沈立鑄

（武漢工程大學(xué)，湖北 武漢 430205）

一、引言

供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中的貸款期限通常超出一天，所以會因質(zhì)押物價格波動帶來多期價格風(fēng)險。作為金融機構(gòu)，還要加強風(fēng)險測度，從而結(jié)合風(fēng)險情況實現(xiàn)貸款組合優(yōu)化，降低業(yè)務(wù)開展承擔(dān)的風(fēng)險。因此，還應(yīng)加強對供應(yīng)鏈金融多期價格風(fēng)險測度與貸款組合優(yōu)化的問題分析，從而更好的推動供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的開展，解決中小企業(yè)融資困境。

二、供應(yīng)鏈金融多期價格風(fēng)險測度

在對供應(yīng)鏈金融多期價格風(fēng)險進行測度時，考慮到在相應(yīng)置信水平下金融投資組合在未來持有期內(nèi)的最大可能損失，可以利用VaR對多期價格風(fēng)險進行估算[1]。針對多期VaR，將受到多期均值、貸款期限等不同組合形式的影響，同時難以對各變量間參數(shù)的非線性結(jié)構(gòu)進行確定，所以需要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸方式對響應(yīng)變量條件分位數(shù)進行估計，在無需建立具體非線性函數(shù)的基礎(chǔ)上對供應(yīng)鏈金融多期、非線性特點進行反映[2]。具體來講，就是采用式（1）進行供應(yīng)鏈金融多期價格風(fēng)險測度，式中VaRt,k指的是在第τ分位數(shù)k期收益 R 的相反數(shù)，W?(τ)、b?(τ)為待估計參數(shù)，k 指的是貸款期限序列，σ、μ指的是單期向前波動率估計序列和均值序列。

在風(fēng)險測度時，還要對原始數(shù)據(jù)進行收集，然后確定單期向前波動率估計序列和多期均值序列。將這些序列當(dāng)成是輸入變量進行輸出變量多期收益序列 R 的求取，則能得到W?(τ)、b?(τ)等參數(shù)的數(shù)值。最后對VaR的值進行求解，則能完成風(fēng)險測度。采用該方法，能夠返回測試預(yù)測結(jié)果，同時能夠進行質(zhì)押率的有效性評估，因此用于進行供應(yīng)鏈金融多期價格風(fēng)險具有有效性。

三、供應(yīng)鏈金融的多期貸款組合優(yōu)化分析

（一）優(yōu)化模型

實際在開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)時，貸款通常采用質(zhì)押物組合的形式，以便以最小的風(fēng)險獲得最大的收益。但按照金融市場法則，高收益通常伴隨高風(fēng)險，所以需要通過風(fēng)險測度確定風(fēng)險大小，然后結(jié)合風(fēng)險對收益進行調(diào)整，完成組合投資策略的優(yōu)化。按照這一思路，需要實現(xiàn)對風(fēng)險與收益關(guān)系的綜合考慮。采用Omega比率，則能對風(fēng)險和收益進行同時考慮，結(jié)合投資者的風(fēng)險偏好獲得偏好函數(shù)。具體來講，就是采用式（2）的模型進行供應(yīng)鏈金融質(zhì)押物多期貸款組合。式中，ωi為貸款i的權(quán)重,滿足 ωi≥0，i=1,2,3，……，n；rj為無風(fēng)險收益率，L 為基準(zhǔn)收益率，如果無風(fēng)險收益率更大，可以保證盈利，否則就會產(chǎn)生損失；λ為損失厭惡參數(shù)，滿足λ＞0，如果該參數(shù)大于1，投資者屬于風(fēng)險厭惡者，否則為風(fēng)險追求者，數(shù)值越大可以認(rèn)為投資者的風(fēng)險偏好約好；N是總樣本量，N1即盈利的樣本量，N2即損失的樣本量。

（二）樣本數(shù)據(jù)

在分析時，可以選取鋁、銅等容易變現(xiàn)、不易損耗等理想質(zhì)押物，這類質(zhì)押物通常被金融機構(gòu)所喜愛。因為供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中，為降低由非理性預(yù)期造成價格偏差引發(fā)的違約風(fēng)險，還要側(cè)重抵押物當(dāng)期價值，完成現(xiàn)貨交易[3]。以長江有色金屬現(xiàn)貨A00鋁和1# 銅為樣本，對2010年到2015年1653個樣本量進行分析，數(shù)據(jù)來自鋁業(yè)網(wǎng)和期貨交易所。在多期貸款組合方面，主要對貸款半個月、3周、1個月和2個月的組合進行分析，并利用R3.3.2軟件編程進行所有運算實現(xiàn)，以簡化分析過程。從風(fēng)險測度結(jié)果來看，鋁的多期收益率均為負(fù)值，并且數(shù)值隨貸款期限延長而減小，意味損失不斷增加，銅則有相反的收益率均值表現(xiàn)。但由于多期收益率方差隨貸款期限增加而增加，因此鋁和銅都面臨著風(fēng)險增加問題。

（三）優(yōu)化分析

針對鋁和銅聯(lián)合貸款風(fēng)險較大的問題，還要通過貸款組合優(yōu)化分散風(fēng)險，確保相應(yīng)收益得到提高。在各貸款期限下，利用擬合效果最佳的聯(lián)合函數(shù)對多期預(yù)測收益率分布特征進行刻畫，則能實現(xiàn)對各種貸款情形的模擬。完成不同分位點數(shù)值設(shè)置，則能得到分位點與邊緣分布函數(shù)值間對應(yīng)關(guān)系，作為鋁和銅的τ值，進行多期預(yù)測收益率的分析。結(jié)合不同組合權(quán)重數(shù)值，確定多期總收益率，則可以得到多種組合下最大Omega比率值，完成質(zhì)押物貸款組合最優(yōu)配置。從分析結(jié)果來看，在貸款期限為2個月的條件下，采用該種方法能夠獲得比率值達到2.442的多期貸款組合。相較于其他期限，該期限的貸款組合獲得的績效更佳。其次較優(yōu)的則為半個月、1個月，比率值最大分別能夠達到2.234。值得注意的是，在損失厭惡參數(shù)不同的情況下，貸款組合獲得的績效并不相同。伴隨著損失厭惡參數(shù)的增大，貸款組合績效逐漸減小。在貸款期限為三周時，損失厭惡參數(shù)為0.5，比率值為0.821；損失厭惡參數(shù)為1.0，比率值降低至0.680；損失厭惡參數(shù)為1.5，比率值為0.586。而在鋁的損失厭惡參數(shù)與貸款組合最優(yōu)權(quán)重之間，則存在分段形式的關(guān)系，在參數(shù)不斷增加的情況下，貸款組合最優(yōu)參數(shù)不斷增大。出現(xiàn)這種結(jié)果，與鋁的方差風(fēng)險較小有關(guān)。所以在損失厭惡參數(shù)較大的情況下，應(yīng)盡量選擇鋁實現(xiàn)貸款組合。從總體上來看，采用該方法能夠?qū)崿F(xiàn)各貸款期限和不同損失厭惡參數(shù)下的貸款組合最優(yōu)配置。

四、結(jié)論

通過分析可以發(fā)現(xiàn)，實現(xiàn)對供應(yīng)鏈金融多期價格風(fēng)險的測度，能夠發(fā)現(xiàn)由質(zhì)押物價格劇烈波動引發(fā)的貸款集中度風(fēng)險。面對不斷增加的風(fēng)險，金融機構(gòu)還要實現(xiàn)對多期收益率的進一步預(yù)測，利用聯(lián)合分布模型和風(fēng)險偏好對不同損失厭惡參數(shù)進行估算，實現(xiàn)貸款組合最優(yōu)配置，達到規(guī)避風(fēng)險的目的。采取這些措施，則能為供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)發(fā)展提供更多保障，完成金融機構(gòu)、中心企業(yè)多贏局面的創(chuàng)建。