金瑞期货助力新疆小微棉企利用场外期权实现债务优化

中证网讯（记者王超）金瑞期货是一家具有产业背景的期货公司，长期扎根企业，为企业提供衍生品风险管理解决方案。宋笃成，是金瑞期货下属公司——金瑞资本的衍生品事业部产品经理，他在与棉花企业的多次沟通中了解到，许多轧花厂需要依靠银行贷款进行生产经营，企业普遍存在债务问题，尤其中小企业融资难，资金匮乏，发展艰难，在瞬息万变的市场格局下，流动资金对企业而言尤为重要。于经理经营的是一家中型轧花厂，公司经营受棉花价格波动影响很大，每月都需支付一笔一年期贷款的固定利息。

轧花厂的生产加工比较简单，从农村合作社或田间地头收购籽棉，经过去籽除杂，生产出皮棉。一般棉花价格上涨，加工费同步上涨；棉花价格下跌，轧花厂效益就变差。从收棉花到交订单，都是买卖双方约定时间，价格随行就市。在棉价下跌或者看跌时，轧花厂会利用期货做一些选择性套保；在棉价上涨时，会经常压皮棉库存，延后向下游出售的时间。

“能不能设计出一种方案，让企业在棉花价格较好、利润增厚的时候，承担更多一点的财务成本。而棉花价格下跌、利润变薄的时候，可以减少利息支出？”宋笃成认为，于经理的轧花厂此前有过参与棉花期货套期保值的经验，要接受这种理念并非没有可能，但是要怎样设计这样的方案呢？公司曾就职于高盛亚洲衍生品部的沈博士分享了国外企业财务总监通过衍生品优化财务费用的案例，金瑞资本为企业量身打造有别于期货业以往套保方案的期权债务优化思路就此打开。

宋笃成至今还记得于经理第一次听到他介绍这款产品时的表情。“他显然是被‘合作共赢’一词吸引住了。”宋笃成说。这是一款累计二元期权产品，解释起来比较复杂，他当时在进行产品效果描述时并没有说棉价上涨如何盈利的话，主要讲的是价格下跌时客户的亏损是有限的，可以看出，这正是于经理最感兴趣的地方。为了吸引企业体验，金瑞期货决定在初次合作中也拿出一部分资金充当保证金，以示双方共担风险。

从年初的第一次沟通，到决定11月初要购买产品，主要缘于于经理对优化债务成本的渴望以及对未来一个月棉价盘整的看法。“他当时告诉我们贷款额度接近5000万元，我们就取了个5000万元整数做方案，跟企业的生产量、生产成本都没有关系。”经过反复讨论，双方最后约定了一个上涨5%的棉花价格作为行权价（观察价），并约定了双方的赔付条款。

“本次方案在借鉴国际大型投行企业衍生品服务设计思路的基础上，根据国内市场情况进行了调整。为了优化企业债务成本，我们针对企业一年期限5000万元的贷款资金设计了对应名义本金的期权结构化产品。产品以企业生产相关的棉花为期权标的，以一个月22个交易日为一个观察周期，尝试开展合作。如果棉花价格上涨，企业经营利润更加丰厚，只需向金瑞资本支付少量服务费用。反之，棉花价格下跌，企业收益下降，但可以通过期权产品获利，获得财务成本补贴。”宋笃成表示。

11月，郑棉2301合约横盘震荡，期货价格虽有过上涨，但一直没有涨过约定的观察价。“当时客户的入场价大概是12930元/吨，我们约定的观察价是13630元/吨，按照约定，我们每天给客户赔付1080元。”与传统的利率互换在贷款到期最后的时间节点比价相比，此方案每天比价、每天赔付，能够更好地反映挂钩标的市场价格变化，进而细化商品价格对企业利润的影响。

令于经理喜笑颜开的是，在棉花现货上没有亏，场外期权产品约定的赔付也全部拿到。一个月观察期满，他的轧花厂当月共获得赔付3.24万元，原本每月25万元的固定利息降至21.76万元，节省了资金成本12.96%。如果每月实施，轧花厂原本的固定利率就可以变为与棉花价格涨跌挂钩的浮动利率，实现债务优化的效果。

“不仅适用于轧花厂，也可以适用于其他生产交易所上市品种的企业。”宋笃成表示。即便企业对市场价格走势不做判断，这类期权产品也能帮助企业实现债务优化。只要跟企业的生产经营完全匹配，价格上涨，现货赚钱，此时企业会因产品赔付而增加一定的财务成本；价格下跌，现货亏钱，但企业会因得到产品赔付而减少一点财务成本。“企业不需要对市场变化做多么精准的判断。通过期权方案优化债务，对于深受债务问题困扰的中小企业而言如同雪中送炭，是金瑞期货服务小微企业、助力乡村振兴的又一次创新性探索。”

《房产的秘密：贷款买房的利息就是看涨期权的保证金》

前面我的文章已经说了，房产就是国家财富的民间体现，买房就是对国家发展有信心并且希望获得国家发展带来红利的机会。

房子的价值其实就是房子周边的各种公共配套设施的价值总和。我还总结了房价的主要配套就是：教育、医疗、交通、产业、商业五大支柱。

今天来说一下贷款买房的利息。

在我写下这篇文章的时候，一个燕郊业主又因为还不上贷款，房子被迫拍卖。

真的是因为没有钱还贷款了吗？少数是，但是多数根本不是，如果说交不起房租是确实没有钱，但是交不起买房贷款的原因根本不是没有钱。确切的说是因为房价下跌失去了信心才不愿意还款！

如果房价上涨，我相信这个业主还款可痛快了，或者说，如果房价上涨，就是砸锅卖铁也会保下这套房子的。

所以，还不起贷款的原因不是没有钱了，而是没有信心了。这个信心就是房价上涨的信心。

房价上涨的信心就是看涨期权横空出世的动力！

昨天，我发表了《一套500万的北京住宅，为什么有人愿意花600万去买？》的文章，拿出了一套北京核心区域的住宅，三种购房方案的对比。

那么，为什么说贷款利息就是房价的看涨期权呐？

期权，就是未来的权力，就是以后才行使的权力。

看涨期权，就是预期房价上涨，并且希望捕捉未来房价上涨收益的权力。

我们就来用这套北京核心位置的住宅，来分析贷款利息是如何成为看涨期权的。

这套北京朝阳区东大桥路口关东店北街两居室七十年产权住宅，建筑面积62.41平米，当前链家成交单价九万多，总价600万。现在业主贷款有困难，着急卖房全款500万，或者贷款520万出售

房本

现在已经有三个买家给出三种方案：

1

全款500万购买产权，需要购房资格。没有杠杆。

2

首付200万，贷款320万，总价520万购买，还款二十年。需要购房资格和贷款资格，用了银行抵押权作为杠杆。

3

无需首付无需购房资格，仅仅每月支付利息18000元，以600万作为参考对价，单独购买最长二十年看涨期权，但是不能居住，只拿抵押权房本。房价上涨后有权出售并获得房价上涨部分的80%收益。房价不上涨则一直支付每月18000元。

第三种方案，就相当看涨期权人虚拟借款600万来炒房，或者说是所有权人借给看涨期权的炒房客600万来炒自己的房子。每年仅仅支付3.6%的利息（1.8万*12/600万=3.6%）进行延期炒房。

很神奇吧，居然可以借别人的房子来炒房，其实一点都不神奇，只是多数人不知道这个产品。现实中股市中的融资融权就是同样的方案。比如你看上茅台股票，就有证券公司借给你钱来炒，你只需要承担利息就行。只不过你买的茅台股票还不能挂在你的名下，暂时记在证券公司名下，但是你有权卖出这些股票，卖出的盈利属于你，而证券公司只挣你的利息。

现在，这种融资融券方案从股市搬到了楼市，比如上面提到的这套房子了，就可以借房炒房，让所有权人把房子借给你炒，你只需要支付年化3.6%的利息。

跟证券公司平均7.5%的借款利息对比，3.6%的利息不到一半，非常合适。

对看涨期权人来讲，只要房价每年涨幅超过3.6%/0.8，也就是4.5%，那么就能大获全胜。

比如上面东大桥的住宅，一年后涨价5%卖出，也就是涨价收益30万，那么看涨期权人就获利30万的80%也就是24万，而一年支付的利息只有21.6万，那么看涨期权人实际获利2.4万。需要明白，这个获利是没有支付任何本金带来的收益。

对比贷款购房，首套目前的利息都是5.3%，也就是房价涨幅不超过5.3%，那么买房人就是亏损的。

更现实的，就是那些正常还贷款的人，如果预期房价会下跌，也会很多人放弃还贷。这个时候就是系统性风险。所以，我们看到，一旦房价过快下跌，所有调控政策就会松绑，用三稳的提法就起稳地价，稳房价，稳预期。

其实，稳预期才是最重要的。因为所有的买卖都是预期带来的操作。

预期，就是期权。

离职员工手中的期权如何处理？AI说了算

很多从业者都听说、甚至亲身经历过与庞大财富失之交臂的状况。无论您是否行使自己的股票期权，在从公司离职的一瞬间，大家恐怕就彻底告别了这部分本应源源不断的重要收益。

兼并事件、首轮公开募股甚至是不同投资轮次，通常都会以书面材料的形式持续公布。但请注意，这里只披露结果、对于规划时间表却避而不谈。之所以总是拿结果说事，显然是想给股票买家、投资方乃至撤销的期权协议方提出警告。

所谓警告，就是提醒各方稳定持有公司股票的好处。以此为基础，公司能够防止员工离职冲击且不行使股票期权。所以，实际披露的相当一部分内容并非法律要求，大多数员工不会阅读完整信息，也并不理解自己离职后可以或者应该得到怎样的收益。

如今，我们正处于全新的技术时代。AI与机器学习(ML)正在颠覆企业的运营方式与业务流程。更重要的是，它也能让支持系统在员工离职时及时接收到警报。

员工权益补偿

员工权益是一种个人资本，能够为个人的长期财务增长做出重要贡献。但这种潜在收益往往因为沟通不足、缺乏理解甚至是难以兑现为流动资金等理由而没办法真正实现。不同的商业模式往往有着不同的复杂性与透明度，导致离职员工很难了解企业是否运营良好、持续盈利。

期权授予

拥有期权的员工，可以选择以固定价格购买相应数量的股票。

但员工在行使期权之前，必须解决两个主要问题：

资本：行使期权所需要的资本，通常为相当于一年或者更长时间的工资。对大多数人来说这份负担过重，因此干脆放弃挣扎、选择给自己手头留点活钱。

风险：入股是一项需要认真计算的风险，要求员工了解公司财务状况并做出相应的收益预测。

全球范围内运营着数以百万计的私营公司，其中一些每年能净赚数十亿美元。因此，我们需要一套以人工智能为基础的平台帮助离职员工，通过核算确定他们在离职时到底要不要行使期权。

员工资源

SCh从1997年起就从事风险投资业务，而且一次又一次见识过身处这种困境的同事：“很多人选择不行使期权，这里涉及的股票规模极大、数字惊人。55%、75%甚至是80%的期权都没有得到实际行使。有时候，放弃的理由确实充分，毕竟公司运营得实在不好但也有半数的放弃没有任何明确的原因。”

他的第一次尝试从一位同事开始。这位高管很清楚公司拥有良好的经营状况，但S却在文件中注意到这位同事不打算行使期权。即使是按照当前的估值直接卖出，他也能稳赚一笔钱，所以S很疑惑他为什么要放弃。这位同事解释说，根本卖不起的东西叫他怎么卖。于是S出了点钱帮同事凑齐了数额，最后二人按比例分掉了收益。在接下来的12到15年时间里，同样的状况又重演了好几次。

他意识到，这里存在着巨大的商业机会，但在适当的时机遇到可靠的合作方并不容易。S对此作出了奇妙比喻，“我觉得这就像是把100万美元撒在整个高尔夫球场上。我们已经习惯于直接跟CEO谈、做集中投资但如果现在有上百万投资对象，各自在不同公司中从事着不同的岗位，那我们就很难了解到底谁需要帮助、谁手中把握着宝贵的期权。”

消费者业务

在接下来的十年中，S将这种基于流动资金与风险缓解目标的个性化援助演变为ESO基金。这个平台使用技术手段解释关于高管及企业人事变动的数据在此之后，如果离职人员希望在离开公司时行使期权，则由平台进行消息传递、为相关员工提供针对性帮助。

他解释道，“这是一项消费级业务，所以我们得构建一套类似于消费级电子商务平台的方案来达成目标。为了保证我们每年能为成千上万的潜在用户提供准确的行使或不行使建议，还必须规划出信息收集机制作出精准分析。根据平台设计，我们会持续并自动收集来自不同企业的信息。这样，即使有人从我们从未听说过的公司打来咨询电话时，我们也总能立刻将之前掌握的全部相关材料整理出来，特别是那些我们并未实际接触过、但从尽职调查中搜集到的重要资料。”

要在正确时间提供理想的服务效果，机器学习技术当然不可或缺。ESO基金利用机器学习技术快速评估特定企业的健康状况与发展前景。通过及时记录每一笔交易与企业决策，平台就能持续训练模型以更好地发现投资机会。

每当成功或失败，模型都会重新通过数据进行训练、努力解释新的动态，例如哪些风投会在一轮融资中成为领投者。如此一来，模型就能准确发现那些有望走向成功的公司，而哪些很可能快速衰落，全程无需任何传统财务尽职调查。这一点特别重要，因为员工接触不到财务信息，ESO基金当然也不行。AI技术能够帮助他们在缺少这些关键信息的情况下快速采取行动。

S进一步解释道，“这套平台最大限度提高了我们快速给出合理答案的能力。我们的业务向来以便捷性为目标。在此之前，我们至少经历过两次需要在24个小时甚至更短时间内作出期权行使决断的情况。这些情况虽然极端、但同时也很有普遍性，毕竟我们没法那么短时间内申请到信用卡如果需要的是10万美元，那么想申请房屋净值抵押贷款则至少需要30天。”

新的规则与更高质量的资源，将为企业员工们指明一条前进的通天大道。ESO基金正是体现AI与机器学习如何帮助人类将好点子变为现实的典型案例。S这样的探索者希望为人们节约资金，帮助他们争取以往根本把握不住的机会。所有这一切的实现，都离不开经过训练的算法与机器，但其背后又永远有着人类智慧予以推动。正所谓“于无声处听惊雷”，也许这种看似平淡的应用正是人工智能最重要的施展舞台。