【摘要】：為解決中小型企業(yè)融資難的問題,銀行等金融機(jī)構(gòu)逐漸授信物流企業(yè)開展存貨質(zhì)押融資業(yè)務(wù),該業(yè)務(wù)中物流企業(yè)控制風(fēng)險(xiǎn)的核心在于質(zhì)押率的設(shè)置。質(zhì)押率是貸款價(jià)值與質(zhì)押的存貨價(jià)值的比,其中貸款價(jià)值是指質(zhì)押的存貨價(jià)值減去物流企業(yè)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)損失及資金成本后的值。物流企業(yè)在開展存貨質(zhì)押融資業(yè)務(wù)時(shí)面臨的風(fēng)險(xiǎn)主要包括質(zhì)押物風(fēng)險(xiǎn)、中小型融資企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)、第三方物流企業(yè)的監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)及宏觀環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。本文在研究影響動(dòng)態(tài)質(zhì)押率設(shè)定的關(guān)鍵因素時(shí)主要考慮質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)及融資成本。通常情況下,物流企業(yè)會(huì)選擇易存儲(chǔ)、運(yùn)輸及監(jiān)管,且流動(dòng)性高、價(jià)格波動(dòng)小的存貨作為質(zhì)押物,因而本文選擇鋁作為研究的質(zhì)押物。以上海期貨交易所2013~2017年鋁的對(duì)數(shù)日收益率數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),在考慮數(shù)據(jù)分布具有集聚性、尖峰厚尾性及自相關(guān)性的基礎(chǔ)上,首先建立服從廣義誤差分布的VaR-GARCH(1,1)模型,得到只考慮質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型;其次將流動(dòng)性指標(biāo)代入該模型中,得到經(jīng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型;最后綜合考慮質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)及融資成本得到了相應(yīng)的貸款價(jià)值,并分別求出了上述三種不同情況的動(dòng)態(tài)質(zhì)押率及失效率。通過對(duì)三種不同情況下的動(dòng)態(tài)質(zhì)押率比較分析可知,單一考慮質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)計(jì)算的動(dòng)態(tài)質(zhì)押率誤差較大、失效率較高,模型設(shè)置的顯著不合理;同時(shí)考慮質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)計(jì)算出的動(dòng)態(tài)質(zhì)押率相較于單一考慮價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)計(jì)算的動(dòng)態(tài)質(zhì)押率較為精確,失效率顯著下降,但仍存在不足之處;在二者基礎(chǔ)上考慮了融資企業(yè)資金成本時(shí)計(jì)算的動(dòng)態(tài)質(zhì)押率結(jié)果最為精確,模型設(shè)置的也最為合理。綜合上述分析發(fā)現(xiàn),物流企業(yè)在統(tǒng)一授信模式下開展存貨質(zhì)押融資業(yè)務(wù)時(shí),應(yīng)盡可能多的考慮影響動(dòng)態(tài)質(zhì)押率設(shè)置的因素,本文選擇的質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)及融資企業(yè)資金成本對(duì)動(dòng)態(tài)質(zhì)押率的設(shè)置起關(guān)鍵影響作用,考慮上述三個(gè)關(guān)鍵因素設(shè)置的動(dòng)態(tài)質(zhì)押率計(jì)算模型較為合理。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F832.4;F259.23
【圖文】：

大學(xué)碩士學(xué)位論文 統(tǒng)一授信模式下存貨質(zhì)押融資動(dòng)態(tài)質(zhì)押率的模型設(shè)置.2 鋁的對(duì)數(shù)日收益率平穩(wěn)性檢驗(yàn)表 5-1 2013~2017 年鋁的對(duì)數(shù)日收益率序列 ADF 檢驗(yàn)結(jié)果通過觀察表 5-1 的 ADF 檢驗(yàn)結(jié)果可知，t 統(tǒng)計(jì)量的值為-23.27503，小于、5%及 10%的置信水平下所對(duì)應(yīng)的 t 值，且 P 值小于臨界值 0.05，說明鋁日收益率序列平穩(wěn)，從而初步認(rèn)為鋁的對(duì)數(shù)日收益率序列可做 GARCH 模.3 鋁的對(duì)數(shù)日收益率自相關(guān)性檢驗(yàn)

圖 5-4 2013~2017 年鋁的對(duì)數(shù)日收益率序列正態(tài)分布檢驗(yàn)如圖 5-4 所示，通過對(duì)鋁的對(duì)數(shù)日收益率序列做正態(tài)分布檢驗(yàn)可知，鋁的日收益率序列的分布形態(tài)明顯不屬于正態(tài)分布。觀測檢驗(yàn)值可知，峰度.417，遠(yuǎn)大于正態(tài)分布的峰值，因而屬于尖峰型；偏度值為 0.489689，大于零左偏，尾部較厚，進(jìn)一步說明鋁的對(duì)數(shù)日收益率數(shù)據(jù)分布形態(tài)屬于尖峰厚尾型能存在異方差。.3.5ARCH 效應(yīng)檢驗(yàn)在本章前幾節(jié)分別對(duì)鋁的對(duì)數(shù)日收益率序列做了正態(tài)分布檢驗(yàn)與自相關(guān)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)鋁的對(duì)數(shù)日收益率序列存在異方差，本節(jié)對(duì)殘差的 ARCH 效應(yīng)做，看是否滿足建立 GARCH 模型的條件。分別對(duì)殘差平方和均值方程進(jìn)行殘自相關(guān)性檢驗(yàn)和拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果如圖 5-5 和表 5-2 所示：

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本文編號(hào)：2725724