供应链融资业务中钢材质押贷款动态质押率设定的VaR方法

异于债券、股票等质押融资业务,存货质押业务动态质押的核心在于预测其长期价格风险。从分析存货质押市场收益率的统计特征出发,以场外现货交易为主的钢材((HRB335)日数据为例,建立能刻画钢材收益率序列异方差性和尖峰厚尾特性的VaR-GARCH(1,1)-GED模型。同时,提出置于多风险窗口下运用样本外预测未来质押期内钢材价格风险水平,给出厚尾分布下长期风险VaR的计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率。进而,基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值。实证分析显示,模型得到的质押率在控制好风险的同时降低了效率损失,为商业银行提供一种动态质押率的风险管理模式和框架。

基于极差VaR的股票组合质押率评估方法

将 Va R方法应用于股票质押率的估计中 ,讨论股票组合的质押率与风险的关系。并将这种方法用于计算我国上海股票市场的股票组合 7天贷款的质押率。实证研究表明 ,这种基于 Va R的股票质押率评估方法具有动态评估。

不同信用等级条件下第三方物流企业质押融资费率研究

考虑由一个供应商和一个零售商组成的供应链,供应商根据零售商的信用好坏提供不同的延迟支付策略:对于信用等级低的零售商给予部分延迟支付,即部分货款必须立即支付,剩余部分的货款给予延迟支付的优惠;对于信用等级高的零售商给予完全的延迟支付。建立了此情形下的第三方物流企业质押融资服务的优化模型,确定零售商的最优订货周期、最佳订货量和第三方物流企业的最优质押融资服务费率。最后通过算例检验模型的有效性。

基于EOQ库存模型的存货质押贷款利率

从资金需求方——中小企业——角度出发,在EOQ库存控制模型中加入存货质押融资定价的关键参数——贷款利率,并按动态质押模式进行融资,得出了存货质押融资的最优定价策略。

价格随机波动下银行的存货质押融资定价模型

质押物价格的波动增加了银行存货质押融资业务的风险。通过价格随机波动的存货,构建了下侧风险规避的银行存货质押融资模型。研究表明:银行的期望利润、存货质押率与质押物期初价格和企业违约率成负相关,融资利率与质押物期末价格无关且等于人民银行规定利率上限值。同时,分析了质押存货的期末价格分别服从正态分布、对数正态分布时银行的定价决策,可为中小企业的融资提供一定的理论依据。

基于最优变现时间的存货质押融资质押率研究

文章引入股票市场的最优变现策略,构建最优变现模型获得变现时间;以西本新干线热轧卷板数据为例,建立同时考虑质物收益率自相关性、波动集聚性以及尖峰厚尾特征的AR(1)-GARCH(1,1)-GED模型;基于最优变现模型和AR(1)-GARCH(1,1)-GED模型,提出置于不同头寸下,质物价格的长期VaR的解析式,进而得出质押率;最后,通过合理性检验表明,使用文中模型获得的质押率例外比例明显小于RiskMetrics模型。因此采用文中的模型方法能够为商业银行提供一种更为精确的设定存货质押率的模式。

考虑收益率自相关特征的存货质押动态质押率设定

异于收益率弱相关的有效金融市场假说,以现货交易为主的质物市场收益率往往存在显著的自相关。从金融时间序列一般规律出发,分析质物市场收益率序列统计特征,以场外现货交易为主的螺纹钢日数据为例,模型化收益率序列自相关性和异方差性特性,建立尖峰厚尾分布下的AR(1)-GARCH(1,1)-GED模型;提出置于多风险窗口下度量未来质押期内钢材价格风险水平,给出同时考虑收益率自相关性和波动率时变性的长期风险VaR计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率;基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值。实证分析和回测显示,与现有其他模型相比,引进系数K值后的模型能显著提高银行风险覆盖率,且能显著降低银行效率损失,为银行提供一种动态质押率风险管理框架,模型确定的多风险窗口质押率与未来螺纹钢最低价值呈显著正相关。

基于QRNN+GARCH方法的供应链金融多期价格风险测度及防范

在供应链金融中,存在多期价格风险,如何有效测度和防范,成为学界与业界共同关注的重要问题.考虑到供应链金融业务的多期性,质押物收益的非线性、非对称、波动聚焦性等特征,充分发挥神经网络分位数回归（QRNN）模型在非线性与非对称方面的处理能力,结合GARCH模型在波动聚集性准确刻画方面的优势,提出了一个QRNN＋GARCH的建模框架,给出了供应链金融多期价格VaR风险测度;其次,为对比新测度方法与GARCH模型等传统方法的优劣,基于似然比检验与平均相对误差,对VaR风险测度效果进行评价,给出了相应的评价方案;再次,为确定与设计合理的多期质押率,达到有效防范风险之目的,给出了风险不可控比率和效率损失率两个指标,评价质押率的有效性。最后,选取现货铝为对象,实证研究其价格波动行为,结果表明：第一,在多期价格风险测度方面,QRNN＋GARCH方法明显优于GARCH模型,表现为准确性更高,更具效率和稳健性;第二,在防范风险方面,QRNN＋GARCH方法所确定的多期动态质押率,能够更好地降低效率损失。

利率市场化背景下市场交易联动各方的最优策略选择——基于供应链金融视角

利率市场化是否对供应链融资链上企业的资本结构及运营决策产生直接影响是当下研究的重要议题。本文从供应链金融的视角出发,构建了在利率市场化背景下由供应商、零售商、银行参与下的三维博弈模型,对融资业务参与各方如何实现各自最大化利益下的最优策略尤其是银行如何进行风险控制及确定最优的自主贷款利率等相关问题进行了研究。通过建立单周期的报童模型,首先揭示了三维博弈模型下市场交易参与各方的决策联动关系,求出了在融资业务中处于决策劣势的零售商在参与约束下可实现订货批量的次优解及进货策略;其次,通过分析供应商的期望收益、损失限额及银行的风险态度,确定交易契约中供应商的最优批发价及银行的质押率取值范围及最优自主利率决策;最后,通过数值仿真对利率是否市场化下的决策结果进行了对比分析。研究表明:供应链金融能够提高供应链绩效,利率政策将对供应链绩效产生直接影响,但利率市场化无法完全解决中小企业融资难与贵的结构性问题。