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会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Using Derivatives to Manage Risks
A discussion of financial instruments would not be complete without at least an introduction to financial derivatives. As mentioned earlier in the chapter, the term derivative refers to a broad class of financial instruments whose value depends upon, or is “derived” from, the value of some other asset. Derivatives have received some bad press over the years, perhaps rightfully so. Warren Buffett famously stated in Berkshire Hathaway’s 2002 annual report that “derivatives are financial weapons of mass destruction, carrying dangers that, while now latent, are potentially lethal.” And, in fact, derivatives were very much entwined with many of the regrettable events of the financial crisis of 2008.
However, blaming derivatives for financial disasters is a bit like blaming a baseball bat for a vandalized storefront. Misuse of derivatives can be damaging, but in the right hands, derivatives help financial managers to mitigate risk and thereby create substantial value for companies. Indeed, the view of some executives is that a major element of modern business is getting paid to undertake intelligent risks, while deftly avoiding others. According to this view, a steel maker is well positioned to manage the vagaries of changing steel demand, but ill-equipped to cope with volatile interest rates or exchange rates. A logical response then is for the company to use financial instruments systematically to sidestep unwanted risks, enabling it to better focus on the activities at which it excels.
Despite the occasional complexity of derivatives, operating executives need to understand the basics of using derivatives for financial risk management for at least three reasons:
- The market for derivatives is huge. Statistics put the total value of derivative contracts of all types outstanding in 2020 at over $\$ 600$ trillion. ${ }^{14}$ While the amount of money actually at risk in derivatives contracts is closer to “only” $\$ 20$ trillion, the markets are huge by any measure, and size alone warrants a basic familiarity. By comparison, the total value of all stocks trading on all exchanges worldwide in 2020 was $\$ 110$ trillion. ${ }^{15}$
- Most large companies use derivatives. A survey of the world’s 500 largest companies found that 94 percent use derivatives for risk management. ${ }^{16}$ It is very likely that anyone embarking on a career as a financial manager will encounter derivatives of some type sooner or later.
- Misuse of derivatives can be dangerous. A number of otherwise sophisticated companies have reported multimillion-dollar losses on what were originally intended as risk-reducing activities. Moreover, although financial risk management is an indisputably valuable activity, it is not a panacea. Executives throughout the firm need a clear understanding of what the techniques can and cannot do if they are to use them effectively.
会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Hedging with Futures Contracts
One potential difficulty with the scenario described above is that AWI and MBI could have trouble finding each other or, for that matter, any partner willing to take the opposite side of a forward contract in the same quantity and time to maturity that they require. So an alternative for companies looking to hedge risk is to deal with a futures exchange that facilitates the matching of parties to forward transactions, which in this case are called futures contracts. A futures contract is the same as a forward contract in spirit, but its terms (i.e., the amount, the time to maturity, and so on) are standardized to make it easier for them to be bought and sold between different parties.
Suppose that in March, MBI knows that it needs to buy 100,000 bushels of wheat in September and decides to hedge the risk of wheat price fluctuations using futures contracts offered by CME Group, the largest futures exchange in the world. The CME buys and sells wheat futures contracts in increments of 5,000 bushels per contract and they offer contracts that mature in various months of the year, including September. To hedge its risk, MBI would buy (or go long, as a purchase is often called) 20 September wheat futures contracts in March. If the price of the September futures in March was $\$ 4.60$ per bushel, this would mean that MBI was effectively locking in a price of $\$ 460,000(20 \times 5,000 \times \$ 4.60)$ for 100,000 bushels of wheat in September. This long position ensures that MBI can obtain wheat in September at a cost that will allow them to be profitable.
At the same time, AWI can go to the CME in March and sell (or short) 20 September wheat futures contracts at a price of $\$ 4.60$ per bushel. This short position allows AWI to lock in a selling price of $\$ 460,000$ for the wheat they need to sell in September. The CME acts as an intermediary to match up the buyer and the seller, eliminating the need for AWI and MBI to deal with each other. AWI does not even need to know that a company called MBI exists, and vice versa.
It is important to recognize that companies can hedge price risk using futures contracts without holding the contract to maturity and without making or taking delivery of the underlying asset through the exchange. Unlike with forward contracts, companies can (and almost always do) close out their futures contracts at some point prior to delivery and take profits or losses that have accrued on the contract to that point. Then, they simply buy or sell the underlying asset as they normally would in the spot market. When the hedge is set up properly, the company profits from its futures contract when spot market prices move against it, and suffers losses on its futures contract when spot market prices move in its favor. The company ends up paying or receiving roughly the same net amount regardless of which direction prices move.
To illustrate how this works, consider MBI’s long position in 20 September wheat futures contracts, which it bought in March at a price of $\$ 4.60$ per bushel. Suppose that come September, when MBI needs to purchase wheat, poor weather conditions have caused the futures price for September wheat to rise to $\$ 5.10$ per bushel. The price increase is profitable for MBI’s futures contracts, because the contracts they purchased at $\$ 4.60$ per bushel are now worth $\$ 5.10$ per bushel. Their profit from the futures can be calculated as the change in the futures price per bushel times the number of bushels contracted.
财务管理代考
会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Using Derivatives to Manage Risks
如果至少不介绍金融衍生工具，那么对金融工具的讨论将是不完整的。如本章前面所述，衍生工具一词指的是一类广泛的金融工具，其价值取决于或“衍生”自某些其他资产的价值。多年来，衍生品受到了一些负面报道，这也许是理所当然的。沃伦巴菲特在伯克希尔哈撒韦公司 2002 年的年度报告中有一句名言：“衍生品是大规模杀伤性金融武器，带有潜在的危险，虽然现在是潜伏的，但可能是致命的。” 事实上，衍生品与 2008 年金融危机的许多令人遗憾的事件密切相关。
然而，将金融灾难归咎于衍生品有点像将破坏店面归咎于棒球棒。滥用衍生品可能会造成破坏，但在正确的人手中，衍生品可以帮助财务经理降低风险，从而为公司创造可观的价值。事实上，一些高管的观点是，现代企业的一个主要因素是获得报酬以承担明智的风险，同时巧妙地避免其他风险。根据这种观点，钢铁制造商可以很好地应对不断变化的钢铁需求，但无法应对波动的利率或汇率。一个合乎逻辑的反应是公司系统地使用金融工具来规避不必要的风险，使其能够更好地专注于它擅长的活动。
尽管衍生品偶尔会很复杂，但出于至少三个原因，运营主管需要了解使用衍生品进行金融风险管理的基础知识：
- 衍生品市场巨大。统计显示，2020年各类未平仓衍生品合约总值超过$600兆。14而衍生品合约中实际处于风险中的金额更接近于“仅”$20万亿美元，无论以何种标准衡量，市场都是巨大的，仅凭规模就足以让人基本熟悉。相比之下，2020 年全球所有交易所交易的所有股票总价值为$110兆。15
- 大多数大公司都使用衍生品。一项针对全球 500 家最大公司的调查发现，94% 的公司使用衍生工具进行风险管理。16任何从事财务经理职业的人很可能迟早会遇到某种类型的衍生品。
- 滥用衍生品可能很危险。许多其他方面经验丰富的公司报告说，最初旨在降低风险的活动造成了数百万美元的损失。此外，尽管金融风险管理是一项无可争议的有价值的活动，但它并不是万灵药。如果要有效地使用这些技术，整个公司的高管都需要清楚地了解这些技术可以做什么和不能做什么。
会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Hedging with Futures Contracts
上述情况的一个潜在困难是，AWI 和 MBI 可能难以找到彼此，或者，就此而言，任何愿意接受远期合同对方的合作伙伴，其数量和到期时间与他们所需的相同。因此，对于寻求对冲风险的公司而言，另一种选择是与期货交易所打交道，该交易所可以促进远期交易各方的匹配，在这种情况下称为期货合约。期货合约在精神上与远期合约相同，但其条款（即数量、到期时间等）已标准化，以便于各方之间的买卖。
假设在 3 月份，MBI 知道它需要在 9 月份购买 100,000 蒲式耳小麦，并决定使用全球最大的期货交易所 CME Group 提供的期货合约来对冲小麦价格波动的风险。CME 以每份合约 5,000 蒲式耳的增量买卖小麦期货合约，并提供在一年中的不同月份（包括 9 月）到期的合约。为了对冲风险，MBI 将在 3 月份购买（或做多，通常称为购买）9 月 20 日小麦期货合约。如果 3 月的 9 月期货价格是$4.60每蒲式耳，这意味着 MBI 有效地锁定了一个价格$460,000(20×5,000×$4.60)9 月的 100,000 蒲式耳小麦。这种多头头寸确保 MBI 可以在 9 月份以允许他们获利的成本获得小麦。
同时，AWI 可以在 3 月份去 CME 以$4.60每蒲式耳。该空头头寸允许 AWI 锁定卖出价$460,000对于他们需要在 9 月份出售的小麦。CME作为中介撮合买卖双方，省去了AWI和MBI之间的交易。AWI 甚至不需要知道名为 MBI 的公司的存在，反之亦然。
重要的是要认识到，公司可以使用期货合约对冲价格风险，而无需将合约持有至到期，也无需通过交易所交付或接收标的资产。与远期合约不同，公司可以（而且几乎总是这样做）在交割前的某个时间点关闭他们的期货合约，并在该时间点获取合约产生的利润或损失。然后，他们只需像通常在现货市场上那样买卖标的资产。当对冲设置得当时，当现货市场价格对公司不利时，公司从其期货合约中获利，而当现货市场价格对公司有利时，其期货合约遭受损失。无论价格朝哪个方向移动，公司最终支付或收到的净额大致相同。
为了说明这是如何运作的，考虑 MBI 在 9 月 20 日小麦期货合约中的多头头寸，它在 3 月份以$4.60每蒲式耳。假设到了 9 月份，MBI 需要购买小麦，恶劣的天气条件导致 9 月份小麦的期货价格上涨至$5.10每蒲式耳。价格上涨对 MBI 的期货合约有利可图，因为他们在$4.60每蒲式耳现在值$5.10每蒲式耳。他们从期货中获得的利润可以计算为每蒲式耳期货价格的变化乘以签约的蒲式耳数。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。