息中心签署战略合作框架协议,双方将联合开发天气指数期货等天气衍生品,深入挖掘气象数据价值。


政府对天气相关衍生品的开发有一定政策指引。2014 年 8 月 10 日,国务院发布《关于加快发展现代保险服务业的若干意见》,文件指出要“探索天气指数等新兴产品和服务,丰富农业保险风险管理工具”,这为我国天气衍生品的面市提供了政策依据。2022年5月,国务院印发的《气象高质量发展纲要(2022—2035年)》提出,积极发展金融、保险和农产品期货气象服务。这为气象与期货携手服务农业生产、保障国家粮食安全指明了方向。


身处信息过剩的时代,数据在不断轰炸本已高度疲惫的身心,噪音是需要被过滤的。豆粕也并非一个类似鸡蛋短周期的商品,因此笔者认为我们的报告和研判也应该是低频的,流水不争先,而争滔滔不绝。


  本文内容仅供参考,据此入市风险自担
图片

声明:本文仅代表作者个人观点,与汇艾资产公司无关。部分文章推送时未能及时与原作者取得联系,若涉及版权问题,敬请原作者联系微信删除。

一键咨询