秦嵐川 劉 洋

上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)

基于商業(yè)銀行視角的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險管理理論綜述

秦嵐川 劉 洋

上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)

有效評估和管理供應(yīng)鏈金融帶來的風(fēng)險是銀行業(yè)較為關(guān)心的話題。國內(nèi)許多專家學(xué)者對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理進行了研究，其中包括了供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險分類，度量，管理以及實際應(yīng)用分析等方面。本文基于商業(yè)銀行視角對已有文獻進行評述，并提出研究展望。

商業(yè)銀行；供應(yīng)鏈金融；風(fēng)險管理

一、引言

國內(nèi)學(xué)者從不同的視角對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險進行了分類研究。李毅學(xué)等(2011)認(rèn)為商業(yè)銀行的重點應(yīng)該聚焦于非系統(tǒng)性風(fēng)險，其包括信用風(fēng)險，存貨變現(xiàn)風(fēng)險與操作風(fēng)險。也有其他學(xué)者對供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險提出更為具體的細分。本文按對信用風(fēng)險類型的度量方法，風(fēng)險控制以及管理實踐的文獻進行歸納評述。

二、供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的度量

李毅學(xué)等(2011)構(gòu)建了需要依靠專家評估的風(fēng)險評估指標(biāo)體系，運用了層次分析法構(gòu)建模型。李翠等(2011)運用更為精細的網(wǎng)絡(luò)層次分析法，將眾多指標(biāo)分為控制層和網(wǎng)絡(luò)層兩組指標(biāo)，并借助ANP理論和相關(guān)軟件得到眾多指標(biāo)的權(quán)重因而得到一種新的風(fēng)險度量模型。該類方法具有較強的主觀性，對商業(yè)銀行而言，受到不同的行業(yè)類型，經(jīng)濟環(huán)境等因素影響可能較難具有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

熊熊等(2009)考慮主題評級和債項評級的風(fēng)險評價體系，運用Logisitc 回歸方法建立模型。該種模型很好的提高了研究模型的客觀性，但是對于商業(yè)銀行而言，該種方法具有預(yù)測精度不夠，所需樣本量大的缺點。

王琪等(2010)弱化了傳統(tǒng)評價對財務(wù)指標(biāo)的依賴型，著重對經(jīng)營主要責(zé)任人進行考察，并構(gòu)建了基于決策樹的風(fēng)險評估模型。胡海青等(2011)運用支持向量機(SVM)的方法建立了評估模型，并且根據(jù)檢驗得出結(jié)論，SVM模型比Logistic模型具有更好的效果。王星(2014)基于前人對信用風(fēng)險度量研究成果的基礎(chǔ)上，利用綜合權(quán)重的模糊分析方法，更全面地對中小企業(yè)進行信用評級。

三、供應(yīng)鏈金融中的風(fēng)險控制與防范

李毅學(xué)等(2010)從不同角度和不同方法構(gòu)建了關(guān)于存貨質(zhì)押融資的風(fēng)險防范體系并不斷改進，建立了質(zhì)押率的核算模型。黃丹(2012)指出，線上供應(yīng)鏈金融的應(yīng)用，操作性風(fēng)險將影響業(yè)務(wù)的運營，相比之前而言操作性風(fēng)險的影響更大，并針對操作風(fēng)險的識別，評估和控制進行了研究。李瀑(2014)分析了供應(yīng)鏈金融中的信用風(fēng)險，操作風(fēng)險以及法律風(fēng)險，并提出了信息平臺建設(shè)，改善信用環(huán)境與法制環(huán)境等建議。于洋等(2014)在分析了供應(yīng)鏈金融日益興盛的過程中，松散但復(fù)雜的供應(yīng)鏈中可能出現(xiàn)的風(fēng)險，并針對此種情況討論了供應(yīng)鏈金融風(fēng)險控制的若干策略。郭菊娥等(2014)對第三方B2B平臺的線上供應(yīng)鏈金融的發(fā)展做了分析，認(rèn)為線上供應(yīng)鏈金融風(fēng)險發(fā)生了新的變化，并對銀行進行風(fēng)險管理提出了若干建議。

四、研究評述與展望

從當(dāng)今時代發(fā)展變化來看，商業(yè)銀行的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)生了新的變化，相應(yīng)的風(fēng)險管理需要更多理論的支撐。一方面，當(dāng)前信息時代的發(fā)展，線上供應(yīng)鏈金融的出現(xiàn)，供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險會出現(xiàn)新的改變，針對線上供應(yīng)鏈金融所帶來的新風(fēng)險，對其風(fēng)險控制仍需要進行深一步的討論。另一方面，隨著開放程度加大和中國國企走出去進程推進，供應(yīng)鏈金融的發(fā)展更為全球化，當(dāng)前商業(yè)銀行如何利用契機，在全球化供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中發(fā)展壯大自己，仍需要更多的理論支持，值得進行進一步的深入研究。

[1]李毅學(xué)，張媛媛，汪壽陽，馮耕中，等著.物流與供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新—存貨質(zhì)押融資風(fēng)險管理[M].科學(xué)出版社，2010.

[2]李毅學(xué)，馮耕中，張媛媛.委托監(jiān)管下存貨質(zhì)押融資的關(guān)鍵風(fēng)險控制指標(biāo)[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2011，31(4)：587-598.

[3]李翠，林志炳.基于ANP理論的供應(yīng)鏈融資企業(yè)信用風(fēng)險評價[J].Proceedings of the 2011 International Conference on Information， Services and Management Engineering， 2011(4)：2037-2040.

[4]熊熊，馬佳，趙文杰.供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險評價[J].南開管理評論，2009(4)：92-98.

[5]蔣有凌，楊家其，尹靚，等.基于ANN的供應(yīng)鏈風(fēng)險綜合評估模型與應(yīng)用[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報：交通科學(xué)與工程，2008，32(1)：70-73.

[6]王琪.基于決策樹的供應(yīng)鏈金融模式信用風(fēng)險評估[J].新金融，2010(4)：38-41.

[7]胡海青，張瑯，張道宏.供應(yīng)鏈金融視角下的中小企業(yè)信用風(fēng)險評估研究—基于SVM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較研究[J].管理評論，2012，24(11)：70-80.

[8]王星.綜合權(quán)重的Fuzzy對中小企業(yè)貸款信用評級研究[J].財會研究，2014(1)：71-74.

[9]嚴(yán)廣樂.供應(yīng)鏈金融融資模式博弈分析[J].企業(yè)經(jīng)濟，2011(4).

[10]李瀑.供應(yīng)鏈金融風(fēng)險防范的研究[J].中國商貿(mào)，2014(3)：139-140.

[11]于洋，楊永清.供應(yīng)鏈金融風(fēng)險控制策略討論[J].物流科技，2014(4)：86-88.

[12]郭菊娥，史金召，王智鑫.基于第三方B2B平臺的線上供應(yīng)鏈金融模式演進與風(fēng)險管理研究[J].商業(yè)經(jīng)濟與管理，2014(1)：13-22.

[13]鄭穎.木材加工業(yè)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的構(gòu)成及來源分析[J].曲靖師范學(xué)院學(xué)報，2013(6)：95-98.

[14]陳小梅.農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險控制研究[J].華北金融，2014(5)：25-28.