套期工具，通常是企业指定的衍生工具，其公允价值或现金流量的预期可以抵销被套期项目的公允价值和现金流量的变动。衍生工具通常被认为是为交易而持有或为套期而持有的金融工具，包括期权、期货、远期合约，互换等比较常用的品种。非衍生金融资产或金融负债，只有用于对外汇风险进行套期时，才能被指定为套期工具。被套期项目，指使企业面临风险损失，即使企业面临公允价值或未来现金流量变动风险、被指定为被套期的单项或一组具有类似风险特征的资产、负债、确定承诺、很可能发生的预期交易，或在境外经营的净投资。套期关系是指套期工具和被套期项目之间的关系。

按照套期关系可以将企业为规避资产、负债、确定承诺、很可能发生的预期交易，或在境外经营的净投资有关的外汇风险、利率风险、股票价格风险、信用风险等而开展的套期保值业务，区分为公允价值套期、现金流量套期和境外经营净投资套期三类。

公允价值套期---公允价值套期，指对已确认资产或负债、尚未确认的确定承诺（或该资产、负债或确定承诺中可辨认的一部分）的公允价值变动风险进行的套期，该类价值变动源于某特定风险，且将影响企业的损益。比如发行方和持有方对因利率变动而引起的固定利率债务公允价值变动风险的套期；或对以企业的报告货币表示的以固定价格买卖资产的确定承诺进行的套期，都属于公允价值套期。

[例1] A公司2003年12月16日从M公司进口商品，货款总计80000美元。合同约定于2004年1月16日以美元结算。为规避美元汇率升值的风险，进口商品交易当日，A公司与银行签订了买入金额为80000美元、期限为30天的远期合约。假定有关利率如下：

03年12月16日汇率为USD100=RMB820

03年12月16日银行30天远期汇率为USD100=RMB828

03年12月31日汇率：USD100=RMB840

04年01月16日汇率：USD100=RMB860

现金流量套期---现金流量套期，指对现金流量变动风险进行的套期，该类现金流量变动源于与已确认资产或负债（如浮动利率债务的全部或部分未来利息支付）、很可能发生的预期交易（如预期的购买或出售）有关的特定风险，且将影响企业的损益。

[例2]A公司于2003年1月1日以10%的利率签订了一笔为期2年的1000万美元的借款协议，每半年付息一次。为规避美元利率下降的风险，A公司同时签订了一项名义本金为1000万美元期限2年的利率互换协议。互换协议规定每半年收取10%固定利息的同时支付LIBOR+0.5的利息。

假定期限内LIBOR及利息如下：

03年06月30日 LIBOR为9.6%,应收利息50万美元，应付利息50.5万美元

03年12月31日 LIBOR为9.2%,应收利息50万美元，应付利息48.5万美元

04年06月30日 LIBOR为9.4%,应收利息50万美元，应付利息49.5万美元

04年12月31日 LIBOR为9.1%,应收利息50万美元，应付利息48万美元

境外经营净投资套期---境外经营净投资套期，指对境外经营净投资外汇风险的套期。境外经营净投资指报告企业在境外经营净资产中的权益份额。

[例3] 丙公司是国内企业，拥有一家国外子公司，净投资额为外币500万元。20X4年10月1日，丙公司与某金融机构签订了一项6个月期限的远期合同，将卖出外币500万元，汇率为1外币=1.72人民币。20X4年12月31日，汇率为1外币=1.70人民币。20X5年4月1日，汇率为1外币=1.82人民币

一、本科目核算企业开展套期保值业务（包括公允价值套期、现金流量套期和境外经营净投资套期）套期工具公允价值变动形成的资产或负债。

二、本科目可按套期工具类别进行明细核算。

三、套期工具的主要账务处理。

（一）企业将已确认的衍生工具等金融资产或金融负债指定为套期工具的，应按其账面价值，借记或贷记本科目，贷记或借记“衍生工具”等科目。

（二）资产负债表日（也叫估值日），对于有效套期，应按套期工具产生的利得，借记本科目，贷记“公允价值变动损益”、“资本公积——其他资本公积”等科目；套期工具产生损失做相反的会计分录。

（三）金融资产或金融负债不再作为套期工具核算的，应按套期工具形成的资产或负债，借记或贷记有关科目，贷记或借记本科目。

四、本科目期末借方余额，反映企业套期工具形成资产的公允价值；本科目期末贷方余额，反映企业套期工具形成负债的公允价值。

《企业会计准则第24号——套期保值》

（一）本准则第五条对套期工具的条件作了规定。根据该规定，衍生工具通常可以作为套期工具。衍生工具包括远期合同、期货合同、互换和期权，以及具有远期合同、期货合同、互换和期权中一种或一种以上特征的工具。例如，企业为规避库存铜品价格下跌的风险，可以通过卖出一定数量铜品的期货合同实现，其中，卖出铜品的期货合同即是套期工具。

衍生工具如无法有效地降低被套期项目的风险，不能作为套期工具。例如，对于利率上下限期权或由一项发行的期权和一项购入的期权组成的期权，其实质相当于企业发行一项期权的（即企业收取了净期权费），不能将其指定为套期工具。非衍生金融资产或非衍生金融负债不能作为套期工具，但被套期风险为外汇风险的除外。

（二）对套期工具的指定。对于符合套期工具条件的衍生工具，在套期开始时，通常应当将其整体或其一定比例（例如，衍生工具名义金额的50%）指定为套期工具。

单项衍生工具通常被指定为对一种风险进行套期。附有多种风险的衍生工具也可以被指定为对一种以上风险进行套期，前提是可以清晰地辨认这些被套期风险、可以证明套期有效性，同时可以确保该衍生工具与不同风险之间存在具体指定关系。

例如，某企业的记账本位币是人民币，发行了一批5年期美元浮动利率债券。为规避该金融负债的外汇风险和利率风险，该企业与某金融企业签订一项交叉货币利率互换合同，并将其指定为套期工具，定期收取浮动利率美元利息，支付固定利率人民币利息。执行此项合同后，该企业将从金融企业定期收到浮动利率美元利息，以支付债券持有者，并按固定利率支付人民币利息给金融企业。在此例中，该企业将浮动利率美元利息转化成了固定利率人民币利息，从而规避了美元对人民币的汇率及美元利率变动风险。

（一）本准则第九条对被套期项目作了规定。根据该规定，库存商品、持有至到期投资、可供出售金融资产、贷款、长期借款、预期商品销售、预期商品购买、对境外经营净投资等，如符合相关条件，均可作为被套期项目。

（二）对被套期项目的指定。企业通常将单项已确认资产、负债、确定承诺、很可能发生的预期交易或境外经营净投资等指定为被套期项目。金融资产或金融负债组合也可以整体指定为被套期项目，但该组合中的各单项金融资产或单项金融负债应当共同承担被套期风险，且该组合内各单项金融资产或单项金融负债由被套期风险引起的公允价值变动，应当预期与该组合由被套期风险引起的公允价值整体变动基本成比例。例如，当被套期组合整体因被套期风险形成的公允价值变动10%时，该组合中各单项金融资产或单项金融负债因被套期风险形成的公允价值变动通常应限制在9%至11%的较小范围内。

套期会计方法，是指在相同会计期间将套期工具和被套期项目公允价值变动的抵销结果计入当期损益的方法。

例如，某企业拟对6个月之后很可能发生的贵金属销售进行现金流量套期，为规避相关贵金属价格下跌的风险，该企业可以买入相同数量的该种贵金属期货合同，并指定为套工具。资产负债表日（假定预期贵金属销售尚未发生），期货合同的公允价值上涨了100万元，对应的贵金属预期销售价格的现值下降了100万元。假定上述套期符合运用套期会计方法的条件，该企业可以将期货合同的公允价值变动计入所有者权益（其他资本公积），待预期销售交易实际发生时，再转出调整销售收入。

根据本准则第十七条规定，企业应当持续地对套期有效性进行评价，并确保该套期关系在被指定的会计期间高度有效。常见的套期有效性评价方法主要有：（1）主要条款比较法；（2）比率分析法；（3）回归分析法等。

（一）主要条款比较法

主要条款比较法，是通过比较套期工具和被套期项目的主要条款，以确定套期是否有效的方法。如果套期工具和被套期项目的所有主要条款均能准确地匹配，可认定因被套期风险引起的套期工具和被套期项目公允价值或现金流量变动可以相互抵销。套期工具和被套期项目的“主要条款”包括：名义金额或本金、到期期限、内含变量、定价日期、商品数量、货币单位等。

（二）比率分析法

比率分析法，是通过比较被套期风险引起的套期工具和被套期项目公允价值或现金流量变动比率，以确定套期是否有效的方法。运用比率分析法时，企业可以根据自身风险管理政策的特点选择以累积变动数（即自套期开始以来的累积变动数）为基础比较，或以单个期间变动数为基础比较。如果上述比率在80%至125%的范围内，可以认定套期是高度有效的。

（三）回归分析法

回归分析法是在掌握一定数量观察数据基础上，利用数理统计方法建立自变量和因变量之间回归关系函数的方法。将此方法运用到套期有效性评价中，需要分析套期工具和被套期项目价值变动之间是否具有高度相关性，进而判断套期是否有效。运用回归分析法，自变量反映被套期项目公允价值变动或预计未来现金流量现值变动，因变量反映套期工具公允价值变动。相关回归模型如下：

y= kx+b+e

其中：Y：因变量，即套期工具的公允价值变动；

K：回归直线的斜率，反映套期工具价值变动/被套期项目价值变动的比率；

B：y轴上的截距；

X：被套期风险引起的被套期项目价值变动；

E：均值为零的随机变量，服从正态分布。

企业运用线性回归分析确定套期有效性时，套期只有满足以下全部条件才能认为是高度有效的：

1．回归直线的斜率必须为负数，且数值应在-0.8～1.25之间；

2． 决定系数（R2）应大于0.96，该系数反映Y和x之间的相关性，其数值越大，表明回归模型对观察数据的拟合越好，用回归模型进行预测效果也就越好；

3．整个回归模型的统计有效性（F-测试）必须是显著的。