基于VaR方法的铁路供应链金融风险管理研究

发布时间：2017-11-11 04:02

  本文关键词：基于VaR方法的铁路供应链金融风险管理研究

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【摘要】：随着我国经济全球化发展的不断深入,供应链领域的研究也更加深刻,供应链金融作为一种全新的融资服务模式被提出,并受到了广泛的关注。尤其是近年来,在“互联网+”模式的推动下非银行金融市场的兴起,加快了供应链金融的发展速度,更多企业,甚至是外资企业也纷纷涉足其中寻求业务拓展。但目前,在国内将供应链金融与物流管理相结合的服务相对较少,市场潜力巨大。同时,铁路作为传统物流运输龙头企业,在中国经济结构转型的过程中受到了较大冲击,铁路货运量、市场占有率逐年降低,巨大的财务压力迫使铁路加速改革进程。针对现状,中国铁路总公司提出要进一步开拓物流市场,组织铁路局与管内大中型企业紧密对接,深入推进货运营销区域联动,研究制定物流“一揽子”解决方案,与企业签订运输协议或物流总包合同,使铁路运输融入企业物流链。以此为契机,铁路应尝试拓展供应链金融业务,在供应链管理的基础上,结合金融信贷服务,帮助客户解决企业生产经营问题,拉近彼此间距离。但需要关注的是,由于金融杠杆的存在,供应链金融业务具有高风险性特征。鉴于此,本文立足于当前铁路运输生产实际,以拓展供应链金融为目的,对铁路开展供应链金融业务过程中所面临的主要风险进行量化估计并设计相应的风险控制方法。具体来讲,本文首先从物流管理能力、供应链服务能力、信息化服务水平、风险管理能力和供应链融合度五个方面分析了第三方物流企业开展供应链金融业务所应具备的能力,并采用模糊综合评价的方法加以量化说明。在此基础上,根据铁路当前生产实际,按照能力要素具备情况,提出分初、中、高三阶段循序渐进开展供应链金融的发展框架,并设计相应的发展模式。同时,由于供应链金融自偿性特征的存在,相较于传统信贷业务更加关注供应链系统风险,尤其是上下游贸易风险和市场风险,其中市场风险由于牵涉较广,在实际操作过程中量化估计难度较大,不易控制。为解决这个问题,针对市场风险的波动特性,引入金融时间序列分析方法,建立AR(1)-GARCH(1,1)模型刻画质物收益率尖峰厚尾和异方差特征,在此基础上对蒙特卡洛模拟进行改进来推算长期市场风险VaR。并在综合考率资本无风险价值和资金成本的情况下设计动态质押率风险管理指标。通过回测检验证明该方法能较好把握质物价格波动所造成的市场风险。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F532;F274;F832

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