基于CVaR的供应链金融信贷决策研究

发布时间：2016-12-31 17:17

  本文关键词：基于CVaR的供应链金融信贷决策研究，，由笔耕文化传播整理发布。

《华南理工大学》 2015年

基于CVaR的供应链金融信贷决策研究

张传奇  

【摘要】：中小企业融资困难一直是国内外理论与实践关注的问题,然而供应链金融通过围绕核心企业授信或者引入第三方物流公司监管,盘活库存、商业票据等动产作为抵押,缓解了融资难的难题,改变了过去银行等金融机构对单一企业主体的授信模式,打开了中小企业融资的新窗户。从深圳发展银行最开始提出的“1+N”供应链金融模式到现在电商巨头阿里巴巴为商家提供的供应链金融平台可以看出,供应链金融具有较大的市场潜力,甚至成为电商巨头差异化竞争的新领域。对供应链金融模式的创新及核心信贷问题的深入研究不仅为供应链金融的不断实践创新提供新的思路,对银行等金融或者第三方机构不断开辟中小企业融资的新蓝海,也具有十分重要理论与实践意义。本文主要研究电子商务环境下的线上供应链金融模式及其核心信贷决策模型。本文创新地设计线上供应链金融平台及其模式,并从银行角度出发,建立基于CVaR的线上供应链金融信贷决策模型,采用基于马尔可夫链的蒙特卡洛模拟方法解决了核心信贷决策问题,对线上供应链金融的业务开展及风险控制具有十分重要的理论与实践意义。文章在详细阐述线上供应链金融的主要信贷业务环节的基础上,对线上供应链金融平台的架构及新的模式进行了大胆的创新,提出作为电子商务企业最为核心的构成因素,供应链金融平台由额度计算、信用管理、交易管理及支付结算管理四个模块构成。文章还针对第三方担保交易、分阶段付款、货到付款及延期支付三类核心电子商务交易流程设计了线上订单质押融资、线上定制预付款融资、线上信用融资三种新的融资产品,并从融资过程、融资产品、融资企业三个角度分别对线上业务的操作、市场及信用风险进行定性分析,得出信用风险应为线上供应链金融风险控制的核心关注点。然后,文章建立了基于一致风险测度框架CVaR信贷模型来量化评估线上供应链金融中的信用风险,提出信用风险的变化属于具有吸收态的马尔可夫过程,并采用基于马尔可夫链的蒙特卡洛方法及Python语言对建立的模型进行实证仿真求解,解决了线上供应链金融贷款组合的利率、最优权重分配等核心信贷问题。结果证明基于CVaR的信用管理模型,较VaR而言能够给出贴近现实的最优供应链金融信贷决策。最后文章从改进流程优化体验、匹配交易创新产品、构建信用风险管理为主的核心风控系统,并建立以特征化数据为基础的量化风险评估模型四个方面对电子商务企业开展线上供应链金融业务提出对策建议。

【关键词】：
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F275;F832.4
【目录】：

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