考虑供应链信用水平的存货质押率研究

供应链融资可以提高中小企业的信用水平和贷款能力。考虑单一核心企业和单一零售商构成的二级供应链,产品市场需求为典型的报童模型,给出了供应链信用和信用乘数的概念,建立了考虑供应链信用水平的银行质押率决策模型,得到供应链存货质押融资情况下银行的最优质的押率,研究了信用乘数、存货质押量、回购价、回购率、银行的损失规避程度等诸多要素对银行质押率的影响。研究表明:供应链融资情况下的最优质押率高于零售商单独融资情况下的最优质押率;一定条件下,银行质押率与核心企业信用乘数、回购参数正相关;质押率和存货质押量、银行风险厌恶程度负相关;举例并进行了灵敏度分析。     

CERs收益权质押融资业务的质押率模型

质押率的确定是进行质押融资的核心工作之一,合理的质押率是银行控制质押风险的重要途径。本文综合考虑了CERs收益权质押融资所面临的价格波动风险、借款企业的减排水平、违约风险和国家宏观经济风险等因素,在银行保持风险水平一致的基础上构建了CERs收益权质押融资业务的质押率模型。研究表明:最优质押率与银行愿意承受最大损失下的最大质押率之间的大小关系不是由企业期末CERs的完成率、CERs的初始价格及银行愿意承受的最大贷款损失度所决定的,而是由企业的违约概率、银行的贷款利率、资金成本、贷款时间及银行能够承受最大损失发生的概率所决定。最后,以欧洲气候交易所的CERs数据为基础进行算例分析。     

需求随机时的存货质押贷款质押率决策研究

需求波动导致的风险是存货质押融资区别于有价证券质押融资的主要方面.本文研究了当存货的需求随机波动时,银行的最优质押率决策问题,并详细分析了不同的风险偏好对质押率的影响,结论表明风险厌恶及损失规避时的质押率均低于风险中性时的质押率.本文同时还分析了当质押率影响贷款企业的库存决策时,银行的最优质押率决策.最后,通过数值算例验证了文章的结论.     

供应链融资业务中钢材质押贷款动态质押率设定的VaR方法

异于债券、股票等质押融资业务,存货质押业务动态质押的核心在于预测其长期价格风险。从分析存货质押市场收益率的统计特征出发,以场外现货交易为主的钢材((HRB335)日数据为例,建立能刻画钢材收益率序列异方差性和尖峰厚尾特性的VaR-GARCH(1,1)-GED模型。同时,提出置于多风险窗口下运用样本外预测未来质押期内钢材价格风险水平,给出厚尾分布下长期风险VaR的计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率。进而,基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值。实证分析显示,模型得到的质押率在控制好风险的同时降低了效率损失,为商业银行提供一种动态质押率的风险管理模式和框架。     

低碳港口存货质押贷款利率定价理论和模型

在港口低碳转型大趋势下,港口存货类质押贷款业务在实践中得到高速发展,如何在港口物流存货质押贷款理论决策中融入低碳港口约束因素、间接推动港口转型升级显得十分迫切。本研究深入探讨低碳转型下的港口质押贷款利率决策理论,提出了无风险套利原理、期权调整利差原理、低碳控制原理和质押风险控制原理。在此基础上,借助看跌期权反映客户违约风险调整价差、构建质押货物的碳排风险调整价差、采用VaR方法界定港口存货类质押率,建立了低碳港口流动性较强存货类物流质押贷款利率决策模型。重要参数敏感性分析表明:质押贷款利率与质押率呈现初始平稳、后上升、最后显著下滑,与回收率、质押物初始价格和质押物价格增长率三参数呈现初始显著下滑,最后平稳,与碳排治理成本率、融资成本率、经营成本率、无风险利率四参数呈现同方向类线性增长变化,与质押物价格波动率、质押物价值变动率两参数呈现反方向变化。最后,采用某港口实际数据,验证了模型可行性、可用性。     

基于收益共享-双向期权契约的供应链金融风险控制研究

通过核心企业的信用水平为中小企业获取贷款提供担保,使得整个供应链有效运行是实施供应链金融的重要意义。本文考虑分销商（核心企业）-零售商（贷款企业）组成的二级供应链,为了降低银行面临的零售商违约风险,在银行监督下,分销商与零售商引入收益共享—双向期权契约。本文计算得到了零售商的违约概率,在此基础上,深入分析了各方期望收益、零售商最优初始订货量与最优期权购买数量、分销商最优收益共享比例、银行下侧风险规避前提下可参考的收益共享比例范围。并构造了数值算例,探讨了期权执行价格、收益共享比例及银行质押率等关键参数对风险控制方面的影响。本文所得结果能够为银行及企业在供应链金融决策方面提供参考。     

物流金融中季节性存货质押融资质押率决策

物流金融创新模式下的存货质押融资业务能有效解决供应链上的资金瓶颈,具有很大发展空间,但风险控制水平的滞后严重制约了业务的成长.本文针对基于统一授信的物流金融创新模式中季节性存货质押融资业务的核心风险控制指标——质押率展开研究,首先考虑统一授信模式的特征及成本收益结构,借鉴贸易融资中“主体+债项”的风险评估思路,构建融资...     

质押贷款质押率决定的期权定价方法

本文使用期权定价方法研究库存质押贷款质押率的确定问题。质押贷款超额收益现值可看作一个看跌期权的价值。在此框架内,首先分析固定利率零息贷款的质押率和贷款期限、超额收益率以及质物价值波动特征的相互关系。同样的分析被扩展到付息贷款和组合质物等情形,并针对固定利率零息贷款情形给出了数值算例。数值模拟结果给出了质押率的期限结构:贷款期限不同,质押率不同;质押率是贷款期限的凸性减函数。研究结果还表明:质押率是质物价值波动率的凹性减函数,质物价值波动越大,质押率越低,这可用来分析不同金属做质押物时质押率的变化;质押率是风险溢价的凹性增函数,风险溢价越大,银行的风险承受能力越强,质押率越高。     

试论我国仓单质押业务中的几种质押模式

我国的仓单质押业务模式有很种,对于不同仓单质押业务模式的选择,企业的受益也不同。本文对于我国仓单质押业务中常见的几种业务模式进行对比分析,指引企业选择适合的仓单质押业务模式。     

考虑流动性和组合再平衡风险的股票质押率优化模型

股票质押率的合理与灵活设定对于降低质权人风险，从而避免市场恐慌情绪蔓延具有重要意义。考虑到现有研究和实务操作往往只是简单地基于波动率来计算股票质押率，而忽视了流动性、杠杆和交叉持股等因素对股票质押率的影响，即在股票质押率定价过程中未能考虑质押标的的流动性风险和组合再平衡风险。鉴于此，本文分析了杠杆对投资者资产组合价值的影响机理，以及交叉持股对质押标的的正反馈效应，构建了一个兼顾波动率、流动性和组合再平衡风险的股票质押率定价模型。另外，通过模拟分析发现，杠杆及流动性冲击均显著影响股票质押率；且与仅基于波动率预测的传统模型相比，本文提出的定价模型所计算的股票质押率要显著低于前者，结果证明本模型确能有效解决杠杆过高、交叉持股情况下，股票质押率的合理调整问题。     

重随机泊松违约概率下库存商品融资业务贷款价值比率研究

确定合适的质押商品贷款价值比率能够使银行有效缓释库存商品融资业务的信用风险。沿着简化式思路,本文假定借款企业违约事件外生并服从重随机泊松过程,建立了一个有关贷款价值比率的模型。在模型中,本文综合考虑了银行的风险偏好,质押商品的预期收益率和价格波动率,贷款周期和盯市频率等因素的影响,为银行在保持风险容忍水平一致的情况下确定特定库存商品融资业务的相应贷款价值比率提供了科学依据。     

Banks’ Risk Endogenous to Strategic Management Choices

Use of variability of profits and other accounting‐based ratios in order to estimate a firm's risk of insolvency is a well‐established concept in management and economics. We argue that these measures fail to approximate the true level of risk accurately because managers consider other strategic choices and goals when making risky decisions. Instead, we propose an econometric model that incorporates current and past strategic choices to estimate risk from the profit function. Specifically, we extend the well‐established multiplicative error model to allow for the endogeneity of the uncertainty component. We demonstrate the power of the model using a large sample of US banks and show that our estimates predict the accelerated bank risk that led to the subprime crisis in 2007. Our measure of risk also predicts the probability of bank default both in the period of the default but also well in advance of this default and before conventional measures of bank risk.     

Association of DEA super-efficiency estimates with financial ratios: Investigating the case for Chinese banks

The great majority of applications of the popular frontier technique data envelopment analysis (DEA) do not test for the association of efficiency estimates with key performance indicators used by industry observers. Nevertheless, identifying efficiency estimates’ associations with commonly accepted financial measures of performance could guide benchmarking activities, pricing decisions, and regulatory monitoring. Thus, the current paper investigates to what extent bank DEA super-efficiency estimates are associated with key financial ratios. A low correlation may present an opportunity to address inefficiencies that were not obvious in financial ratio analysis, thus enabling an update of inferences drawn from ratios. Regressing ratios on efficiency estimates may also help predict financial ratios. Where an input–output specification is comprised of key financial ratios, DEA can also be used to objectively identify benchmarks for ratio analysis based on actual observed data collected from peers. Nine super-efficiency DEA formulations across two profitability models are systematically tested. The slacks-based measure of DEA with a parsimonious profitability efficiency model emerges as the most significant combination explaining the variation in the two industry ratios, post-tax profit/average total assets and return on average equity.     

考虑零售商失望规避与欣喜寻求的定价与订货联合决策

现实中,零售商在定价与订货联合决策中往往会关注实际收益与预期收益的差异,并表现出失望规避与欣喜寻求行为,而针对考虑零售商失望规避与欣喜寻求行为的定价与订货联合决策问题的研究成果还不多见。在本文中,首先依据失望理论刻画了基于零售商预期收益的失望-欣喜效用函数,并在此基础上构建了考虑零售商失望-欣喜效用的定价与订货联合决策效用函数;然后,通过分析确定了使期望效用最大化的最优零售价格与最优订货量;进一步地,通过数值实验分析了零售商不同的预期收益、失望规避程度与欣喜寻求程度对其最优零售价格与最优订货量的影响。研究结果表明,零售商不同的预期收益以及失望规避程度与欣喜寻求程度均能够影响定价与订货联合决策结果,且针对具有不同预期收益的零售商,其失望规避程度与欣喜寻求程度对其最优决策结果的影响不同。     

Robust portfolio planning in the presence of market anomalies

In this study, a short-term portfolio modeling formulation is developed using existing anomalies as a single determinant for daily Istanbul Stock Exchange National 100 Composite Index (ISE) and US dollars (USD) returns in a Robust optimization (RO) framework. Using anomalies in planning within an RO framework establishes a balance between risk seeking and risk averse behaviors, as generating profit from anomalies is risky and RO enables to settle down the extreme risk seeking behavior. Applications of the model using various data sets result in real profit generation such that terminal wealth figures increase considerably more than Wholesale Price Index (WPI). This study demonstrates that RO is a viable approach to make use of anomaly information for short-term profits.