汇率避险是外贸企业当前最为关心的话题之一，也是助推浙江外贸发展的重要环节。

近年来，国家外汇管理局浙江省分局多措并举加大汇率避险宣传和指导，推动我省企业汇率避险意识和水平逐步提升。中国银行浙江省分行作为浙江省外汇及跨境人民币展业自律机制牵头行，积极统筹协调全省银行机构加大风险中性理念宣传，做好汇率避险服务工作。

为进一步提升我省企业汇率避险意识和水平，现将国家外汇管理局近期制定的《企业汇率风险管理指引》予以连载，供广大企业参阅。

实践中，依据企业业务特点、管理目标的不同，通常将汇率风险敞口认定逻辑划分为以下三类。

一、基于确认敞口

确认敞口是指企业根据商业合同来认定相关的外币现金流，以及受汇率波动影响的风险敞口。该类敞口广泛存在于进出口贸易、外币融资、海外重大项目等各类涉外交易。

基于确认敞口管理汇率风险适合于绝大多数涉外企业，具有以下特点：目标侧重于整体现金流风险；业务背景金额明确，可逐笔业务保值；业务背景期限明确，可精确匹配现金流的期限；对业务部门和财务部门的协同有一定要求，但有一定滞后性；如果不使用套期保值会计，套期保值交易可能与会计账面存在较大的差异。

二、基于预测敞口

预测敞口是指对尚未获得商务合同但未来极有可能发生的交易，企业根据生产经营计划，预期未来的外汇收支，认定受汇率波动影响的风险敞口。适用于大型海外项目、生产和进出口模式比较稳定的企业。比如，某国内制造企业在海外投资的生产工厂，为保证整个项目在投资回收期的收益率水平，根据预测敞口进行汇率风险管理；一些大型冶炼和石化企业，原材料从国外进口，生产经营模式比较稳定，可以采用这种方式进行预发生管理。

基于预测敞口管理汇率风险，需要结合企业的财务预算进行，对企业内部管理能力存在比较高的要求。具有以下特点：目标侧重于整个项目周期的利润；短期匹配较差，时间维度上更倾向于长期；对企业预算精确程度要求较高；侧重于宏观管理层面保值，而非逐笔业务保值；如果不使用套期保值会计，套期保值交易可能与会计账面存在较大的差异。

三、基于会计敞口

会计敞口是指从会计报表角度，以资产负债的短期变动影响作为汇率风险敞口的认定依据，通常以货币性资产和货币性负债的差额为汇率风险敞口。很多业务由于结算方式不同，不能在资产负债表中体现，会计敞口一般滞后于实际业务和真实风险的发生。

基于会计敞口管理汇率风险，往往是次优选择。具有以下特点：目标侧重于财务报表的汇兑损益；会计账面数据明确，易于获得；无需与业务部门协同，财务部门可独立管理；套期保值对冲期限受限，一般按月度进行（除非能够相对精确地预测长期的货币性资产负债差额），对冲的成本偏高；套期保值交易与会计账面数据波动可能较小。

汇率风险敞口认定逻辑

上述三种认定逻辑，皆为可行的管理方案，企业需要结合自身业务结构、财务管理水平、信息化设施以及人才储备情况，综合进行选择。在一些业务形态下，采用融合的方式也是一种务实的策略。

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上一篇文章（详见《固定收益产品与利率衍生品的估值探讨》）我们讨论了利率动态模型及基于动态模型的利率衍生品的估值计算。利率动态模型在当前越来越受到重视，很大程度是因为国际衍生产品的监管开始推广计算基于模拟的对手方信用风险敞口和信用价值调整，这两个指标都是针对金融产品交易，特别是场外金融产品交易设置的，测量因对手方潜在违约造成的损失。本文将针对对手方信用风险的概念和计量方式进行简述，并举例介绍动态模型及模拟在此方面的应用。

 

所谓对手方信用风险，是指金融合约的对手方违约而不能完成预定合约支付的风险。这一风险通常体现在场外交易中，场内交易因为交易所可以通过保证金、逐日盯市等方式，保证承诺现金流的兑现而减轻或消除对手方信用风险。

 

对手方信用风险类似于其他形式的信用风险，都是由于对手方信用质量的变化所导致的，对手方信用风险的评估计量中最重要的两个方面——一是对对手方信用风险的敞口进行建模，二是为对手方信用风险通过信用价值调整来定价。

 

一、对手方信用风险敞口

 

1.1 对手方信用风险概述

 

如对手方违约，风险敞口体现为当前合约的市场价值，而且只有当这一敞口大于0才会面临违约风险，因此，持有单一合约i的一方在违约时间t面临的对手方信用风险敞口 Ei(t)可以表示为：

 

 

其中Vi(t)是合约i在时间t的市场价值。

 

在计算对手方信用风险敞口的时候，可将持有的同一对手方的合约进行汇总，即计算汇总的敞口如下：

 

 

通常，在所有同一对手方的合约中有一部分是可以抵消的，即与对手方之间签署了抵消协议，当对手方违约时，允许使用对其的债权对其违约债务进行抵消。假设这些可以抵消的合约构成的集合为NAk，这样考虑抵消的对手方层面的汇总敞口可以计算为：

 

 

这里将与对手方k的所有合约划分为了两部分，第一部分是属于抵消集合的，这里的合约先抵消，再与0比较获得敞口，另一部分是不属于抵消集合，这里的合约先与0取最大值确定敞口，然后再汇总。

 

交易对手方信用风险敞口可以分为当前敞口（current exposure）与潜在敞口（AddOn exposure）两部分，其中当前敞口是指在当前发生违约所面临的以盯市价值计量的损失，即：

 

 

当前敞口通常不能构成对手方信用违约风险敞口的全部，因为违约事件是会在未来发生的，这使得对手方违约时机构所面临的敞口会根据标的风险因子的发生而随机变化。因此，潜在敞口（AddOn）就成为了对手方信用风险敞口管理的关键组成部分。

 

1.2 对手方信用风险的潜在敞口（AddOn）

 

与当前敞口不同，由于在未来各个时点交易的估值具有不确定性，因此潜在敞口构成了一个随机过程，其不同的分位点随违约时间可以有不同的表现方式，一般较为常用的是峰值敞口（PFE，potential future exposure）和平均敞口（EE, expected exposure），其中峰值敞口是在一定置信水平下可能达到的最大敞口，例如95%的峰值敞口表明只有5%的概率机构面临的敞口会超过该数值。根据巴塞尔协议，潜在风险敞口的计算公式可以表示为：

 

 

出于审慎原因，巴塞尔委员会对PFE中随超额抵押品增加而减少的部分使用乘数因子。当持有的抵押品的价值低于衍生工具合约的净价值时，此时重置成本为正，乘数为1，反之，重置成本为0，乘数小于1，计算公式如下：

 

 

在资产大类层面上计算总附加敞口的时候，通常需要确定每笔交易的主要风险因素，并将其归因于利率、外汇、信贷、股权或商品五类资产类别中的一种或多种，然后将该资产类别下的全部衍生交易工具按照不同抵消组合进行划分，并分别计算每个抵消组合的附加敞口。巴塞尔协议的一般模型中，利率类、汇率类和商品类资产在资产大类层面并不存在附加风险敞口互相冲抵的问题。但信用类和股权类资产则引入相关系数 ρ ，体现附加敞口的相关变化，使用下表所述公式分别计算：

 

 

1.3计算对手方信用风险敞口的因子附加法（AddOn方法）

 

使用因子附加法计算对手方信用风险敞口是一种直接估计附加敞口值的方法，这种方法首先对每一笔的衍生产品交易进行市值评估，在此基础上，再根据不同的风险驱动因子和期限，附加一定的风险敞口。按照参数估计方式的不同，因子附加法计算分为使用巴塞尔协议的方法或者内部模型法。

 

首先，巴塞尔协议对不同的风险驱动因素的交易敞口设定了经验性风险附加系数，不同剩余期限内各类衍生交易工具的系数如下表所示：

 

 

这里，远期、互换、期权或类似衍生品，都归于“其他商品”类。当单个衍生交易工具包含多个风险因素，取转换系数最高的值作为该衍生工具的系数。如一笔外币债券，包含利率和汇率风险因素，此时应选择转换系数较高的汇率转换系数来计算附加因子。

 

举例来说，假设某项风险因素为汇率的金融产品交易的名义金额为500万元，附加风险因子查表为1%，当前估值为40万元，因此风险敞口可以计算为40+500x1%=45万元。

 

除了使用监管给出的系数外，机构还可以通过开发内部模型对附加因子进行估计，通常这类模型都是通过数据分析方法，拟合PFE敞口与时间关系的模式（Exposure Profile）来得到，通过分析常见的衍生品的敞口与时间关系的模式，可以用如下的多项式来进行参数拟合：

 

 

其中系数α,b,c,d,e是需要通过历史数据分析来计算的参数。根据不同的产品，它们可能有值或者为0，例如，对于回购这类合约，依赖于利率因子，通常它的敞口模式只与d√t相关，而对于互换，其敞口可能与α,b,c,d,e参数都有关，为一二次多项式。

 

另外，为了匹配使用蒙特卡洛模拟方法对当前敞口MtM的估计，可以对上述多项式拟合后的AddOn取值进行随机化，这样计算每个未来时点对应的每条模拟路径上，包含了随机化的附加敞口后的对手方信用风险敞口估值公式为：

 

 

二、对手方信用风险敞口模拟建模

 

2.1模拟建模的方法

 

通过蒙特卡洛模拟方法对对手方风险敞口进行计算是一种比较通用和一般的方式，它适用于各种产品类型的敞口计算。基本的方法是通过随机模拟产生风险驱动因子，计量这些风险情境下的风险敞口的大小。在此，我们介绍一个基于模拟方法计算潜在未来敞口PFE的基本框架。它事实上可以应用于不同的敞口分布，包括计算这些分布特征为基础的统计指标，如标准差，分位数等。

 

通过模拟方法计算对手方信用风险的框架可以划分为连续的三个组成部分（步骤）：

 

 

上述过程计算的结果体现为每个模拟点上一组对手方级别的敞口实现值（每一个实现对应于一个市场情景），通常模拟时间点（time buckets）的选择会与机构持有的衍生品的事件日期相对应，从日度，到周度，月度，年度等等，而每个时间点上对应的情景模拟点通常选择几千个至上万个，这样的计算过程可以直观的如下图所示：

 

 

为了生成未来每个模拟日的风险因子的情景，我们需要这些情景的描述模型，针对不同的标的资产类型，常见的风险因子的描述模型如下表所示：

 

 

经过验证后的模型参数构造的动态模型可以通过随机化的方式来进行模拟，而模拟可以使用真实或风险中性的概率测度并匹配对应的计价单位资产，这通过灵活配置实现系统化。当然除了上述模型以外，其他的动态模型在这样的对手方信用风险敞口计算的框架下也很容易扩展。

 

对手方信用风险敞口计算的第二步是在每一个未来时间的风险情景中，对衍生产品进行估值。通常由于估值情景较多，产品比较复杂，倾向于使用快速的估值方法，例如基于解析解的近似估值或者是基于PDE的有限差分方法等。这样的估值方法可能与前台业务部门会有很大的不同。当然随着硬件以及算法的进步，基于模拟的估值通过现金流脚本和自动伴随微分（algorithmic adjoint differentiation，AAD）等手段实现在对手方信用风险测量体系下的估值应用。

 

除了计算效率以外，对手方信用风险敞口计算中估值的另一个难点来自于路径依赖性。因为模拟方法计算对手方信用风险针对的是未来日期，在这个日期合约的状态是不知道的，例如合约是否发生了敲入敲出，是否产生了额外的现金流等，因此需要对模型进行一些拓展调整，这方面比较常用的一种方法是“条件估值法”，由Lomibao和Zhu(2005)所提出。通常，在所有关于过去的信息已知的情况下我们知道如何为衍生品估值，即在模拟日期tk的盯市价值估计为(tk,{X(t)}t≤tk )，其中 X(t)是影响衍生品合约价值的市场风险因子。但是，在对手方风险测算时，处于未来时点tk，完整的价格因子在tk的路径信息是随机的。而“条件估值法”的思想非常简单，就是将与模拟情景相一致的所有过去价格因子的变动路径计算期望值，从而得到未来时点的估值。数学上可以将未来某个模拟日期衍生品的价值设置等于依赖于今天到模拟日期之间全部信息的盯市价值的数学期望，用公式可以表示为：

 

 

其中 xj是满足j≤k的模拟时点风险变量的实现值，对此首先进行条件估值，然后取均值得到无条件估值。Lomibao和Zhu（2005）证明了这些条件估值对于障碍期权，平均值期权或者是实物交割的互换期权可以得到解析解，而且这样的模型也是对于所有的合约统一模式的，适用于各种对冲抵消组合。

 

2.2 模拟建模举例1——权益标的香草衍生品

 

为了展示对手方信用风险敞口模拟方法的实际计算，我们在这里使用一个权益香草期权的例子。

 

首先，我们确定使用几何布朗运动来描述标的价格的运动过程，并且假设这是唯一需要考虑的风险因素，即生成模拟情景使用的模型为：

 

 

其中，r是常数无风险利率，我们设置它为5%，σ是常数标的价格波动率，设置为30%，在常数几何布朗运动的设置下，标的价格的模拟过程可以使用下面的递推公式得到：

 

 

其中ϕ是来自于标准正态分布的随机数抽样。

 

假设我们要计算敞口的产品是一项基于上述股票的香草看涨期权，期限为90个日历日，行权价为1.1，假设计算敞口当日的标的价格为1，可以通过Black-Scholes公式计算其估值日的公允价值为0.028。为了简单，我们假设合约生命期内的每一天都是模拟日期，并且没有股利的支付，在合约生命周期内的每一天计算敞口。

 

按照模拟的方法在每一个计算日生成5000个情景，并在每一个时间点对所有情境下的合约进行估值，可以得到期望敞口（EE），期望未来敞口（PFE）如下图所示：

 

 

再进一步，我们可以观察期望敞口的变化趋势，通过计算有效期望敞口（即历史回望的最大期望敞口）如下图所示：

 

 

2.3模拟建模举例2——基于HJM情景的利率互换

 

为了展示利率类衍生品的对手方信用风险敞口的计算，我们继续使用上一篇文章中计算的利率互换，其固定端支付的利率为3.5%，根据之前计算的结果，浮动端和折现时利率的取值如下表所示：

 

 

与之前只在0时刻（当前估值日）对利率互换的估值不同，计算对手方信用风险敞口需要在未来每一个模拟时点，计算合约的估值，我们假设每半年为一个模拟计算点，计算的剩余合约的收益支付的贴现值如下表所示：

 

 

这里，收益支付的计算方法与上一篇文章介绍的方法相同，例如，针对模拟时点1，期限为3.5的贴现收益支付计算公式为：

 

 

根据估值利率取值的规则，根据现金流的期限3.5年，应当选择的浮动利率rfloating为f(1.5,3.5)，取值为4.9420%，两项折现因子的计算分别根据下述公式取值计算：

 

 

将这些结果代入贴现收益支付的计算公式，可以得到：

 

 

通过将每个时点的剩余现金流的贴现收益支付进行汇总，可以得到每个未来模拟时间点上产品的盯市价值（如下表所示）。只有大于0的敞口才会使机构面临对手方信用风险，因此通过公式exposure=max(MtM,0)可以得到正敞口值如下表（本例中的这条路径中，所有的敞口取值均为正）：

 

 

蒙特卡洛模拟方法会生成多条路径（HJM模式下为利率模拟矩阵），按照相同的方式根据利率互换收益支付模式计算情景估值，可以得到每个模拟点上的各情景对手方信用风险敞口的分布，对此分布取95%的分位数连接成线，则可以得到该利率互换的对手方信用风险敞口PFE如下所示：

 

 

总结：信用价值调整

 

传统的衍生品交易和估值通常是不考虑对手方信用风险的，通过资产定价基本定理，运用设置的模型和数值方法，可以得到所谓无风险的价值。当考虑对手方出现信用违约时，往往需要对衍生品的价值做出调整，这就引出了“信用价值调整“的概念。信用价值调整(CVA) 是对手方信用风险的定价，将这部分价值加到无风险定价的价值之上可以得到考虑了对手方违约风险后的价值。

 

对信用价值调整的计算是建立在对手方风险敞口基础之上的，假设根据前述的方法计算了在某个未来时刻t的对手方风险敞口为E(t)，如果对手方违约，假设机构可以回收的比例为R，并且假设违约发生的时间为τ，这时可以将贴现的损失用公式描述为：

 

 

上式综合表达的含义是：预期的损失是对手方违约的条件下，不能被收回敞口的价值。

 

因为在预期信用损失中的价值是以对手方违约为条件的，所以，通过资产定价基本定理计算信用价值调整的时候应当考虑这一条件，也就是对手方违约的概率，这样CVA的计算可以使用下述公式表达：

 

 

这里的PD(s,t)是从时间s到t的风险中性的对手方违约的概率，这些概率可以通过信用违约互换（CDS）的报价中得到。

 

目前国内已有机构发布信用违约互换的报价，例如，中国外汇交易中心就在其官网上按日发布高等级CDS指数，民企CDS指数和长三角区域CDS指数，通过这些指数可以帮助估计违约概率，进而计算信用价值调整。

 

本文主要介绍了对手方风险的概念，特别就其敞口的计算方法进行了说明和举例，供大家参考和讨论。后续我们还将就如何提升估值引擎效率，以应对信用风险敞口和价值调整计算的思路进行介绍，包括利用现金流脚本进行估值中合约对冲合并，以及高效评估衍生产品价值变动（敏感性）的算法（AAD）等，还将就违约概率使用CDS报价进行估计的方法进行介绍，敬请期待。

 

【参考文献】

1. 《风险管理与巴塞尔协议十八讲》，杨军，中国金融出版社

2. Michael Pykhtin andSteven Zhu, 2007, A Guide to Modeling Counterparty Credit Risk, GlobalAssociation of Risk Professionals

 

往期内容推荐：

《固定收益产品与利率衍生品的估值探讨》

《场外衍生品蒙特卡洛模拟估值的新进展》

 

风险敞口

指未加保护的风险，即因债务人违约行为导致的可能承受风险的信贷余额， 指实际所承担的风险，一般与特定风险相连。风险敞口是指因债务人的违约行为所导致的可能承受风险的信贷业务余额。客户风险权重一般是由外部评级机构根据客户的资料信息加以评定的，分为0%、10%、20%、50%、100%和150%六级。

 

使用回归分析来评估风险敞口

回归法是在分析风险和构筑套期保值方案时最为流行的一种工具。它可以检验未经套期保值的企业现金流量历史数据与风险要素之间的关系。具体来说，是根据企业的历史收益或现金流量与风险要素之间的数量关系回归来估计要素p系数。在回归模型中要素卢系数就是曲线的斜率。

根据模拟法度量风险敞口

模拟法是一种具有前瞻性的风险评估方法。回归法运用的是历史数据，是一种事后检验的评估方法。对于当今变化发展相当迅速的产业来说，模拟法无疑胜于回归法。

根据情景设想来实现模拟法。运用模拟法，管理者需要在不同要素实现的基础上预测收益或现金流量。例如汇率风险，管理者需要明确说明在不同汇率下的各种情景。每一个情景设想下还要估计在不同假设条件下的利润或现金流量的发生额，这些假设条件除了汇率变动情况以外，还包括该产业的产品需求情况、竞争对手情况和其他供应者对汇率变动的反应。

模拟法与回归法

尽管模拟法要求分析者做出更多的主观判断，对于分析者来说可能有一定的难度，但是模拟法并不依赖公司过往的历史业绩来评估将来。事实上，这一点在一个持续变化的环境下是至关重要的。比如说，要估计通用公司的日元风险，一般都不可能仅仅通过对过去10年的数据进行回归分析。在这10年间，通用公司的竞争对手——日本的汽车制造商，已经经历了巨大的变化。而且，一个公司未来的日元风险敞口不可能与其过去的风险敞口是一样的。

对根据回归模型获得的最初评估值进行调整。用模拟法分析汇率风险只需管理者估计在不同汇率情景假设下企业的未来成本和收益，并以此计算利润(或现金流量)。回归法可以为这些估计数据提供有用的信息，但同时管理者在分析时不应该局限于通过回归法得出的结果.他(或她)还可以把产品的价格需求弹性、竞争对手的预期反应与回归估计值结合起来分析。此外，回归法认为利润(或现金流量)与汇率变动之间存在着线性关系，然而这种关系在现实中存在的可能性很小。管理者要通过调整以回归分析为基础的评估值来解释各因素数量关系中的非线性关系。

例如，通用公司假设日本的汽车制造商在日元小幅度升值时仍会保持其产品的美元价格不变，以此放弃部分利润来确保市场份额。如果该假设成立的话，通用公司将不会从日元的小幅升值中获利。然而，如果日元大幅升值，日本汽车制造商将发现放弃美国市场是明智之举，这时通用公司就可以从中渔利了。

当日元贬值时，我们也可以利用类似的论证方法。日元贬值将利于日本汽车制造商，小幅贬值对于在美销售的日本汽车的价格不会有什么影响，这也许是因为日本的汽车制造商考虑到如果日元贬值后又大幅升值的话，他们还要被迫将价格再调升，这样做不利于汽车市场价格的稳定。可是，如果日元大幅贬值的话，将会给日本的汽车制造商带来巨大的成本优势，他们无疑将充分利用这一机会来扩大市场份额，从而大幅削减通用公司的利润。

 

波动率——风险敞口的度量指标

公司管理者总希望用一个数字来概括风险敞口。鉴于此，标准差常常被用来概括和分析多个要素β系数组合的风险影响。计算一项投资的要素风险方差的公式为

式中，βm为要素m的要素β系数;βn为要素n的要素β系数

由要素风险而产生的现金流量或价值的波动率(即标准差)就是上述公式计算结果的平方根。

在险价值——风险敞口的度量指标

也许当今最为流行的风险敞口度量方式便是在险价值(value at risk，VAR)了，它是指正常市场条件和给定的置信水平下，金融参与者在给定的时间区间内可能发生的最大期望损失。例如，某项投资的头寸在下一年中有不超过1%的时间，其最大投资损失将达到1亿美元，因此一些管理者就会认为下一年的在险价值为1亿美元。

在险价值的决定因素是时间区间以及投资者主观认定的正常市场条件的标准。时间区间不同在险价值将不同。投资头寸在下一年的在险价值是1亿美元，如果把考虑的时间区间缩短，比如说一个月，那么下一个月的在险价值将明显小于下一年的在险价值。同理，如果预计市场非正常的不理想情况出现概率不超过5%，那么分析者作出的在险价值评估将低于预计市场非正常情况出现概率不超过l%的分析者所作出的评估。

当使用描述利润与损失的分布图来表示在险价值的时候，置信水平(5%或1%就是典型的决定非正常市场条件的特定极限)以及时问区间的重要性就会体现出来。

 

图表22.1表示了预计利润为零的交易在置信水平为5%时的在险价值。时间区间影响分布曲线的形状。时间区间越长，利润的不确定性就越大.正常的分布曲线也越长。这将导致点A一一曲线左翼5%区域的边界一一向左移动，从而增加了在险价值。左翼区域边界极限的改变同样也会改变在险价值，如果5%的边界向左移动到1%的边界，那么在险价值也会因此而增加。

在险价值是评价衍生金融工具或者其他证券组合的价值时度量风险的一种标准分析方法。在这一标准化的过程中也有管理机构的推动作用。1996年底，国际结算银行、美国证券交易委员会以及联邦储备委员会建议他们所监管的金融机构对某些金融活动的风险度量采用在险价值作为标准。另一种类似的方法被应用于分析现金流量风险，叫在险现金流(cash flow at risk，CAR)。这种方法也越来越受到各公司企业的重视。

根据标准差估计在险价值和在险现金流

 

如果价值或现金流是正态分布的话，在险价值和在险现金流就是标准差的另一种表现形式。例如，

VAT(5%置信水平=1.65σ)

式中：σ是价值的标准差。除非是现金流的标准差，否则同样地公式也适用于在险现金流(CAR)。

上述公式中的数据1.65来源于正态分布表。特别要注意的是，在表中我们发现N(-1.65)大约是0.05。从更广义的角度来分析，如果正态分布的价值或现金流量的均值为0，标准差是σ，其概率小于P%，则可令x等于此价值或现金流，就有：N(x)=p%。因此，VAR或CAR就是 − xσ。

案例分析如何将σ转换成CAR.

在正态分布的假设下根据标准差计算CAR

在上个案例分钟中，现金流量的标准差大概是576200美元。假设现金流量是正态分布的，那么在5%的置信水平下现金流量的在险价值是多少?

答案：1.65(576200美元)=950720美元

 

利用模拟法估计在险价值在险现金流。如果要估计在险现金流，模拟法比标准差公式有更好地适用性。一直确定的要素β系数，我们就可以根据要素等式模拟现金流量，要素等式中的要素价值是通过观察给定的历史期限数据获得的。在险现金流就是平均现金流量与历史期限下的第五区间值之间的差额。

以上内容来自百度百科。

光明网讯（记者 姚坤森）在10月22日国新办举办的新闻发布会上，国家外汇管理局副局长、新闻发言人王春英介绍，今年通过国家外汇管理局微信公众号，推出了系列衍生品相关的理念、概念，银行具体产品类型，企业利用衍生产品套期保值、规避风险的案例等系列宣传文章，提高了市场主体获得信息的便利性和针对性。外汇局分支局和银行也加强了上门指导，引导企业树立汇率风险中性意识。

王春英说，通过外汇自律机制，开展了银行汇率风险中性管理评估，引导银行不断加强人员专业化培训，提升分支机构的展业能力，有效扩大衍生产品服务的覆盖面。银行衍生产品服务涉及基层各个方面，银行人员能力提升，网点分布广泛，可以更好服务于基层需求。另一方面，积极搭建银企交流合作平台，精准服务企业合理避险的需求。

王春英介绍，在加大对中小微企业汇率避险的支持力度方面，积极拓展中小微企业的汇率避险渠道。比如，推进银行合作办理外汇衍生产品业务发展。有一些小型银行，可能自身没有像大银行一样办理衍生品服务的资格，但是它有相当多的小微客户。所以，在政策上支持这样的小型银行和有资质的大型银行进行合作，通过大型银行满足相关客户需求，有利于小型银行服务本地小微企业避险保值。

王春英提到，还有一些银行也在研究，给予一些符合他们规定要求的小微企业一定限额的外汇衍生品专项授信额度。

王春英建议，企业一定要树立汇率风险中性的理念，要立足主业，理性地来对待汇率的涨跌，要非常审慎地安排自己资产、负债的币种和期限，选择适合自身的套保策略。

第一，企业要对自己日常运营中存在的汇率风险因素进行辨析与识别，充分认识面临的风险敞口是多少。第二，制定有效适用的套保策略。建议企业根据自身的风险敞口，同时结合自己的生产经营情况制定套保策略。第三，建立完善科学的考核机制。企业应该保持财务状况的稳健和可持续。

来源： 光明网

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