定義
套期工具，通常是企業指定的衍生工具，其公允價值或現金流量的預期可以抵銷被套期項目的公允價值和現金流量的變動。衍生工具通常被認為是為交易而持有或為套期而持有的金融工具，包括期權、期貨、遠期契約，互換等比較常用的品種。非衍生金融資產或金融負債，只有用於對外匯風險進行套期時，才能被指定為套期工具。被套期項目，指使企業面臨風險損失，即使企業面臨公允價值或未來現金流量變動風險、被指定為被套期的單項或一組具有類似風險特徵的資產、負債、確定承諾、很可能發生的預期交易，或在境外經營的淨投資。套期關係是指套期工具和被套期項目之間的關係。
分類
按照套期關係可以將企業為規避資產、負債、確定承諾、很可能發生的預期交易，或在境外經營的淨投資有關的外匯風險、利率風險、股票價格風險、信用風險等而開展的套期保值業務，區分為公允價值套期、現金流量套期和境外經營淨投資套期三類。
公允價值
公允價值套期---公允價值套期，指對已確認資產或負債、尚未確認的確定承諾（或該資產、負債或確定承諾中可辨認的一部分）的公允價值變動風險進行的套期，該類價值變動源於某特定風險，且將影響企業的損益。比如發行方和持有方對因利率變動而引起的固定利率債務公允價值變動風險的套期；或對以企業的報告貨幣表示的以固定價格買賣資產的確定承諾進行的套期，都屬於公允價值套期。
[例1] A公司2003年12月16日從M公司進口商品，貨款總計80000美元。契約約定於2004年1月16日以美元結算。為規避美元匯率升值的風險，進口商品交易當日，A公司與銀行簽訂了買入金額為80000美元、期限為30天的遠期契約。假定有關利率如下：
03年12月16日匯率為USD100=RMB820
03年12月16日銀行30天遠期匯率為USD100=RMB828
03年12月31日匯率：USD100=RMB840
04年01月16日匯率：USD100=RMB860
現金流量
現金流量套期---現金流量套期，指對現金流量變動風險進行的套期，該類現金流量變動源於與已確認資產或負債（如浮動利率債務的全部或部分未來利息支付）、很可能發生的預期交易（如預期的購買或出售）有關的特定風險，且將影響企業的損益。
[例2]A公司於2003年1月1日以10%的利率簽訂了一筆為期2年的1000萬美元的借款協定，每半年付息一次。為規避美元利率下降的風險，A公司同時簽訂了一項名義本金為1000萬美元期限2年的利率互換協定。互換協定規定每半年收取10%固定利息的同時支付LIBOR+0.5的利息。
假定期限內LIBOR及利息如下：
03年06月30日 LIBOR為9.6%,應收利息50萬美元，應付利息50.5萬美元
03年12月31日 LIBOR為9.2%,應收利息50萬美元，應付利息48.5萬美元
04年06月30日 LIBOR為9.4%,應收利息50萬美元，應付利息49.5萬美元
04年12月31日 LIBOR為9.1%,應收利息50萬美元，應付利息48萬美元
境外淨投資
境外經營淨投資套期---境外經營淨投資套期，指對境外經營淨投資外匯風險的套期。境外經營淨投資指報告企業在境外經營淨資產中的權益份額。
[例3] 丙公司是國內企業，擁有一家國外子公司，淨投資額為外幣500萬元。20X4年10月1日，丙公司與某金融機構簽訂了一項6個月期限的遠期契約，將賣出外幣500萬元，匯率為1外幣=1.72人民幣。20X4年12月31日，匯率為1外幣=1.70人民幣。20X5年4月1日，匯率為1外幣=1.82人民幣
處理
一、本科目核算企業開展套期保值業務（包括公允價值套期、現金流量套期和境外經營淨投資套期）套期工具公允價值變動形成的資產或負債。
二、本科目可按套期工具類別進行明細核算。
三、套期工具的主要賬務處理。
（一）企業將已確認的衍生工具等金融資產或金融負債指定為套期工具的，應按其賬面價值，借記或貸記本科目，貸記或借記“衍生工具”等科目。
（二）資產負債表日（也叫估值日），對於有效套期，應按套期工具產生的利得，借記本科目，貸記“公允價值變動損益”、“資本公積——其他資本公積”等科目；套期工具產生損失做相反的會計分錄。
（三）金融資產或金融負債不再作為套期工具核算的，應按套期工具形成的資產或負債，借記或貸記有關科目，貸記或借記本科目。
四、本科目期末借方餘額，反映企業套期工具形成資產的公允價值；本科目期末貸方餘額，反映企業套期工具形成負債的公允價值。
法規
《企業會計準則第24號——套期保值》
套期工具
（一）本準則第五條對套期工具的條件作了規定。根據該規定，衍生工具通常可以作為套期工具。衍生工具包括遠期契約、期貨契約、互換和期權，以及具有遠期契約、期貨契約、互換和期權中一種或一種以上特徵的工具。例如，企業為規避庫存銅品價格下跌的風險，可以通過賣出一定數量銅品的期貨契約實現，其中，賣出銅品的期貨契約即是套期工具。
衍生工具如無法有效地降低被套期項目的風險，不能作為套期工具。例如，對於利率上下限期權或由一項發行的期權和一項購入的期權組成的期權，其實質相當於企業發行一項期權的（即企業收取了淨期權費），不能將其指定為套期工具。非衍生金融資產或非衍生金融負債不能作為套期工具，但被套期風險為外匯風險的除外。
（二）對套期工具的指定。對於符合套期工具條件的衍生工具，在套期開始時，通常應當將其整體或其一定比例（例如，衍生工具名義金額的50%）指定為套期工具。
單項衍生工具通常被指定為對一種風險進行套期。附有多種風險的衍生工具也可以被指定為對一種以上風險進行套期，前提是可以清晰地辨認這些被套期風險、可以證明套期有效性，同時可以確保該衍生工具與不同風險之間存在具體指定關係。
例如，某企業的記賬本位幣是人民幣，發行了一批5年期美元浮動利率債券。為規避該金融負債的外匯風險和利率風險，該企業與某金融企業簽訂一項交叉貨幣利率互換契約，並將其指定為套期工具，定期收取浮動利率美元利息，支付固定利率人民幣利息。執行此項契約後，該企業將從金融企業定期收到浮動利率美元利息，以支付債券持有者，並按固定利率支付人民幣利息給金融企業。在此例中，該企業將浮動利率美元利息轉化成了固定利率人民幣利息，從而規避了美元對人民幣的匯率及美元利率變動風險。
被套期項目
（一）本準則第九條對被套期項目作了規定。根據該規定，庫存商品、持有至到期投資、可供出售金融資產、貸款、長期借款、預期商品銷售、預期商品購買、對境外經營淨投資等，如符合相關條件，均可作為被套期項目。
（二）對被套期項目的指定。企業通常將單項已確認資產、負債、確定承諾、很可能發生的預期交易或境外經營淨投資等指定為被套期項目。金融資產或金融負債組合也可以整體指定為被套期項目，但該組合中的各單項金融資產或單項金融負債應當共同承擔被套期風險，且該組合內各單項金融資產或單項金融負債由被套期風險引起的公允價值變動，應當預期與該組合由被套期風險引起的公允價值整體變動基本成比例。例如，當被套期組合整體因被套期風險形成的公允價值變動10%時，該組合中各單項金融資產或單項金融負債因被套期風險形成的公允價值變動通常應限制在9%至11%的較小範圍內。
會計方法的運用
套期會計方法，是指在相同會計期間將套期工具和被套期項目公允價值變動的抵銷結果計入當期損益的方法。
例如，某企業擬對6個月之後很可能發生的貴金屬銷售進行現金流量套期，為規避相關貴金屬價格下跌的風險，該企業可以買入相同數量的該種貴金屬期貨契約，並指定為套工具。資產負債表日（假定預期貴金屬銷售尚未發生），期貨契約的公允價值上漲了100萬元，對應的貴金屬預期銷售價格的現值下降了100萬元。假定上述套期符合運用套期會計方法的條件，該企業可以將期貨契約的公允價值變動計入所有者權益（其他資本公積），待預期銷售交易實際發生時，再轉出調整銷售收入。
有效性評價
根據本準則第十七條規定，企業應當持續地對套期有效性進行評價，並確保該套期關係在被指定的會計期間高度有效。常見的套期有效性評價方法主要有：（1）主要條款比較法；（2）比率分析法；（3）回歸分析法等。
（一）主要條款比較法
主要條款比較法，是通過比較套期工具和被套期項目的主要條款，以確定套期是否有效的方法。如果套期工具和被套期項目的所有主要條款均能準確地匹配，可認定因被套期風險引起的套期工具和被套期項目公允價值或現金流量變動可以相互抵銷。套期工具和被套期項目的“主要條款”包括：名義金額或本金、到期期限、內含變數、定價日期、商品數量、貨幣單位等。
（二）比率分析法
比率分析法，是通過比較被套期風險引起的套期工具和被套期項目公允價值或現金流量變動比率，以確定套期是否有效的方法。運用比率分析法時，企業可以根據自身風險管理政策的特點選擇以累積變動數（即自套期開始以來的累積變動數）為基礎比較，或以單個期間變動數為基礎比較。如果上述比率在80%至125%的範圍內，可以認定套期是高度有效的。
（三）回歸分析法
回歸分析法是在掌握一定數量觀察數據基礎上，利用數理統計方法建立自變數和因變數之間回歸關係函式的方法。將此方法運用到套期有效性評價中，需要分析套期工具和被套期項目價值變動之間是否具有高度相關性，進而判斷套期是否有效。運用回歸分析法，自變數反映被套期項目公允價值變動或預計未來現金流量現值變動，因變數反映套期工具公允價值變動。相關回歸模型如下：
y= kx+b+e
其中：Y：因變數，即套期工具的公允價值變動；
K：回歸直線的斜率，反映套期工具價值變動/被套期項目價值變動的比率；
B：y軸上的截距；
X：被套期風險引起的被套期項目價值變動；
E：均值為零的隨機變數，服從常態分配。
企業運用線性回歸分析確定套期有效性時，套期只有滿足以下全部條件才能認為是高度有效的：
1．回歸直線的斜率必須為負數，且數值應在-0.8～1.25之間；
2． 決定係數（R2）應大於0.96，該係數反映Y和x之間的相關性，其數值越大，表明回歸模型對觀察數據的擬合越好，用回歸模型進行預測效果也就越好；
3．整個回歸模型的統計有效性（F-測試）必須是顯著的。
