【摘要】：近年來,各個商業(yè)銀行之間競爭的加劇,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的飽和,逐漸促使各家商業(yè)銀行開發(fā)新的業(yè)務(wù)模式。而融資難一直是制約我國中小企業(yè)發(fā)展的難題,商業(yè)銀行作為我國提供融資的主體,發(fā)揮極為重要的作用。 2008年全球金融危機爆發(fā)后,各國金融機構(gòu)與商業(yè)銀行均采取了信貸緊縮政策。隨之,《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》與中國銀監(jiān)會相繼制定了關(guān)于商業(yè)銀行提高資本金比率與流動性能力的要求,對商業(yè)銀行開展包括供應(yīng)鏈金融在內(nèi)的新興業(yè)務(wù)提出了更高的風(fēng)險監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。 存貨質(zhì)押融資業(yè)務(wù)作為供應(yīng)鏈金融的核心業(yè)務(wù),一直以來發(fā)揮著不可替代的作用。從現(xiàn)有實務(wù)和理論研究來看,存貨質(zhì)押融資風(fēng)險管理一直是制約其發(fā)展的關(guān)鍵。雖然由于存貨的自償性與物流企業(yè)的風(fēng)險分擔(dān),一定程度上降低了商業(yè)銀行開展此項信貸業(yè)務(wù)時的風(fēng)險。但是,這種多方參與的行為以及作為存貨的質(zhì)押物的存在無疑也增加了業(yè)務(wù)的風(fēng)險管理難度。而存貨質(zhì)押融資的風(fēng)險度量是其風(fēng)險管理的重要環(huán)節(jié)。 存貨質(zhì)押融資業(yè)務(wù)中,質(zhì)押物的質(zhì)量、價值和流動性是貸款方與物流企業(yè)最為關(guān)注的。選取標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)物后,質(zhì)押物的價值風(fēng)險就成為業(yè)務(wù)開展中所最為主要的風(fēng)險。在我國政府宏觀調(diào)控的經(jīng)濟條件下,質(zhì)押物的價值風(fēng)險主要體現(xiàn)在價格風(fēng)險上,質(zhì)押物價格的隨機波動與多種質(zhì)物的同時存在,亦使得風(fēng)險度量難度加大。 在金融風(fēng)險管理領(lǐng)域,一種新興的風(fēng)險管理思想——集成風(fēng)險思想已逐漸被業(yè)界所接受。Copula函數(shù)方法作為其集成技術(shù)隨之涌現(xiàn)了大量的研究成果�，F(xiàn)有研究表明,Copula能將單個資產(chǎn)邊緣分布和多元聯(lián)合分布聯(lián)系起來,處理非正態(tài)的邊緣分布,捕捉資產(chǎn)之間相關(guān)結(jié)構(gòu)的變化,特別是極端事件發(fā)生時的尾部相關(guān)結(jié)構(gòu)變化,可使建模問題簡化,減小集成風(fēng)險度量誤差。VaR方法是比較成熟的價值風(fēng)險度量方法,已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于金融風(fēng)險度量的各個領(lǐng)域�！栋腿麪枀f(xié)議Ⅱ》規(guī)定,對交易內(nèi)資產(chǎn)組合使用VaR測度累計風(fēng)險值時,應(yīng)根據(jù)三年以上歷史數(shù)據(jù),采用多元隨機仿真模擬,建立計量模型。 質(zhì)物組合中,若將單個質(zhì)押物的價格波動作為一個單獨的風(fēng)險因子,那么這些單獨的風(fēng)險因子共同作用,引起質(zhì)物組合的價格波動,價格波動引起價格風(fēng)險,也就是說質(zhì)物組合的價格風(fēng)險是由這些風(fēng)險因子共同作用引起的,也就可以引入金融集成風(fēng)險管理思想。本文從商業(yè)銀行角度出發(fā),充分利用現(xiàn)有風(fēng)險集成技術(shù),來考慮存貨質(zhì)押業(yè)務(wù)中的質(zhì)押物組合的價格風(fēng)險度量。提出了基于Copula函數(shù)的VaR計算方法,通過Monte Carlo方法模擬仿真得到最終的VaR值。 在實證研究中,本文選取標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)物——長江有色金屬現(xiàn)貨1#銅和A00鋁錠。實證的全部研究過程均借助Matlab2008a通過仿真實現(xiàn)。采用兩種非參數(shù)估計法——經(jīng)驗分布函數(shù)與核密度估計建立質(zhì)物組合收益率之間的聯(lián)合分布函數(shù)。首先,根據(jù)5年期歷史交易數(shù)據(jù),確定樣本統(tǒng)計特征,通過KS、JB與Lilliefors檢驗驗證兩種質(zhì)物價格收益率均不服從正態(tài)分布,然后采用Gaussian核密度函數(shù)對樣本分布進行核密度估計,確定單個質(zhì)物的邊際分布函數(shù),再根據(jù)質(zhì)物組合收益率的經(jīng)驗分布函數(shù),選取具有對稱結(jié)構(gòu)的t-Copula、Frank-Copula與正態(tài)Copula作為樣本聯(lián)合分布待選模型,最后通過相關(guān)系數(shù)與平方歐式距離的仿真計算,確定由t-Copula來描述樣本聯(lián)合分布。隨后,采用Monte Carlo方法,產(chǎn)生大量的偽隨機數(shù),通過仿真得到質(zhì)物組合的VaR,并采用kupeic去進行回顧測試,驗證了Copula-VaR模型的準(zhǔn)確性。通過與傳統(tǒng)Monte Carlo方法下的計算出的兩種質(zhì)物的VaR進行對比。 研究發(fā)現(xiàn)：Copula-VaR在不同置信度下,計算出的質(zhì)物組合VaR值均大于傳統(tǒng)算法下的VaR,說明在這種算法下的VaR較為保守,估算精度優(yōu)于傳統(tǒng)算法；當(dāng)置信度為99%時,VaR失敗的天數(shù)明顯小于90%和95%,說明高的置信度下,風(fēng)險相對較小。在進行Monte Carlo模擬時發(fā)現(xiàn),計算結(jié)果會隨著偽隨機數(shù)生成數(shù)量的增加而更加精確。
【圖文】：

2.2.1國外存貨質(zhì)押融資的業(yè)務(wù)模式早在19世紀(jì)五十年代以前，國外就出現(xiàn)了存貨質(zhì)押融資業(yè)務(wù)”，其最初的業(yè)務(wù)模式如圖2.1所示。在這種業(yè)務(wù)模式下，銀行租用第三方倉庫對質(zhì)物進行存儲與監(jiān)控，同時進行相關(guān)業(yè)務(wù)的控制，此時物流企業(yè)并無介入，即銀行與借款方構(gòu)成兩方關(guān)系。銀行注重的是在借款方違約后質(zhì)物能否順利變現(xiàn)以及變現(xiàn)后的價值，質(zhì)押物只充當(dāng)?shù)诙�款源。其本質(zhì)是靜態(tài)質(zhì)押，銀行只有在得到還款的情況下，才會放出質(zhì)押物，因此這種對存貨的單純質(zhì)押行為會影響貸款企業(yè)的日常運作，降低貸款企業(yè)的運營效率。一一才、!卜務(wù)控市IJ.「一氣一’一~線袱一卜業(yè)務(wù)掛制線業(yè)一ha嘿貨銀行一一圖2一1早期存貨質(zhì)押融資的業(yè)務(wù)模式’3隨著供應(yīng)鏈管理理論與物流行業(yè)的發(fā)展，金融機構(gòu)開始將物流企業(yè)引入信貸結(jié)構(gòu)中，，變兩方模式為三方模式，委托監(jiān)管模式、統(tǒng)一授信模式與物流銀行模式開始出現(xiàn)，這三種模式均允許借款方在償還部分貸款后

山圖2一2委托監(jiān)管模式統(tǒng)一授信模式如圖2一3所示，統(tǒng)一授信模式在實際運用中有兩種普遍的形式，一是銀行給物流企業(yè)一定的授信額度，物流企業(yè)并不自行提供貸款服務(wù)，而是在額度范圍內(nèi)提供輔助的監(jiān)管服務(wù)，其實質(zhì)與委托監(jiān)管模式類似;另外一種是銀行將一定的貸款額度授予物流企業(yè)，由物流企業(yè)根據(jù)自身情況與實際狀況，自行運營存貨質(zhì)押融資業(yè)務(wù)，銀行在其中只收取與物流企業(yè)協(xié)商好的收益。這種激勵行為將充分的自主權(quán)交予物流企業(yè)，使熟悉借款方的物流企業(yè)具有了一定的積極性，并簡化了操作流程，在一定程度上減少了由物流企業(yè)與借款方聯(lián)合欺騙給銀行帶來的風(fēng)險。協(xié)圣二物流企業(yè)、_里一曳軍，紛卞。\\、{髯”:.體.’\\餐}裘一銀行’—
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F832.2;F224

【引證文獻】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 黃丹;線上供應(yīng)鏈金融操作風(fēng)險管理研究[D];武漢理工大學(xué);2012年

本文編號：2644178