王 林，朱夢蝶

（武漢理工大學(xué) 交通運輸管理系，湖北 武漢 430063）

基于CVaR的果蔬冷鏈風(fēng)險控制研究

王 林，朱夢蝶

（武漢理工大學(xué) 交通運輸管理系，湖北 武漢 430063）

在生鮮類農(nóng)產(chǎn)品安全問題頻發(fā)和大眾消費需求多樣化的背景下，果蔬農(nóng)產(chǎn)品所固有的復(fù)雜性使得果蔬冷鏈存在巨大的潛在風(fēng)險?；诠咿r(nóng)產(chǎn)品的特殊性，建立果蔬冷鏈的風(fēng)險指標(biāo)體系，采用Borda-風(fēng)險矩陣分析法對風(fēng)險控制因素進(jìn)行重要性排序，篩選出果蔬冷鏈所面臨的主要風(fēng)險指標(biāo)。引入條件風(fēng)險值理論（CVaR）構(gòu)建果蔬冷鏈風(fēng)險控制模型，并結(jié)合實例，通過LINGO求解得到最小風(fēng)險損失時的最優(yōu)風(fēng)險控制組合。為主動預(yù)防果蔬冷鏈風(fēng)險，減少供應(yīng)鏈損失提供針對性的借鑒。

果蔬冷鏈；風(fēng)險控制；條件風(fēng)險值理論（CVaR）；風(fēng)險矩陣法

1 引言

果蔬農(nóng)產(chǎn)品作為生鮮農(nóng)產(chǎn)品中的一個重要分支，與人們的生活息息相關(guān)。隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們對于果蔬農(nóng)產(chǎn)品的需求日益增多，且呈現(xiàn)出多樣化趨勢［1］。與一般農(nóng)產(chǎn)品相比，果蔬農(nóng)產(chǎn)品具有易腐、不易儲存等諸多復(fù)雜特性，因此對整個流通過程的要求更加嚴(yán)苛，果蔬冷鏈的運作質(zhì)量也更加重要。然而我國的冷鏈物流起步較晚，冷鏈技術(shù)應(yīng)用范圍小、技術(shù)及設(shè)備水平相對落后，也沒有系統(tǒng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來支持與保障其高效運行［2］，使得風(fēng)險存在于果蔬冷鏈的各個環(huán)節(jié)，果蔬農(nóng)產(chǎn)品的損耗與質(zhì)量安全問題突出。

識別果蔬冷鏈中的潛在風(fēng)險，客觀地評估風(fēng)險的影響，并有針對性地對關(guān)鍵風(fēng)險進(jìn)行控制，是果蔬冷鏈管理者亟需解決的問題。基于此，本文引入證券投資組合決策中的條件風(fēng)險值理論，構(gòu)建了基于CVaR的果蔬冷鏈風(fēng)險控制模型，通過LINGO求解得到風(fēng)險損失最小的最優(yōu)風(fēng)險控制組合，為果蔬冷鏈管理者有針對性地進(jìn)行風(fēng)險控制，尤其是在資金有限的情形下取得更好的控制效果，全面提高果蔬冷鏈運作水平，減少果蔬農(nóng)產(chǎn)品在途損耗提供了一些參考。

2 果蔬冷鏈風(fēng)險分析與評估

果蔬冷鏈?zhǔn)侵腹咿r(nóng)產(chǎn)品從種植、田間采摘、生產(chǎn)加工、冷藏運輸、批發(fā)銷售直至最終消費者的各個環(huán)節(jié)中始終處于低溫環(huán)境下的特殊供應(yīng)鏈系統(tǒng)［3］。本文通過廣泛查閱果蔬農(nóng)產(chǎn)品物流供應(yīng)鏈相關(guān)資料，基于果蔬農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的種植、加工、儲運及銷售四個環(huán)節(jié)構(gòu)建風(fēng)險評價指標(biāo)體系。采用Borda-風(fēng)險矩陣法進(jìn)行風(fēng)險評估，大致思路如下：

（1）確定風(fēng)險矩陣欄。確定風(fēng)險矩陣欄是風(fēng)險評估的基礎(chǔ)，結(jié)合Borda序值法，確定主要欄目見表1。

表1 風(fēng)險矩陣欄

（2）計算風(fēng)險發(fā)生概率值P及風(fēng)險影響值I。確定風(fēng)險發(fā)生概率和風(fēng)險影響值的基礎(chǔ)是威脅、脆弱性和資產(chǎn)的識別，GB/T 20984-2007將威脅、脆弱性嚴(yán)重程度和資產(chǎn)等級均定義為5個等級，并分別賦值為：很高（5），高（4），中（3），低（2），很低（1）［4］。本文從某一具體的企業(yè)果蔬冷鏈風(fēng)險控制情況出發(fā)，通過相關(guān)的調(diào)查報告及專家、技術(shù)人員的經(jīng)驗，得出果蔬冷鏈物流中種植、加工、儲運、銷售各環(huán)節(jié)的風(fēng)險項威脅、脆弱性和資產(chǎn)的識別等級，見表2。

表2 風(fēng)險評價指標(biāo)及其威脅、脆弱性和資產(chǎn)的識別

風(fēng)險發(fā)生概率值P由威脅發(fā)生頻率T以及脆弱性的嚴(yán)重程度V共同確定：

風(fēng)險影響值I由脆弱性的嚴(yán)重程度V以及資產(chǎn)價值A(chǔ)共同確定：

依據(jù) f1、f2構(gòu)建專家二維矩陣。在矩陣中，行均代表脆弱性嚴(yán)重程度的高低。 f1中，矩陣列代表威脅出現(xiàn)頻率，f2中，矩陣列代表資產(chǎn)重要性等級；矩陣內(nèi)的值分別是風(fēng)險發(fā)生的概率和風(fēng)險影響等級值。具體計算過程如下：

其中，t代表威脅等級，v代表脆弱性等級，a代表資產(chǎn)識別等級。

（3）計算Borda數(shù)。通過Borda數(shù)值大小度量各風(fēng)險因素對冷鏈影響的重要程度。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)和歷史資料，本文擬定風(fēng)險概率值P和風(fēng)險影響值I權(quán)重分別為40%、60%，由此計算Borda數(shù)。

（4）確定Borda序值。將Borda數(shù)值按照由大到小的順序排列，其相應(yīng)的Borda序值為0，1，…［3］。

（5）構(gòu)建風(fēng)險矩陣。按照上述步驟，構(gòu)建果蔬冷鏈風(fēng)險矩陣，見表3。

表3 果蔬冷鏈風(fēng)險矩陣

選取Borda序值最小的五個風(fēng)險因素，即溫度控制風(fēng)險x12、運輸時效風(fēng)險x15、儲存損失風(fēng)險x16、溫濕度控制風(fēng)險x19、訂單履行風(fēng)險x20作為主要控制對象來構(gòu)建CVaR風(fēng)險控制模型，求解最優(yōu)控制效果下的風(fēng)險控制組合。

3 基于CVaR的果蔬冷鏈風(fēng)險控制模型構(gòu)建

CVaR（Conditional Value-at-Risk）即條件風(fēng)險價值，是由RockafeUar和Uryasev等于1997年提出的一種風(fēng)險計量技術(shù)，是指在一定的置信水平（置信度）上，損失超過VaR的條件均值，就是指投資組合的損失大于某個給定的VaR值的條件下，該投資組合損失的平均值［5］。與VaR相比，CVaR不僅能更好地對尾部風(fēng)險進(jìn)行有效控制，同時還擁有次可加性、正齊次性、單調(diào)性及傳遞不變性等特征，是一種更優(yōu)、更精確的一致性風(fēng)險計量技術(shù)。

CVaR作為風(fēng)險測量工具，最早應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)行業(yè)，由于方法適用性、實用性強(qiáng)而逐漸應(yīng)用于其他領(lǐng)域。將CVaR模型應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理，能較好地描述風(fēng)險發(fā)生的嚴(yán)重程度和頻率高低，更為客觀地評價風(fēng)險的發(fā)生情況及結(jié)果［6］。此外，通過使用線性規(guī)劃算法可以優(yōu)化CVaR，計算較為簡便。

定義 f（x，y）為風(fēng)險損失函數(shù)，x為風(fēng)險控制組合，y為損失率，x∈X，X?Rn，X為風(fēng)險控制組合的可行集，y∈Rm，它的密度函數(shù)為p（y），假定p（y）連續(xù)。當(dāng)y是一個已知分布的隨機(jī)變量時，f（x，y）就是一個依賴于x的隨機(jī)變量，它不超過臨界值α的概率由下式確定［5］：

ψ（ω，α）為關(guān)于α非增、右連續(xù)的累積分布函數(shù)，以αβ（x）表示風(fēng)險控制組合的VaR值，以φ（x）表示損失率不小于αβ（x）時的期望損失值CVaR，其中 β為置信水平，對任意β∈（0，1），定義：

直接通過上述定義計算和優(yōu)化VaR和CVaR十分困難，學(xué)者Rockafeller和Uryasev借助一個特殊的函數(shù)Fβ（x，α）將CVaR和VaR二者進(jìn)行聯(lián)系，簡化了計算。

其中［T］+=max（0，T），最小化Fβ（x，α）產(chǎn)生的（x*，α*）中x*為最優(yōu)風(fēng)險控制組合權(quán)重，α*就是相應(yīng)的VaR值。

本文通過歷史模擬法對各風(fēng)險損失值進(jìn)行估計，假定該供應(yīng)鏈中存在n種風(fēng)險，收集過去歷史上m個時期內(nèi)n種風(fēng)險的損失率數(shù)據(jù)，每個時期內(nèi)的損失率取值為yd（d=1，2，...，m），xT=（x1，x2，...，xn）表示在n種風(fēng)險控制上的資金分配狀況，可將函數(shù)轉(zhuǎn)化為以下簡化形式：

在給定的置信水平β下，構(gòu)建CVaR風(fēng)險控制模型如下：

對該問題求解得到最優(yōu)控制組合權(quán)重向量x*，對應(yīng)的VaR值為α*，CVaR值為φ（x*，α*）。

4 實例分析

本案例采集了湖北省某鮮葡萄分銷供應(yīng)鏈2015年7月至10月的五項風(fēng)險投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，主要包括儲運環(huán)節(jié)中的溫度控制風(fēng)險x12、運輸時效風(fēng)險x15、儲存損失風(fēng)險x16以及銷售環(huán)節(jié)中的溫濕度控制風(fēng)險x19、訂單履行風(fēng)險x20帶來的平均損失與每種風(fēng)險的日投入成本，計算得出損失率。按置信水平β=（0.90，0.95，0.99）來考慮投資風(fēng)險控制組合的損失值，在LINGO11.0上執(zhí)行目標(biāo)規(guī)劃程序，得出三種置信水平下的最優(yōu)解及風(fēng)險損失值，見表4。

表4 三種置信水平下的最優(yōu)解及風(fēng)險損失值

在不同置信水平下，資金投入比例會不太一樣，但對于儲運環(huán)節(jié)中的溫度控制風(fēng)險、運輸時效風(fēng)險投入比率較大?？梢钥闯觯趯咿r(nóng)產(chǎn)品冷鏈進(jìn)行風(fēng)險控制的過程中，適當(dāng)加大對溫度控制及運輸時效控制的投入能取得更好的控制效果。同時，隨著置信水平的提高，最優(yōu)風(fēng)險控制組合的CVaR值不斷升高，這與現(xiàn)實規(guī)律相符。此外，在不同的置信水平下，CVaR值始終略大于VaR值，說明CVaR更好地控制了尾部風(fēng)險。但是也可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)置信度為0.95時，最優(yōu)解x*出現(xiàn)了一定的跳躍，這就說明由于數(shù)據(jù)有限，估算結(jié)果仍存在一定的誤差，有待進(jìn)一步研究。

5 結(jié)語

本文討論了果蔬冷鏈中存在的主要風(fēng)險，在對其進(jìn)行重要性排序的基礎(chǔ)上，篩選出果蔬冷鏈所面臨的五個主要風(fēng)險指標(biāo)，引入條件風(fēng)險值理論（CVaR）從投入產(chǎn)出的角度構(gòu)建了果蔬冷鏈風(fēng)險控制模型，并結(jié)合實例求解得到風(fēng)險損失最小的最優(yōu)風(fēng)險控制組合，實現(xiàn)了有限資金投入下的最優(yōu)控制效果，對果蔬冷鏈乃至供應(yīng)鏈風(fēng)險管理者合理安排資金投入提供了借鑒。

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Study on Fruit and Vegetable Cold Chain Risk Control Based on CVaR

WangLin，ZhuMengdie
（DepartmentofTransportationManagement，WuhanUniversityofTechnology，Wuhan 430063，China）

In this paper，based on the peculiarity of the fruit and vegetable products，we built the risk index system of the fruit and vegetable cold chain，used the Borda-risk matrix analysis to rank the risk control factors in terms of importance，identified the major ones，introduced the CVaR theory to build the fruit and vegetable cold chain risk control model and at the end，through an empirical example，obtainedtheoptimalriskcontrolcombinationtominimizetheriskdamage.

fruitandvegetablecoldchain；riskcontrol；CVaR；riskmatrixprocess

F326.6；F273.2

A

1005-152X（2016）05-0126-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.05.028

2016-04-03

王林（1966-），女，武漢理工大學(xué)交通學(xué)院副教授，碩士，主要研究方向：交通運輸規(guī)劃與管理、交通信息管理。