P2P供应链金融的信用风险评价研究
发布时间:2021-05-12 05:30
供应链金融的出现在一定程度上解决了中小企业融资难融资贵的问题。随着互联网金融的兴起与发展和国内外经济环境的变化,我国供应链金融业务也跨上了一步新台阶,以银行和核心企业主导的传统供应链金融发展到互联网供应链金融模式。其中,在2014年,P2P网贷平台出现“资产荒”,问题平台不断增加,为满足投资人优质资产的需求,一些相对成熟的平台开始涉水供应链金融。供应链提供的优质资产与P2P低门槛的融资平台使两者有利的结合起来,共同的为融资企业提供服务。由于供应链金融的整体性和风险传染性,在进行信用风险度量时不能只测算单一企业的信用风险,如何有效度量整个P2P供应链金融中的信用风险大小,是值得研究的。本文在大量研读优秀学者的文献的基础上,首先分析了P2P平台与供应链金融结合的必然性,阐述了P2P供应链金融的内涵和特征,通过梳理已有的文献资料,深入分析P2P切入供应链金融的模式,分为直接切入和间接切入两种模式。其中,直接切入模式也称对接核心企业模式,主要是上游企业的应收账款模式和下游企业的信用贷款;间接切入的运行模式为商业保理模式。目前P2P供应链金融产品多是应收贷模式,本文也是基于这一模式进行信用风险研...
【文章来源】:河北经贸大学河北省
【文章页数】:58 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的与意义
1.2 文献综述
1.2.1 国外研究综述
1.2.2 国内研究综述
1.2.3 述评
1.3 研究内容及方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 创新点
2 理论基础
2.1 修正KMV模型介绍
2.2 Copula函数
2.2.1 Copula函数的定义及性质
2.2.2 相关性度量
2.2.3 常见的Copula函数
2.3 CoVaR模型
2.4 Copula-CoVaR模型的推导
3 P2P供应链金融概述
3.1 P2P供应链金融
3.1.1 P2P供应链融资的内涵与特点
3.1.2 P2P供应链金融的发展现状
3.2 P2P切入供应链金融的模式
3.2.1 P2P直接切入供应链模式
3.2.2 P2P间接介入供应链模式
3.3 P2P供应链金融信用风险
3.3.1 P2P供应链金融信用风险概念及特点
3.3.2 P2P供应链金融信用风险传染机理
3.3.3 P2P供应链金融的信用风险构成
4 核心企业信用风险度量
4.1 样本选取与数据处理
4.2 基于GARCH模型的股权价值波动率预测
4.2.1 描述性统计
4.2.2 平稳性检验
4.2.3 相关性检验
4.3 基于KMV模型的信用风险度量
5 核心企业的风险溢出效应度量
5.1 基于Copula函数的企业相关结构度量
5.1.1 确定收益率的边缘分布
5.1.2 选取适当的Copula函数
5.1.3 模型的评价
5.2 计算风险溢出CoVaR
5.3 结果分析
6 研究结论与建议
6.1 研究结论
6.2 发展建议
6.2.1 加强政府的监管力度
6.2.2 把控企业的准入门槛
6.2.3 完善信息共享平台
6.2.4 利用金融科技提升平台风控水平
6.3 研究不足与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间取得的科研成果清单
本文编号:3182825
【文章来源】:河北经贸大学河北省
【文章页数】:58 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的与意义
1.2 文献综述
1.2.1 国外研究综述
1.2.2 国内研究综述
1.2.3 述评
1.3 研究内容及方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.4 创新点
2 理论基础
2.1 修正KMV模型介绍
2.2 Copula函数
2.2.1 Copula函数的定义及性质
2.2.2 相关性度量
2.2.3 常见的Copula函数
2.3 CoVaR模型
2.4 Copula-CoVaR模型的推导
3 P2P供应链金融概述
3.1 P2P供应链金融
3.1.1 P2P供应链融资的内涵与特点
3.1.2 P2P供应链金融的发展现状
3.2 P2P切入供应链金融的模式
3.2.1 P2P直接切入供应链模式
3.2.2 P2P间接介入供应链模式
3.3 P2P供应链金融信用风险
3.3.1 P2P供应链金融信用风险概念及特点
3.3.2 P2P供应链金融信用风险传染机理
3.3.3 P2P供应链金融的信用风险构成
4 核心企业信用风险度量
4.1 样本选取与数据处理
4.2 基于GARCH模型的股权价值波动率预测
4.2.1 描述性统计
4.2.2 平稳性检验
4.2.3 相关性检验
4.3 基于KMV模型的信用风险度量
5 核心企业的风险溢出效应度量
5.1 基于Copula函数的企业相关结构度量
5.1.1 确定收益率的边缘分布
5.1.2 选取适当的Copula函数
5.1.3 模型的评价
5.2 计算风险溢出CoVaR
5.3 结果分析
6 研究结论与建议
6.1 研究结论
6.2 发展建议
6.2.1 加强政府的监管力度
6.2.2 把控企业的准入门槛
6.2.3 完善信息共享平台
6.2.4 利用金融科技提升平台风控水平
6.3 研究不足与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间取得的科研成果清单
本文编号:3182825
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