本文選題：物流企業(yè)金融屬性　切入點：供應(yīng)鏈金融　出處：《西南交通大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：立足國內(nèi)供應(yīng)鏈金融的現(xiàn)實環(huán)境,本文以商業(yè)信用和資產(chǎn)支持融資理論為基礎(chǔ),提出了考慮物流企業(yè)金融屬性的供應(yīng)鏈金融,該業(yè)務(wù)是在傳統(tǒng)物流金融基礎(chǔ)上依據(jù)物流企業(yè)和銀行雙方的比較優(yōu)勢展開的內(nèi)部分工的二次優(yōu)化,其本質(zhì)已經(jīng)脫離了銀行信貸,而是將銀行信貸資源以商業(yè)信用的形式在供應(yīng)鏈內(nèi)部的二次配置。進一步,通過追溯物流企業(yè)供應(yīng)鏈金融的發(fā)展脈絡(luò)發(fā)現(xiàn),物流企業(yè)金融屬性的漸次體現(xiàn)的過程亦是物流企業(yè)由功能性企業(yè)向平臺型甚至生態(tài)型企業(yè)升級的過程,是供給側(cè)改革的微觀實踐。最后,總結(jié)出四流合一性,自償性和組合性三大特征,物流金融,貿(mào)易金融以及供應(yīng)鏈管理的三重屬性,二者既是考慮物流企業(yè)金融屬性的供應(yīng)鏈金融的盈利基礎(chǔ),亦是其風(fēng)險管理的基礎(chǔ),其風(fēng)險控制的關(guān)鍵在于真實貿(mào)易背景下交易商品(組合)及其衍生的現(xiàn)金流的控制�；诖�,論文選取長期風(fēng)險預(yù)測的視角,提出了以質(zhì)物組合優(yōu)化為核心的風(fēng)險分散策略和資產(chǎn)期現(xiàn)套期保值為核心的風(fēng)險對沖策略。首先,基于Markowitz風(fēng)險分散理論,從金融時間序列一般規(guī)律出發(fā),分析價格隨機波動現(xiàn)貨質(zhì)物的收益率統(tǒng)計特征,模型化收益率序列尖峰厚尾、波動集聚性和自相關(guān)特性,建立刻畫質(zhì)物組合間非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)的二元Copula-GARCH族模型,研究不同秩相關(guān)系數(shù)下兩組質(zhì)物組合(銅和螺紋鋼、銅和鋁)對數(shù)收益率間的條件相關(guān)性,通過樣本外滾動預(yù)測方法進行動態(tài)組合VaR預(yù)測;構(gòu)造以樣本內(nèi)收益率的條件波動率和Copula函數(shù)模擬生成新質(zhì)物組合的數(shù)據(jù)生成方法,拓展研究不同相關(guān)性對組合VaR的影響;給出置于多風(fēng)險窗口質(zhì)物組合的VaR計算解析式,提出長周期預(yù)測視角中考慮資金成本的動態(tài)質(zhì)押率模型效率損失檢驗以及基于Kupiec模型精度檢驗全面回測模型。實證結(jié)果顯示:捕捉質(zhì)物收益率下尾部相關(guān)結(jié)構(gòu)變化的Clayton-Copula能夠合理預(yù)測兩組真實質(zhì)物組合風(fēng)險和模擬質(zhì)物組合風(fēng)險,且能更好地發(fā)揮組合分散風(fēng)險的能力。進一步,將上述二元質(zhì)物組合的長期風(fēng)險預(yù)測研究拓展至更具一般性的多元質(zhì)物組合,克服現(xiàn)有長期風(fēng)險預(yù)測中視為基準的時間平方根法則帶來的風(fēng)險錯估問題,提出一類更具普適性的基于蒙特卡羅模擬法的質(zhì)物組合長期風(fēng)險預(yù)測方法。異于股票、債券等金融資產(chǎn)組合基于短期風(fēng)險預(yù)測優(yōu)化框架,給出了采取積極和保守投資策略,建立基于均值CVaR質(zhì)物組合優(yōu)化框架,引入改進均值方差優(yōu)化框架進行對比分析。為準確測度質(zhì)物組合長期CVaR,建立ARMA-EGARCH-EVT族模型以及多元t-Copula模型,刻畫現(xiàn)貨質(zhì)物收益率呈現(xiàn)出的自相關(guān)性、“尖峰厚尾”以及波動集聚性等典型事實特征以及質(zhì)物間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu);從模型層面(風(fēng)險窗口,置信水平和模擬次數(shù))和研究對象層面(樣本長度,組合規(guī)模)進行敏感性分析以驗證模型的穩(wěn)健性和結(jié)論的可靠性。物流企業(yè)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險控制的核心即在于現(xiàn)貨資產(chǎn)的長期價格風(fēng)險預(yù)測,而長期風(fēng)險預(yù)測的關(guān)鍵又在于資產(chǎn)多期波動率的預(yù)測。而波動過程持續(xù)性產(chǎn)生的長記憶特征體現(xiàn)出更為緩慢的均值回復(fù)過程作用于資產(chǎn)波動率的期限結(jié)構(gòu)進而影響多期波動率的建模和預(yù)測�；诖�,論文第4章,沿用長期風(fēng)險視角下的均值CVaR框架,提出了考慮長記憶特征的多元質(zhì)物組合的長期風(fēng)險預(yù)測方法,以長江有色1#銅,A00鋁,以及廣州黃埔180CST燃料油為樣本的實證研究表明:現(xiàn)貨資產(chǎn)的波動過程存在顯著的長記憶特征,忽視長記憶特征的GARCH和IGARCH模型會帶來多期波動率預(yù)測的錯估,從而最終影響質(zhì)物組合的有效前沿;進一步,為了厘清長記憶程度與質(zhì)物組合風(fēng)險期限結(jié)構(gòu)間的關(guān)系,維持其他參數(shù)不變,通過數(shù)據(jù)生成過程模擬生成得到兩組長記憶程度不同的質(zhì)物組合,研究發(fā)現(xiàn),長記憶參數(shù)更高的質(zhì)物組合擁有更高的期望收益和更低的風(fēng)險水平。這再一次說明,質(zhì)物資產(chǎn)波動過程的長記憶特征對于資產(chǎn)組合的選擇的重要性。鑒于宏觀經(jīng)濟下行時期質(zhì)押資產(chǎn)價格的普跌現(xiàn)象使得基于風(fēng)險分散策略的資產(chǎn)組合理論可能面臨的失靈問題,論文第5章提出了基于套期保值的風(fēng)險對沖策略的視角,建立考慮物流企業(yè)風(fēng)險厭惡異質(zhì)性的動態(tài)套期保值比率模型,以實現(xiàn)對于宏觀經(jīng)濟波動引致的系統(tǒng)性風(fēng)險因素的有效對沖;其次,在系統(tǒng)性風(fēng)險因素的刻畫層面,立足國內(nèi)供應(yīng)鏈金融實踐中面臨的高頻數(shù)據(jù)獲得性引發(fā)的“小樣本問題”與長期風(fēng)險預(yù)測并存的現(xiàn)實,同時考慮到現(xiàn)有波動率模型長于統(tǒng)計意義的描述,疏于背后經(jīng)濟含義的挖掘的局限性,分別以低頻周期內(nèi)的已實現(xiàn)波動率和宏觀經(jīng)濟景氣預(yù)警指數(shù)作為宏觀經(jīng)濟波動的代理變量,建立混頻數(shù)據(jù)抽樣回歸GARCH-MIDAS-RV和GARCH-MIDAS-Xv模型,刻畫作為系統(tǒng)性風(fēng)險因素的長期波動成分,有效規(guī)避了現(xiàn)有同頻數(shù)據(jù)建模方法對于高頻數(shù)據(jù)有效信息的損失,同時增強了模型的經(jīng)濟解釋。以銅的期現(xiàn)貨為樣本的實證研究表明:現(xiàn)貨資產(chǎn)的波動過程體現(xiàn)出顯著的逆周期特征,而且宏觀經(jīng)濟波動引致的長期波動部分對于整體波動的影響顯著;以穩(wěn)健損失函數(shù)為基礎(chǔ),借助DMW檢驗和MCS檢驗,GARCH-MIDAS模型在不同的樣本外預(yù)測期限內(nèi),均體現(xiàn)出較好的預(yù)測能力;基于GARCH-MIDAS的動態(tài)套期保值,無論是經(jīng)濟下行區(qū)間還是樣本外區(qū)間均取得了較好的套期保值效果,隨著風(fēng)險厭惡程度的提高,動態(tài)套期保值效率越高。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F259.23;F724.5

【參考文獻】

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本文編號：1716898