本站原创【摘 要】供应链金融有效解决供应链核心企业和上下游企业融资环节,为银行提供了新的利润来源,但其本身也存在潜在风险.本文主要是对供应链金融操作风险度量进行了研究.
【关 键 词】供应链金融操作风险
一、引言
近几年兴起的供应链金融代表了一种全新的理念,也是金融业开辟的新概念,它是物流、资金流、技术流、信息流在经济发展到一定阶段的必然产物,对经济发展起着重要的作用,来自供应链金融电子平台提供商Demica公司的数据显示,截止到2009年11月,全球最大的50家银行中,有46家向企业提供供应链融资怎么写作,剩下的4家也在积极筹划开办该项业务,金融危机之后,供应链金融迅速成为各界关注的焦点,相关的报告提到,美国银行、德意志银行、汇丰银行、渣打银行和花旗银行等多家银行都在开发供应链金融怎么写作,我国供应链金融的开展尚处于起步阶段,各种配套措施尚不健全,但发展趋势异常迅猛,截至2009年,国内四大国有银行、光大银行、深圳发展银行、浦发银行、招商银行及北京银行等相继开展了供应链金融怎么写作,如深发展的供应链金融、招行的电子供应链、华夏银行的融资共赢链、浦发银行的浦发创富等.
供应链金融有效解决供应链核心企业和上下游企业融资环节,为银行提供了新的利润来源,但其本身也存在潜在风险.巴塞尔新资本协议将银行风险分为信用风险、市场风险和操作风险,将操作风险列为商业银行的三大风险之一,并对操作风险的度量提出了具体的要求,与其他风险相比,操作风险具有难以识别、计量、控制和转移等特点,因此国内外银行都忽视了对它的防范和管理.特别是20世纪90年代以来,一系列由于操作风险所导致的银行案件震惊了国际金融界,引起了金融机构对操作风险的重视,但是对于量化操作风险来说还是不够的,现在对于供应链金融信用风险的研究已有很多,但是对于供应链金融操作风险管理的研究却很少,供应链金融操作风险的准确度量是对供应链金融操作风险进行有效管理的前提之一,如何合理准确地度量操作风险,进而管理操作风险就成为金融机构的当务之急,本文采用极值理论中对数据要求较少的POT模型对供应链金融操作风险的VaR值进行计算,极值理论是次序统计理论的一个分支,1943年Gnedendo建立了著名的极值理论,Gumbel于1958年出版的艺术将这一学科的研究做了系统的总结.
VaR是一种被广泛接受的风险度量工具,2001年的巴塞尔委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具,它可以定义为在一定的置信水平p下,某一资产或投资组合在未来特定时间内的最大损失,或者说是资产组合收益损失分布函数的分位数点,POT模型是一种用于估测VaR的极值方法的一种,POT模型对观察值中所有超过某一较大阈值的数据进行建模.
二、供应链金融操作风险度量
通过阅读唐凌云的《基于VaR的供应链金融操作风险度量研究》等相关论文,知道VaR仍然具有一定的缺陷,它不能关注操作损失分布尾部的特征,其中提出应该利用基于极值理论的VaR模型来解决之一问题,本文就尝试使用利用极值理论的POT模型来度量VaR值.
三、结论
本文采用极值理论针对供应链金融操作风险极端值计算出在一定置信水平区间下的操作风险损失分位数,但是对于供应链金融操作风险的度量,只是提出了一个计算供应链金融操作风险的一般模型,展现的是一种方法,而供应链金融操作风险实际损失数据分布可能相当复杂,需要历史数据对其进行分析.另外,POT模型仍有一定的弊端,因为该模型中阈值的确定,是正确估计参数和的前提.但是如果阀值选取的过高则估计出来的参数方差很大；阀值选取的过低则不能保证超量分布的收敛性,使估计产生大的偏差,最后导致整个模型计算出来的供应链金融操作风险与实际偏差较大.